{"id":7669,"date":"2023-03-13T14:00:00","date_gmt":"2023-03-13T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/easy.jobs\/?p=7669"},"modified":"2026-01-06T12:17:11","modified_gmt":"2026-01-06T12:17:11","slug":"how-to-use-data-and-analytics-in-recruitment","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/easy.jobs\/id\/blog\/how-to-use-data-and-analytics-in-recruitment\/","title":{"rendered":"Cara Menggunakan Data dan Analitik dalam Rekrutmen di Tahun 2026"},"content":{"rendered":"

Kami akan memberi Anda tip yang tidak terlalu rahasia yang dapat meningkatkan pengalaman perekrutan Anda tidak seperti sebelumnya. Anda benar-benar kehilangan tambang emas informasi berguna<\/strong> jika tim Anda adalah salah satu dari banyak di luar sana yang tidak menggunakan data dan analitik dalam perekrutan<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Data dan analitik dalam perekrutan memerlukan mengumpulkan dan menganalisis informasi yang relevan<\/strong> diambil dari peristiwa dan sumber dunia nyata. Prosedur ini membantu kita ramalan<\/strong> cara yang lebih efektif untuk menemukan, mengevaluasi, dan memilih individu dalam proses perekrutan. Sebagai konsekuensinya, kami dapat mempekerjakan mereka lebih cepat dan berhasil, mendorong hasil terbaik. <\/p>\n\n\n\n

Peran Data Dan Analitik Dalam Prosedur Rekrutmen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Analisis data dapat digunakan oleh perekrut untuk menilai potensi karyawan baru<\/strong>. Misalnya, dengan mengidentifikasi keterampilan keras dan lunak<\/strong><\/a> dari orang-orang berprestasi terbaik perusahaan, kami dapat menetapkan persyaratan dan harapan yang diperlukan untuk pekerja baru.<\/p>\n\n\n\n

Departemen SDM yang paling sukses adalah mereka yang bisa memanfaatkan big data dan analitik<\/strong> dalam proses perekrutan. Kita hidup di era perekrutan sosial, dan mengidentifikasi karyawan terbaik dengan berfokus hanya pada teknik perekrutan konvensional mungkin serupa dengan mencari semanggi empat daun yang ilusif mengingat volume data dan profil kandidat yang harus dilalui.<\/p>\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Analisis Rekrutmen: Apa Artinya & Bagaimana Cara Kerjanya?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Organisasi dapat mempekerjakan lebih cepat dengan mengadopsi analitik perekrutan<\/strong>, yang menggabungkan data dengan analisis prediktif. Ini dapat membantu Anda merampingkan proses pengambilan keputusan selama perekrutan berdasarkan data sebelumnya yang berhasil untuk perusahaan Anda. <\/p>\n\n\n\n

Anda dapat mengidentifikasi sumber teratas kandidat berkualitas, menentukan sumber berkinerja terbaik, mempersempit Anda kumpulan calon potensial<\/strong> berdasarkan keterampilan yang bekerja dengan baik, dan banyak lagi. Ini tidak hanya akan membantu Anda menyewa lebih baik tetapi juga membantu mengurangi biaya Anda per menyewa. <\/p>\n\n\n\n

Jalan untuk menerapkan perekrutan berbasis data di perusahaan Anda adalah melalui analitik perekrutan, dan oleh merangkul perekrutan berbasis data<\/strong>, Anda dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses rekrutmen Anda. Untuk memastikan bahwa Anda melakukannya secara efektif, mari kita mulai dan memeriksa praktik terbaik.<\/p>\n\n\n\n

Praktik Terbaik Untuk Menggunakan Data Dan Analitik Dalam Rekrutmen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mari kita bahas bagaimana menerapkan data dan analitik dalam bisnis Anda sendiri sekarang setelah Anda mengetahui apa yang mungkin dilakukan dengan mereka dan keuntungan yang mungkin mereka tawarkan.<\/p>\n\n\n\n

\u2699\ufe0f Pilih Alat Analisis yang Kuat untuk Rekrutmen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Ada sejumlah besar sistem SDM dan solusi analitik data<\/strong> tersedia di pasar. Yang benar adalah bahwa tidak ada satu solusi yang akan bekerja untuk semua orang, jadi Anda harus melakukan riset untuk mengetahui mana yang tepat untuk Anda dan perusahaan Anda.<\/p>\n\n\n\n

Tumpukan teknologi analitik prediktif paling baik jika diintegrasikan ATS<\/strong><\/a> <\/strong>(Sistem Pelacakan Pelamar)<\/strong> atau HRIS (Sistem Informasi Sumber Daya Manusia)<\/strong> sistem. atau lokasi tempat Anda mengumpulkan dan menyimpan data kandidat. Memilih ATS dengan analitik prediktif<\/strong> fitur cukup praktis untuk memiliki semua input dan output data di satu lokasi.<\/p>\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\ud83c\udfaf Kembangkan Matriks Rekrutmen Pin Point<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Alat analisis akan mengumpulkan data sebanyak atau sesedikit yang Anda perintahkan, seperti yang telah disebutkan. Tetapi mengetahui apa yang Anda coba tingkatkan membantu Anda persempit perhatian Anda pada KPI<\/strong> yang benar-benar penting.<\/p>\n\n\n\n

Membuat merekrut matriks adalah tempat yang sangat baik untuk memulai<\/strong> dengan ini. Ini adalah spreadsheet langsung<\/strong> yang mencantumkan area teratas Anda untuk pengembangan bersama dengan metrik utama yang berkaitan dengan masing-masing. Kemudian, Anda dapat menunjuk KPI dengan prioritas tinggi, sedang, dan rendah<\/strong> dengan menimbang signifikansi indikator tertentu relatif terhadap yang lain. Matriks rekrutmen adalah alat yang fantastis untuk memvisualisasikan prioritas tim Anda<\/strong> dalam perekrutan sehingga Anda dapat mengunggah faktor spesifik Anda sendiri.<\/p>\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\ud83e\uddee Selalu Pantau Tingkat Keberhasilan<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Jika Anda tidak mengubah siapa dan bagaimana Anda merekrut, mengetahui dan melaporkan KPI tidak ada artinya. Ini juga tidak berarti jika Anda menetapkannya sekali dan tidak pernah bereksperimen, memodifikasi praktik perekrutan Anda, atau mengubah metrik pelaporan Anda.<\/p>\n\n\n\n

A permainan transformasi dan kemajuan bertahap<\/strong> adalah analitik prediktif dalam perekrutan pada dasarnya. Berdasarkan fakta yang ada dan hasil aktivitas Anda, itu membuat prediksi tentang masa depan. Anda harus mengikuti Anda saran platform<\/strong> secara teratur, buat sendiri modifikasi dan mengevaluasi hasilnya<\/strong>, dan pastikan kumpulan data Anda mewakili dunia luar jika Anda ingin mendapatkan hasil maksimal dari platform ini.<\/p>\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\ud83d\udc68\u200d\ud83d\udcbb Kumpulkan & Manfaatkan Data yang Relevan<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Cara paling sederhana untuk menjelaskannya adalah seperti yang dikatakan ahli statistik terkenal Edward Tufte: \u201cJika statistiknya membosankan, nomor Anda tidak valid<\/em><\/strong>.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Mengetahui yang mana mengumpulkan data dan cara menggunakannya<\/strong> adalah bagian penting dalam menggunakan analitik perekrutan untuk memandu strategi perekrutan Anda. Misalnya, Anda harus mengumpulkan data tentang candalkan kualitas<\/strong> serta informasi dari berbagai sumber setiap hari. Karena jika Anda perlu menilai kualitas kandidat dari sumber untuk mengidentifikasi dari mana kandidat teratas Anda berasal.<\/p>\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\ud83d\udca1 Dorong Kolektif Anda Ke Perspektif<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Data dengan sendirinya tidak dapat memberikan informasi apa pun. Angka memiliki kisah penting untuk diceritakan, seperti yang dikatakan pakar visualisasi data Stephen Few dengan fasih: \u201cAngka memiliki cerita penting untuk diceritakan. Mereka mengandalkan Anda untuk memberi mereka suara yang jelas dan meyakinkan.\u201d<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Anda harus memasukkan metrik perekrutan ke dalam konteks jika ingin menggunakannya dengan bijak. Melacak kemajuan Anda dari waktu ke waktu<\/strong> adalah salah satu pendekatan untuk melakukan ini. Anda dapat memantau di mana Anda berada dalam kaitannya dengan tujuan Anda dan membandingkan kinerja Anda dengan standar industri dengan melacak kemajuan Anda dari bulan ke bulan (Mama)<\/strong> dan tahun demi tahun (YoY)<\/strong>.<\/p>\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Anda dapat secara efektif menerapkan peningkatan yang meningkatkan proses perekrutan Anda sekarang dan di masa mendatang menganalisis dan memantau kemajuan secara berkala<\/strong>. Perubahan membutuhkan waktu untuk terwujud. Bayangkan itu seperti maraton, bukan sprint. <\/p>\n\n\n\n

Baca Bonus: Apa Itu Perekrutan Lateral & Langkah-langkah Perekrutan Lateral?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tahukah Anda, menurut 63% perekrut<\/strong><\/a>, kendala utama untuk mempekerjakan karyawan baru adalah kekurangan bakat yang sebenarnya? Untuk mempekerjakan spesialis atau profesional<\/strong> yang sudah berhasil dalam pekerjaannya, perekrutan lateral<\/strong><\/a> telah menjadi populer. <\/p>\n\n\n\n

Selain itu, Anda dapat mempelajari semua yang perlu Anda ketahui tentang perekrutan lateral jika Anda ingin merekrut kandidat untuk pekerjaan eksekutif atau ahli dengan membaca blog ini sepenuhnya.<\/p>\n\n\n

\n
\"Data<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Jika Anda merasa blog ini berguna untuk segera memulai perekrutan, berlangganan blog kami<\/strong><\/a> untuk membaca lebih banyak blog seperti ini. Bergabunglah dengan komunitas kami<\/strong><\/a> untuk membagikan pemikiran atau komentar Anda yang berharga di bawah ini.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Data dan analitik dalam rekrutmen adalah rute menuju perekrutan berbasis data untuk membuat proses rekrutmen Anda lebih efektif dan efisien.<\/p>","protected":false},"author":24,"featured_media":7670,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_eb_attr":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[33,21],"tags":[707,708,705,706,703,704,22,177,227,709],"class_list":["post-7669","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-guide","category-easy-jobs","tag-analytics-in-recruitment","tag-data-analysis-in-recrtuitment","tag-data-analytics","tag-data-analytics-in-recruitment","tag-data-and-analytics","tag-data-and-analytics-in-recruitment","tag-easy-jobs","tag-recruitment-analytics","tag-remote-recruitment","tag-role-of-data-and-analytics"],"nelio_content":{"autoShareEndMode":"never","automationSources":{"useCustomSentences":false,"customSentences":[]},"efiAlt":"","efiUrl":"","followers":[24,23],"highlights":[],"isAutoShareEnabled":false,"networkImageIds":[],"permalinkQueryArgs":[],"series":[],"suggestedReferences":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7669","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7669"}],"version-history":[{"count":18,"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7669\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15814,"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7669\/revisions\/15814"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7670"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7669"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7669"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/easy.jobs\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7669"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}