Il Suo template dati per il Recruitment & Talent Acquisition

L'ID Candidatura è il pilastro dell'analisi del processo di recruitment, agendo come identificatore univoco del caso (Case ID). Collega tutte le attività correlate, dalla presentazione iniziale allo screening, fino ai colloqui, alle offerte e alla decisione finale di assunzione. Questo permette una visione completa ed end-to-end del percorso di ogni candidato.

Nel Process Mining, questo attributo viene usato per ricostruire il percorso esatto seguito da ciascun candidato nel funnel di assunzione. Consente l'analisi delle varianti di processo, dei tempi di ciclo per candidatura e dei punti di abbandono, fornendo un quadro chiaro dell'intero ciclo di vita del recruitment per ogni singolo richiedente.

Questo è il Case ID essenziale che collega tutti gli eventi di recruitment di un singolo candidato, rendendo possibile l'analisi dell'intero percorso di assunzione dall'inizio alla fine.

Questa è solitamente la chiave primaria per l'oggetto candidatura. Consulti la documentazione API di Greenhouse per l'endpoint 'Applications', spesso indicata come 'id' o 'application_id'.

Questo attributo registra il nome di ogni evento nel processo di selezione, come 'Candidatura ricevuta', 'Colloquio pianificato' o 'Offerta accettata'. Forma la sequenza di eventi che compongono la mappa del processo.

Analizzare la sequenza e la frequenza di queste attività è fondamentale per il Process Mining. Aiuta a visualizzare il funnel di recruitment, identificare i percorsi comuni, rilevare deviazioni dal workflow standard e individuare i colli di bottiglia dove il processo si blocca. Ad esempio, permette di tracciare quante candidature passano da 'Candidatura revisionata' a 'Screening del recruiter effettuato'.

Questo attributo definisce le fasi del processo di recruitment, consentendo la visualizzazione del flusso e l'identificazione di colli di bottiglia e deviazioni.

Questo viene spesso derivato mappando i cambi di fase della candidatura, gli stati dei colloqui, gli eventi dell'offerta o altre azioni tracciabili in Greenhouse. Potrebbe richiedere una logica per tradurre gli eventi di sistema in nomi di attività standardizzati.

Il timestamp dell'attività indica il momento preciso in cui si è verificato un evento nel processo di recruitment. Rappresenta la base temporale per tutte le analisi di performance e durata, fornendo l'ordine cronologico delle attività per ogni candidatura.

Questo timestamp è essenziale per calcolare tutti i KPI relativi al tempo, come il Time to Hire, il tempo di ciclo della pianificazione dei colloqui e il tempo di risposta per il feedback. Analizzando il tempo trascorso tra le diverse attività, le organizzazioni possono misurare l'efficienza, identificare i ritardi e monitorare il rispetto dei service level agreement, supportando direttamente le dashboard focalizzate su performance e colli di bottiglia.

Questo timestamp è fondamentale per ordinare gli eventi, calcolare i tempi di ciclo e analizzare le performance del processo di selezione.

Si trova in vari oggetti di Greenhouse, come 'applied_at' nell'oggetto Application, 'created_at' negli oggetti Offer o nei timestamp all'interno degli activity feed e degli audit log.

Questo attributo specifica l'origine dei dati di recruitment. Per questo processo, il valore sarà costantemente 'Greenhouse'.

Sebbene possa sembrare statico, tracciare esplicitamente il sistema sorgente è fondamentale per la data governance, la risoluzione dei problemi e negli scenari in cui i dati potrebbero essere arricchiti da altri sistemi, come un HRIS. Garantisce chiarezza sulla provenienza dei dati e aiuta a mantenere l'integrità dei dati in tutto il panorama informativo aziendale.

Garantisce una chiara provenienza dei dati, fondamentale per la data governance, la validazione e la gestione di dati da più fonti.

Questo è un valore statico che dovrebbe essere aggiunto durante il processo di estrazione e trasformazione dei dati per etichettare l'origine degli stessi.

Questo attributo registra la data e l'ora dell'ultimo prelievo dei dati dal sistema sorgente. È un campo di metadati che riflette l'aggiornamento dei dati nel modello di Process Mining.

Questa informazione è essenziale affinché gli utenti comprendano quanto sia attuale l'analisi. Aiuta a gestire le aspettative sulla latenza dei dati ed è fondamentale per convalidare che la pipeline dei dati funzioni come programmato. Ad esempio, se l'ultimo aggiornamento dati risale a diversi giorni prima, gli utenti sapranno che le dashboard non riflettono le attività di recruitment più recent.

Indica l'aggiornamento dei dati, aiutando gli utenti a capire se l'analisi riflette lo stato più recente del processo.

Questo timestamp viene generato e apposto sul dataset durante il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) dei dati.

Questo attributo specifica il dipartimento aziendale, come 'Engineering', 'Marketing' o 'Sales', associato alla posizione aperta. Consente di aggregare e confrontare le metriche di recruitment tra diverse aree del business.

Segmentare l'analisi per dipartimento è cruciale per dashboard come 'Performance del Tempo di Assunzione' e 'Trend del Tasso di Accettazione dell'Offerta'. Aiuta a identificare se certi dipartimenti hanno cicli di assunzione più lunghi, tassi di rifiuto delle offerte più alti o diversi livelli di conformità del processo. Questi insight permettono interventi mirati e miglioramenti del processo su misura per le esigenze di ogni dipartimento.

Consente il confronto delle performance di recruiting e delle varianti di processo tra i diversi dipartimenti, rivelando problemi sistemici o best practice.

Solitamente disponibile come campo standard o personalizzato nell'oggetto Job in Greenhouse. Si trova nella sezione 'departments' di un record Job via API.

Questo attributo traccia l'origine di una candidatura, ad esempio 'LinkedIn', 'Referral dipendente', 'Sito web aziendale' o 'Indeed'. Fornisce insight sull'efficacia dei diversi canali di recruitment.

La dashboard 'Efficacia dei canali di sourcing' è costruita interamente su questo attributo. Analizzando il volume delle candidature, il tempo di assunzione e i tassi di assunzione per fonte, le organizzazioni possono ottimizzare la spesa e gli sforzi di marketing per il recruitment. Questi dati aiutano a rispondere a domande strategiche su quali canali forniscano i candidati di qualità superiore in modo più efficiente, supportando direttamente il KPI 'Tasso di conversione del canale di sourcing'.

Aiuta a misurare l'efficacia e il ROI dei diversi canali di recruiting, consentendo decisioni basate sui dati su dove investire gli sforzi di sourcing.

Disponibile nell'oggetto Candidate in Greenhouse, collegato alla candidatura. Il campo 'source' fornisce questa informazione.

Questo attributo identifica il recruiter assegnato a una specifica candidatura o posizione. Questa persona è solitamente responsabile dello screening, della coordinazione dei colloqui e dell'avanzamento del candidato nel processo.

Analizzare il processo per recruiter è fondamentale per comprendere le performance individuali e la distribuzione del carico di lavoro. La dashboard 'Carico di lavoro ed Efficienza dei Recruiter' si basa su questo attributo per calcolare metriche come la produttività e i tempi di ciclo per recruiter. Aiuta a identificare i top performer, individuare chi potrebbe aver bisogno di supporto e garantire un carico bilanciato in tutto il team di talent acquisition.

Attribuisce le attività del processo a un recruiter specifico, consentendo l'analisi delle performance individuali, del carico di lavoro e dell'efficienza.

Disponibile nell'oggetto Job in Greenhouse, solitamente nella sezione 'hiring_team', dove sono specificati ruoli come 'Recruiter'.

Questo attributo indica lo stato di una candidatura, come 'Assunto', 'Respinto' o 'Attivo'. Rappresenta lo stato finale di un processo concluso o quello attuale di uno in corso.

Si tratta di una dimensione critica per l'analisi dei risultati. Permette di filtrare i casi per confrontare i percorsi di processo dei candidati assunti rispetto a quelli respinti, rivelando le caratteristiche dei percorsi di successo. Viene anche usato per calcolare i tassi di conversione nella dashboard 'Funnel di Recruitment Complessivo', mostrando quale percentuale di candidature si trasforma in un'assunzione.

Definisce l'esito del processo di selezione, consentendo analisi che confrontano i percorsi dei candidati assunti con quelli dei candidati rifiutati.

Questa informazione si trova nell'oggetto Application in Greenhouse, disponibile tramite il campo 'status' nelle API.

Questo attributo traccia lo stato di un'offerta di lavoro, con valori come 'Creata', 'Inviata', 'Accettata' o 'Respinta'. È un indicatore chiave delle fasi finali del processo di recruitment.

Questo attributo è essenziale per la dashboard 'Trend del Tasso di Accettazione dell'Offerta' e per il relativo KPI. Tracciando la progressione da 'Offerta inviata' a 'Offerta accettata' o 'Offerta respinta', le aziende possono misurare la propria capacità di chiudere positivamente le trattative con i candidati. L'analisi per dipartimento o titolo professionale può rivelare insight sulla competitività dei salari, sull'esperienza del candidato o su altri fattori che influenzano la sua decisione.

Traccia l'esito delle offerte di lavoro, il che è fondamentale per calcolare il KPI del Tasso di Accettazione dell'Offerta e capire come migliorarlo.

Disponibile nell'oggetto Offer in Greenhouse, collegato a una candidatura. Il campo 'status' fornisce questa informazione.

Questo attributo contiene il titolo ufficiale della posizione, come 'Senior Software Engineer' o 'Product Marketing Manager'. Fornisce il contesto essenziale sul ruolo da ricoprire.

Analizzare i processi di recruitment per titolo professionale è fondamentale per comprendere le sfide specifiche di ogni ruolo. Ad esempio, la dashboard 'Performance del Tempo di Assunzione' usa questo attributo per mostrare se i ruoli senior o altamente specializzati richiedono più tempo. Aiuta anche ad analizzare i tassi di accettazione dell'offerta per diverse posizioni, offrendo insight sulla competitività dei salari o sull'attrattività del ruolo.

Consente di filtrare e confrontare le metriche di recruiting per ruoli specifici, aiutando a capire come le performance del processo variano in base alla complessità o al tipo di posizione.

Questo è un campo primario nell'oggetto Job in Greenhouse, spesso disponibile come 'name' quando si interroga l'endpoint 'jobs' tramite API.

Questo attributo booleano è il risultato di un controllo di conformità (conformance check), che confronta la sequenza reale delle attività di una candidatura con un modello di processo ideale predefinito. Segnala i casi che hanno presentato deviazioni, come il salto di fasi obbligatorie o l'esecuzione di attività in ordine errato.

È un attributo fondamentale per la dashboard 'Deviazioni di conformità nelle assunzioni' e supporta i KPI 'Tasso di conformità del processo' e 'Conteggio violazioni di conformità'. Filtrando i casi non conformi, le organizzazioni possono indagare sul perché si verifichino tali deviazioni, se per formazione inadeguata, limitazioni del sistema o eccezioni necessarie. Ciò aiuta a standardizzare i workflow e a mitigare i rischi di conformità.

Identifica le deviazioni dal processo, un aspetto critico per misurarne la conformità, garantire l'aderenza alle norme e standardizzare i workflow di assunzione.

Questo è un campo calcolato generato dal software di Process Mining. Confronta i dati dell'event log con un modello target definito o con un insieme di regole aziendali.

Questo attributo booleano indica se un'attività è stata eseguita da un utente o da una regola automatica del sistema. Esempi di attività automatizzate potrebbero essere l'invio di email di risposta automatica o il rifiuto automatico di candidati che non superano una domanda di screening di base.

Analizzare questo attributo aiuta a comprendere il livello di automazione nel processo di recruitment. Può essere usato per confrontare l'efficienza e i risultati dei passaggi automatici rispetto a quelli manuali, e per identificare opportunità di ulteriore automazione per migliorare velocità e coerenza.

Aiuta a distinguere tra attività manuali e automatizzate, consentendo l'analisi dell'impatto dell'automazione sull'efficienza e sui risultati del processo.

Questa informazione non è un campo standard e solitamente deve essere derivata. Può essere dedotta dall'utente associato a un'attività (ad es. un utente 'Sistema') o da specifici tipi di evento noti per essere automatizzati.

Questo attributo specifica la fase particolare all'interno dell'iter dei colloqui, come 'Screening Recruiter', 'Colloquio Tecnico' o 'Fase Finale'. Fornisce maggiore granularità rispetto a una generica attività di 'Colloquio completato'.

Analizzando le metriche in ogni singola fase, le organizzazioni possono individuare colli di bottiglia più specifici. Ad esempio, è possibile misurare il 'Tasso di abbandono dei candidati per fase' con alta precisione, identificando se i candidati tendono a ritirarsi dopo il colloquio tecnico rispetto allo screening iniziale. Questo dettaglio è fondamentale per apportare miglioramenti mirati all'esperienza di selezione.

Offre una visione più dettagliata dell'iter dei colloqui, consentendo di analizzare i tempi di ciclo e i tassi di abbandono per ogni singola fase della selezione.

Questa informazione fa parte dei dati di pianificazione dei colloqui in Greenhouse. L'oggetto 'interviews' in una candidatura contiene i dettagli sulla fase del colloquio.

L'ID Candidato identifica in modo univoco un individuo nel database dei talenti, mentre l'ID Candidatura è specifico per una singola domanda di lavoro. Un candidato può presentare più candidature nel tempo.

Mentre l'ID Candidatura funge da Case ID per questa specifica vista di processo, l'ID Candidato permette un'analisi diversa. Può essere utilizzato per tracciare il percorso di un candidato attraverso più candidature, identificare chi si candida frequentemente e analizzare la relazione complessiva con il bacino di talenti. Fornisce una visione dei dati di recruitment più orientata alla persona.

Consente l'analisi su più candidature dello stesso candidato, offrendo una visione più ampia dell'engagement nel tempo.

Questa è la chiave primaria per il record di un candidato in Greenhouse, disponibile come 'id' nell'oggetto Candidate tramite API.

Questo attributo è l'ID univoco del lavoro stesso, distinto dall'ID candidatura. Più candidature saranno collegate allo stesso ID Lavoro.

L'uso dell'ID Lavoro consente di aggregare i dati a livello di posizione aperta. Ad esempio, è possibile analizzare il numero totale di candidature ricevute per un lavoro specifico o il tempo medio di assunzione per tutti i ruoli dello stesso tipo. Fornisce un modo per raggruppare e analizzare gli sforzi di recruitment concentrati su una singola posizione aperta.

Consente di aggregare e analizzare tutti i dati dei candidati relativi a una singola posizione aperta, offrendo una visione incentrata sulla richiesta (requisition-centric).

Questa è la chiave primaria per il record di un lavoro in Greenhouse, disponibile come 'id' nell'oggetto Job tramite API.

Questo attributo cattura il motivo specifico per cui un candidato non è avanzato nel processo. Gli esempi includono 'Non in linea con la cultura aziendale', 'Aspettative salariali troppo alte' o 'Candidati più qualificati'.

Analizzare i motivi del rifiuto fornisce feedback preziosi per il processo di recruitment. Può evidenziare problemi come job description non allineate, pacchetti retributivi non competitivi o lacune ricorrenti nelle competenze del bacino di talenti. Queste informazioni sono particolarmente utili per migliorare le strategie di sourcing e l'esperienza del candidato, comprendendo i punti di fallimento comuni nel funnel di assunzione.

Fornisce insight qualitativi sul motivo per cui i candidati vengono esclusi dal funnel, aiutando a perfezionare le job description, il sourcing e i criteri di screening.

Disponibile nell'oggetto Application quando viene rifiutata. L'API fornisce un oggetto 'rejection_reason' con i dettagli.

Questo attributo identifica il manager del team con la posizione aperta. L'Hiring Manager è uno stakeholder chiave del processo, spesso coinvolto nella revisione dei candidati, nei colloqui finali e nella decisione di assunzione.

Analizzare il processo per Hiring Manager può rivelare pattern importanti e colli di bottiglia. Ad esempio, la dashboard 'Colli di bottiglia nella pianificazione dei colloqui' potrebbe mostrare che i ritardi sono spesso legati alla disponibilità di specifici manager. Aiuta a identificare la necessità di formazione o supporto per garantire che i manager interagiscano in modo efficiente con il processo di assunzione.

Identifica uno stakeholder chiave, consentendo l'analisi dei colli di bottiglia o delle efficienze relative a specifici hiring manager.

Disponibile nell'oggetto Job in Greenhouse, solitamente nella sezione 'hiring_team', dove sono specificati ruoli come 'Hiring Manager'.

Questo attributo registra il tempo di completamento per le attività che durano un certo periodo, come un colloquio o un controllo delle referenze. Sebbene molte attività siano istantanee, quelle con una durata misurabile beneficiano dell'avere sia un orario di inizio che di fine.

Avere un orario di fine è fondamentale per calcolare accuratamente il tempo di elaborazione o la durata di attività specifiche. Questo aiuta a distinguere tra il tempo di attesa tra le fasi e il tempo effettivo speso per un'attività. Ad esempio, permette un'analisi più precisa di quanto durino effettivamente i colloqui rispetto al tempo necessario per pianificarli.

Consente il calcolo preciso dei tempi di elaborazione delle attività, aiutando a distinguere il tempo di lavoro attivo dai tempi di attesa morti nel processo.

Questa informazione potrebbe essere disponibile su oggetti come 'scheduled_interview' in Greenhouse, che spesso presenta sia un orario di inizio che di fine. Per altre attività, potrebbe essere necessario dedurla dal timestamp dell'attività successiva.

Questa metrica calcolata misura la durata end-to-end di un processo di assunzione andato a buon fine. È uno dei KPI più critici per valutare l'efficienza complessiva della funzione di talent acquisition.

Questo attributo supporta direttamente la dashboard 'Performance del Tempo di Assunzione' e il KPI 'Tempo medio di assunzione'. Viene calcolato come la differenza temporale tra le attività 'Candidatura ricevuta' e 'Candidato assunto' per una data candidatura. L'analisi di questa metrica aiuta le organizzazioni a stabilire benchmark e a identificare ritardi sistemici nel processo di assunzione.

Questo è un indicatore di prestazione chiave che misura l'efficienza complessiva del funnel di recruitment per le assunzioni andate a buon fine.

Si tratta di un campo calcolato. Viene derivato sottraendo il timestamp dell'evento 'Candidatura ricevuta' dal timestamp dell'evento 'Candidato assunto'.

Questa metrica calcolata misura la reattività del panel di intervistatori. I ritardi nell'invio dei feedback possono rallentare sensibilmente il processo di assunzione e influire negativamente sull'esperienza del candidato.

Questo attributo supporta direttamente la dashboard 'Analisi del ciclo di feedback dei colloqui' e il KPI 'Tempo di risposta per il feedback del colloquio'. Viene calcolato come la differenza temporale tra le attività 'Colloquio completato' e 'Feedback inviato'. Il monitoraggio di questa metrica aiuta a identificare i colli di bottiglia causati da feedback lenti e incoraggia un processo decisionale più rapido.

Misura l'efficienza del ciclo di feedback post-colloquio, una causa comune di ritardi nel processo di assunzione.

Si tratta di un campo calcolato. Viene derivato sottraendo il timestamp dell'evento 'Colloquio completato' dal timestamp dell'evento 'Feedback inviato'.

Questo attributo cattura la raccomandazione finale fatta da un intervistatore su una scorecard strutturata, con valori tipici come 'Assolutamente Sì', 'Sì', 'No' o 'Assolutamente No'.

Questi dati sono vitali per valutare la qualità e la coerenza del processo di selezione. Aiutano a correlare il feedback dei colloqui con gli esiti effettivi delle assunzioni, rispondendo a domande come: 'I candidati con raccomandazioni più forti vengono assunti più spesso?'. È anche la base per il KPI 'Tasso di completamento delle scorecard', che misura l'adozione di pratiche di assunzione strutturate in azienda.

Collega i feedback strutturati dei colloqui ai risultati del processo e aiuta a misurare l'adozione di pratiche di assunzione basate sui dati.

Si trova all'interno dell'oggetto Scorecard associato a un colloquio completato in Greenhouse. L'API fornisce queste informazioni tramite l'endpoint 'scorecards'.