Recrutamento preditivo: como usar e atrair os melhores

Na corrida pelos melhores talentos do mercado, sai na frente quem tem mais informações ao seu dispor. Quanto mais rico o acesso a dados, mais se consegue otimizar os processos seletivos e assegurar ganhos operacionais importantes.

É nesse contexto que entra o chamado recrutamento preditivo, que ganha força e adeptos também no Brasil.

Tem dúvidas sobre o que é?

Vamos lá:

Resumidamente, trata-se de basear o recrutamento na análise prévia de dados que, disponíveis em grande volume, conseguem detectar tendências de comportamento ao acompanhar padrões registrados.

Você pode estar se perguntando: em português claro, no que isso me ajuda?

Simples: aumenta a chance de o recrutador potencializar o processo de seleção, em especial em áreas onde sobram vagas e costumam faltar perfis com as qualificações exigidas, como é o caso de programadores.

 

Ainda em dúvida sobre por que usar recrutamento preditivo?

Então, vou direto ao ponto: porque os dados estão aí, à disposição, esperando que sejam reunidos, analisados e usados com inteligência!

Imagine que, neste momento, o candidato que você busca e que daria o match com o seu projeto,  pode estar na mira de algum processo de RH inteligente, prestes a sair do seu radar.

E se a quantidade de dados já é impressionante, prepare-se: pesquisa da Gartner prevê um crescimento de 800 por cento nos próximos cinco anos. E 80% desses dados são encontrados soltos, de forma desordenada, esperando por quem se disponha a garimpá-los e quiser analisar postagens de mídias sociais, emails, currículos, feed vídeos.

Pense agora nas possibilidades que o uso inteligente de dados traz para o recrutador. Infinitas, não? Da divulgação do anúncio ao funil de seleção.

Escuta esta:

Uma pesquisa da Ideal diz que dá para economizar incríveis 23 horas de trabalho usando o recrutamento preditivo.

Eles chegaram a esse número ao confrontar o tempo gasto nas primeiras duas etapas de recrutamento, da forma tradicional e da inteligente. Confira:

  • Atração de talentos:

Manual (postando anúncios, procurando indicações): 1,5 hora

Preditivo (usando marketing places como Ideal e Geekhunter): 15 min

  • Selecionando currículos:

Manual (classificando currículos e pré-selecionando candidatos):  23 h

Preditivo (automatizando a pré-seleção): 1 h

>>Leitura recomendada: 

Recrutamento à distância: vale a pena ou é apenas uma ilusão?

Análise preditiva no recrutamento: mais vantagens

Mais vantagens?

Sim!

Além de economizar o equivalente a quase três dias de uma jornada padrão de trabalho, como vimos no tópico anterior, há pelo menos outra grande vantagem, a qualidade da contratação.

Ao relacionar o processo de contratação com dados do ciclo de vida do empregado – como produtividade, engajamento, crescimento, se obtém referências de desempenho para determinada função.

Ao construirmos um modelo de processo baseado na interpretação eficiente de dados, a melhoria na qualidade dos perfis dos candidatos é consequência natural.

 

Analytics, fale-me mais sobre isso

Especialistas citam quatro tipos principais de análise de dados em grande volume:

1- Análise preditiva – é a análise de possibilidades futuras. À base de mineração de dados, dados históricos e estatísticos, identifica padrões passados que ajudam a mapear o cenário futuro.

Ela responde à pergunta: o que vai acontecer?

2- Análise prescritiva – também analisa o futuro, como a preditiva, mas vai mais no específico e busca antecipar as consequência de cada ação.

Ela responde à pergunta: o que deve ser feito?

3- Análise descritiva – é a análise dos dados disponíveis em tempo real.

Ela responde à pergunta: O que aconteceu?

4- Análise diagnóstica – Permite eventuais ajustes de rumos e reforço nas ações que se mostraram eficientes.

Ela responde à pergunta: o que fez isso acontecer?

 

O Google, o Analytics e o recrutamento

É claro que para o Google, uma das empresas que mais recebem currículos no mundo (2 milhões de cvs todo ano), a quantidade de dados gerados pelos candidatos é absurda.

O Analytics é usado pelo gigante do setor de tecnologia para vitaminar de dados e ciência o seu processo de recrutamento. A empresa é considerada referência no uso de Analytics

Segundo o Korn Ferry Institute, os objetivos do Google com o analytics são 4:

  • Aumentar a pipeline do candidato e trazer mais talentos para ela;
  • Melhorar a tomada de decisão e identificar os melhores candidatos;
  • Garantir uma ótima experiência do candidato. Dar a todos experiências de entrevista e de contratação que os marquem positivamente;
  • Acelerar e tornar mais eficiente o processo de contratação

 

Mas o toque humano é essencial

Tornar mais inteligente o recrutamento não significa varrer a participação humana dele.

E não sou só eu que está falando! Instituições como a Korn Ferry Institute chamam a atenção para a importância do toque humano para o bom resultado de um processo de atração e seleção de candidatos.

Afinal, é preciso selecionar o tipo de dado que faz sentido para seu objetivo. Separar o joio do trigo, sabe?

Eles exemplificam com o LinkedIn: tem uma quantidade enorme de dados, mas grande parte rasa.

Dean Carter, do Grupo Sears, tem uma visão que merece ser compartilhada: se formos basicamente Analytics, faremos decisões erradas. Se formos basicamente pelos nossos instintos, faremos decisões erradas.

Bingo!

É o equilíbrio entre as duas coisas que leva ao sucesso: os dados aumentam nossa base de candidatos enquanto dados, já o talento humano em interpretá-los leva à melhor decisão.

 

Ferramentas que usam data-science descomplicam o recrutamento

Como vimos, não adianta estar soterrado de dados e não dar conta de organizá-los e interpretá-los. Ou eles não farão o menor sentido para o seu fim.

Ferramentas que utilizam Inteligência Artificial e Machine Learning têm ajudado nesta tarefa. É o caso da Geekhunter. A plataforma usa data-science e toda a sua expertise em recrutamento de desenvolvedores e outros profissionais de tecnologia para oferecer às empresas os melhores profissionais do mercado.

Quer descomplicar, tornar mais data-driven e inteligente o seu processo de atração e seleção em tecnolgia? Conheça a Geekhunter.  

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