İşe alım ve yetenek kazanımınızı geliştirin

6 adımlı rehberimizle Greenhouse işe alımınızı optimize edin.
İşe alım ve yetenek kazanımınızı geliştirin
İşe alım ve yetenek kazanımı
Greenhouse
Sistemler
Lütfen bir süreç seçin.
259 Süreçler
İptal edin
Seçin

Greenhouse üzerinde yetenek kazanımını optimize edin ve daha hızlı işe alım yapın

İyi yönetilen işe alım süreçlerinde bile gizli verimsizlikler bulunabilir. Bu durum, işe alım süresinin uzamasına ve fırsatların kaçırılmasına yol açar. Platformumuz, ilk başvurudan işe alım sonrası sürece kadar yetenek kazanım yolculuğunuzdaki darboğazları hassas biçimde belirlemenize yardımcı olur. İşe alım huninizi optimize etmek, operasyonel maliyetleri azaltmak ve aday deneyimini belirgin biçimde iyileştirmek için uygulanabilir içgörüler elde edin.

Önceden yapılandırılmış veri Templateimizi indirin, yaygın sorunları ele alarak verimlilik hedeflerinize ulaşın. Altı adımlı iyileştirme planımızı izleyin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Templatei Rehberine başvurun.

Ayrıntılı açıklamayı gösterin

İşe alım ve yetenek kazanımında Process Mining ile verimliliği keşfedin

İşe alım ve yetenek kazanımı sürecinizi optimize etmek, işletmenizin başarısı için büyük önem taşır. Bu süreç, en iyi yetenekleri çekme ve rekabet avantajınızı koruma becerinizi doğrudan etkiler. Greenhouse gibi güvenilir Aday Takip Sistemleri kullansanız bile gizli verimsizlikler ortaya çıkabilir. Bu durum, işe alım süresinin gereksiz yere uzamasına, aday deneyiminin kötüleşmesine ve en iyi adayları kazanma fırsatlarının kaçırılmasına yol açar. Bu gecikmeler, operasyonel maliyetleri ve işe alım uzmanlarının iş yükünü artırır. Kritik pozisyonlar doldurulmadan kaldığında işletmenin büyümesi de yavaşlar.

Process Mining, Greenhouse işe alım iş akışınızı nasıl dönüştürür?

Process Mining, Greenhouse içindeki gerçek işe alım sürecinizin akışını ayrıntılı ve veriye dayalı biçimde incelemenizi sağlar. Varsayımlara veya kişisel gözlemlere güvenmek yerine Greenhouse verilerinizden Event Logları çıkarır ve bir başvuru Job Application vaka kimliğiyle oluşturulduğu andan son işe alım kararına kadar attığı her adımı izler. Böylece mevcut süreci görselleştirebilir, başvuruların tam olarak nerede yavaşladığını, hangi adımların atlandığını veya nerede yeniden çalışma yapıldığını görebilirsiniz. Process Mining uygulayarak İşe Alım ve Yetenek Kazanımı verileriniz hakkında şu alanlarda ayrıntılı görünürlük elde edersiniz:

  • Uçtan uca süreç görselleştirmesi: Yalnızca ideal yolu değil, bir başvurunun izleyebileceği tüm yolları görün.
  • Kesin zaman analizi: "Application Screened" veya "First Interview Conducted" gibi her etkinliğin ve etkinlikler arasındaki geçişlerin tam süresini ölçün.
  • Darboğazları belirleme: Geri bildirim gönderimi, teklif onayı veya geçmiş kontrolünün başlatılması gibi gecikmelere sürekli neden olan belirli aşamaları ya da devir teslimleri bulun.
  • Sapma analizi: Sürecin planlanan yapılandırılmış işe alım iş akışından saptığı durumları belirleyerek olası tutarsızlıkları veya eğitim ihtiyaçlarını ortaya çıkarın.

İşe alım sürecinizde temel iyileştirme alanları

Process Mining ile elde ettiğiniz bu içgörülerden yararlanarak Greenhouse ortamınızda süreç optimizasyonu için belirli alanlara odaklanabilir ve önemli iyileştirmeler sağlayabilirsiniz:

  • İşe alım ve yetenek kazanımı çevrim süresini azaltın: Darboğazları belirleyip ortadan kaldırarak işe alım süresini önemli ölçüde kısaltın ve rakiplerinizden önce en iyi yetenekleri kazanın. Buna mülakat aşamalarında, geri bildirim toplamada ve teklif yönetiminde harcanan zamanı optimize etmek de dahildir.
  • Aday deneyimini iyileştirin: Yavaş ve tutarsız süreçler adayları caydırabilir. İş akışınızı sadeleştirerek daha verimli ve olumlu bir deneyim sunun, adayların süreçten ayrılma oranını azaltın.
  • İşe alım uzmanlarının ve işe alım yöneticilerinin performansını optimize edin: İş yükünün nasıl dağıldığını anlayın. Belirli işe alım uzmanlarının veya yöneticilerin aşırı yüklendiği ya da verimsiz kaldığı aşamaları belirleyerek hedefli eğitim veya kaynakların yeniden dağıtılmasını sağlayın.
  • Süreç uyumluluğunu ve mevzuata uyumu sağlayın: Gerçek işe alım sürecinizin kurum içi politikalara ve dış düzenlemelere uygun olduğunu doğrulayın. Process Mining, başvuru inceleme, mülakat veya teklif onayı süreçlerindeki tutarsızlıkları gösterebilir.
  • Kaynak kullanımını iyileştirin: İşe alım ekibinizin zamanını gerçekte nerede harcadığını anlayarak ve otomasyon ya da süreç sadeleştirmesinin nerede fayda sağlayacağını belirleyerek ekip çabasını daha etkili dağıtın.

Süreç optimizasyonundan beklenen sonuçlar

İşe alım ve yetenek kazanımı sürecinizi Process Mining ile optimize etmenin etkisini doğrudan ölçebilir ve geniş kapsamda görebilirsiniz:

  • Daha hızlı işe alım: Toplam işe alım süresinde önemli bir azalma sağlayarak kritik rollerin daha hızlı doldurulmasını bekleyin.
  • Daha düşük maliyetler: Uzayan işe alım döngüleri, ilanlar ve idari giderlerle ilişkili operasyonel maliyetleri azaltın.
  • Daha nitelikli işe alımlar: Süreci hızlandırıp aday deneyimini iyileştirerek yüksek nitelikli yetenekleri çekme ve elde tutma olasılığınızı artırın.
  • Daha yüksek uyumluluk: Kurum içi işe alım politikalarına ve dış düzenleyici gerekliliklere uyumu artırarak riski azaltın.
  • Daha iyi verimlilik: Yetenek kazanımı ekibinizin idari gecikmeler yerine stratejik iletişime odaklanarak daha etkili çalışmasını sağlayın.

İşe alım süreci optimizasyonuna başlayın

Greenhouse içindeki işe alım ve yetenek kazanımı sürecinizi optimize etmek için karmaşık teknik becerilere ihtiyacınız yoktur. Doğru araçlarla Greenhouse verilerinizi kolayca bağlayabilir, sürecinizi görselleştirebilir ve anlamlı değişiklikler yapmanızı sağlayacak uygulanabilir içgörüleri ortaya çıkarabilirsiniz. Süreç verilerinizin kendini nasıl anlattığını görerek işe alım ve yetenek kazanımını nasıl iyileştireceğinizi, çevrim süresini nasıl azaltacağınızı anlayın. İşe alım huninizdeki gizli potansiyeli bugün keşfetmeye başlayın.

İşe alım ve yetenek kazanımı İşe alım süreci Yetenek kazanımı İşe alım süresi Aday deneyimi İşe alım uzmanı performansı İK optimizasyonu İşe alım hunisi ATS Aday takip sistemi İşe alım hattı Yetenek hattı

Yaygın sorunlar ve zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Adaylar, başvuru incelemesi ile ilk mülakat arasında veya sonraki mülakatlar arasında çoğu zaman uzun süre bekler. Bu gecikmeler, en iyi yeteneklerin işe alım sürecinden ayrılmasına, işe alım süresinin uzamasına ve İşe Alım ve Yetenek Kazanımı alanında işveren markasının zarar görmesine neden olabilir. ProcessMind, Greenhouse Event Loglarını analiz ederek bu gecikmelerin tam olarak nerede oluştuğunu belirler ve darboğazlara neden olan belirli aşamaları, işe alım yöneticilerini veya işe alım uzmanlarını ortaya çıkarır. Böylece planlama iş akışlarını sadeleştirebilir ve adayların süreçten ayrılma oranını azaltabilirsiniz.

Adaylar farklı işe alım süreçleriyle karşılaşabilir; bazen yavaş yanıt alır veya net bir iletişim kurulmadan süreçten çıkarılır. Bu durum hayal kırıklığına ve olumsuz geri bildirimlere yol açar. İşe alım ve yetenek kazanımındaki bu tutarsızlık, gelecekteki başvuru sahiplerini caydırabilir ve itibarınıza zarar verebilir. ProcessMind, Greenhouse'taki tüm süreç varyantlarını görselleştirerek aday yolculuklarının nerede ve neden farklılaştığını ortaya çıkarır. En iyi yoldan sapan başvuruları gösterir; böylece süreçleri standartlaştırabilir ve aday memnuniyetini artırabilirsiniz.

Önemli pozisyonlar gereğinden uzun süre açık kalabilir. Bu durum ekip verimliliğini etkiler ve operasyonel maliyetleri artırır. Uzayan işe alım süresi, işe alım ve yetenek kazanımı huninizdeki gizli verimsizliklere veya darboğazlara işaret eder. ProcessMind, Greenhouse verilerinizi kullanarak işe alım sürecinin her aşamasında geçen gerçek süreyi haritalar. Yavaş geri bildirim gönderimi veya uzayan teklif görüşmeleri gibi gecikmelerin temel nedenlerini belirleyerek işe alım döngülerini hızlandırmanıza yardımcı olur.

Bireysel işe alım uzmanlarının verimliliğini nesnel biçimde değerlendirmek, iyi uygulamaları belirlemek veya iş yükünü adil şekilde dağıtmak zor olabilir. Bu durum tükenmişliğe veya düşük performansa yol açar. Şeffaflık eksikliği, işe alım ve yetenek kazanımı ekibinizin genel etkinliğini etkiler. ProcessMind, Greenhouse aktivite verilerini kullanarak her işe alım uzmanının süreç uyumluluğunu, aşama başına harcadığı süreyi ve başarı oranlarını net biçimde gösterir. Yüksek performans gösteren işe alım uzmanlarını ve eğitim ya da desteğe ihtiyaç duyulan alanları belirlemenize yardımcı olur.

Mülakat yapan kişilerden geri bildirim toplamadaki gecikmeler işe alım sürecini önemli ölçüde yavaşlatır. Adaylar beklemek zorunda kalır ve başka teklifleri kabul edebilir. Bu, özellikle yoğun işe alım yöneticilerinin bulunduğu İşe Alım ve Yetenek Kazanımı süreçlerinde sık karşılaşılan bir sorundur. ProcessMind, Greenhouse Event Loglarını analiz ederek geri bildirim göndermekte sürekli yavaş kalan mülakatçıları veya departmanları belirler. Service Level Agreement (SLA) gerekliliklerinin uygulanmasına ve geri bildirim döngüsünün sadeleştirilmesine yardımcı olarak karar almayı hızlandırır.

Önemli çabaların ardından en iyi adaylar sık sık teklifleri reddeder. Bu durum işe alım döngüsünün yeniden başlatılmasına ve kaynakların boşa harcanmasına yol açar. İşe alım ve yetenek kazanımı açısından bu, maliyetli ve motivasyon düşürücü bir sorun olabilir. ProcessMind, Greenhouse'ta teklif sunulmasına kadar adayın izlediği yolu inceler ve reddedilen tekliflerdeki örüntüleri veya süreç sapmalarını belirler. Uzayan teklif aşamaları, geciken iletişim veya tutarsız teklif koşulları gibi sorunları ortaya çıkararak teklif kabul oranlarını artırmanıza yardımcı olur.

Düşük nitelikli adaylar veya az sayıda işe alım sağlayan aday bulma kanallarına kaynak harcanması, işe alım başına maliyeti artırır. Net veriler olmadan işe alım ve yetenek kazanımı stratejinizi optimize etmek zordur. ProcessMind, Greenhouse'taki başvuru kaynaklarını işe alım sonuçlarıyla karşılaştırarak sürekli olarak en iyi adayları sağlayan kanalları ortaya çıkarır. Bu içgörü, bütçeyi ve çabayı daha etkili aday bulma stratejilerine yönlendirmenize ve işe alım verimliliğini artırmanıza imkan verir.

Standart işe alım protokollerinden sapmalar veya bilinçsiz önyargılar uyumluluk ihlallerine, hukuki risklere ve çeşitlilik ile kapsayıcılık çalışmalarının zarar görmesine yol açabilir. İşe alım ve yetenek kazanımında adaleti sağlamak önemlidir. ProcessMind, Greenhouse'taki süreç farklılıklarını belirleyerek uyumsuzluğa veya olası önyargıya işaret eden durumları ortaya çıkarır. Benzer roller için tutarsız mülakat aşamaları veya belirli aday gruplarını orantısız biçimde etkileyen gecikmeler buna örnek verilebilir. Böylece adil ve uyumlu işe alım uygulamalarını sürdürmenize yardımcı olur.

Teklifin kabul edilmesinden onboarding'in başlatılmasına geçiş çoğu zaman kopuk ilerler. Bu durum gecikmelere ve yeni işe alınanlar için kötü bir ilk deneyime yol açar. İşe alım ve yetenek kazanımında bu durum çalışan bağlılığını ve yeni çalışanın verimliliğini etkiler. ProcessMind, Greenhouse'ta teklif kabulünden sonraki tüm akışı görselleştirerek onboarding aktiviteleri başlamadan önceki boşlukları veya gecikmeleri gösterir. Bu önemli devir sürecini optimize etmenize ve her yeni çalışanın sorunsuz bir başlangıç yapmasını sağlamanıza yardımcı olur.

Ekipler Greenhouse'taki standart adımları atlayabilir veya gayriresmî geçici çözümler oluşturabilir. Bu durum tutarsızlıklara, veri kalitesi sorunlarına ve olası uyumluluk açıklarına yol açar. Bu sapmalar, işe alım ve yetenek kazanımında iyi uygulamaların uygulanmasını zorlaştırır. ProcessMind, gerçek süreç yollarının tamamını otomatik olarak keşfederek sapmaların nerede ve neden oluştuğunu gösterir. Yaygın geçici çözümleri belirlemenize, temel sorunları gidermenize veya verimli yeni süreçleri resmileştirmenize yardımcı olur.

Kuruluşlar Greenhouse yatırımı yapmış olsa da platformun tüm özelliklerinden yararlanamayabilir ve otomasyon ya da verimlilik artışı fırsatlarını kaçırabilir. Bu durum, İşe Alım ve Yetenek Kazanımı içinde otomasyonun mümkün olduğu yerlerde manuel çalışmaya yol açar. ProcessMind, beklenen sistem iş akışlarının dışında veya manuel yürütülen süreç adımlarını göstererek bu durumu dolaylı biçimde belirleyebilir. Böylece otomatik mülakat planlama veya scorecard kullanımı gibi yerleşik Greenhouse özelliklerinin yeterince kullanılmadığını gösterebilir. Bu içgörü, aracın daha iyi benimsenmesini teşvik eder.

Tipik hedefler

Başarının sizin için ne anlama geldiğini tanımlayın

Bu hedef, açık pozisyonları doldurmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltmayı amaçlar. Bu süre, Greenhouse kullanan işe alım ve yetenek kazanımı departmanının operasyonel verimliliğini ve rekabet gücünü doğrudan etkiler. Daha kısa işe alım süresi, önemli rollerin daha erken doldurulmasını ve verimlilik açıklarıyla ilişkili maliyetlerin azalmasını sağlar. ProcessMind, tüm "Job Application" yolculuğunu görselleştirerek uzun onay döngüleri veya mülakat planlama darboğazları gibi gecikmelerin tam olarak nerede yaşandığını belirler. Bu sorun noktalarını ortaya çıkararak kurumların hedefli müdahaleler uygulamasına, toplam işe alım süresini azaltmasına ve işe alım hızında ölçülebilir iyileşmeler sağlamasına yardımcı olur.

Mülakat planlamasındaki gecikmeler adayların süreçten ayrılmasına ve olumsuz bir deneyim yaşamasına neden olabilir. Bu hedefe ulaşmak, adayların mülakat aşamalarında hızla ilerlemesini sağlar, genel aday deneyimini iyileştirir ve Greenhouse işe alım sürecinizde en iyi yetenekleri daha hızlı kazanmanıza yardımcı olur. ProcessMind, "Interview Scheduled" ve "Interview Conducted" ile ilgili tüm etkinlikleri haritalayarak kaynak kısıtlarını, iletişim gecikmelerini veya ardışık darboğazları belirler. Bu görünürlük, ekiplerin kaynakları yeniden dağıtmasına, Greenhouse içindeki planlama görevlerini otomatikleştirmesine veya koordinasyon iş akışlarını iyileştirmesine yardımcı olur. Böylece mülakatlar daha kısa sürede tamamlanır.

Olumlu bir aday deneyimi, en iyi yetenekleri çekmek ve elde tutmak, ayrıca güçlü bir işveren markası oluşturmak için önemlidir. Kurumlar, işe alım sürecindeki sürtünme noktalarını belirleyip ortadan kaldırarak aday memnuniyetini önemli ölçüde artırabilir ve Greenhouse sistemindeki maliyetli süreçten ayrılma oranlarını azaltabilir. ProcessMind, aday yolculuklarının izlediği yollar hakkında içgörüler sunarak adayların nerede gecikme, çok sayıda temas noktası veya standart dışı adımlarla karşılaştığını gösterir. Şirketler bu "Job Application" yollarını analiz ederek aday deneyimini standartlaştırabilir ve optimize edebilir; böylece tamamlama oranları ve memnuniyet puanları yükselir.

Zamanında alınan mülakat geri bildirimi, hızlı işe alım kararları vermek ve adayların ilgisini korumak için gereklidir. Geri bildirim döngüsünü kısaltmak, en iyi adayların başka teklifleri kabul etmesini önlemeye ve Greenhouse kullanan işe alım ve yetenek kazanımı ekibinin karar verme sürecini sadeleştirmeye yardımcı olur. ProcessMind, "Interview Conducted" sonrasında "Feedback Submitted" aktivitelerinin izlediği yolu takip ederek gecikmelerin nerede ve neden oluştuğunu gösterir. Sürekli olarak darboğaza neden olan belirli mülakatçıları veya aşamaları belirlemenizi sağlar. Böylece geri bildirimin zamanında ve verimli biçimde gönderilmesi için hedefli eğitimler veya süreç düzenlemeleri yapabilirsiniz.

Teklif kabul oranlarını artırmak, taleplerin yeniden açılması ve maliyetli işe alım döngülerinin tekrarlanması ihtiyacını doğrudan azaltır. Bu hedef, aday bulma ve mülakatlara yapılan yatırımın başarılı işe alımlara dönüşmesini ve Greenhouse'taki yetenek kazanımının verimliliğinin artmasını sağlar. ProcessMind, "Offer Extended" ve "Offer Accepted" aşamalarına kadar uzanan yolculuğu analiz ederek önceki aşamalarda kabul oranlarının yüksek veya düşük olmasıyla ilişkili faktörleri belirler. Mülakat tutarlılığı veya teklifin sunulmasına kadar geçen süre gibi örüntüleri anlayan kurumlar, başarılı dönüşümleri artırmak için teklif öncesi süreçlerini geliştirebilir.

İşe alım süreçlerinde %100 uyumluluk sağlamak, yasal riskleri azaltır, adil uygulamaları destekler ve kuruluşunuzun etik standartlarını korur. Bu hedef, Greenhouse işe alım çerçevenizde gerekli adımlardan ve politikalardan sapmaları belirleyip ortadan kaldırmayı kapsar. ProcessMind, "İş Başvurusu" etkinliklerinin gerçek akışını önceden tanımlanmış uyumlu yollarla eşleştirerek yetkisiz atlamaları veya sapmaları anında görünür kılar. Bu görünürlük, İşe Alım ve Yetenek Kazanımı ekibinin standart süreçleri uygulamasını ve tüm düzenleyici gereklilikleri karşılamasını sağlayarak uyumluluk risklerini en aza indirir.

İşe alım uzmanlarının iş yükünü etkili biçimde yönetmek, tükenmişliği önlemek, verimliliği artırmak ve işe alım yöneticilerine sunulan hizmet düzeyini istikrarlı tutmak için gereklidir. Bu hedef, Greenhouse'taki İşe Alım ve Yetenek Kazanımı ekibinin görevlerini dengelemeye ve verimliliğini artırmaya odaklanır. ProcessMind, çeşitli "İş Başvurusu" vakalarında "İşe Alım Uzmanı" özniteliğine göre etkinlik sürelerini ve hacimlerini analiz ederek darboğazları veya dengesiz dağılımları belirler. Böylece iş yükü atamalarında veri odaklı düzenlemeler yapabilir, süreçleri yeniden tasarlayabilir veya genel işe alım uzmanı verimliliğini ve çıktısını artırmak için hedefli eğitimler planlayabilirsiniz.

Tutarsız işe alım iş akışları, farklı aday deneyimlerine, uyumluluk risklerine ve verimsizliklere yol açar. Bu süreçleri standartlaştırmak, Greenhouse içindeki İşe Alım ve Yetenek Kazanımı işlevinde öngörülebilirlik ve adalet sağlar, ölçeklendirmeyi ve eğitimi kolaylaştırır. ProcessMind, "Job Application" sürecindeki tüm gerçek varyasyonları keşfederek yetkisiz kısayolların veya sapmaların nerede ve neden oluştuğunu gösterir. Kuruluşlar bunları planlanan süreç modeliyle karşılaştırarak Greenhouse içinde en iyi uygulamaları uygulayabilir, geçici çözümleri ortadan kaldırabilir ve süreç uyumluluğunu sağlayabilir.

Aday kaynak kanallarını optimize etmek, yüksek nitelikli yetenekleri çekmede en etkili kanallara odaklanmak, işe alım başına maliyeti azaltmak ve başvuru hacmini artırmak anlamına gelir. Bu hedef, Greenhouse içindeki işe alım bütçesinin verimli kullanılmasını sağlar. ProcessMind, "Başvuru Kaynağı" verisini başarılı işe alımlar ve işe alım süresiyle ilişkilendirerek hangi kanalların en iyi sonuçları verdiğini, hangilerinin verimsiz kaldığını belirler. Bu ayrıntılı veri, İşe Alım ve Yetenek Kazanımı ekibinin en etkili aday kaynak stratejilerine planlı biçimde yatırım yapmasını sağlar.

İşe alımdan oryantasyona sorunsuz geçiş, yeni çalışanların bağlılığı ve verimliliği açısından büyük önem taşır. Bu hedef, Greenhouse'ta "Aday İşe Alındı" aşaması ile "Oryantasyon Başlatıldı" arasındaki gecikmeleri ve iletişim kopukluklarını ortadan kaldırmayı amaçlar. ProcessMind, işe alım ve oryantasyon etkinlikleri arasındaki devir teslim sırasını görselleştirerek kopuklukları veya beklenmeyen gecikmeleri öne çıkarır. Bilgi aktarımının nerede aksayabileceğini veya gecikebileceğini belirler; böylece yeni çalışanlar için akıcı ve verimli bir geçiş sağlayacak şekilde süreci yeniden tasarlayabilirsiniz.

Greenhouse Recruiting'in sunduğu olanaklardan tam olarak yararlanmak, süreç verimliliğini ve veri bütünlüğünü artırır; yetenek kazanımı stratejinizin genel etkinliğini geliştirir. Bu hedef, ATS yatırımınızdan beklenen değeri almanızı sağlar. ProcessMind, tipik etkinlikleri izleyerek Greenhouse içindeki belirli yapılandırılmış etkinliklerin veya veri giriş noktalarının sürekli atlanıp atlanmadığını ya da yeterince kullanılmadığını belirleyebilir. "İş Başvurusu" sürecini haritalayarak puan kartları veya mülakat kitleri gibi Greenhouse Özelliklerinin kullanımını artırabileceğiniz alanları ortaya çıkarır. Böylece daha veri odaklı ve uyumlu işe alım yapabilirsiniz.

İşe Alım ve Yetenek Kazanımı için 6 adımlı iyileştirme yolu

1

Templateinizi indirin

Yapılacaklar

Greenhouse içindeki İşe Alım ve Yetenek Kazanımı verileri için tasarlanmış, önceden hazırlanmış Excel Templateini edinin. Böylece analiz için doğru yapıya sahip olursunuz.

Neden önemli?

Yapılandırılmış bir Template kullanmak veri hazırlığını kolaylaştırır, tutarlılığı ve doğruluğu sağlar. Bu da güvenilir Process Mining içgörüleri için gereklidir.

Beklenen sonuç

Greenhouse işe alım verilerinize göre hazırlanmış, kullanıma hazır bir Excel Templatei.

ELDE EDECEKLERİNİZ

Greenhouse içindeki gizli işe alım darboğazlarını ortaya çıkarın

ProcessMind, Greenhouse içindeki tüm işe alım yolculuğunuzu görselleştirerek gizli gecikmeleri ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. İşe alımınızı daha akıcı hale getirmek için başvurudan işe alım sonrası sürece kadar her adım hakkında ayrıntılı içgörüler elde edin.
  • Greenhouse işe alım akışınızın tamamını görselleştirin
  • İşe alım aşamalarınızdaki darboğazları hassas biçimde belirleyin
  • İşe alım süresini ve buna bağlı maliyetleri azaltın
  • Aday deneyimini ve dönüşüm oranlarını optimize edin
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TIPIK SONUÇLAR

Yetenek kazanımınızı dönüştürün

Bu sonuçlar, kuruluşların Greenhouse verilerinden elde ettikleri içgörülerle İşe Alım ve Yetenek Kazanımı süreçlerini optimize ederek elde ettiği somut faydaları gösterir. Şirketler darboğazları ve verimsizlikleri belirleyerek işe alım operasyonlarını önemli ölçüde geliştirebilir.

0 %
Daha kısa işe alım süresi

İşe alım döngüsünde ortalama azalma

Başvurudan teklif kabulüne kadar tüm işe alım sürecinizi akıcı hale getirerek kritik pozisyonları doldurma süresini önemli ölçüde kısaltın. Böylece en iyi yetenekleri rakiplerinizden önce daha hızlı işe alabilirsiniz.

0 %
Daha hızlı mülakat planlama

Planlama gecikmelerinde azalma

Mülakat koordinasyonundaki darboğazları belirleyip ortadan kaldırarak adayların ilk mülakat için beklediği süreyi önemli ölçüde azaltın. Aday deneyimini iyileştirin ve işe alım hattının verimli biçimde ilerlemesini sağlayın.

0 %
Daha yüksek teklif kabul oranı

Aday dönüşümünde artış

Aday deneyiminden teklif zamanlamasına kadar tekliflerin reddedilmesini etkileyen faktörleri belirleyin ve kabul edilen tekliflerin oranını önemli ölçüde artıracak şekilde stratejinizi geliştirin. İstediğiniz yeteneklerin daha fazlasını işe alın.

0 %
Geliştirilmiş uyumluluk

Süreç sapmalarında azalma

Uyumsuz işe alım uygulamalarını veya atlanan zorunlu adımları otomatik olarak tespit edip önleyin. Böylece düzenleyici gerekliliklere ve iç politikalara uyumu sağlayarak yasal ve itibar risklerini etkili biçimde azaltın.

0 %
İyileştirilmiş aday yolculuğu

Aday kaybında azalma

Başvurudan oryantasyona kadar adayların süreçten ayrılmasına yol açan sorunlu noktaları belirleyip giderin ve olumlu bir deneyim sunun. Böylece işveren markanızı geliştirin ve daha nitelikli yetenekleri çekin.

Sonuçlar süreç karmaşıklığına, veri kalitesine ve kuruluşun özel hedeflerine göre değişir. Bu rakamlar, başarılı uygulamalarda gözlemlenen yaygın iyileştirmeleri temsil eder.

Önerilen veri

En önemli öznitelik ve faaliyetlerle başlayın, ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Event Loglarına yeni misiniz? Öğrenin Process Mining Event Logu oluşturmayı öğrenin.

Öznitelikler

Analiz için yakalanması gereken temel veri noktaları

Belirli bir işe tek bir adayın yaptığı başvurunun benzersiz tanımlayıcısıdır.

Neden önemli?

Bu, tek bir adayın tüm işe alım olaylarını birbirine bağlayan ve işe alım yolculuğunun baştan sona analiz edilmesini sağlayan temel Case ID'dir.

Gerçekleşen belirli işe alım etkinliğinin veya aşamasının adıdır.

Neden önemli?

Bu öznitelik, işe alım sürecindeki adımları tanımlar; süreç akışını görselleştirmenize, darboğazları ve sapmaları belirlemenize olanak tanır.

İşe alım etkinliğinin gerçekleştiği kesin tarih ve saattir.

Neden önemli?

Bu zaman damgası, olayları sıralamak, çevrim sürelerini hesaplamak ve işe alım sürecinin performansını analiz etmek için önemlidir.

İş başvurusunu yönetmekten sorumlu işe alım uzmanının adı.

Neden önemli?

Süreç faaliyetlerini belirli bir işe alım uzmanıyla ilişkilendirerek bireysel performans, iş yükü ve verimlilik analizine imkan verir.

İş pozisyonunun doldurulacağı departman veya iş birimi.

Neden önemli?

İşe alım performansının ve süreç farklılıklarının departmanlar arasında karşılaştırılmasını sağlayarak sistemik sorunları veya iyi uygulamaları ortaya çıkarır.

Adayın başvurduğu pozisyonun unvanı.

Neden önemli?

Belirli roller için işe alım Metriklerinin filtrelenmesini ve karşılaştırılmasını sağlayarak süreç performansının işin karmaşıklığına veya türüne göre nasıl değiştiğini anlamaya yardımcı olur.

İş başvurusunun nihai sonucu veya mevcut durumu.

Neden önemli?

İşe alım sürecinin sonucunu tanımlayarak başarılı ve başarısız aday yolculuklarının karşılaştırılmasını sağlar.

Adayın başvurusunun alındığı kanal.

Neden önemli?

Farklı işe alım kanallarının etkinliğini ve yatırım getirisini ölçmeye yardımcı olarak kaynak bulma çalışmalarının nereye yönlendirileceği konusunda veriye dayalı kararlar alınmasını sağlar.

Adaya sunulan iş teklifinin mevcut durumu.

Neden önemli?

İş tekliflerinin sonucunu izleyerek Teklif Kabul Oranı KPI'ının hesaplanmasına ve bu oranın nasıl iyileştirileceğinin anlaşılmasına yardımcı olur.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bu etkinlik, belirli bir iş başvurusu için işe alım sürecinin başlangıcını gösterir. Aday başvurusunu kariyer sitesi veya aday kaynak kanalı üzerinden gönderdiğinde ya da Greenhouse'a manuel olarak eklendiğinde kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, sürecin birincil başlangıç olayıdır. Bu etkinlikten diğer etkinliklere kadar geçen süreyi analiz etmek, işe alım süresini ve aday kaynak kanalının etkinliğini ölçmek için önemlidir.

Adayla yapılacak bir mülakat sistemde planlanmıştır. Greenhouse takvimlerle entegre çalıştığından bu olay, mülakat onaylandığında genellikle açıkça kaydedilir.

Neden önemli?

Bu olay, mülakat planlama sürecindeki darboğazları analiz etmek ve belirlemek için önemlidir. Bu olay ile önceki adım arasındaki süre, işe alım uzmanı ve koordinatör verimliliği için temel bir KPI'dır.

Adayla mülakat gerçekleştirilmiştir. Bu durum genellikle planlanan mülakat saatinin geçmesiyle veya daha güvenilir biçimde, söz konusu mülakat için geri bildirim gönderildiğinde anlaşılır.

Neden önemli?

Bu etkinlik, adayın yolculuğunda önemli bir aşamadır. Geri bildirim gönderme süresini ve sonraki aşamaya geçişi ölçmek için başlangıç noktası olarak kullanılır.

Resmî iş teklifi adaya gönderilmiştir. Bu, mülakat ve seçim sürecinin tamamlandığını gösteren önemli bir aşamadır.

Neden önemli?

Bu etkinlik, Teklif Kabul Oranı KPI'ını hesaplamanın temelidir. Aday için son karar aşamasının başlangıcını gösterir.

Aday iş teklifini resmî olarak kabul etmiştir. Bu, önemli bir başarı aşamasıdır ve genellikle adli sicil veya geçmiş kontrolü gibi işe alım öncesi etkinlikleri başlatır.

Neden önemli?

Bu, önemli bir başarı aşaması ve Teklif Kabul Oranı KPI'ının temel bileşenidir. Adayın gelecekteki çalışana dönüştüğü geçişi gösterir.

Aday, işe alım öncesi tüm kontrolleri başarıyla tamamlamış ve resmî olarak işe alınmış olarak işaretlenmiştir. Bu, başvuru sürecinin başarılı tamamlanma ve bitiş olayıdır.

Neden önemli?

Bu, sürecin birincil başarı sonucudur. "Başvuru Alındı" ile bu olay arasındaki süre, önemli bir işe alım KPI'ı olan toplam işe alım süresidir.

Adayın başvurusu süreç içinde bir noktada reddedilmiştir. Bu, en yaygın başarısız bitiş olayıdır ve herhangi bir aşamada gerçekleşebilir.

Neden önemli?

Bu, işe alım hunisindeki kayıp oranlarını analiz etmek için önemli bir bitiş olayıdır. Retlerin ne zaman ve neden gerçekleştiğini anlamak, süreç verimsizliklerini veya iş gereklilikleriyle uyumsuzlukları belirlemeye yardımcı olur.

SSS

Sık sorulan sorular

Process Mining, gerçek işe alım süreçlerinizi görselleştirmek ve analiz etmek için Greenhouse sisteminizdeki verileri kullanır. Adayların huninizde nasıl ilerlediğini anlamanıza yardımcı olur; aksi halde görünmeyebilecek sapmaları, gecikmeleri ve verimsizlikleri belirler. Bu nesnel içgörü, veriye dayalı optimizasyon sağlar.

Process Mining, mülakat planlamasındaki aşırı gecikmeler veya tutarsız aday deneyimleri gibi belirli sorunları tam olarak belirleyebilir. Mevcut Workflowlarınızın röntgen görünümünü sunarak yüksek teklif reddi oranlarının, uzun işe alım sürelerinin ve etkisiz aday kaynaklarının kök nedenlerini belirlemenize yardımcı olur.

Gerekli temel veriler arasında İş Başvurusu Kimlikleri veya Aday Kimlikleri gibi vaka tanımlayıcıları bulunur. Ayrıca adayın geçtiği her adımı veya durum değişikliğini kaydeden faaliyet günlüklerine ve her faaliyet için zaman damgalarına ihtiyaç duyarsınız. İş rolü, departman veya işe alım uzmanı gibi ek öznitelikler analizi zenginleştirebilir.

Greenhouse; raporlama özellikleri, API erişimi veya büyük kuruluşlar için doğrudan veritabanı erişimi dahil olmak üzere çeşitli veri çıkarma yöntemleri sunar. Event Logları ve ilgili öznitelikleri dışa aktarmanın en verimli ve güvenli yolunu belirlemek için çoğu zaman BT ekibinizle birlikte çalışırız.

İşe alım süresinde önemli azalma, daha hızlı mülakat planlaması ve daha yüksek teklif kabul oranları gibi somut sonuçlar bekleyebilirsiniz. Process Mining ayrıca temel işe alım Workflowlarını standartlaştırmaya, uyumluluğu iyileştirmeye ve işe alım uzmanlarının iş yükünü daha verimli yönetmeye yardımcı olur.

İlk kurulum ve veri analizi aşaması, verilerin erişilebilirliğine ve karmaşıklığına bağlı olarak genellikle birkaç hafta sürer. İlk bulgular sunulduktan sonra uygulanabilir içgörüler hemen hayata geçirilebilir. Ölçülebilir iyileşmeler çoğu zaman ilk 3-6 ay içinde görülür.

Genellikle bir Process Mining çözümünün Greenhouse verilerinize doğrudan entegrasyon veya düzenli veri dışa aktarımları yoluyla erişmesi gerekir. Çoğu modern çözüm bulut tabanlı olduğundan tarafınızda özel donanım veya kapsamlı yazılım kurulumu genellikle gerekmez.

Process Mining’in temel amacı kişileri öne çıkarmak değil, sürecin kendisini iyileştirmektir. Belirli ekiplerin veya adımların beklenen performansı göstermediği alanları ortaya çıkarabilse de odak, tüm işe alım Workflowundaki sistemik sorunlar ve ortak iyileştirme fırsatlarıdır.

İlk kurulumda veri erişimi ve bağlam için BT ve İK ekiplerinizle bir miktar iş birliği gerekir. Ancak kurulum tamamlandıktan sonra Process Mining çözümü verileri anlaşılır biçimde görselleştirir. Böylece İK profesyonelleri, derin teknik uzmanlık gerektirmeden karmaşık süreçleri kolayca anlayabilir ve iyileştirme alanlarını belirleyebilir.

Greenhouse'ta yetenek kazanımınızı bugün daha akıcı hale getirin

İşe alım çevrim sürenizi %30 azaltın ve aday deneyimini bugün iyileştirin.

Ücretsiz denemenizi başlatın

Kredi kartı gerekmez • 5 dakikada kuruluma hazır