Daudzās atlases aģentūrās kandidātu datubāze izskatās vērtīga tikai prezentācijā. Tūkstošiem profilu, gadiem krāti CV, vecas sarunas, LinkedIn saites. Bet brīdī, kad jāatrod piemērots kandidāts jaunam klienta uzdevumam, konsultants atkal sāk no nulles.
Problēma nav slinkums. Problēma ir datu forma. Ja profili nav atjaunināti, ja pieredze nav saprotami strukturēta un ja iepriekšējās sarunas dzīvo piezīmēs bez konteksta, datubāze kļūst par arhīvu. Tajā kaut kas noteikti ir. Tikai neviens vairs nezina, kur.
Kandidātu datubāze nav kontaktu saraksts
Labs kandidātu ieraksts atbild uz vairāk nekā jautājumu “kurš ir šis cilvēks?”. Tas parāda, kādās lomās cilvēks ir strādājis, kādā vidē viņš ir bijis spēcīgs, kuras prasmes ir pierādītas, kad pēdējo reizi ar viņu runājāt un kāds bija sarunas tonis. Bez šī slāņa datubāze ir tikai telefongrāmata ar CV pielikumiem.
Latvijas tirgū tas ir īpaši jūtams, jo daudzas nozares ir mazas. Labs finanšu vadītājs, pārdošanas direktors vai tehniskais vadītājs var parādīties vairākos projektos dažu gadu laikā. Ja sistēma neatceras iepriekšējo kontekstu, konsultants riskē uzrunāt cilvēku kā svešinieku. Tas nav labs sākums.
Kas padara datubāzi izmantojamu
Aktualitāte
Vecs CV pats par sevi nav bezvērtīgs. Bet tam vajag datumu un ticamības sajūtu. Vai cilvēks joprojām strādā tajā pašā uzņēmumā? Vai amats ir mainījies? Vai viņš pēdējā sarunā bija atvērts jaunām iespējām, vai tikai pieklājīgi atbildēja?
Kandidātu datubāzei vajag ritmu. Ne visus profilus jāpārbauda katru nedēļu, bet augstas vērtības kandidātiem jābūt darba rindā: pārskatīt, papildināt, atjaunot kontaktu, atzīmēt intereses līmeni. MI var palīdzēt sagatavot šo rindu, bet cilvēkam jāsaprot, ko ar to darīt.
Nozīme, ne tikai atslēgvārdi
Atslēgvārdu meklēšana ir noderīga, līdz tā sāk palaist garām labus kandidātus. “CFO”, “finanšu direktors”, “Head of Finance” un “grupas finanšu vadītājs” var būt ļoti līdzīgi profili, bet ne vienmēr vienādos uzņēmumos. MI meklēšana var palīdzēt atrast semantisku tuvumu un paskaidrot, kāpēc kandidāts parādījies rezultātos.
Tas nenozīmē, ka sistēmai jālemj jūsu vietā. Tieši otrādi. Labs rezultāts ir saraksts, kuru konsultants var ātri pārskatīt: der, neder, vajag pārbaudīt, labs nākamajam projektam.
Atļaujas un pamatojums
Kandidātu datubāze ir arī juridisks jautājums. EDPB vadlīnijas par piekrišanu atgādina, ka piekrišanai jābūt brīvai, konkrētai, informētai un nepārprotamai. Atlases aģentūrai tas nozīmē skaidru pamatojumu, kāpēc dati tiek glabāti un kā kandidāts var tos labot vai dzēst.
Praktiski: sistēmā jāredz, no kurienes kandidāts nācis, kad notikusi pēdējā saziņa, kāds ir apstrādes pamats un cik ilgi dati vēl ir aktuāli. Bez tā MI tikai paātrina nesakārtotu procesu.
Kā atdzīvināt vecu datubāzi
Sāciet ar segmentu, nevis ar visu arhīvu. Piemēram, 300 vadības līmeņa kandidāti ražošanā, IT vai finanšu pakalpojumos. Pārbaudiet profilu aktualitāti, sakārtojiet amatu nosaukumus, pievienojiet nozari, valodas, atrašanās vietu un pēdējo kontaktu. Tad palaidiet vienu reālu klienta uzdevumu pret šo segmentu.
Mēriet vienkārši. Cik kandidātu sistēma atrada no vecās datubāzes? Cik no tiem konsultants atzina par derīgiem? Cik jau bija silts kontakts? Ja vecā datubāze dod kaut piecus labus kandidātus pirms jaunas LinkedIn meklēšanas, tā vairs nav arhīvs. Tā ir aktīvs.
Kur Yena palīdz
Yena apvieno kandidātu datubāzi, projektus, LinkedIn profilu ievākšanu, MI meklēšanu un īso sarakstu sagatavošanu vienā darba vidē. Tāpēc konsultants redz ne tikai “kandidāts atbilst”, bet arī kāpēc atbilst, kāds ir datu avots un ko vajadzētu pārbaudīt pirms uzrunas.
Ja gribat sākt no pamata, apskatiet Yena kandidātu atlases sistēmu. Ja interesē automatizācijas slānis, turpiniet ar rakstu par atlases procesa automatizāciju ar MI.