Big Data y análisis predictivo en procesos de selección; ¿por dónde puedes (y debes) empezar?

Las predicciones extraídas a través del Big Data y el análisis predictivo no son meramente una manera de prever el futuro y adelantarte a lo que sucederá para estar preparado ante los acontecimientos. El análisis predictivo va mucho más allá: puede ayudar a modificar comportamientos y actitudes y causar un cambio de rumbo en personas y organizaciones. Y, sobre todo, sirve para la predicción del desempeño. Partiendo de esta base, es importante saber cómo utilizar estas tecnologías en tus procesos de selección, para predecir los niveles de desempeño de los candidatos, automatizar procesos y saber qué perfiles estás atrayendo en tus campañas de reclutamiento. Vamos a ello:

  • Busca un objetivo y céntrate en él.

El análisis predictivo hace dos cosas muy bien: ayuda a tomar decisiones más objetivas y soluciona problemas con los datos que tenemos y crea procesos automáticos y eficientes. Por ejemplo, sabiendo cómo son las personas que tienen un mejor desempeño, podemos crear un modelo que explique este patrón y utilizarlo para predecir futuro desempeño o para formación. También nos puede decir qué personas van a durar sólo unos meses en la empresa. Además, otra de las ventajas del análisis predictivo, es que iremos mejorando y actualizando el modelo de manera continua, ganando más precisión en cada nueva fase y adaptándonos cada vez más a los objetivos de la empresa.

  • Descubre habilidades y riesgos potenciales ocultos de cada candidato.

Adicionalmente, el Big Data nos proporciona herramientas para analizar e interpretar datos no estructurados de nuestros candidatos (imágenes, CV’s, huella digital, etc) de manera completamente automática y descubrir así, talento, habilidades e incluso posibles riesgos de un candidato.

  • Explota el “clustering”.

Pero todavía hay más, con el Big Data y el aprendizaje automatizado podemos ver qué perfiles están aplicando a nuestra empresa a través de la técnica del “clustering”, que nos agrupa a personas según características similares. Con esta información podemos personalizar nuestra estrategia para cada grupo o saber si estamos atrayendo suficiente diversidad.

  • Automatiza y gana tiempo para lo importante.

Por último, con Big Data y el aprendizaje automatizado, vamos a automatizar tareas administrativas que no dan valor al proceso de reclutamiento, pero quitan mucho tiempo, como por ejemplo reservar hora para la entrevista, responder preguntas logísticas, reembolsar gastos de desplazamiento, etc, mejorando a la vez la experiencia del candidato.

Ejemplos prácticos de la correcta aplicación e implementación del análisis predictivo son Aplygo y Zumind, dos de nuestros productos estrella orientados a la optimización de los procesos de selección y reclutamiento de las compañías.

En el caso concreto de Aplygo, la plataforma permite obtener al perfil/target a través de las redes sociales tanto a candidatos activos como pasivos. Adicionalmente con Aplygo se generan campañas de reclutamiento ad hoc en las diferentes redes sociales (LinkedIn, Facebook, Instagram, Twitter…) que impactarán únicamente a las personas que cumplen con el perfil demandado. Las personas impactadas por estas campañas serán redirigidas a una landing page (o página de aterrizaje), 100% adaptada al branding de la compañía, construida específicamente para ese proceso de selección concreto. Finalmente, se podrá evaluar a los candidatos para predecir su futuro desempeño y si encajará en la cultura de la empresa.

Herramientas y consejos prácticos que esperamos te ayuden a predecir, optimizar y alcanzar el éxito en tus procesos de selección. Puedes descargarte las claves, en formato infografía, a continuación:

 

Claves para implementar bien el Big Data y el análisis predictivo en tu empresa:

Download

Leave a Reply