Ошибка нанятого

"Ошибка нанятого"

Отчет Linkedin о будущем найма, естесственно, полностью посвящен про глобальный эффект от использования ИИ, начиная от их AI-Assisted Messaging.

Но там есть еще одна мысль, релевантая, как мне кажется, и нашей текущей действительности

Оригинальный пост канала "Красивая аналитика" @whrdata

«В 2021-2022 гг. многие работодатели быстро росли и ориентировались, главным образом, на скорость найма, отдавая приоритет быстрому заполнению вакансий вместо продуманных решений. С замедлением найма маятник качнулся в сторону качества. Каждый нанятый сотрудник должен иметь значение – а это означает приоритет долгосрочной ценности над краткосрочной эффективностью».

В общем, раньше работали над количество наймов, а теперь надо работать над качеством.

Одна из традиционных метрик оценки качества найма это: удовлетворенность кандидата процессом подбора

И тут получается интересно.

Для повышения качества найма компания выстраивает более сложный, часто многоуровневый процесс отбора, с участием нескольких разных интервьюеров и непростыми заданиями. И чем сложнее процесс, тем меньше он может понравится кандидатам. Ведь мало кто из нас будучи студентом думал "спасибо, профессор, у Вас был такой сложный экзамен, сдавать его доставило мне огромное удовольствие"

Хотя, может быть, наоборот, оценки и будут только высокие, потому что кандидаты, получившие оффер, в эйфории от того, что смогли пройти все эти сложности?

Отказавшихся тоже часто опрашивают, потому что интересно что не так.

А как же оценки кандидатов, которые получили отказ? Кажется, что их оценки и комментарии о причинах их снижения и будут основными точками роста качества процесса.

А измерять метрику удовлетворенности кандидатов процессом отбора интересно у 3х групп отдельно и сравнивать между собой:

• кандидаты, получившие оффер • кандидаты, отказавшиеся от предложения • кандидаты, получившие отказ

Вы делаете так?