채용 프로세스 개선을 위한 채용 분석

채용은 실수를 용납할 수 없는 과정입니다. 그렇기 때문에 고용할 때 어떤 대가를 치르더라도 올바른 결정을 내려야 합니다. 비즈니스 구조의 모든 부분에서 의사 결정을 내릴 때 데이터와 분석을 사용하는 것이 좋습니다. 품질 향상과 함께 채용 프로세스를 합리화하는 것은 좋은 채용 팀 그 이상을 필요로 합니다. 이것이 바로 채용 분석이 우리를 구하는 곳입니다.

이 용어를 처음 접하는 경우 채용 분석은 후보자 및 직원 데이터를 추적, 측정, 대조 및 분석하여 더 나은 채용 결정을 내리는 데 사용하는 시스템을 갖추는 것입니다. 채용을 돕는 것 외에도 기존 인재에게 고유한 기회를 제공하여 직원 유지를 개선하는 데 도움이 됩니다.

채용 분석 시스템을 마련하면 고용주로서 골치 아픈 일을 많이 줄일 수 있습니다. 적합한 인재를 확보하거나 신입 사원이 빠져나가거나 기존 인재를 유지하는 것에 대해 걱정할 수 있습니다. 데이터 및 예측 분석에는 모든 채용 관련 문제에 대한 솔루션이 있습니다. 다음은 구식의 채용 기법을 버리고 데이터 기반 채용으로 전환함으로써 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.

적임자 찾기

기업은 데이터와 분석을 사용하여 채용 프로세스의 시작 단계에서 최고의 잠재 직원을 찾을 수 있습니다. 특히 회사의 업무 문화에 맞게 조정된 데이터 기반 채용 알고리즘을 사용하면 소프트 스킬을 측정하기가 더 쉽습니다. 이것은 조직 내에서 탁월하고 성장하는 데 필요한 기술에 대한 후보자를 평가합니다. 동일한 데이터를 사용하여 후보자의 이직 위험을 평가할 수 있으므로 후보자에게 낭비되는 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. 이 지능형 채용 분석 시스템을 사용하여 잠재 고객을 선발한 후 회사는 대면 인터뷰를 진행할 수 있으며 최종적으로 해당 직무에 적합한 사람을 찾아내는 데 도움이 됩니다.

정제 소싱

채용에 참여한 지 얼마 되지 않았다면 찾고 있는 인재 유형에 가장 적합한 소싱 방법을 이미 알고 있을 것입니다. 예측 분석은 후보자를 찾는 데 사용하는 각 리소스를 기반으로 더 많은 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줌으로써 이를 한 차원 더 높입니다. 소셜 미디어 사이트, 인기 있는 취업 정보 수집기 등에서 데이터를 마이닝하여 집중해야 하는 핵심 사항을 찾을 수 있습니다. 이 데이터는 또한 잠재 고객에게 가장 매력적인 물리적 위치와 같은 후보자의 선호도에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 데이터의 도움으로 소싱을 간소화함으로써 조직의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있는 유능한 고용 형태로 더 나은 수익을 얻을 수 있으며 잘못된 소싱으로 인해 손실될 수 있는 상당한 시간을 절약할 수 있습니다.

성능 데이터 수집

현재 보유하고 있는 데이터 마이닝 기술을 사용하면 첫날부터 신입 사원의 만족도 평가를 시작할 수 있습니다. 관리자에서 CEO에 이르기까지 새로운 직원이 각자의 직무에서 기대되는 기준을 충족하는지 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이는 전체 직원 참여를 측정하는 데에도 사용할 수 있으며, 이는 이직 위험이 있는 경우 신호를 제공합니다. 이 데이터는 직원이 쓸모 없게 되거나 소진되거나 퇴사할 수 있는지 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 필요한 조치를 취함으로써 이러한 모든 것을 피할 수 있습니다.

전반적인 채용 경험 분석

신입 사원이 조직의 교육 및 오리엔테이션을 어떻게 평가할지 궁금하다면 데이터가 답을 제공할 수 있습니다. 분석은 탑승 프로세스의 결함을 식별하고 HR 팀에 전달하여 이를 조기에 수정하는 데 사용할 수 있습니다. 처음부터 문제를 해결함으로써 향후 동일한 문제를 피할 수 있습니다.

프로필 조정 도움말

직무에 필요한 기술과 성격의 유형을 정확히 이해하면 채용 팀이 이러한 특성을 기반으로 후보자를 평가하는 데 도움이 됩니다. 이것은 결과적으로 최종 후보자의 품질을 향상시키는 프로세스의 추가 합리화 및 최적화로 이어질 것입니다. 데이터의 도움으로 올바르게 완료되면 프로필 조정만으로도 채용에서 놀라운 일을 할 수 있습니다.

최적의 후보 소스 식별

어떤 유형의 후보자를 찾아야 하는지에 대한 아이디어는 전투에서 절반만 얻은 것입니다. 그것의 더 큰 부분은 그들이 어디에서 왔는지 식별하는 데 있습니다. 데이터를 사용하여 실적이 가장 우수한 직원이 귀하의 구인 목록 을 찾은 위치와 귀하가 더 집중해야 하는 위치를 찾으십시오. 이것은 또한 어떤 소스가 가장 높은 회전율을 갖는지 등을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 얻은 통찰력에 대한 조치를 취함으로써 채용 프로세스를 비용 효율적이고 효율적으로 만드는 동시에 고용의 질을 향상시킬 수 있습니다. 결국, 유익한 소스에 더 많은 시간과 노력을 투자하고 회사에 잘 작동하지 않는 소스를 버려야 합니다.

시장 동향 분석

시장 동향은 새로운 인재를 고용할 때 고려해야 하는 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 현재 시장의 다양한 직업에 대한 수요에 따라 실제로 채용 프로세스를 조정하여 효율성을 높일 수 있습니다. 시장 동향을 분석하면 현재 시장에서 사용할 수 있는 직업과 이러한 역할에 대한 후보자를 찾고 있는 회사에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 인력 대행사인 경우 이 데이터는 전환 가능성이 매우 높은 잠재 고객을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 취업정보 수집가로부터 데이터를 수집함으로써 시장 동향을 보다 쉽게 ​​분석할 수 있습니다.

테이크아웃

채용 시 데이터와 예측 분석 을 구현함으로써 채용 프로세스의 전반적인 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 그 뿐만 아니라, 채용 분석을 통해 충분히 오래 근무할 수 있는 적합한 직무에 적합한 후보자를 찾을 수 있습니다. 채용을 개선하면 회사의 전반적인 품질에 긍정적인 영향을 미치고 결국에는 최상위로 올라갑니다. Saberr 및 Talentpool과 같은 도구는 채용 분석 프로세스를 시작하기에 좋은 곳입니다. 분석에 필요한 데이터 는 요구 사항에 따라 구인 목록 데이터 를 제공할 수 있는 전용 웹 스크래핑 서비스에서 가져올 수 있습니다 .