Versamel Analytics om te weet hoe suksesvol jou praktyke en taktiek is
En soms het jy reg. Die persoon wat 'n meestershoofskrywer is en wat dadelik met jou persoonlikheid gekliek het, is die beste ding sedert gesnyde brood.
Ander tye? Alles val plat.
As jy gelukkig is, moet jy dit uitvind voordat die persoon aan boord kom. As jy ongelukkig is, huur jy die kandidaat, sy verlaat haar vorige werk, en nou sit jy vas met 'n werknemer wat óf vaardighede het óf ' n slegte kulturele fiksheid vir jou groep het .
Kan data-gedrewe besluitneming jou verhuringsukses-kans verbeter?
Kan jy jou huurgeleenthede verbeter met data-gedrewe besluitneming? Jy kan. Dr John Sullivan, 'n talentbestuurskenner en professor, het 'n blik gekyk na hoe MH kan verbeter deur data-analise te gebruik. Baie van sy voorstelle is direk van toepassing op die verbetering van u werwing en u verhuring.
Wanneer jy analitiese gebruik, kan jy sinvolle patrone vind in data wat jou kan help verbeter, interpreteer en kommunikeer. Spesifiek, jy kan data gebruik om jou werwingspraktyke en besluitneming te verbeter.
Hier volg 'n paar van Dr Sullivan se hoof aanbevelings oor die gebruik van data-analise om jou organisasie te help om werwing en verhuring te verbeter.
Gebruik Data Analytics om die spoed van verhuring te verhoog
Werwers word gereeld geassesseer deur hoe vinnig hulle 'n posisie kan vul, maar dit is nie net die doelwitte van die werwers wat saak maak nie . Elke dag dat 'n posisie onvoltooid bly, word werk nie gedoen nie, of ander mense word uitbrand as hulle probeer om bykomende werkladings te hanteer.
Verder, elke keer as jy nog 'n kandidaat ondervra, doen jy nie die ander werk in jou eie werk nie. Vir 'n werwer, wel, onderhoud is haar werk. Vir die huurbestuurder , al is haar werk beslis nie onderhoude nie. Sy moet weer werk toe, verkieslik met 'n volwaardige span.
Vir die huur, gebruik analitiese wat wys waar die verhuringsproses die meeste en die minste produktiewe is . Watter vaardighede het hierdie posisie nodig? Wat is die regte verhouding van bestuur tot individuele bydraers?
Bykomend na kandidate, neem emosie uit die prentjie en kyk na watter vaardighede die kandidate het. Kan jy analitiese ontwikkel wat jou help om die vaardighede in werk kandidate te identifiseer?
Ontwerp jou werwingstelsels om die beste innoveerders effektief te lok.
Met die ekonomie wat tans besig is, is daar meer openings as daar elke maand nuwe huurgeld is. Dit is wonderlik vir werk kandidate en 'n hoofpyn vir werwers. Hulle het meer werk om te vul as wat hulle kwaliteit kandidate het om hulle te vul. Ian Cook, by Visier, adviseer werwers om voordeel te trek uit hul aansoekersopsporingstelsel (ATS) en om die data in die groter HRIS te integreer.
Hy wys daarop dat die meeste ATS's nie eintlik die benodigde analise verskaf nie.
Wat 'n werwer wil weet, meer as die koste van huur, is die doeltreffendheid van daardie huur sodra hy of sy die werk verrig. Maar hierdie inligting word gewoonlik in 'n ander stelsel gehou. Die werwer huur en beweeg dan na die volgende kandidaat, sonder werklike inligting oor hoe die laaste nuwe huur in die werk gedoen is.
As jy hierdie inligting kan kombineer, kry jy waardevolle insigte oor hoe jy meer effektief kan huur. Watter vaardighede is byvoorbeeld suksesvol toegepas? Is jy die uitskakeling van kwaliteitskandidate omdat hulle nie die prentjie volmaakte vaardighede in die posbeskrywing bevat nie, wanneer daardie vaardighede nie 'n aanduiding is van sukses wat die werknemer aan die werk is nie?
Jy kan nie jou werk effektief doen as jy nie terugvoer het nie . Terwyl 'n rekruteur waarskynlik van 'n kliënt terug sal hoor as 'n nuwe huur 'n ongelukkige ramp is, is sy minder geneig om te hoor of die kandidaat net oke, redelik goed of selfs fantasties is.
In baie maatskappye, veral groot, kan 'n werwer sowat 50 of meer posisies gelyktydig verkry. Huurbestuurders het slegs kontak met 'n rekruteur wanneer hulle 'n vakature vir hulle vul. So stop die kommunikasie sodra 'n nuwe huur begin werk.
Die resultaat? Geen terugvoering vir die werwer en geen vermoë om die werwer te help verbeter in werwing en verhuring nie. Om hierdie lus te sluit, kan u werwers met analitiese inligting oor hul nuwe huurgeld verskaf.
Wat werk en wat nie?
Almal hou van groot werkrade. Jy kan nie na 'n podcast luister sonder dat 'n advertensie vir Zip Recruiter verskyn nie, maar werk programme soos Zip Recruiter werklik? Hoeveel kwaliteit nuwe huurgeld het jy gekry om die werksgeleentheid by te woon? Is u werknemerverwysingsprogram effektief om nuwe kandidate in te bring? Hoe verrig daardie kandidate in vergelyking met dié wat deur ander metodes gevind word?
As jy bereid is om te kyk na die werklike data van hierdie verskillende werwingsaktiwiteite, kan jy vind dat waar jy spandeer, jou tyd en geld nie jou die beste bang vir jou geld gee nie.
Stuur jy werwers op universiteitsbeurse vir groot koste om kandidate soortgelyk aan dié wat jy by die plaaslike kollege kan kry, te werf en gee nie bonusse aan werknemers wat hul vorige kollegas verwys nie? Watter programme is doeltreffend en watter programme kan jy elimineer?
Slim HR-afdelings sal na die werklike getalle kyk en personeel tyd en energie dienooreenkomstig toeken.
Kyk jy na werknemersuitgawes?
Werwers dink aan die verhuring van nuwe mense, maar HR-leiers moet oor die groot prentjie dink. Dit is goedkoper (dikwels) om 'n kwaliteit werknemer te behou as om 'n nuwe een te soek. Gebruik 'n ROI-model vir werwing en behoud . Watter programme werk om hoëpresteerders te behou? Watter programme is minder effektief?
Baie maatskappye stel grense op vergoedingsbesluite soos verhogings en salarisstoppies, maar dan sal mense met 'n groot teken op bonus huur om topkandidate te kry . Jy moet 'n blik op die nommers kyk en besluit wat die doeltreffendste gebruik van jou begrotings is.
Finansies en bemarking en vervaardiging het almal analitiese om te wys wat die effektiefste is. Verskaf HR dieselfde soort inligting wanneer gevra word vir verhoogde begrotings of uitvoerende opleidingsprogramme? Of is MH probeer om blind te vlieg?
Onthou, die hoof uitvoerende beampte kom waarskynlik uit 'n getalle agtergrond. Jy kan jou saak baie meer effektief maak as jy haar taal kan praat. Kom in met, " dit sal help om ons pyplyn te ontwikkel " is alles goed en goed, maar kom in met "dit sal die omset onder hoë presteerders met X persent verminder en $ $ dollars per jaar red" is baie beter.
Verfyn jou huurkriteria
Soos loopwerk werwers terug in oor hoe 'n nuwe werknemer presteer, moet jy kyk na watter kriteria sukses voorspel. Google het byvoorbeeld gevind dat daardie breinvraagstukke (Hoeveel loodgieters is daar in Peoria?) Eintlik nie die sukses van 'n werknemer voorspel nie. So, hulle het hulle verwyder. Ou gewoontes sterf egter hard, volgens 'n kwartsartikel, en baie bestuurders hou by hulle , al werk hulle nie.
U wil seker maak dat u werwers nie net weet wat werk en wat nie werk nie, maar dat u huurbestuurders ook weet. Onthou, baie huur bestuurders huur slegs 'n nuwe werknemer een keer per jaar - of selfs minder gereeld. As die werwer hulle nie op hoogte hou van die beste manier om te huur nie, wie sal dit wees?
Jy woon in 'n data-gedrewe wêreld. MH sal wys wees om analitiese aan te neem wat goeie insig kan gee in wat werk en wat nie. Nie net sal dit MH meer effektief maak nie, maar dit sal ook toelaat dat HR met die sleutelbesluitnemers praat in 'n taal wat hulle almal praat: Data.