Data-analyse klinkt misschien als iets voor wiskundigen met enorme brillen, maar het is eigenlijk super praktisch en zelfs een beetje magisch als het gaat om recruitment.
Stel je voor: je hebt een helder beeld van hoeveel leads van je website komen, hoeveel daarvan een interview krijgen, hoeveel daadwerkelijk komen opdagen en hoeveel uiteindelijk worden aangenomen. En het mooiste van alles? Je kunt precies zien hoeveel omzet deze nieuwe medewerkers genereren. Klinkt als tovenarij, toch? Nou, het is gewoon data-analyse!
Waar beginnen we?
Laten we beginnen bij het begin: de leads. Stel je voor dat je recruitmentcampagne draait op verschillende platforms – je website, LinkedIn, Indeed, en misschien zelfs Facebook. Het is cruciaal om bij te houden hoeveel leads elk platform genereert. Zo kun je zien welke bron het meest effectief is. Komen de meeste leads via LinkedIn? Fantastisch! Misschien is het tijd om meer in die bron te investeren.
De trechter van interviews en aanwezigheid
Dan komen we bij de volgende stap: interviews. Niet elke lead die zich aanmeldt, krijgt een interview. En niet elke kandidaat die wordt uitgenodigd, komt ook daadwerkelijk opdagen.
Hier begint de echte magie van data-analyse. Door bij te houden hoeveel mensen worden uitgenodigd voor een interview en hoeveel daarvan daadwerkelijk komen opdagen, kun je de 'show up rate' berekenen.
Show up rate = (Aantal kandidaten dat komt opdagen / Aantal kandidaten dat is uitgenodigd) * 100%
Is je show up rate laag? Dan is er misschien iets mis met je communicatie of de manier waarop je interviews plant. Misschien hebben kandidaten meer flexibiliteit nodig, of misschien is er een gebrek aan duidelijkheid over de locatie of tijd.
Van interview naar aanname
Nu, de volgende horde: hoeveel van die geïnterviewde kandidaten worden aangenomen? Dit geeft je de aanname ratio.
Aanname ratio = (Aantal aangenomen kandidaten / Aantal geïnterviewde kandidaten) * 100%
Als deze ratio laag is, kan het zijn dat je te streng bent in je selectie of dat je niet de juiste kandidaten uitnodigt. Hier kun je kijken naar de criteria die je gebruikt om kandidaten te selecteren voor interviews en deze wellicht aanpassen.
De eerste dagen en omzet
Dan is er nog het allerbelangrijkste: hoeveel van de aangenomen kandidaten verschijnen op hun eerste werkdag en blijven minimaal een paar dagen werken? En hoeveel omzet genereren deze nieuwe medewerkers?
Retentieratio = (Aantal kandidaten dat verschijnt op de eerste werkdag / Aantal aangenomen kandidaten) * 100%
Als deze ratio laag is, dan moet je misschien eens kijken naar je onboardingproces. Misschien hebben nieuwe medewerkers meer begeleiding nodig of zijn ze overweldigd door de hoeveelheid informatie op hun eerste dag.
En dan, de kers op de taart: de omzet die deze nieuwe medewerkers genereren. Door dit bij te houden, kun je de effectiviteit van je recruitmentproces daadwerkelijk in euro's uitdrukken. En dit alles leidt tot een superbelangrijke metriek: de kosten per hire (CPH).
Kosten per hire (CPH) = Totale kosten van het recruitmentproces / Aantal aangenomen kandidaten
Met deze data kun je precies zien waar je het proces kunt verbeteren om je CPH te verlagen. Is je show up rate laag? Verbeter je communicatie. Is je aanname ratio laag? Pas je selectiecriteria aan. Met data-analyse heb je de sleutel tot een efficiënter en effectiever recruitmentproces.
Bronnen
Voor degenen die dieper willen graven in data-analyse en recruitment, hier zijn een paar nuttige bronnen:
Verdere uitleg en feitjes
1. Het verhogen van de kwaliteit van aanwervingen
Data-analyse helpt niet alleen bij het meten van kwantitatieve factoren, maar kan ook bijdragen aan het verbeteren van de kwaliteit van aanwervingen. Door te kijken naar de prestaties van nieuwe medewerkers en deze te correleren met de gegevens van hun recruitmentproces, kun je beter begrijpen welke eigenschappen en kwalificaties leiden tot succes in je organisatie.
2. Voorspellende analyses
Voorspellende analyses maken gebruik van historische data om toekomstige trends te voorspellen. Bijvoorbeeld, als je ziet dat kandidaten met bepaalde vaardigheden en ervaringen meer geneigd zijn om langer bij het bedrijf te blijven en beter te presteren, kun je deze inzichten gebruiken om je recruitmentstrategie te verfijnen.
3. Diversiteit en inclusie
Data-analyse kan ook helpen bij het bevorderen van diversiteit en inclusie binnen je organisatie. Door demografische gegevens te verzamelen en te analyseren, kun je zien of er onbewuste vooroordelen zijn in je wervingsproces en hier proactief op inspelen om een meer inclusieve werkomgeving te creëren.
Interessante feitjes
1. Big data in recruitment
Volgens een rapport van LinkedIn is 69% van de bedrijven van plan om meer te investeren in recruitmenttechnologieën die gebruik maken van big data en kunstmatige intelligentie (AI) om hun processen te verbeteren.
2. Voordelen van data-analyse
Bedrijven die gebruik maken van data-analyse in hun recruitmentprocessen hebben gemiddeld een 17% lagere tijd-tot-invullen (time-to-fill) en een 20% hogere kwaliteit van aanwervingen, aldus een onderzoek van Bersin by Deloitte.
3. Retentie verbeteren
Bedrijven die data gebruiken om hun onboardingprocessen te verbeteren, zien een toename van 82% in retentiecijfers onder nieuwe medewerkers binnen het eerste jaar, volgens een studie van UrbanBound.
Praktische tips
1. Gebruik van ATS (Applicant Tracking Systems)
Maak gebruik van geavanceerde ATS die niet alleen sollicitaties bijhouden, maar ook geavanceerde analytics bieden. ATS-systemen zoals Greenhouse en Lever kunnen je helpen om gedetailleerde rapporten te genereren over je recruitmentproces.
2. A/B-testen van recruitmentstrategieën
Net zoals je A/B-testen zou gebruiken voor marketingcampagnes, kun je dit ook doen voor je recruitmentprocessen. Test verschillende benaderingen voor vacatureteksten, interviewvragen en communicatiekanalen om te zien welke het beste werken.
3. NPS (Net Promoter Score) voor kandidatenervaring
Voer een Net Promoter Score (NPS) enquête uit onder je kandidaten om hun ervaring met je recruitmentproces te meten. Dit kan waardevolle inzichten geven in hoe je het proces kunt verbeteren en aantrekkelijker kunt maken voor toekomstige kandidaten.
Data-analyse in recruitment gaat veel verder dan alleen het tellen van sollicitaties. Het biedt een schat aan inzichten die je kunnen helpen om je wervingsstrategie te verfijnen, de kwaliteit van je aanwervingen te verbeteren en de algehele efficiëntie van je proces te verhogen.
Door gebruik te maken van voorspellende analyses, het bevorderen van diversiteit en het optimaliseren van je onboarding, kun je niet alleen de juiste kandidaten aantrekken, maar ook ervoor zorgen dat ze succesvol en tevreden zijn in hun nieuwe rol.
Comentários