Ứng dụng dữ liệu trong tuyển dụng đang là xu thế! Ngày nay, data chính là sức mạnh. Nên thật dễ hiểu khi ai ai cũng muốn “gần gũi” và “nắm giữ” data. Lĩnh vực tuyển dụng không nằm ngoài xu hướng đó. Vậy tóm lại, tuyển dụng dựa trên data (data-driven recruitment) là cái gì; công ty nhận được gì và tiếp cận nó ra sao? Bài viết này sẽ bật mí cho bạn.
Data-driven recruitment là cái gì?
Data-driven recruitment hiểu đơn giản là sử dụng kết quả của những dữ liệu thu thập được phục vụ cho các quyết định tuyển dụng của công ty.
Nhằm đánh giá chính xác hiệu quả của quy trình tuyển dụng, HR thường thu thập rất nhiều chỉ số nội bộ lẫn bên ngoài. Chẳng hạn nguồn ứng tuyển của ứng viên; chi phí trên một đơn ứng tuyển; thời gian để tuyển được người cho một vị trí,… Công tác này góp phần loại bỏ thói quen suy đoán không có căn cứ và thành kiến cá nhân; đảm bảo quy trình minh bạch; và công ty sẽ tìm được ứng viên phù hợp nhất cho vị trí đó.
Ứng dụng data-driven recruitment vào đâu?
Câu trả lời là mọi phương diện của tuyển dụng. Cùng xem kỹ hơn nhé.
Tìm kiếm ứng viên (sourcing)
Biết được hồ sơ ứng viên đến từ đâu là một chỉ tiêu cực kỳ quan trọng đối với bộ phận HR. Đồng thời, đây được xem là ví dụ tiêu biểu cho việc sử dụng data ra quyết định. Trong các đợt cao điểm tuyển dụng, bạn phải theo dõi liên tục xem kênh nào đem lại nguồn ứng viên lớn nhất; và chất lượng nhất, chi phí cho mỗi đơn ứng tuyển đó là bao nhiêu.
Một công ty thường sử dụng khá nhiều kênh tuyển dụng: Website việc làm, biển quảng cáo, Facebook Ads, Google Ads, headhunt,… Nên việc nắm bắt các con số này giúp họ kịp thời điều chỉnh chiến lược tuyển dụng. Kênh nào tối đa ứng viên, tối ưu chi phí chúng ta sẽ “đổ tiền” vào đó. Kênh nào yếu kém, chúng ta mạnh tay loại bỏ.
Quá trình sàng lọc & lựa chọn
Đây là quá trình nhà tuyển dụng sàng lọc “biển hồ sơ” để chọn ra những ứng viên phù hợp nhất với vị trí đăng tuyển. Dữ liệu cần thu thập bao gồm:
- Sàng lọc hồ sơ – Học vấn, kinh nghiệm làm việc, bằng cấp,…
- Đánh giá kỹ năng – Điểm từ bài đánh giá của công ty, năng lực chung, tính cách, định hướng công việc.
- Phỏng vấn – Điểm số cho từng câu trả lời của ứng viên liên quan đến kinh nghiệm làm việc; kỹ năng giao tiếp và mức độ phù hợp với văn hoá công ty.
Trải nghiệm ứng viên
Trải nghiệm của ứng viên là cảm nhận chung của họ về quy trình tuyển dụng của công ty, suốt quãng thời gian từ lúc ứng viên nộp hồ sơ; nhận lời mời phỏng vấn, phỏng vấn trực tiếp, nhận offer và onboarding.
Khi ứng viên onboard được một thời gian, bạn có thể đánh giá thêm mức độ hài lòng của ứng viên với công việc (Candidate job satisfaction). Cụ thể, chỉ số này so sánh kỳ vọng của ứng viên trong quá trình tuyển dụng với thực tế công việc hàng ngày. Điểm càng cao chứng tỏ một điều, đó là mô tả công việc cho vị trí đó phản ánh chính xác; và rõ ràng các nhiệm vụ thực tế, không thêm không bớt.
Lập kế hoạch tuyển dụng
Bạn tin không, data có khả năng “tiên tri” những đầu việc tiếp theo trong to-do-list của bạn. Dưới đây ví dụ về một vài “trục trặc” tuyển dụng phổ biến; và những dữ liệu nhất định phải được khai thác:
- Vấn đề 1: Cắt giảm chi phí tuyển dụng. Hãy tập trung vào các chỉ số: Chi phí trên mỗi đơn ứng tuyển; chi phí đào tạo nhân viên mới; hiệu quả quảng cáo tuyển dụng, số lượng hồ sơ trả về theo từng kênh.
- Vấn đề 2: Rút ngắn thời gian tuyển dụng. Hãy tập trung vào các chỉ số: Thời gian nộp hồ sơ, thời gian sàng lọc hồ sơ, thời gian phỏng vấn và gửi offer,…
- Vấn đề 3: Nâng cao chất lượng đầu vào của ứng viên. Hãy để ý các chỉ số: Nguồn tuyển dụng, số lượng ứng viên mỗi lần tuyển dụng, tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên mới, tỷ lệ ở lại của nhân viên mới,…0
Lợi ích của data-driven recruiting (Ứng dụng dữ liệu trong tuyển dụng) đối với doanh nghiệp
7 lợi ích to lớn đó lần lượt là:
Tiết kiệm thời gian tuyển dụng
Thu thập data sẽ giúp bạn “thấy được” điểm tắc nghẽn trong quy trình tuyển dụng hiện tại. Từ đó, bạn sẽ quyết định được nên thẳng tay loại trừ; hay chuyển sang tự động hoá bước đó nhằm tối ưu thời gian tuyển dụng. Nhưng trước hết, bạn cần phác thảo tổng quát quy trình hiện có và trên từng chặng; nhớ điền vào các chỉ số quan trọng như:
- Tỷ lệ ứng viên bỏ ngang
- Thời gian tuyển dụng trung bình theo từng vị trí
- Phương pháp tuyển dụng: Quảng cáo việc làm vs. Website việc làm, sự kiện tuyển dụng vs. giới thiệu (Referrals)
- Quỹ thời gian cho từng giai đoạn tuyển dụng (bạn mất bao lâu để tìm ứng viên và bao lâu để phỏng vấn,…)
Sau khi xem xét data, bạn phát hiện khá nhiều ứng viên bỏ dở bước điền thông tin ứng tuyển. Rõ ràng ở đây, bạn cần đơn giản hoá khâu nộp hồ sơ rồi. Có thể bỏ bước điền form dài dòng, chỉ cần thêm một vài trường thông tin cơ bản (Họ tên, ngày tháng năm sinh, nơi cư trú,…); cùng với nút tải lên CV/ Portfolio là xong. Trường hợp khác, khi data cảnh báo công ty bạn đang tốn quá nhiều thời gian lên lịch phỏng vấn. Vậy bạn không cần đắn đo thêm nữa; chuyển hẳn sang cơ chế tự động hẹn giờ phỏng vấn luôn (và yên tâm, có nhiều phần mềm hỗ trợ việc này).
Bạn thấy không, những thông tin tưởng chừng nhỏ bé lại đem lại cho bạn một góc nhìn rõ ràng; và chính xác hơn về thời gian tuyển dụng của công ty.
Giảm chi phí tuyển dụng
Data-driven recruiting chẳng những giúp bạn tiết kiệm kha khá thời gian tuyển dụng, mà còn định vị những điểm “ngốn tiền” không đáng nhằm tối ưu hoá chi phí tuyển dụng.
Ngoài chuyện xem xét nguồn ứng viên như FreeC chia sẻ ở trên, HR nên đánh giá cả những phần mềm/ công cụ hỗ trợ công ty đang sử dụng. Lấy ví dụ bây giờ đại dịch đã qua đi, nhân viên đã quay trở lại văn phòng thì có cần thiết nỗ lực phỏng vấn ứng viên online hay không? Ở khía cạnh tài chính, có những khoản thu tưởng nhỏ nhưng không hề nhỏ chút nào. Thật thấm thía lời răn xưa cũ của ông bà: “Tích tiểu thành đại”.
Quyết định khách quan hơn
Cái giá phải trả cho những quyết định tuyển dụng sai làm cực kỳ đắt. Đó là thời gian, tiền bạc và công sức của rất rất nhiều người ở trong đó. Do vậy, đánh giá đúng và toàn diện năng lực ứng viên từ sớm là yếu tố quan trọng hàng đầu. Và chỉ có data mới giúp chủ doanh nghiệp, nhà tuyển dụng hiện thực hoá điều đó; khi đã loại bỏ hoàn toàn yếu tố “trực giác” trong các quyết định.
Xa hơn thế, sự hỗ trợ của data còn góp phần vào công cuộc xây dựng một tổ chức đa dạng; bình đẳng và gắn kết. Vì quyết định phỏng vấn ai, tuyển dụng người nào hoàn toàn dựa trên điểm số của các bài test, điểm hồ sơ,… Cực kỳ khách quan; và không còn chỗ cho những định kiến về tuổi tác, giới tính, vùng miền quấy nhiễu.
(Phần 2 của bài viết sẽ “ra lò” trong tuần này, mời bạn đọc đón đợi)
Có thể bạn quan tâm: