Contratación de analistas de datos simplificada

Reclutar a los mejores talentos requiere algo más que echar un vistazo a currículos y cartas de presentación. Navegar por el panorama del análisis de datos de contratación exige un enfoque estratégico. En este artículo, nos sumergiremos en las estrategias clave que le ayudarán a garantizar que su proceso de contratación sea lo más eficaz y eficiente posible, permitiéndole crear un equipo que impulse sus iniciativas de datos hacia el éxito.

¿Qué es el análisis de la contratación?

El análisis de la contratación hace referencia al uso de datos y técnicas analíticas para mejorar el proceso de contratación. Abarca la búsqueda de candidatos, el cribado, la selección y la retención, con el objetivo de tomar decisiones basadas en datos que mejoren la eficiencia, reduzcan los costes y atraigan a los mejores talentos.

3 tipos de análisis de la contratación

El análisis de la contratación implica el uso de datos para mejorar las decisiones de contratación, y puede dividirse en tres tipos principales: Análisis descriptivo, Análisis predictivo y Análisis prescriptivo. Cada uno de estos tipos sirve a un propósito único a la hora de ayudar a las organizaciones a mejorar sus procesos de contratación.

1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo se centra en analizar datos históricos para comprender lo que ha ocurrido en el proceso de contratación. Proporciona información sobre el rendimiento pasado, ayudando a identificar patrones y tendencias.

Ejemplos:

• Medir cuántos candidatos se han presentado a un puesto de trabajo.
• Calcular el tiempo medio que se tarda en cubrir un puesto.
• Seguimiento del coste por contratación o de las fuentes de contratación con éxito.

2. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza datos históricos y modelos estadísticos para predecir tendencias y resultados futuros en la contratación. Ayuda a anticiparse a lo que podría ocurrir, lo que permite tomar decisiones proactivas.

Ejemplos:

• Predecir qué candidatos tienen más probabilidades de éxito basándose en los rasgos de anteriores contrataciones de alto rendimiento.
• Predecir cuántos puestos podrían abrirse en los próximos meses basándose en las tendencias de rotación.
• Estimación de la probabilidad de que un candidato acepte una oferta de empleo.

3. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo se basa en la información predictiva y recomienda acciones específicas para optimizar la contratación. Sugiere medidas prácticas para mejorar los resultados basándose en el análisis de datos.

Ejemplos:

• Recomendar los mejores portales de empleo o canales de contratación basándose en los índices de éxito anteriores.
• Sugerir formas de agilizar el proceso de contratación, como reducir las fases de la entrevista.
• Asesoramiento sobre estrategias de retención para candidatos en riesgo de abandono.

Cómo trabajan juntos

• El análisis descriptivo sienta las bases al mostrar lo que ha sucedido.
• Los análisis predictivos se basan en esta previsión de lo que podría ocurrir.
• El análisis prescriptivo completa el proceso aconsejando qué hacer al respecto.

Al aprovechar estos tres tipos de análisis de la contratación, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos, agilizar sus procesos de contratación, reducir costes y atraer a los mejores talentos con mayor eficacia.

Tipos de informes de contratación

La contratación eficaz de analistas de datos requiere distintos tipos de informes para obtener una visión completa:

Informes operativos

Los informes operativos ofrecen información cotidiana sobre las actividades de contratación. Estos reportes suelen centrarse en:

• Flujo diario/semanal de solicitantes
• Calendario de entrevistas y actualización de la situación
• Tareas y acciones pendientes
• Contratación proceso de trabajo movimiento
• solicitudes de empleo actualizaciones de estado

reportes operativos ayudan a los equipos de contratación a gestionar su flujo de trabajo inmediato y a garantizar que no se pierda ningún candidato u oportunidad. Responden a preguntas como "¿Cuántas entrevistas hay programadas esta semana?" o "¿Qué puestos necesitan atención inmediata?".

Informes avanzados

Los informes avanzados van más allá de las simples métricas operativas para ofrecer perspectivas analíticas más profundas:

• Análisis de tendencias durante periodos prolongados
• Modelización predictiva de futuras necesidades de contratación
• Correlación entre las distintas variables de contratación
• Comparación con las normas del sector
• Análisis de datos multidimensionales

Los reportes avanzados ayudan a los responsables de contratación a comprender patrones más amplios y a tomar decisiones estratégicas sobre su enfoque de la adquisición de talento. Responden a preguntas como "¿Qué factores predicen mejor el éxito de los candidatos?" o "¿Cómo están cambiando nuestras métricas a lo largo del tiempo?".

reportes avanzados y personalizados con Manatal

A la hora de implantar estrategias de contratación basadas en análisis de datos, es crucial elegir el socio tecnológico adecuado. A través de la función reportes y análisis de Manatal, tendrá una visibilidad completa de todas las métricas de su proceso de trabajo contratación proceso de trabajo, desde el tiempo hasta la contratación, el coste por contratación, los motivos de rechazo, hasta los ratios de rendimiento de la contratación y mucho más. De este modo, podrá sacar el máximo partido a la contratación basada en datos.

• Los reportes avanzados proporcionan un análisis en profundidad de sus datos de contratación. Acceda a una serie de reportes predefinidos presentados en forma de tablas y visualizaciones. También puede crear reportes personalizados con nuestra potente herramienta de creación de informes.
• Informe personalizado: El generador de informes personalizados permite a los reclutadores y profesionales de RR.HH. crear reportes adaptados a sus necesidades. Esta herramienta intuitiva permite diseñar y generar reportes completos sin problemas. Garantiza una presentación clara de la información crítica. Las opciones avanzadas de filtrado permiten a usuarios concentrarse en las métricas esenciales, mejorando así la toma de decisiones y la planificación estratégica.

Los usuarios tienen pleno acceso a los datos de su cuenta para elaborar reportes detallados y perspicaces, garantizando que no se omita ninguna información. Hay múltiples opciones de visualización disponibles, lo que permite a usuarios elegir entre varios tipos. Esto facilita la presentación eficaz de los datos y contribuye al seguimiento del rendimiento, la identificación de tendencias y la optimización de estrategias.

{{cta}}

Usos reales de la analítica de datos en la contratación de personal

El análisis de la contratación utiliza datos para mejorar, agilizar y abaratar la contratación. He aquí algunas formas en las que ayuda y tres ejemplos reales.

Google

Google, una de las principales empresas tecnológicas, se enfrentaba al reto de los prolongados procesos de contratación. Cubrir un puesto podía llevar hasta 180 días. Tenían un número considerable de solicitantes y necesitaban contrataciones de alta calidad, lo que les llevó a optimizar su estrategia de contratación.

Google analizó datos de contrataciones anteriores para evaluar el poder predictivo de las entrevistas. Descubrieron que realizar cuatro entrevistas proporcionaba un nivel de confianza del 86% a la hora de determinar la idoneidad del candidato. Las rondas de entrevistas adicionales sólo ofrecían un aumento del 1% en el poder predictivo. Esta conclusión se desprende de la investigación predictiva de RR.HH. La investigación también calculó la probabilidad de rotación de los empleados, descubriendo que los nuevos asociados de ventas tenían más probabilidades de marcharse sin un ascenso en un plazo de cuatro años.

Aplicando estos conocimientos, Google redujo el tiempo medio de contratación a 47 días [1]. [1] Esto mejoró significativamente su eficiencia. Les permitió contratar con mayor rapidez, manteniendo al mismo tiempo un alto nivel de calidad. Como resultado, pudieron asignar recursos a otras iniciativas estratégicas.

Johnson & Johnson

Johnson & Johnson es una multinacional del sector sanitario. Buscaban mejorar el rendimiento y la retención de los empleados. Tradicionalmente, favorecían a los candidatos con experiencia en el sector, asumiendo que estos candidatos permanecerían más tiempo y contribuirían más, lo que llevó a una disminución del 10% en la contratación de recién licenciados.

El equipo de análisis de RR.HH. y personal analizó los datos de 47.000 empleados. Examinaron la relación entre experiencia y rotación. [2] Sus conclusiones revelaron que los recién licenciados permanecían más tiempo en la empresa. Además, no había diferencias significativas en las contribuciones en comparación con los empleados con experiencia. Estos resultados desafiaron las suposiciones iniciales de la empresa.

En respuesta a estas ideas, Johnson & Johnson aumentó la contratación de recién licenciados en un 20%. Esta decisión redujo la rotación y mantuvo los niveles de rendimiento. El cambio también redujo los costes de contratación y mejoró la diversidad del talento. Se alineó con sus objetivos de retención a largo plazo.

Credit Suisse

Credit Suisse, uno de los principales bancos de inversión, incurría en importantes gastos debido a la rotación de empleados. Estos gastos oscilaban entre el 30% y el 400% del salario de un empleado. El banco trataba de predecir y reducir la rotación para minimizar los costes de contratación e incorporación.

La empresa analizó más de 40 variables de su amplia plantilla, entre ellas las calificaciones de rendimiento, permanencia en el puesto, tamaño del equipo, rendimiento de los directivos, ascensos, acontecimientos vitales y datos demográficos. Se desarrolló un modelo predictivo utilizando 10 indicadores clave para identificar a los empleados con alto riesgo de abandono. Esto permitió adoptar medidas proactivas, como estrategias de retención específicas y formación de directivos.

Esta iniciativa ahorró a Credit Suisse unos 70 millones de dólares anuales en gastos de contratación e incorporación[3]. [3] Demostró un notable impacto financiero. Además, el modelo mejoró la satisfacción de los empleados al abordar los problemas antes de que se produjeran las bajas.

Las 7 métricas más importantes en el análisis de la contratación de personal

La base de la contratación analítica de datos reside en la selección de los datos y métricas adecuados que se alineen con sus objetivos estratégicos de contratación. Así pues, céntrese en las métricas que tienen un impacto directo en la calidad y la eficiencia de su proceso de contratación, como la calidad de la contratación, el tiempo de contratación, el coste por contratación y las tasas de aceptación de ofertas. Estas métricas de adquisición de talento deben adaptarse al contexto único de su organizacióny deben ayudarle a comprender no sólo a quién está contratando, sino cómo está funcionando su proceso de contratación.

• Tiempo de contratación: Mide el tiempo transcurrido desde la publicación del puesto hasta la aceptación de la oferta para evaluar la velocidad de contratación.
• Coste por contratación: Calcula los gastos totales de contratación para evaluar el ROI de la contratación y la eficiencia presupuestaria.
• Calidad de la contratación: Evalúa el rendimiento y la adecuación de los nuevos empleados para determinar la eficacia de la contratación.
• Eficiencia del canal de contratación: Realiza un seguimiento del rendimiento de las distintas fuentes de contratación para optimizar la estrategia de canales.
• Ratio de candidatos por contratación: Muestra cuántos solicitantes son necesarios para una contratación con el fin de evaluar la calidad de la selección.
• Tasa de aceptación de ofertas: Mide el porcentaje de ofertas aceptadas para revelar problemas en la remuneración o la experiencia del candidato.
• Tasa de retención: Indica cuántos nuevos contratados permanecen a lo largo del tiempo para evaluar el éxito y la adecuación de la contratación a largo plazo.

Conclusión

La contratación de analistas de datos es esencial para las organizaciones que pretenden formar equipos de alto rendimiento. Mediante el seguimiento de siete métricas clave, los especialistas en contratación pueden convertir el proceso de contratación en una ciencia. Esto se traduce en mejores contrataciones, procesos más rápidos y costes reducidos. Las organizaciones que utilicen el análisis de la contratación obtendrán una ventaja competitiva en el mercado del talento. Tomarán decisiones de contratación superiores que contribuirán directamente al éxito empresarial. Comience hoy mismo a evaluar las métricas críticas para mejorar la eficacia de la contratación.

Preguntas frecuentes

P: ¿Qué papel desempeña la IA en el análisis de la contratación?

R: La IA en el análisis de la contratación utiliza algoritmos avanzados y aprendizaje automático para mejorar los procesos de contratación mediante el análisis de los datos de los candidatos, la identificación de patrones, la predicción del éxito de los candidatos y la reducción de los sesgos. Esto da lugar a estrategias de adquisición de talento más eficientes y eficaces mediante el cribado, el emparejamiento y la selección inteligentes.

P: ¿Por qué necesitan los reclutadores el análisis predictivo de datos?

R: El análisis predictivo de datos desempeña un papel crucial en las decisiones estratégicas de contratación de los reclutadores. Los reclutadores pueden prever el potencial de los candidatos utilizando modelos estadísticos y datos históricos. También pueden anticiparse a las necesidades de contratación y minimizar los riesgos. Este enfoque ayuda a las organizaciones a gestionar eficazmente las carencias de talento. Permite optimizar el presupuesto y crear estrategias de contratación específicas. Estas estrategias se alinean tanto con los objetivos de la organización como con la planificación de la plantilla.

P: ¿Cómo medir el ROI de los análisis de contratación?

R: Medir el ROI de la analítica de contratación implica evaluar parámetros como el coste por contratación, el tiempo necesario para cubrir la vacante y la calidad de la contratación. Las organizaciones evalúan los beneficios de utilizar herramientas analíticas frente a los costes, centrándose en la reducción de los gastos de contratación, la mejora de la calidad de los candidatos, la reducción de la rotación y el aumento de la productividad. Esto ayuda a cuantificar el impacto de las estrategias de contratación basadas en datos.

P: ¿Cómo pueden ayudar los análisis de datos de contratación a predecir el rendimiento y la retención de candidatos?

R: El análisis de datos de contratación ofrece potentes capacidades predictivas para evaluar el rendimiento de los candidatos y su potencial de retención. Mediante el análisis de conjuntos de datos integrales que incluyen evaluaciones de candidatos, evaluaciones de habilidades, indicadores de comportamiento, historial profesional y métricas de ajuste organizativo, las herramientas de análisis pueden generar modelos predictivos que pronostican la probabilidad de éxito de un individuo dentro de funciones y culturas organizativas específicas. Estos conocimientos permiten a los responsables de selección de personal realizar selecciones de candidatos más matizadas, reduciendo potencialmente las tasas de rotación y mejorando la estabilidad de la plantilla a largo plazo.

P: ¿Qué herramientas y tecnologías se utilizan habitualmente para el análisis de datos de contratación?

R: El análisis contemporáneo de los datos de contratación depende de tecnologías avanzadas y herramientas especializadas. Entre ellas se encuentran los sistemas de seguimiento de candidatos (ATS) y los algoritmos de aprendizaje automático. También se incluyen plataformas de análisis predictivo y herramientas de procesamiento del lenguaje natural. El software de gestión de las relaciones con los candidatos (CRM) y los cuadros de mando de análisis de RRHH son herramientas muy completas que se utilizan en este campo. Otras tecnologías mejoran la profundidad y precisión de los análisis. Entre ellas se incluyen las herramientas de selección basadas en IA y las plataformas de análisis de entrevistas en vídeo. Los algoritmos de análisis del sentimiento también desempeñan un papel importante. Juntos, permiten enfoques de adquisición de talento más inteligentes y estratégicos.

-

Citaciones:

1. Punto de referencia

2. Eficaz

3. improvisada