Voorbeelden van succesvolle data-gedreven wervingsstrategieën: Wat kun je leren van deze bedrijven?

De wereld van werving is enorm veranderd, en een van de grootste trends is het gebruik van data om beslissingen te nemen. Veel bedrijven omarmen data-gedreven wervingsstrategieën om de kwaliteit van hun aanwervingen te verbeteren, kosten te besparen en het proces efficiënter te maken. Maar hoe ziet dat er in de praktijk uit? In dit artikel bespreken we een paar case studies van bedrijven die data slim gebruiken om hun werving naar een hoger niveau te tillen. We kijken naar best practices en geven je praktische tips voor jouw eigen wervingsinitiatieven.

1. Google: Data gebruiken om vooroordelen te verminderen

Google is een van de pioniers op het gebied van data-gedreven werving. Het bedrijf gebruikt data en analyses om elk aspect van het wervingsproces te optimaliseren, van het screenen van cv's tot het voeren van interviews.

Best practice:

Google ontdekte door data-analyse dat traditionele interviews vaak leiden tot onbewuste vooroordelen. Om dit te verminderen, begon het bedrijf gestructureerde interviews te gebruiken, waarbij elke kandidaat dezelfde set vragen krijgt en de antwoorden op een objectieve manier worden gescoord. Dit zorgt voor een eerlijker wervingsproces en helpt om vooroordelen te verminderen.

Wat kun jij leren?

Overweeg om gestructureerde interviews in te voeren, waarbij je een vaste set vragen gebruikt en kandidaten op basis van vooraf bepaalde criteria beoordeelt. Dit zorgt voor een objectiever proces en helpt vooroordelen te verminderen.

2. Unilever: AI en gamification voor het screenen van kandidaten

Unilever heeft AI en voorspellende analytics omarmd om hun wervingsproces te stroomlijnen. Het bedrijf gebruikt AI-gestuurde gamification om het cv-screeningsproces te verbeteren. Kandidaten spelen spellen die bepaalde cognitieve vaardigheden en eigenschappen meten die relevant zijn voor de functie.

Best practice:

Unilever ontdekte dat de gamification-aanpak niet alleen tijd bespaart, maar ook een meer objectieve manier biedt om te meten of een kandidaat geschikt is. De AI helpt om vooroordelen uit het proces te halen, en de data geeft inzicht in welke vaardigheden belangrijk zijn voor succes in de rol.

Wat kun jij leren?

Door gebruik te maken van innovatieve technologieën zoals AI en gamification, kun je het cv-screeningsproces versnellen en objectiever maken. Probeer te experimenteren met nieuwe manieren om kandidaten te beoordelen op basis van vaardigheden en eigenschappen die echt belangrijk zijn voor het succes in de functie.

3. IBM: Voorspellende analytics om verloop te verminderen

IBM is een bedrijf dat zwaar leunt op data-analyse om niet alleen talent aan te trekken, maar ook om personeelsverloop te voorspellen en te verminderen. Ze gebruiken voorspellende analytics om te anticiperen op welke werknemers mogelijk het bedrijf zullen verlaten en passen hun wervingsstrategie hierop aan.

Best practice:

Door data te analyseren, ontdekte IBM patronen in het personeelsverloop en kon het bedrijf proactief maatregelen nemen om belangrijke medewerkers te behouden. Ze gebruikten deze inzichten om specifieke wervingscampagnes op te zetten en training- en retentieprogramma’s aan te passen.

Wat kun jij leren?

Gebruik data-analyse niet alleen om nieuwe medewerkers aan te trekken, maar ook om te anticiperen op toekomstig verloop. Dit kan je helpen om tijdig te werven en je retentiebeleid te versterken, zodat je waardevolle medewerkers behoudt.

4. Hilton Worldwide: Data-analyse voor betere kandidaatervaring

Hilton heeft een sterke focus op het verbeteren van de kandidaatervaring en gebruikt data-analyse om elke stap van het sollicitatieproces te optimaliseren. Ze hebben bijvoorbeeld data gebruikt om te zien op welke punten in het proces kandidaten afhaken en waar er verbeteringen nodig zijn.

Best practice:

Hilton ontdekte dat kandidaten vaak afhaakten tijdens lange sollicitatieformulieren of na het eerste interview. Door deze data te analyseren, konden ze het sollicitatieproces vereenvoudigen en een betere communicatieflow opzetten, waardoor het aantal sollicitaties steeg en de kandidaatervaring verbeterde.

Wat kun jij leren?

Door je sollicitatieproces te analyseren, kun je zien waar kandidaten afhaken of waar er obstakels zijn. Maak het proces zo eenvoudig en transparant mogelijk en zorg ervoor dat kandidaten altijd goed geïnformeerd worden over de volgende stappen.

5. Amazon: Het vinden van passief talent met data

Amazon gebruikt geavanceerde data-analyse om passieve kandidaten te identificeren – mensen die niet actief op zoek zijn naar een baan, maar wel openstaan voor nieuwe kansen. Amazon combineert data van LinkedIn, sociale media en andere bronnen om deze kandidaten te identificeren en gerichte wervingscampagnes op te zetten.

Best practice:

Door data slim te gebruiken, heeft Amazon toegang tot een grote pool van getalenteerde professionals die anders misschien niet op hun radar zouden zijn verschenen. Ze gebruiken gerichte wervingscampagnes om passieve kandidaten aan te trekken.

Wat kun jij leren?

Gebruik data om niet alleen actieve sollicitanten te bereiken, maar ook om passieve kandidaten te identificeren. Social media, LinkedIn en zelfs je eigen database kunnen waardevolle informatie bieden over professionals die openstaan voor nieuwe mogelijkheden, maar niet actief solliciteren.

Praktische tips voor het implementeren van een data-gedreven wervingsstrategie

Nu je enkele best practices hebt gezien, vraag je je misschien af hoe je deze inzichten kunt toepassen in je eigen wervingsstrategie. Hier zijn enkele praktische tips:

1. Begin met het verzamelen van data De eerste stap in een data-gedreven strategie is het verzamelen van de juiste gegevens. Dit kan informatie zijn over sollicitaties, tijd tot invulling, kandidatenervaring, en verloop. Gebruik tools zoals een Applicant Tracking System (ATS) om deze gegevens te verzamelen.

2. Gebruik analytics tools Met tools zoals Google Analytics, Tableau of Power BI kun je je data visualiseren en analyseren. Dit geeft je inzicht in waar je proces verbeterd kan worden.

3. Focus op kandidaatervaring Gebruik data om het sollicitatieproces te optimaliseren en te zien waar kandidaten afhaken. Dit helpt je om obstakels weg te nemen en een betere ervaring te bieden.

4. Experimenteer met AI en voorspellende analytics Overweeg om AI en voorspellende analytics te gebruiken om je wervingsstrategie te verbeteren. Dit kan je helpen om toekomstige wervingsbehoeften te voorspellen, verloop te verminderen en betere kandidaten te identificeren.

Tot slot: Data als drijvende kracht voor succesvolle werving

Data-gedreven wervingsstrategieën bieden bedrijven de kans om slimmer, efficiënter en effectiever te werven. Door de juiste tools en technieken te gebruiken, kun je je wervingsproces optimaliseren en betere resultaten behalen. Of je nu begint met het verzamelen van data of al stappen hebt gezet richting een data-gedreven aanpak, er is altijd ruimte om je strategie verder te verfijnen en te verbeteren.