Big Data e Análise Preditiva nos processos de seleção; Onde podes (e deves) começar?
As previsões extraídas através de Big Data e a análise preditiva não são apenas uma forma de prever ou de antecipar futuros acontecimentos. A análise preditiva vai muito além: pode ajudar a modificar comportamentos e atitudes e causar uma mudança de direção em pessoas e organizações. E, acima de tudo, serve para a previsão de desempenho. Partindo desta base, é importante saber como usar estas tecnologias nos teus processos de seleção, prever os níveis de desempenho do candidato, automatizar processos e saber quais são os perfis que pretendes atrair nas tuas campanhas de recrutamento. Vamos para isso:
Identificar um objetivo e centrarmo-nos neste
A análise preditiva faz duas coisas muito bem: ajuda a tomar decisões mais objetivas e resolve problemas com os dados que temos e cria processos automáticos e eficientes. Por exemplo, sabendo como são as pessoas que têm um melhor desempenho, podemos criar um modelo que explique esse padrão e usá-lo para prever o desempenho ou a formação futuros. Também nos pode dizer quais são as pessoas que vão ficar apenas alguns meses na empresa. Para Além disso, outra das vantagens da análise preditiva é que nos permite continuamente melhorar e atualizar o modelo, ganhando mais precisão em cada nova fase e adaptando-se cada vez mais aos objetivos da empresa.
Descobrir capacidades e potenciais riscos ocultos de cada candidato
Adicionalmente, o Big Data fornece-nos ferramentas para analisar e interpretar dados não estruturados dos nossos candidatos (imagens, currículos, impressões digitais, etc.) de maneira totalmente automática e, assim, descobrir talentos, capacidades e até riscos possíveis de um candidato.
Explorar o “Clustering”
Mas ainda há mais, com Big Data e MachineLearning, podemos ver quais são os perfis que se estão a candidatar à nossa empresa através de técnicas de “clustering“, que agrupam as pessoas segundo características similares. Com estas informações, podemos personalizar a nossa estratégia para cada grupo ou saber se estamos a atrair diversidade suficiente.
Automatizar e ganhar tempo para o que é mais importante
Por fim, com Big Data e MachineLearning, automatizaremos tarefas administrativas que não agregam valor ao processo de recrutamento, mas que nos ocupam muito tempo, como por exemplo reservar uma hora para entrevista, responder a perguntas logísticas, reembolsar despesas de viagem, etc. Permitindo-nos melhorarcada vez mais a experiência do candidato.
Exemplos práticos da aplicação e implementação corretas da análise preditiva são Aplygo e Zumind, dois dos nossos principais produtos destinados a otimizar os processos de seleção e recrutamento das empresas.
No caso específico do Aplygo, a plataforma permite que o perfil / alvo seja obtido através das redes sociais tanto para candidatos ativos como passivos. Para além disso, com Aplygo, são geradas campanhas de recrutamento ad hoc nas diferentes redes sociais (LinkedIn, Facebook, Instagram, Twitter …) e deste modo, impactarão unicamente no processo de recrutamento, as pessoas com o perfil desejado. As pessoas impactadas por essas campanhas serão redirecionadas para uma LandingPage, 100% adaptada à marca da empresa, criada especificamente para esse processo de seleção específico. Finalmente, os candidatos podem ser avaliados para prever o seu desempenho futuro e se este se encaixará na cultura da empresa.
