Как использовать HR-аналитику для предсказания успеха кандидатов в вашей компании?

Одним из самых мощных инструментов в арсенале современных HR-специалистов является HR-аналитика. Она позволяет собирать, обрабатывать и анализировать данные, связанные с кандидатами, их опытом и результатами на разных этапах подбора. Используя аналитику, можно не только улучшить процессы подбора, но и предсказать, насколько успешным будет кандидат в вашей компании, что помогает делать более обоснованные решения при выборе персонала.
Как же правильно использовать HR-аналитику для более точного подбора и оценки кандидатов? В этой статье мы рассмотрим ключевые методы, инструменты и стратегии, которые помогут вам предсказать успех кандидата, а также улучшить качество подбора с помощью данных.

Найдите рекрутера
для ваших целей

Расскажите, с чем вам нужна помощь (подбор по вакансии, поиск редких специалистов, консультация по подбору), и мы бесплатно подберем для вас рекрутера из нашей базы экспертов

Подобрать

📌 Почему HR-аналитика важна для предсказания успеха кандидатов?

• Быстрое выявление лучших кандидатов
  Аналитика помогает сортировать кандидатов не только по опыту или образованию, но и по более сложным критериям, таким как потенциал к росту, способность работать в команде и мотивация. Это позволяет вам сразу сосредоточиться на тех, кто с большей вероятностью будет успешен в долгосрочной перспективе.

• Оценка культурного соответствия
  HR-аналитика может помочь понять, насколько кандидат подходит к корпоративной культуре компании. Это особенно важно, так как сотрудники, которые не вписываются в культуру компании, часто имеют более высокий уровень текучести и сниженную продуктивность.

• Прогнозирование долгосрочной продуктивности
  С помощью аналитики можно отслеживать корреляции между показателями успеха кандидатов на предыдущих ролях и их возможной продуктивностью в вашей компании. Это помогает предсказать, насколько быстро кандидат адаптируется и достигнет нужных результатов.

•  

🎯 Как использовать HR-аналитику для оценки кандидатов? 

1. Использование данных о предыдущем опыте

Анализ предыдущих опытов кандидатов — это первый шаг в предсказании их успеха в новой роли. Используя исторические данные, можно найти кандидатов с похожими карьерными траекториями, чтобы предсказать их способность справляться с конкретной ролью.

Пример:
Если кандидат ранее занимал аналогичную позицию в схожей компании и успешно справлялся с обязанностями, вероятность его успешной адаптации в вашей компании будет выше.

📌 Почему это работает: Прошлый опыт кандидата, особенно если он схож с вашей позицией, может быть мощным индикатором того, как он справится с задачами и адаптируется в новой роли.

2. Оценка на основе компетенций и soft skills

Вместо того чтобы сосредоточиться только на жёстких навыках, таких как технические умения или опыт работы с определёнными инструментами, можно проанализировать мягкие навыки кандидатов с помощью специальных тестов и опросов, таких как определение лидерских качеств, командной работы, управления временем и других ключевых характеристик.

Пример:
Использование Hogan Assessments или Gallup StrengthsFinder позволяет выявить сильные и слабые стороны кандидатов, их личностные особенности, мотивацию и склонности к обучению.

📌 Почему это работает: Эти данные могут быть использованы для прогнозирования того, как кандидат будет взаимодействовать с командой, адаптироваться к корпоративной культуре и достигать целей в долгосрочной перспективе.

3. Анализ культурного соответствия с помощью опросов и интервью

Измерение культурного соответствия кандидата с компанией — это ключевой аспект, который часто упускается из виду, но имеет решающее значение для долгосрочного успеха. Использование аналитических инструментов для анализа, как ценности кандидата совпадают с ценностями компании, помогает предсказать, насколько хорошо он будет чувствовать себя в новой роли.

Пример:
Платформы, такие как CultureAmp или Tribe HR, позволяют провести культурный анализ и выявить, насколько кандидат будет согласован с ценностями компании.

📌 Почему это работает: Культурное соответствие влияет на удовлетворенность работой, мотивацию и производительность кандидата, и является важным фактором для долгосрочного успеха.

4. Использование предсказательных моделей с данными

Современные инструменты HR-аналитики, такие как PredictiveHire, используют алгоритмы машинного обучения для того, чтобы оценить вероятность успеха кандидата в определённой роли. Эти системы анализируют огромные объёмы данных, чтобы выявить скрытые корреляции и предсказать, как кандидат будет работать в определённой роли.

Пример:
Платформа PredictiveHire анализирует поведение кандидатов на интервью, их ответы на вопросы и сопоставляет их с успешными сотрудниками компании, чтобы оценить вероятность того, как кандидат будет работать в вашей команде.

📌 Почему это работает: Машинное обучение позволяет объективно анализировать массовые данные и делать точные прогнозы о возможных результатах кандидатов на определённой позиции.

5. Анализ результатов тестов и ситуационных задач

Используйте онлайн-тесты и ситуационные задачи, чтобы оценить, как кандидат решает реальные проблемы. Тесты могут быть на профессиональные навыки или мозговые способности, а задачи могут включать анализ реальных рабочих ситуаций.

Пример:
Платформы, такие как HackerRank для технических тестов или Vervoe для более широких задач, позволяют симулировать реальные задачи и оценить, как кандидат справляется с ними.

📌 Почему это работает: Тестирование в условиях, приближённых к реальной работе, помогает точнее оценить, как кандидат будет справляться с аналогичными задачами в будущем.

🧩 Как интегрировать HR-аналитику в процесс подбора?

• Создайте систему мониторинга
  Используйте аналитику в реальном времени для мониторинга показателей успеха кандидатов на всех этапах процесса подбора, от первичной фильтрации до последнего интервью.

• Используйте аналитику для обучения рекрутеров
  Обучение рекрутеров на основе аналитических данных помогает им быстрее выявлять подходящих кандидатов и делать более точные прогнозы о их успешности.

• Регулярно обновляйте модели предсказания
  Модели и алгоритмы машинного обучения нужно постоянно обновлять, чтобы учесть изменения в компании, на рынке труда и внутри самой команды.

💬 Главное:

HR-аналитика — это мощный инструмент для предсказания успеха кандидатов и повышения качества подбора. Используя данные о предыдущем опыте, навыках, культурном соответствие и предсказательные модели, вы сможете принимать более обоснованные решения и увеличите шанс на долгосрочный успех сотрудника в вашей компании.