{"id":12205,"date":"2020-06-04T11:53:30","date_gmt":"2020-06-04T11:53:30","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12205"},"modified":"2023-12-07T16:42:21","modified_gmt":"2023-12-07T16:42:21","slug":"how-hr-analytics-drives-recruitment-and-improves-the-employee-experience","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/how-hr-analytics-drives-recruitment-and-improves-the-employee-experience\/","title":{"rendered":"Wie HR Analytics die Personalbeschaffung f\u00f6rdert und die Mitarbeitererfahrung verbessert"},"content":{"rendered":"

KI-L\u00f6sungen werden weltweit implementiert und ver\u00e4ndern die Arbeitsweise unserer Unternehmen grundlegend. Ein Bereich, der in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erhalten hat, ist HR Analytics, auch bekannt als People Analytics. Menschen sind das Lebensblut von Unternehmen. Ohne zufriedene, produktive und qualifizierte Mitarbeiter haben Unternehmen Schwierigkeiten, erfolgreich zu sein und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Das Ziel von People Analytics besteht darin, Daten zu nutzen, um die Mitarbeitererfahrung zu optimieren und sicherzustellen, dass die richtigen Leute die richtigen Rollen besetzen.<\/p>\n

HR-Analysen lassen sich in zwei Kategorien einteilen. Erstens haben wir KI-L\u00f6sungen, die den Rekrutierungsprozess verbessern. Diese L\u00f6sungen stellen sicher, dass offene Stellen mit dem am besten geeigneten Kandidaten besetzt werden. Zweitens haben wir L\u00f6sungen, die die Mitarbeitererfahrung messen und verbessern, um sicherzustellen, dass die richtigen Kandidaten \u00fcber die Tools verf\u00fcgen, die sie ben\u00f6tigen, um ihr volles Potenzial auszusch\u00f6pfen und einen Mehrwert f\u00fcr das Unternehmen zu schaffen. Schauen wir uns an, wie KI-L\u00f6sungen eingesetzt werden, um diese Ziele zu erreichen.<\/p>\n

KI f\u00fcr die Personalbeschaffung<\/h3>\n

Die Personalbeschaffung ist ein notwendiger, aber auch schwieriger Teil der Unternehmensf\u00fchrung. Oft gibt es Tausende von Bewerbern f\u00fcr eine Stelle, und es ist keine leichte Aufgabe, die Auswahl auf eine Handvoll Bewerber zu reduzieren. Unternehmen m\u00fcssen feststellen, ob der Kandidat \u00fcber die richtige Erfahrung, die richtigen F\u00e4higkeiten und sogar eine Pers\u00f6nlichkeit verf\u00fcgt, die zur Unternehmenskultur passt. Dies manuell zu erledigen, ist extrem arbeitsintensiv und daher teuer. Sch\u00e4tzungen zufolge gehen jede Woche durchschnittlich 14 Stunden durch das manuelle Erledigen von Aufgaben verloren, die jetzt von\u00a0Roboter<\/a>.<\/p>\n

Automatisiertes CV-Screening f\u00fcr neue Interessenten<\/h3>\n

Die herk\u00f6mmliche automatisierte Lebenslaufpr\u00fcfung funktioniert durch die \u00dcberpr\u00fcfung auf bin\u00e4re Kriterien und Schl\u00fcsselw\u00f6rter. Daten fallen unter bin\u00e4re Kriterien, wenn das Unternehmen bestimmte Attribute mit \u201eJa\u201c oder \u201eNein\u201c anfordert. Zum Beispiel die Anforderung einer bestimmten Qualifikation, einer bestimmten Anzahl von Berufsjahren oder des Standorts des Kandidaten. Bei Schl\u00fcsselw\u00f6rtern pr\u00fcft die L\u00f6sung, ob Schl\u00fcsselw\u00f6rter vorhanden sind, die f\u00fcr die Stellenbeschreibung oder die gew\u00fcnschten Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale relevant sind. Zum Beispiel k\u00f6nnen W\u00f6rter wie \u201eselbstbewusst\u201c, \u201eflexibel\u201c, \u201eflei\u00dfig\u201c, \u201ezuverl\u00e4ssig\u201c und \u201ekreativ\u201c gepr\u00fcft werden. Automatisierte Lebenslaufpr\u00fcfungsl\u00f6sungen sind intelligenter geworden und verstehen den Kontext von Lebensl\u00e4ufen, anstatt nur mit Schl\u00fcsselw\u00f6rtern zu arbeiten. Dies war notwendig, da einige Kandidaten \u201eKeyword-Stuffing\u201c verwendeten, um die Pr\u00fcfung zu umgehen, und Taktiken wie das Einf\u00fcgen unsichtbarer\/wei\u00dfer Schl\u00fcsselw\u00f6rter in Kopf- und Fu\u00dfzeilen anwandten. Das Verst\u00e4ndnis des Kontexts ist auch entscheidend, um den richtigen Kandidaten zu finden. Entwickler verwenden m\u00f6glicherweise \u00e4hnliche Schl\u00fcsselw\u00f6rter, aber es gibt beispielsweise einen erheblichen Unterschied zwischen einem Java-Entwickler und einem Python-Entwickler. Mithilfe von HR-Analysetools k\u00f6nnen Sie erweiterte F\u00e4higkeitenanalysen und -abgleiche durchf\u00fchren, um die richtigen Kandidaten f\u00fcr die Stelle zu finden und auch die Zukunftsaussichten des Kandidaten im Unternehmen zu beurteilen.<\/p>\n

Wiederentdeckung von Kandidaten<\/h3>\n

Heute erfassen wir mehr Daten als je zuvor und die Tools, mit denen wir diese Daten analysieren, entwickeln sich rasant weiter. Das bedeutet, dass sich die perfekte Person f\u00fcr Ihre neue Stelle vielleicht schon fr\u00fcher an Ihr Unternehmen gewandt hat, aber damals nicht gut gepasst hat. Mithilfe von KI und professioneller Kompetenzanalyse k\u00f6nnen Sie fr\u00fchere Bewerbungen durchsehen, um kontinuierlich nach einer passenden Person f\u00fcr neue Stellen zu suchen. Dies kann bei der Rekrutierung f\u00fcr neue Stellen Zeit und Kosten sparen.<\/p>\n

Verbesserung der Mitarbeitererfahrung<\/h3>\n

Es ist kein Geheimnis, dass zufriedene Mitarbeiter bessere Leistungen erbringen und einen besseren ROI f\u00fcr das Unternehmen erzielen. People Analytics-L\u00f6sungen k\u00f6nnen in diesem Bereich sinnvolle Ma\u00dfnahmen vorantreiben, indem sie:<\/p>\n