Big Data: la importancia de los datos en el reclutamiento

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Los equipos de recursos humanos están evolucionando. Uno de los cambios que los involucran tiene que ver con la necesidad de comprensión el funnel o embudo de conversión y las métricas, tal como sucede en el área de ventas y marketing.

El uso de Big Data y de los informes permite evaluar los esfuerzos y determinar si la estrategia de reclutamiento está funcionando o no. También permite reconducir los esfuerzos, de modo de evitar caer en números rojos.

El uso de KPIs (Key Performance Indicators) sirve para determinar qué se debe medir y cuáles son los objetivos a corto y mediano plazo. Esto facilita mucho el trabajo, ya que permiten, de forma clara y concisa, saber si los objetivos se están consiguiendo o no: sin ir más lejos, el objetivo de reclutar al mejor candidato para cada puesto, en el menor tiempo posible. Esto implica los siguientes análisis:

  • Análisis de efectividad de canales
  • Análisis de efectividad de las diferentes estrategias de reclutamiento
  • Análisis de efectividad del equipo reclutador
  • Análisis de efectividad y evolución del programa de referidos
  • etc.

¿Por qué son importantes los datos en el reclutamiento?

Los líderes de los equipos de gestión de talento suelen tener, al mismo tiempo, varios objetivos y frentes abiertos. Deben decidir qué priorizar, en qué invertir más dinero y dónde enfocar el esfuerzo.

Para poder hacerlo cuentan o deberían contar con informes pormenorizados de los resultados del área, para  así ser capaces de detectar indicadores de mejora o de pérdida de rendimiento.

El uso de los informes data driven sirve tanto al equipo como al liderazgo. Las actualizaciones y los informes mensuales sirven para medir cómo evolucionan los KPIs y dónde residen los problemas que harán que, a fin de año, no se llegue a los objetivos fijados.

Con esta fórmula también se sabe si el departamento está gestionando su presupuesto conforme a lo establecido a principios de año o si, por el contrario, ha destinado demasiados recursos a una estrategia poco eficaz.

¿Cómo almacenar estos datos?

Si tu equipo no cuenta con un Software de Reclutamiento, todos estos datos deberán ser obtenidos de forma manual.

Por ejemplo, usando un CRM o bien un Excel, será posible calcular los canales que reportan mayores candidatos, los reclutadores con más vacante, o cuántos días se tarda en cerrar un proceso de selección.

Ahora bien, si la empresa ya ha digitalizado esa parte del proceso, la obtención y el informe de los datos se hace de manera automática con el software y la visualización es fácil e intuitiva.

Una vez recogidos, lo importante es el análisis y las conclusiones que obtengas de él.

Principales problemas del Big Data y soluciones

Dada la gran cantidad de datos, la principal dificultad no es su recopilación sino su tratamiento y análisis. Los principales problemas son:

1. No se comparten

Según AdWeek, el 80 % de los problemas con los datos es que estos no están en el lugar adecuado y en el formato exacto. La información no suele estar en el mismo lenguaje.

Otro problema asociado es que no se suelen compartir. A veces los equipos no son colaborativos o simplemente dedican menos tiempo a la recopilación.

2. Necesidad del análisis

A veces los datos se recopilan sin darles un uso. Es decir, se obtiene la información pero no se presta atención a lo que dicen, solo a las cifras en bruto.

Es necesario contar en el equipo con un analista. Pero más allá de su trabajo, a veces resulta positivo que el resto de los integrantes los revise, ya que pueden aportar un punto de vista diferente y, como ellos lo han vivido en el día a día, dar respuesta al porqué de ciertos repuntes o bajones, ya que ellos.

3. En busca de la fórmula mágica

Muchas empresas quieren encontrar una fórmula mágica para tratar los datos. Como en toda actividad, sin embargo, sacar provecho a este conocimiento requiere tiempo y no pocos recursos.

Una plataforma moderna como Sherlock está muy cerca de la fórmula mágica, en cuanto a datos se refiere. El tiempo y el esfuerzo que esta plataforma ahorra se invierten en lo más importante, lo que nadie más que el equipo humano puede realizar: el análisis.

Sherlock, el software de reclutamiento con el que trabaja en exclusiva CompuTrabajo

Ya hemos hablado en ocasiones anteriores de Sherlock, un software de nueva generación con el que colabora en exclusiva CompuTrabajo. En esta oportunidad queremos enfocarnos en la funcionalidad que incorpora y que soluciona la recopilación de datos y KPIs para su análisis.

Esta herramienta permite digitalizar y automatizar partes del proceso de reclutamiento y a la vez ir analizando todos los datos que intervienen en el área de RR.HH.

El hecho de usar una sola plataforma para publicar en diversas fuentes y hacer el seguimiento, ayuda al equipo a posicionarse por delante de su competencia a la hora de contratar talento: todo el proceso está supervisado y graficado en tiempo real.

Tipos de informes o Reportes

Al acceder a Sherlock, en el Dashboard ya puedes encontrar los primeros datos sobre cómo van tus procesos de selección.

De un solo vistazo puedes conocer las vacantes que están actualmente en gestión y los candidatos que han postulado.

De las candidaturas que han postulado, puedes ver los inscritos, los que están en proceso y finalmente los que han sido contratados.

El último dato que nos arroja esta página es la procedencia de los postulantes, esto nos indica cuáles son los canales que nos reportan más candidatos.

Si vamos a la sección Reportes encontraremos tres pestañas: Equipo, Vacantes y Candidatos.

Reportes de Equipo

En la primera pestaña podemos ver los roles de los usuarios y el tiempo que han usado el software, así como las vacantes creadas, las gestionadas, las llamadas, las entrevistas y los contratados.

Estos datos se pueden exportar y graficar: así podremos ver qué miembros del equipo obtienen mejores resultados o bien dónde existen procesos abiertos o sobrecarga de trabajo.

Esta herramienta es sumamente útil para el jefe del equipo, ya que puede revisar el trabajo y asignar tareas según la carga de trabajo de los miembros.

Reportes de Vacantes

En esta pestaña podemos ver con mayor detalle las vacantes que tenemos disponibles.

La primera gráfica muestra las vacantes activas. Aquí podrás seleccionar la ventana de tiempo que deseas evaluar.

También tendrás acceso a los datos de las vacantes destacadas, urgentes y confidenciales. Esta opción solo está disponible para las que has publicado en CompuTrabajo, ya que aquí está integrado que puedas escoger una de estas opciones antes de publicar.

Reportes de Candidatos

Aquí la gráfica se despliega de forma parecida a la de las vacantes. En este caso veremos la cantidad de candidatos postulados durante la ventana de tiempo seleccionada.

Hay una segunda opción, que es ver la cantidad de consultas que se han hecho a la BBDD de CompuTrabajo. De este modo los reclutadores pueden saber si se han consumido los créditos o en qué día de la semana se realizan más consultas. Esto ayuda a organizar mejor el tiempo.

Beneficios muy concretos

El uso del software de reclutamiento para el tratamiento de los datos proporciona ciertos beneficios para el equipo de RRHH y la empresa.

  • Ahorro del tiempo de recopilación de datos: al acceder desde un solo punto y al mantener todos los datos en el software, la recopilación es mucho más sencilla y rápida.
  • Gráficos para consultas rápidas y visuales: en el dashboard encontramos las gráficas más significativas para que de un solo vistazo podamos ver cuál es el estatus de las vacantes y qué fuentes nos reportan mejores candidatos.
  • Posibilidad de exportar los datos: si necesitas tratarlos puedes hacerlo; están disponibles en formato Excel.
  • Detectar de forma rápida los canales con menores resultados y de este modo destinar el presupuesto a otros con mayor retorno.
  • Extracción de datos del equipo, de la distribución del tiempo y del uso de la herramienta. Podrás saber qué miembro cierra más ofertas y cuál gestiona mayor número de ofertas.

Obtener los datos de un proceso de reclutamiento, en el fondo, es un problema resuelto. Ahora viene qué hacer con esos datos pero, como hemos visto, esto también puede dejar de ser un problema.

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