Värbamisagentuuri kandidaatide andmebaas peaks olema üks tugevamaid varasid. Praktikas muutub see sageli arhiiviks: palju profiile, palju vanu CV-sid, palju märkmeid, aga liiga vähe infot, mida saab kohe uues otsingus kasutada.
See ei tähenda, et andmebaas oleks halb. Pigem on see korrastamata. Kui süsteem ei näita, kes on endiselt asjakohane, millal viimati suheldi ja miks kandidaat võiks sobida, alustab konsultant ikka uuesti LinkedInist.
Andmebaas peab mäletama konteksti
Nimi, ametinimetus ja e-posti aadress ei ole veel talendibaas. Kas kandidaat oli eelmisel korral huvitatud? Kas ta sobis kliendi kultuuriga? Kas roll oli liiga junior või liiga väike? Kas tal oli palgaootus, mis muutis projekti ebarealistlikuks?
Eesti turul on see eriti tähtis. Paljud valdkonnad on väikesed ja head kandidaadid liiguvad mitme otsingu vahel. Kui agentuur ei mäleta varasemat suhet, kaob eelis, mille pärast klient üldse agentuuri palkab.
Kus tehisintellekt aitab
Leiab sobivust tähenduse järgi
Ametinimetused ei ole ühtsed. “Head of Sales”, “müügijuht” ja “ärijuht” võivad mõnes ettevõttes olla sarnased, teises täiesti erinevad rollid. Tehisintellekti otsing saab vaadata kogemuse tähendust, mitte ainult täpset märksõna.
Teeb nähtavaks vanad head kontaktid
Andmebaasis on sageli kandidaate, keda pole ammu vaadatud, aga kes sobiksid uude projekti paremini kui värskelt leitud profiil. Süsteem saab koostada tööjärjekorra: profiil vajab värskendust, eelmine kontakt oli positiivne, rollitase on lähedane, kontaktandmed vajavad kontrolli.
Aitab, aga ei otsusta
Sobivus ei ole ainult oskuste tabel. Motivatsioon, maine, kliendi ootused ja palgaruum jäävad konsultandi hinnata. Hea tehisintellekt annab põhjenduse ja riskid. Halb tehisintellekt annab kindla vastuse seal, kus tegelikult on vaja vestlust.
GDPR ja andmehügieen
Kandidaatide andmebaas on isikuandmete töötlemine. EDPB nõusoleku suunised rõhutavad, et nõusolek peab olema konkreetne, teadlik ja selge. Värbamisagentuur peab teadma, miks andmeid hoitakse, kui kaua neid hoitakse ja kuidas kandidaat saab oma andmeid parandada või kustutada.
Hea süsteem näitab andmeallikat, viimast suhtlust, töötlemise alust ja kandidaadi eelistusi. Kui kandidaat ei soovi ühendust, peab see olema nähtav kogu tiimile.
Kuidas alustada
Ärge alustage kogu andmebaasist. Võtke üks väärtuslik segment: müügijuhid, finantsjuhid, tootmisjuhid, tarkvaraarenduse juhid. Korrastage ametinimetused, sektorid, asukoht, keeled ja viimane kontakt. Seejärel testige segmenti ühe päris kliendiotsingu peal.
Mõõtke kvaliteeti. Mitu kandidaati oli tegelikult asjakohane? Mitu oli soe kontakt? Mitu oleks tavapärase märksõnaotsinguga kahe silma vahele jäänud? Kui andmebaas annab kasvõi mõned head kandidaadid enne uut välist otsingut, on see juba töövahend.
Yena roll
Yena ühendab kandidaatide andmebaasi, kliendiprojektid, LinkedIni profiilide lisamise, tehisintellekti otsingu ja lühinimekirja ettevalmistuse. Konsultant näeb sobivuse põhjendust, andmeallikat ja järgmist sammu ühes kohas.
Vaata Yena kandidaatide haldamise lahendust või loe edasi, kuidas tehisintellekti värbamisassistent töö ära teeb.