Contratar el talento adecuado no es una conjetura; es ciencia. Es una mezcla de datos, análisis, estrategia con visión de futuro y alineación de su estrategia de contratación en consecuencia. La implementación de análisis de RR.HH. en la contratación ofrece grandes oportunidades para perfeccionar sus estrategias de contratación, mejorar la experiencia de los candidatos y garantizar el ajuste cultural. En este artículo, exploraremos qué es el análisis predictivo de RR.HH., sus diferentes tipos y casos prácticos.
Análisis de RRHH en la contratación
El análisis de RR.HH. convierte sus datos en una bola de cristal para la contratación. El análisis de las contrataciones anteriores, las estadísticas de rendimiento, las tendencias de rotación y los patrones de contratación le ofrecen visibilidad sobre quién prosperará en sus puestos vacantes. ¿Cuál es el resultado? Contrataciones más inteligentes, contrataciones más rápidas y un equipo más fuerte.
7 tipos de análisis de RRHH
Diversos análisis de RR.HH. utilizados en la selección de personal pueden ayudarle a usted y a los responsables de contratación a tomar decisiones de contratación bien fundadas. Estos son algunos de los principales:
- Análisis de la contratación: Comprender qué canales atraen a los mejores candidatos y ofrecen el mayor rendimiento de la inversión.
Consejo profesional: Con herramientas como reportes y análisis avanzados de Manatalpuedes:
- Realice un seguimiento del rendimiento de los canales de contratación: Analice qué canales -referencias, portales de empleo o plataformas sociales- ofrecen sistemáticamente más solicitantes, candidatos más adecuados y contrataciones satisfactorias.
- Mida el coste por contratación y el ROI: Compare los gastos de contratación con la calidad y la retención de los empleados para optimizar el gasto en contratación.
- Visualice las métricas clave con cuadros de mando personalizados: Cree cuadros de mando dinámicos que combinen gráficos, tablas y KPI para supervisar las tendencias de contratación, el rendimiento de los reclutadores y el tiempo de contratación.
- Automatice el conocimiento de los datos: Aprovecha los análisis basados en IA para identificar patrones, como los canales de contratación más eficaces o el impacto de la marca del empleador.
- Exporte y comparta reportes: Descargue reportes o cuadros de mando completos en formato PDF, imágenes u hojas de cálculo para compartir información sobre contratación con las partes interesadas.
Buscar candidatos no tiene que ser difícil.
Análisis de selección: Las analíticas de selección evalúan el éxito de los candidatos mediante el análisis de currículos, evaluaciones y datos de entrevistas.
Análisis de la contratación: Evalúa las decisiones de contratación anteriores para predecir las tasas de aceptación de ofertas, el tiempo de contratación y la eficacia de los procesos de entrevista. También ayuda a optimizar las descripciones de los puestos y las estrategias de compensación.
Análisis predictivo: Este enfoque permite a los reclutadores tomar decisiones basadas en datos mediante el uso de IA para analizar datos históricos, identificar patrones y prever las necesidades de contratación, mejorando la selección de candidatos y la planificación de la plantilla. La IA mejora este proceso automatizando la selección de currículum , evaluando la idoneidad de los candidatos y agilizando los flujos de trabajo de contratación. Esto, a su vez, conduce a mejores contrataciones y reduce el tiempo de contratación.
Time-to-Fill: mide el número de días que transcurren entre la apertura de una solicitudes de empleo y la aceptación de la oferta por parte del candidato, lo que ayuda a agilizar los procesos. Ayuda a evaluar la eficiencia de la contratación y a identificar cuellos de botella en el proceso de contratación.
Análisis del compromiso: Predice la retención y el rendimiento de los empleados analizando el compromiso previo a la contratación, las experiencias de incorporación y los comentarios en la fase inicial. Ayuda a garantizar el éxito de la contratación a largo plazo.
Métricas de diversidad: Realizan un seguimiento de la representación de los distintos grupos demográficos en el proceso de contratación y en la plantilla. Ayudan a las organizaciones a medir el progreso en la creación de un lugar de trabajo inclusivo y a garantizar prácticas de contratación justas.
Aplicación real de la analítica predictiva de recursos humanos en la contratación de personal
El análisis predictivo de RR.HH. en la contratación no es una tendencia; es el futuro de la contratación. Estos son algunos ejemplos de cómo se aplica el análisis predictivo de RRHH en situaciones reales:
El titán de los motores de búsqueda ha adoptado metodologías de análisis predictivo de alta gama para la contratación. Google solía someter a los candidatos a entre 15 y 25 rondas de entrevistas y pruebas, y necesitaba 125 reclutadores a tiempo completo para contratar a 1.000 personas. Gracias a sus conocimientos analíticos, Google también ha reducido el número de entrevistas por candidato y el tiempo medio de contratación de 180 a 47 días (aunque algunos reportes sugieren una reducción de dos semanas). [Dicho esto, la empresa determinó con un 86% de confianza que un candidato merecía una oferta después de cuatro entrevistas[1].
Credit Suisse
Credit Suisse utilizó el análisis predictivo de RR.HH. en la contratación para identificar las razones del abandono de los empleados, proporcionando información anónima a los directores de línea para reducir la rotación y mejorar la retención del talento. El banco formó a determinados directivos para retener a los empleados de alto rendimiento, ahorrando aproximadamente 70 millones de dólares anuales en costes de contratación e incorporación. Su modelo de predicción evaluaba factores como el tamaño del equipo, las valoraciones de los directivos y los datos demográficos para predecir la retención de empleados[1].
IBM
Otro buen ejemplo es IBM, que utiliza análisis predictivos de RRHH para mejorar sus estrategias de adquisición y retención de talento. El gigante tecnológico utiliza una herramienta llamada Watson Talent Frameworks para crear descripciones de puestos personalizadas basadas en las habilidades y competencias requeridas para cada función. La herramienta también ayuda a IBM a asegurarse el talento adecuado sugiriendo los mejores candidatos para cada puesto en función de su adecuación a los requisitos del puesto y a los valores de organización. [3]
Conclusión
El análisis predictivo de RRHH en la contratación no es una tendencia, es el futuro de la contratación. Desde una contratación más precisa hasta una selección sin prejuicios, así es como empresas como Google e IBM crean equipos de ensueño. ¿Listo para dejar de lado las conjeturas? Adopte la analítica y lidere la carrera del talento.
Preguntas frecuentes
P: ¿Cuáles son las principales diferencias entre la analítica de contratación y la analítica de selección en los recursos humanos predictivos?
R: Los análisis de contratación se centran en la identificación de posibles candidatos a través de datos procedentes de diversos canales para optimizar las estrategias de contratación, mientras que los análisis de selección evalúan las cualificaciones de los candidatos y su adecuación a funciones específicas mediante algoritmos y evaluaciones. Juntos, permiten a las organizaciones atraer y seleccionar a los mejores talentos para las decisiones de contratación.
P: ¿Cómo ayudan reportes avanzados, como los que ofrecen herramientas como Manatal, al análisis del aprovisionamiento?
R: Las herramientas avanzadas de elaboración de informes, como Manatal, proporcionan información sobre los procesos de contratación y las estrategias de búsqueda de candidatos. Analizan los datos de varios canales para identificar las fuentes más eficaces de candidatos de alta calidad y poner de relieve las ineficiencias. Al consolidar métricas como el tiempo de contratación y el compromiso del candidato, estas herramientas ayudan a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos para mejorar las estrategias de contratación y descubrir tendencias para futuros esfuerzos de abastecimiento.
P: ¿Cómo cuenta en cuenta el análisis de la contratación variables como las tendencias del mercado o las condiciones económicas?
R: El análisis de la contratación utiliza datos para informar sobre la adquisición de talento teniendo en cuenta las tendencias del mercado, las condiciones económicas y los patrones históricos. Ayuda a las empresas a predecir los cambios en el mercado laboral y a ajustar las estrategias de contratación para atraer a candidatos con aptitudes demandadas. Al tener en cuenta factores externos como las tasas de desempleo y el crecimiento del sector, las organizaciones pueden mejorar la eficacia de la contratación y crear una plantilla resistente y adaptable.
P: ¿Cómo pueden las pequeñas empresas con recursos limitados adoptar el análisis predictivo de RRHH en comparación con las grandes empresas?
R: Las pequeñas empresas pueden adoptar el análisis predictivo de RRHH utilizando software asequible basado en la nube para el análisis de datos y comenzando con la recopilación de datos básicos sobre el rendimiento de los empleados y las tasas de rotación. Colaborar con universidades locales y centrarse en los principales retos de RRHH les permite asignar recursos de forma eficaz. La formación gratuita o de bajo coste puede mejorar sus habilidades en análisis predictivo, ayudándoles a tomar decisiones basadas en datos que promuevan el crecimiento y la satisfacción de los empleados.
P: ¿Cómo puedo aprovechar el análisis predictivo de RR.HH. para adelantarme a la competencia en la atracción de los mejores talentos?
R: El análisis predictivo de RR.HH. permite a las organizaciones mejorar sus estrategias de contratación tomando decisiones basadas en datos. Al analizar los datos históricos de los empleados, las empresas pueden identificar tendencias para prever futuras necesidades de contratación, buscar candidatos de forma proactiva y mejorar la experiencia del candidato. Este enfoque ayuda a las organizaciones a atraer a los mejores talentos y mantener una ventaja competitiva en el mercado laboral.
Citaciones:
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