5 sätt att använda dataanalys för att förbättra IT-rekrytering

Enligt de senaste rapporterna från bland annat TechSverige och Regeringens STEM-strategi kommer det fortsatt att vara en brist på kompetens och hög konkurrens inom IT-rekrytering. Behovet av tech-specialister ökar ständigt, och samtidigt är många rekryteringsprocesser ineffektiva. Trots teknologins framfart baseras fortfarande många rekryteringsbeslut på känsla snarare än fakta. Men de företag som på riktigt integrerar dataanalys i IT-rekrytering skapar en mer träffsäker, snabb och kostnadseffektiv process.

I denna artikel fördjupar vi oss i fem konkreta sätt som företag kan använda data och dataanalys för att förbättra sin IT-rekrytering. Detta handlar inte bara om att mäta nyckeltal – utan att omvandla data till handling.

1. Prediktiv analys – förutse vilken kandidat som troligtvis accepterar jobbet

Ett av de största problemen i IT-rekrytering är att kandidater tackar nej sent i processen. Företag investerar veckor i att attrahera och intervjua en kandidat, bara för att få ett avböjande när erbjudandet ges. Men vad om du redan i ett tidigt skede kunde veta vilka kandidater som mest sannolikt accepterar en tjänst?

Med prediktiv analys går det att använda historisk data för att identifiera mönster hos kandidater som faktiskt accepterar en tjänst. Genom att analysera faktorer som kandidaternas nuvarande anställningstid, tidigare jobbyten och interaktion med rekryteringsprocessen, kan AI-verktyg ge en indikation på sannolikheten att en kandidat går hela vägen. Detta gör att rekryterare kan prioritera de mest relevanta kontakterna, spara tid och öka konverteringsgraden.

2. Realtidsdata för att anpassa rekryteringsstrategin i stunden

Traditionell rekrytering är ofta en långsam process där strategier justeras baserat på årsrapporter eller kvartalsanalyser. Men med realtidsdata kan rekryteringsteam agera direkt på marknadens förändringar.

Om en rekryteringsannons exempelvis genererar en hög visningsfrekvens men få ansökningar, kan data i realtid ge insikter om vad som behöver ändras. Är det jobbtiteln som inte attraherar rätt målgrupp? Är ansökningsprocessen för krånglig? Behöver annonsen justeras utifrån kandidaternas beteende? Genom att kontinuerligt följa rekryteringsdatan kan företag snabbt anpassa sina strategier för att få bättre resultat – istället för att analysera vad som gick fel i efterhand.

3. Identifiera flaskhalsar och eliminera onödiga steg

En av de största anledningarna till att IT-rekrytering misslyckas är att processerna är för långsamma och ineffektiva. Genom att analysera data från tidigare rekryteringar går det att identifiera var kandidater fastnar eller hoppar av.

Om data visar att många kandidater slutar svara efter den första intervjun, kan det vara en signal på att processen är för utdragen eller att förväntningarna inte är tydliga. Om färre kandidater än väntat går vidare till anställning, kan det tyda på att rekryterare sållar för hårt i det första urvalet. Att mäta tid per steg i rekryteringsprocessen kan ge värdefulla insikter om vilka moment som behöver effektiviseras.

Företag som har korta och smidiga processer är mer attraktiva för IT-specialister och med rätt data kan varje rekrytering optimeras i realtid.

4. Minska bias och förbättra mångfalden med objektiv data

Trots att många företag strävar efter en mer inkluderande rekrytering är omedveten bias fortfarande en stor utmaning inom IT-rekrytering. Men data kan hjälpa till att minska dess påverkan.

Genom att analysera rekryteringsdatan kan företag identifiera om vissa grupper systematiskt sorteras bort. Ser vi att kvinnor oftare får avslag vid screening än män, trots likvärdiga kvalifikationer? Får internationella kandidater färre intervjuer trots att de uppfyller kompetenskraven?

En lösning kan vara att använda anonymiserade rekryteringsprocesser där namn, kön och ålder döljs vid första urvalet. Data kan även användas för att säkerställa att rekryterare intervjuar en bredare kandidatpool, snarare än att enbart prioritera kandidater från samma nätverk.

Mångfald är inte bara en fråga om rättvisa – företag med mer diversifierade team har visat sig vara mer innovativa och ekonomiskt framgångsrika. Att använda data för att motverka bias är därför en strategisk investering.

5. Automatisering av sourcing – hitta de bästa kandidaterna snabbare

Sourcing är ofta en av de mest tidskrävande delarna av IT-rekrytering. Rekryterare letar manuellt efter kandidater på LinkedIn, Slack-kanaler och andra nätverk. Men vad händer om AI och automatisering kan ta över det arbetet?

Med rätt data kan företag skapa automatiserade sourcingstrategier där AI kontinuerligt scannar nätverk och kandidatdatabaser för att hitta matchningar. Om en rekryteringsplattform exempelvis ser att en kandidat nyligen har uppdaterat sin profil eller interagerat med en rekryteringsannons, kan den automatiskt flagga kandidaten som potentiellt intresserad.

Detta sparar rekryteringsteamet timmar av manuellt arbete och säkerställer att de alltid har en pipeline av relevanta kandidater.

Data ger IT-rekrytering en konkurrensfördel

Att använda data och dataanalys för IT-rekrytering handlar inte bara om att samla in siffror – det handlar om att skapa smartare processer, förbättra kandidatupplevelsen och öka träffsäkerheten i anställningarna.

Företag som implementerar prediktiv analys, realtidsdata, processoptimering, mångfaldsanalyser och automatiserad sourcing har en enorm fördel i den ständigt växande konkurrensen om IT-talanger.

Är din rekrytering redo att bli mer datadriven? Hör av dig till oss på Ants Tech Recruiters så hjälper vi dig att ta nästa steg!