過時的招聘做法會破壞您的招聘工作

很多時候，招聘部門僅僅被視為企業的呼叫中心或成本職能部門，其唯一目的是讓人們參加面試并接受報價。這種態度和做法與事實相去甚遠，因為高質量的招聘為有凝聚力和成功的團隊奠定了基礎。許多公司堅持舊的招聘流程，這通常會阻止他們的招聘人員獲得頂尖人才。

過時的招聘做法可能會破壞您的招聘工作

今年，驚人的82%的美國雇主計劃招聘新員工。然而，招聘人員仍然面臨著尋找合適人選的艱巨任務：61% 的招聘人員表示，他們最大的挑戰是尋找合格、經驗豐富的員工。是時候讓那些堅持過時的招聘做法的企業徹底放棄它們了——并開始將招聘視為戰略職能。

當然，擺脫過時的做法意味著用新的做法取而代之。招聘需要創新的新解決方案有四個核心領域：人才發現、候選人體驗、數據和報告以及人才決策。

讓我們深入探討哪些古老的做法應該被載入史冊，以及公司如何利用技術來戰略性地推動他們的招聘工作。

推動頂尖人才發掘的正確工具

許多招聘人員仍在工作委員會上手動搜索優質候選人，但他們很難成為他們預期擔任的所有工作職位的專家。

對招聘人員的職位缺乏了解會導致錯過優秀的候選人。

例如，如果潛在候選人不使用招聘人員正在搜索的確切關鍵字，他們可能會從裂縫中溜走。

這就是技術可以提供幫助的地方。人工智能驅動的簡歷篩選工具可以解析簡歷，使用成功招聘的過去數據，識別最佳求職者，并將他們帶到招聘流程的下一階段。

進入下一階段可以提高招聘人員找到最佳候選人的潛力，因為他們不再依賴自己的直覺——他們擁有數百甚至數千名申請人的歷史數據可供依賴。

除了人工智能之外，招聘領域的其他技術進步方法也使得為合適的職位尋找合適的候選人成為一個更加無縫的過程。例如，旅行護理領域的一些招聘方法將組織能力應用軟件與招聘人員的人情味相結合，以引導護士在最需要他們的地方找到他們選擇的專業。

如何減少偏見的機會

這里要注意的一件關鍵事情是，為了最大限度地減少偏差的機會，重要的是要跟蹤可能因數據傾斜而出現的任何趨勢，并相應地調整算法。我們都記得亞馬遜的性別歧視招聘工具以及結果如何。

候選人體驗：從脫節到無縫

候選人體驗從未像在虛擬領域中那樣重要。在我們的 2021 年遠程招聘趨勢調查中，80% 的受訪者表示他們的面試和招聘流程現在完全遠程，這意味著要擺脫脫節的技術體驗，并為候選人建立一個無縫的漏斗。

事實可能很殘酷，但重要的是要聽到：仍在使用多種招聘管理系統和面試工具的組織忽視了他們的候選人體驗。

在招聘漏斗的不同階段處理所有這些不同的平臺時，候選人經常對他們正在努力應對的大量平臺感到困惑和失望。

申請人可以與申請人跟蹤系統交互以提交申請，在單獨的工具上完成評估，在 Zoom 或 Google Meet 上進行視頻面試，并通過電子郵件管理通信。

現在招聘人員的多種工具

同時，另一方面，招聘人員也被迫處理多種工具，在平臺之間切換以收集信息，不可避免地影響過程中的效率。將這些數據分散在不同的平臺上會使定位變得更加困難，并可能導致招聘人員完全錯過它。

這里的答案很簡單：投資于一個可以處理一切的一體化平臺的組織。

一個多合一的平臺最終將為您節省大量資金。您希望您的平臺工具能夠幫助您完成從篩選到面試的過程。在候選人體驗方面，您將讓自己和您的公司與同行區分開來，同時讓招聘團隊的生活也變得更加輕松。

這些工具可以使從一個階段到下一個階段的過程自動化。

例如，他們可以自動為通過技能評估的人安排面試，或自動向在最終面試中成功的人發送邀請電子郵件。

更不用說，采用單一工具可以讓公司管理在線環境以匹配他們自己的品牌，這對于候選人眼中的一致性和專業性至關重要。

采用白標招聘平臺的組織可以在沒有實體工作場所訪問的情況下創建更準確的公司形象。

數據為王——招聘人員也是如此

現實情況是，大多數招聘人員無法獲得全面的數據洞察來推動決策。這需要改變。

在投資數據和報告技術時，招聘往往會受到影響。

從歷史上看，與其他部門（如銷售或營銷）不同，他們缺乏對在職能部門內利用數據洞察力來推動戰略決策的重視，這些部門都配備了標準的技術能力。

然而，數據和報告對于成功招聘至關重要，招聘這一經常被邊緣化的業務功能不應被排除在數據革命之外。

可行的見解可以推動招聘決策。

考慮一個普通候選人在招聘漏斗中花費的時間。查看來自各種來源的高質量候選人的比率以及有關候選人的所有數據。信息處理的每一步都需要時間。查看您的申請表轉換率——以及每位候選人的經驗分數。

有了這些見解，招聘人員將能夠確定他們的招聘工作是否成功。

您需要確保他們接觸到不同的群體，評估他們的候選人體驗等等。特別是考慮到多樣性和包容性的重要性（Monster 2021 年的主要招聘趨勢之一），公司必須利用數據洞察力來支持這些努力。

消除人才決策中的偏見

人類本質上是主觀的生物——招聘人員也是如此，無論他們認為自己有多公平。反過來，這意味著在很大程度上基于訪談做出的決定最終是主觀的。

在這個過程中，面試官可能會表現出幾種不同的無意識偏見。無意識的偏見可能包括：

• 親和力偏見（當您更喜歡與您或您喜歡的人有共同品質的人時）。
• 歸因偏差（我們評估某些行為原因的有缺陷的能力）。
• 從眾偏見（讓你的觀點被他人左右）。

在不知不覺中，招聘人員經常會通過合格的申請人并接受不合格的申請人，這一切都是因為他們的內部偏見。

更重要的是，很多關于候選人面試表現的數據都沒有被整體捕獲和使用，也沒有被客觀地評估以做出決策。相反，它以零碎的形式存在于平臺和文檔中，進一步使流程復雜化。

行為洞察力

人工智能驅動的面試平臺可以在視頻面試期間為招聘人員提供客觀的行為洞察力，并公平地評估候選人的軟技能和可學習性。

這些工具增強了人類的決策能力，因為它們突出了面試官的判斷可能存在偏見的領域。

先進的人工智能平臺可以評估面試官的表現，提供每個面試主題所花費的時間、面試官與候選人交談的時間，或者是否提出了不恰當的問題。

所有這些都使面試官能夠發現他們方法中的差距并推動他們的表現。

結論

現在是招聘部門摒棄傳統做法并采用技術來推進戰略招聘的時候了。隨著虛擬招聘和遠程工作的增長沒有減弱的跡象，還有比現在更好的開始時間嗎？