Reclutamiento corporativo en la era del "Big Data"
Sobre la base del grupo de talentos original, la introducción del "big data" representado por las redes sociales permitirá a RRHH (Departamento de Recursos Humanos) tomar decisiones laborales más objetivas. .
Los datos no son ajenos a los recursos humanos corporativos. Desde la recopilación inicial de información de los empleados hasta la contratación, hasta la evaluación de capacidades y las evaluaciones de desempeño anuales y trimestrales, se ha acumulado una gran cantidad de datos. Sin embargo, es raro que las empresas realmente clasifiquen y analicen estos datos y se los proporcionen a los gerentes de talento. Toma de decisiones. Pero ya sea que los use o no, los datos continúan creciendo y, a medida que surgen nuevas tecnologías y se vuelven más populares, los dispositivos móviles y las redes sociales también se han unido a los canales de reclutamiento corporativo. ¿Cómo aprovechar al máximo estos datos para apoyar de forma más eficaz la gestión de recursos humanos? ¿Cuál es el estado actual de las empresas que utilizan datos de talento? ¿Cuáles son las perspectivas para la aplicación del talento “big data”? En respuesta a estas cuestiones, Wang, Director de Contratación del Departamento de Recursos Humanos de China de Contadores Públicos Certificados Deloitte Touche Tohmatsu, y Fu Quan, Gerente General de SHL China, explicaron respectivamente sus puntos de vista desde las perspectivas de la práctica corporativa y el análisis de encuestas. .
Comience con "small data"
World Manager: el "Informe de tendencias de evaluación global de 2013" publicado por SHL muestra que las empresas todavía están en su infancia en el uso del talento "big data". ". ¿Cuál es la diferencia entre el concepto de “big data” mencionado aquí y los datos de talento utilizados por las empresas en el reclutamiento en el pasado?
Wang Wenwa: De hecho, los datos siempre han estado ahí. El proceso de contratación de recursos humanos en sí implica una gran cantidad de datos, incluidas muchas calificaciones de currículums, pruebas escritas y entrevistas. Pero en comparación con los grandes datos actuales, los llamamos pequeños datos. Los llamados datos pequeños significan preestablecer algunos criterios de selección basados en un determinado objetivo del proceso comercial, juzgar si todo el proceso satisface sus necesidades mediante muestreo y realizar investigaciones a través de datos.
Deloitte también tiene datos de análisis de talento, pero se basa básicamente en cómo hacer un buen uso de los datos pequeños existentes, es decir, ingresar datos estructurados recopilados originalmente de diferentes departamentos o campos en el almacén de datos para la extracción de datos. . Por ejemplo, Deloitte tiene un sistema de seguimiento de candidatos: ATS (Sistema de seguimiento de aplicaciones). Siempre que el candidato envíe su currículum, su información entrará en el grupo de talentos global de Deloitte, que actualmente cuenta con información de unas 300.000 personas. Esta base de datos puede ser compartida entre las empresas multinacionales de Deloitte. Deloitte China puede utilizar esta base de datos para encontrar personas que atraigan a Deloitte America. Esta es una enorme base de datos de talentos o de candidatos y, a menudo, podemos realizar minería de datos.
Además, Deloitte también está utilizando la herramienta especial de SHL llamada Talent Analytics, que es mayor en términos de volumen de datos. Por ejemplo, SHL puede realizar un análisis comparativo de todos los estudiantes que solicitan financiación a escala global para analizar una tendencia, lo que llamamos evaluación comparativa. Cuando una empresa quiere determinar la calidad general de los empleados que contrata este año, los datos de SHL pueden ayudarnos a hacer comparaciones con empresas globales, asiáticas u otras empresas competidoras.
Sin embargo, creo que el verdadero big data es el estudio de datos no estructurados, en lugar de recopilarlos a través de un objetivo específico o un estándar establecido. Big data está aquí. La principal diferencia es que big data puede utilizar algunos medios mecánicos para recopilar información más natural y no estructurada sobre los candidatos en las redes sociales e Internet, ayudar a los datos estructurados existentes y ayudar a emitir juicios. Si podemos hacer esto, las decisiones de contratación serán más precisas.
Derechos de pago: Los datos anteriores provienen de investigaciones de encuestas. Si los datos salariales de AP provienen de informes de encuestas de recursos humanos de diferentes empresas, el contenido puede incluir aumentos salariales para diferentes puestos este año y luego, mediante el procesamiento eficaz de datos por parte de una determinada empresa, se puede derivar el punto de referencia salarial para esta industria. Pero ahora los datos provienen de interacciones directas entre cada persona y toda la organización de recopilación de datos. Por ejemplo, LinkedIn es una organización de recopilación de datos. Los datos en LinkedIn son proporcionados voluntariamente por los usuarios como individuos. LinkedIn también tiene el concepto de red social, por lo que sus datos son precisos y confiables. LinkedIn no es sólo una red social, sino también una herramienta eficaz para crear una reserva de talentos.
Ya sean big data o pequeños datos en el pasado, su función es la misma, es decir, predecir eficazmente el rendimiento. Por ejemplo, si un candidato se incorpora a una nueva empresa, ésta no lo conoce bien, por lo que es necesario realizarle una prueba. Esto requiere una prueba con alta confiabilidad y validez para determinar si el solicitante está en línea con la cultura y los objetivos de desempeño de la empresa, y si puede llevarse bien con sus colegas y promocionarse mutuamente. Hay muchos tipos de pruebas, pero todas están diseñadas para predecir el rendimiento. "World Manager": ¿Cómo se utiliza el llamado análisis de pequeños datos en las decisiones de contratación y talento?
Wang Wenji: Desde la perspectiva del reclutamiento escolar y el reclutamiento social. En términos de contratación escolar, no nos centramos en individuos, sino en el conjunto. Por ejemplo, basándose en las necesidades empresariales actuales, se puede concluir que no es necesario contratar estudiantes con experiencia financiera para realizar auditorías. Mediante el análisis de datos pequeños, encontramos que no hay diferencia en la tasa de aprobación de CPA entre estudiantes financieros y no financieros, e incluso la tasa de aprobación de estudiantes no financieros es mayor en el primer y segundo año. Este fenómeno era muy extraño, por lo que buscamos que el departamento de capacitación estudiara los datos juntos y analizara muchas razones posibles.
Esto también es una limitación de los datos pequeños, porque a través del análisis, una conclusión no puede responder estrictamente a la pregunta y habrá muchas posibilidades.
Por ejemplo, los estudiantes de no finanzas pueden gastar más energía y tener más motivación y presión en el mismo curso porque no lo entienden, por lo que su tasa de aprobación es más alta también puede deberse a que los estudiantes de finanzas pueden usarlo inmediatamente después de ingresar; . Envío proyectos con más frecuencia, pero no tengo tiempo para revisar la tarea. Los gerentes de negocios son reacios a contratar recién llegados no financieros porque no pueden comenzar de inmediato, por lo que tienen más tiempo para revisar. Después del análisis, todas estas situaciones son posibles, pero no podemos sacar una conclusión definitiva, pero al menos sabemos que a la hora de contratar, no es necesario contratar estudiantes de auditoría o finanzas. Este es un pequeño ejemplo de datos.
En términos de reclutamiento social, Deloitte está analizando actualmente la atracción de talento, la distribución de canales y la efectividad publicitaria. Rastrearemos el origen de todas las personas que participan en el reclutamiento social, ya sea que envíen currículums, pregunten a cazatalentos o lo recomienden amigos. En la actualidad, el canal más eficaz de contratación de Deloitte es la recomendación de los empleados, representando el 45% del total final de contratación. Por eso, hace cuatro o cinco años, reformamos la política de proyectos recomendada por los empleados para mejorar el entusiasmo de todos. Por ejemplo, el monto de la recompensa por referencias de empleados cambia de medio pago después de medio año y pago completo después de un año a medio pago para el presentador y pago completo después de tres meses. De esta forma, los empleados estarán muy motivados.
World Manager: Actualmente, RR.HH. corporativo concede poca importancia al sistema de gestión de datos de talento o no hace un buen uso del mismo. ¿Cuál es la razón? Wang Wenji: Una de las razones principales puede ser que la inversión requerida para la recopilación de datos excede los beneficios reales que aporta el análisis de datos, es decir, la relación insumo-producto no es igual. Por ejemplo, Taleo, el sistema de gestión de contratación de talentos utilizado por Deloitte, tiene la función de adjuntar varias etiquetas a todos los currículums seleccionados. Por ejemplo, esta persona parece no ser adecuada para este puesto, pero puede ser adecuada para otros puestos en el futuro, luego haga una marca y llámelo la próxima vez. Pero desde una perspectiva práctica, estas herramientas están infrautilizadas. En primer lugar, dado que los reclutadores suelen gestionar una docena de puestos vacantes a la vez, cubrir esos puestos es una máxima prioridad. Si tienen tiempo libre o no pueden encontrar candidatos, pueden dedicar tiempo a utilizar herramientas para la extracción de datos; el segundo es una cuestión de habilidad y conveniencia de las herramientas. Por otro lado, la división funcional de los departamentos de recursos humanos de la empresa hace que diferentes equipos funcionales recopilen y gestionen diversos datos de gestión del talento. Por ejemplo, el equipo de contratación a menudo no tiene acceso a los datos del equipo salarial y del equipo de formación. La paradoja de la realidad es que el departamento de recursos humanos de las grandes empresas tiene una infraestructura y un equipo funcional de recursos humanos completo, que puede recopilar una gran cantidad de datos útiles. Sin embargo, la enorme cantidad de datos y la estructura de gestión entrecruzada dificultan su uso eficaz. los datos, por lo que se deben establecer proyectos. El equipo recopila, organiza y analiza los datos.
¿Qué es el big data?
World Manager: En comparación con los datos pequeños, ¿qué cuellos de botella supera los datos grandes?
Transferencia de poder: en comparación con los grandes datos, los pequeños datos obtenidos a través de la investigación pueden formar una conclusión general desde lo especial hasta lo final, pero es difícil razonar a la inversa: encontrar lo especial a partir de * * * *. Big data infiere de lo especial a lo general * * * y luego descubre las características de talentos heterogéneos o sobresalientes de lo general a lo especial, y luego estandariza las características para formar un razonamiento en espiral. Esto es algo que ha faltado en los escasos datos disponibles en el pasado.
Además, el big data nos permite seguir el proceso de desarrollo de una persona. Por ejemplo, en un lapso de diez años, si bien las habilidades de un administrador de inversiones pueden no cambiar mucho, su personalidad puede cambiar, su motivación puede disminuir o aumentar gradualmente y sus habilidades y experiencia ciertamente pueden aumentar. Para comprender los cambios que ha experimentado esta persona, debemos realizar un análisis comparativo eficaz de los datos de su evaluación en diferentes períodos para comprender su camino de desarrollo. Esto no existía en la era anterior de los pequeños datos.
Lo más importante de la aplicación de big data es que, en primer lugar, cambia los medios para predecir el rendimiento. En el pasado se utilizaban datos pequeños, pero ahora se utilizan grandes datos; en segundo lugar, en el campo de los recursos humanos, los grandes datos son muy importantes para proporcionar un soporte de datos más detallado y preciso para los modelos de talento y un mejor uso por parte de los gerentes corporativos.
World Manager: En comparación con el pasado que se basaba en la intuición para juzgar los talentos y en big data, ¿será el proceso de toma de decisiones cada vez más científico?
Para afrontarlo: La llamada intuición es la primera reacción que se genera al leer las experiencias de innumerables personas. Este es el llamado primer principio. La validez del primer principio es cuestionable. En algunos casos, el comportamiento y la expresión del entrevistador serán muy diferentes debido a enormes diferencias culturales. Cómo ver a través de estas superficies para ver sus habilidades, personalidades, motivaciones, destrezas y experiencias no se puede obtener simplemente a través de la intuición.
El big data puede hacer que la selección de talento sea más objetiva, precisa y sencilla. Los macrodatos proporcionan un reflejo correcto y preciso del "perfil" del candidato y lo mapean en un modelo de talento para determinar si está calificado para el puesto. Por ejemplo, en los datos de la evaluación, podemos ver intuitivamente que el resultado de la evaluación de una persona es 66 puntos y el puntaje de otra persona es 67 puntos. Esta sutil diferencia no puede juzgarse a simple vista ni a simple vista. Y a través del big data, esto hace que la selección de talento sea más fácil y objetiva.
Las redes sociales muestran candidatos reales.
"World Manager": cada vez más empresas utilizan las redes sociales para la contratación. ¿Qué significa esto para RR.HH.?
Wang Wenwa: Al igual que la aplicación de big data en el marketing de precisión, lo que los usuarios buscan en Taobao será impulsado por productos similares tan pronto como abran Weibo.
Si se utiliza el mismo concepto o método en la contratación, un ejemplo sería LinkedIn promocionando el elemento "puede estar interesado en este trabajo" basándose en la información social del usuario. Este es el mismo método utilizado por el comercio electrónico, que consiste en inferir sus necesidades actuales en función del comportamiento pasado de la red.
Deloitte ha realizado este retrato tanto para el reclutamiento social como para el reclutamiento escolar, que consiste en descubrir qué habilidades y cualidades debe tener el candidato ideal y cómo describirlas. En la era del big data, se pueden agregar a este retrato otros indicadores de comportamiento en las redes sociales. En ausencia de big data y herramientas de evaluación, las decisiones finales de los ejecutivos se tomaban principalmente comiendo juntos o jugando golf juntos para observar su desempeño natural. Pero no podemos aplicar este enfoque a todos los solicitantes. Si se utiliza big data, siempre que cumpla con ciertas normas legales, ¿podemos obtener el comportamiento laboral y social de cada solicitante? En este momento, la empresa tiene dos métodos: uno es buscar una empresa de investigación de antecedentes de terceros. El segundo es preguntar a los ejecutivos de su antigua empresa. En el futuro, si una persona está activa en redes sociales como Weibo y LinkedIn, en teoría, siempre que esté autorizada o tenga algunos datos básicos simples, podrá navegar por todas. su información a través de algún mecanismo. El simple hecho de integrar estos comportamientos y compararlos con la información recopilada mediante métodos estandarizados puede ayudar a mejorar la calidad del reclutamiento. Creo que esta visión se hará realidad tarde o temprano y, finalmente, todos aceptarán plenamente este método.
"World Manager": ¿Cómo utiliza Deloitte las redes sociales para la contratación?
Wang Wenji. : Hoy en día, cada vez más empresas grandes alientan a los equipos de reclutamiento a encontrar personas directamente, es decir, a construir relaciones a través de la minería de datos. Actualmente, este método solo representa el 7% del reclutamiento total de Deloitte. Nuestro objetivo es alcanzar al menos el 15%. p>
En este caso, las redes sociales representadas por LinkedIn juegan un papel importante. Compramos la cuenta dedicada de LinkedIn para reclutadores, que es diferente de una cuenta personal. Podemos realizar búsquedas directas entre los 3,5 millones. usuarios nacionales de LinkedIn en China, e incluso realizar búsquedas entre los 240 millones de usuarios en todo el mundo. Además, utilice las cuentas de LinkedIn de los empleados de la empresa para lograr una mayor exposición de la empresa. Cuando alguien haga clic en la cuenta de LinkedIn de esta persona, aparecerá el anuncio de contratación de su empresa. it Esta es la última solución que utiliza Weibo, WeChat y Big Sister para ayudarnos a difundir la marca del empleador y la información de contratación.
Este año, nuestro equipo de contratación ha desarrollado especialmente una plataforma de crowdsourcing de tareas basada en Deloitte. Conexiones: Deloit te Power House. Su público objetivo son los empleados actuales, futuros empleados, pasantes, ex empleados y cualquier candidato potencial interesado en unirse a Deloitte, los usuarios pueden publicar tareas de crowdsourcing y encontrar ayudantes, recursos y contactos. Las tareas publicadas por los usuarios se pueden resolver y se pueden acumular conexiones. Además, los usuarios pueden obtener acceso a cada contribución que realicen en el sitio web. Esta plataforma no solo puede ayudar con el reclutamiento, sino también ayudar a cada empleado a abrir los suyos. conexiones profesionales e integrar y fortalecer sus relaciones sociales en esta plataforma
"World Manager": las empresas lo están utilizando. ¿Qué problemas encontrará al contratar a través de las redes sociales? : A muchas empresas les gusta utilizar las redes sociales para expandir las adquisiciones directas. Se enfrentan a dos problemas: en primer lugar, la relación insumo-producto (ROI) para construir y mantener las redes sociales requiere más inversión en gestión, incluido personal y fondos. pero la eficacia de las redes sociales no puede ni debe medirse únicamente en función de unas pocas personas; en segundo lugar, el uso de las habilidades. La principal responsabilidad de un reclutador es examinar los currículums y evaluar a los candidatos. Pero para gestionar bien una plataforma de redes sociales, las habilidades necesarias son cómo hacer marketing, cómo atraer candidatos pasivos y persuadirlos para que se unan.
La mayoría de los reclutadores existentes carecen de las habilidades y el pensamiento en esta área y requieren mucho aprendizaje y capacitación.
Por tanto, los headhunters son las personas que más utilizan las redes sociales actualmente. Tienen las habilidades y saben cómo encontrar candidatos, inspirarlos para trabajar y venderles oportunidades laborales. RRHH interno es relativamente débil en el uso de las redes sociales.
Además, cuando utilizamos datos de redes sociales para el análisis de datos, también encontraremos algunos problemas técnicos y legales, como que escanear datos de redes sociales es una tecnología nueva, si el método de análisis de big data es confiable y ¿Se puede realizar? ¿Cuáles son las restricciones y barreras legales para el uso de información personal? ¿Cómo se debe proteger la privacidad? En la actualidad, todavía hay muchos aspectos poco claros en estos aspectos.