Wat is datagedreven recruitment?
Bij datagedreven recruitment gebruik je gegevens uit het recruitmentproces om beslissingen te onderbouwen. Je kijkt niet alleen naar gevoel of ervaring, maar ook naar wat de cijfers daadwerkelijk laten zien.
De belangrijkste informatie komt vaak uit het ATS. Daarin wordt een groot deel van het proces vastgelegd: van sollicitatie en intake tot voorstel en plaatsing. Maar het volledige verhaal staat meestal verspreid over meerdere systemen, zoals marketingkanalen, de website, urenregistratie, backoffice en financiële systemen.
Door die informatie samen te brengen, ontstaat een compleet beeld van de organisatie. Van het eerste websitebezoek van een kandidaat tot de omzet en marge van een uiteindelijke plaatsing.
Niet meer sollicitanten, maar betere kandidaten
Een belangrijk onderwerp in de aflevering is de manier waarop recruitmentmarketing wordt beoordeeld. Veel organisaties kijken vooral naar het aantal sollicitaties. Hoe meer reacties een jobboard of campagne oplevert, hoe beter het kanaal lijkt te presteren.
Maar wanneer recruiters het grootste deel van die kandidaten direct moeten afwijzen, levert dat vooral extra werk op. Binnen datagedreven recruitment kijk je daarom verder dan volume. Je wilt weten welke kanalen kandidaten opleveren waarmee recruiters daadwerkelijk aan de slag kunnen.
Hoeveel kandidaten worden uitgenodigd voor een intake? Hoeveel worden voorgesteld bij een opdrachtgever? En welk kanaal levert uiteindelijk de meeste geschikte kandidaten op?
Niet het kanaal met de meeste sollicitaties is automatisch het beste, maar het kanaal dat de meeste kwalitatieve kandidaten oplevert.
Een dashboard is niet het einddoel
RecBi brengt recruitmentdata samen in dashboards. Daarmee kunnen organisaties onder andere sturen op conversies, plaatsingen, omzet, marges en prestaties per team of medewerker.Toch is een dashboard op zichzelf niet de oplossing. De waarde ontstaat pas wanneer organisaties de informatie gebruiken om processen te verbeteren.
Zie je dat een bepaalde stap in het recruitmentproces veel tijd kost? Dan kun je onderzoeken waar dat door komt. Levert een kanaal veel sollicitaties, maar weinig geschikte kandidaten op? Dan kun je het marketingbudget anders verdelen. Datagedreven recruitment gaat dus niet over zoveel mogelijk grafieken bekijken. Het gaat om de vraag: wat vertellen deze cijfers ons en wat gaan we daarmee doen?
Nieuwe technologie moet ook worden gebruikt
Tijdens het gesprek komt ook een herkenbare uitdaging aan bod. Recruitmentorganisaties schaffen regelmatig nieuwe tools aan om processen te automatiseren of versnellen. Maar na de implementatie blijkt niet iedereen ermee te werken. De ene recruiter gebruikt de tool iedere dag, de ander af en toe en een derde helemaal niet. Daardoor blijft het verwachte resultaat uit.
Adoptie is daarom een belangrijk onderdeel van datagedreven recruitment. Je moet niet alleen meten of een tool technisch werkt, maar ook of medewerkers de nieuwe werkwijze volgen. Worden intakes sneller verwerkt? Komen er meer voorstellen uit? Besparen recruiters werkelijk tijd? En verbetert de kwaliteit van de data? Pas wanneer je dat inzichtelijk maakt, weet je of een investering daadwerkelijk iets oplevert.
Goede data vraagt om duidelijke afspraken
Voor betrouwbare inzichten heb je betrouwbare data nodig. Als medewerkers gegevens niet vastleggen of allemaal op een andere manier invoeren, worden rapportages al snel onbruikbaar.Daarom begint datagedreven werken bij het proces. Welke informatie willen we vastleggen? In welk systeem hoort die informatie thuis? Welke velden zijn verplicht? En hoe zorgen we dat iedereen volgens dezelfde afspraken werkt?
Nieuwe AI-tools kunnen daarbij helpen. Een recruitmentgesprek kan bijvoorbeeld automatisch worden getranscribeerd, waarna relevante informatie direct in het ATS terechtkomt. Dat bespaart administratie én zorgt voor completere data. Maar ook hierbij blijft menselijk gedrag belangrijk. De techniek kan het proces ondersteunen, maar de organisatie moet de nieuwe werkwijze wel omarmen.
Van dashboard naar chatten met je data
Ook de toekomst van datagedreven recruitment komt in de aflevering voorbij. RecBi werkt aan toepassingen waarmee organisaties vragen kunnen stellen aan hun eigen data. In plaats van zelf een dashboard te openen en filters aan te klikken, vraag je bijvoorbeeld:
“Welke klant leverde vorige maand de hoogste gemiddelde marge op?”
Of:
“Via welk kanaal kwamen de meeste geschikte kandidaten binnen?”
Op termijn kan AI ook zelf opvallende ontwikkelingen signaleren. Je krijgt dan bijvoorbeeld een melding wanneer een conversie daalt, een marketingkanaal minder goed presteert of een bepaalde vestiging achterblijft.
Daarbij is betrouwbaarheid essentieel. Wanneer AI een managementbeslissing ondersteunt, moet het antwoord kloppen. Dat maakt een goede datastructuur en datakwaliteit alleen maar belangrijker.
Begin met de vraag die je wilt beantwoorden
De meeste recruitmentorganisaties hebben al veel waardevolle informatie. De uitdaging is niet om nóg meer data te verzamelen, maar om bestaande data samen te brengen en daadwerkelijk te gebruiken. Begin daarom niet met de vraag welke cijfers je allemaal kunt meten. Begin met wat je wilt verbeteren.
Wil je betere kandidaten uit je marketing halen? Meer grip krijgen op conversies? Zien of nieuwe technologie wordt gebruikt? Of beter sturen op omzet en marge? Vanuit die vraag bepaal je welke data nodig is. Zo wordt datagedreven recruitment geen verzameling losse cijfers, maar een praktische manier om slimmer te werken.
Benieuwd hoe RecBi recruitmentdata omzet in bruikbare inzichten? Luister dan naar de vijfde aflevering van DetAIchering.