IT-rekrytering är svårt och konkurrensen om personer med rätt kompetens är stenhård. Särskilt inom data och cybersäkerhet ser vi att kandidaterna ofta har flera erbjudanden på bordet samtidigt och att de rör sig snabbt mellan arbetsgivare.
Enligt LinkedIn Talent Solutions tar det i genomsnitt 44 dagar att tillsätta en tjänst och den siffran har ökat varje år hittills. Det är helt enkelt inte ett läge där man har råd att jobba på känsla. Datadriven IT-rekrytering handlar om att fatta bättre beslut, snabbare.
Vad betyder datadriven rekrytering egentligen?
Det handlar om att samla in och analysera data från hela rekryteringsprocessen för att förstå vad som faktiskt fungerar och vad som inte gör det. Varje steg, från första kandidatkontakt till anställning, går att mäta och förbättra.
Det viktigaste är mätbarheten. När du sätter siffror på din process kan du följa upp, jämföra mot branschstandard och fatta beslut baserade på fakta snarare än på en magkänsla.
Fyra anledningar att börja jobba datadrivet
- Felsökning och optimering. Med data kan du se exakt var i processen det skär sig och lägga mer energi på de kanaler som faktiskt ger resultat, istället för att sprida ut insatserna på måfå.
- Undvika magkänsla. Beslut som enbart bygger på intuition är riskfyllda och kan leda till felrekryteringar som kostar både tid och pengar. Med ett faktabaserat arbetssätt ökar du chansen att hitta rätt person och får en mer rättvis urvalsprocess på köpet.
- Prognoser. Du kan uppskatta hur lång tid en rekrytering kommer ta, planera budgeten och sätta realistiska förväntningar internt. Det hjälper dig också att undvika panikrekryteringar, som nästan alltid är dyra och ineffektiva.
- Rapportering och transparens. Data gör det lättare att visa vad rekryteringsarbetet faktiskt levererar, mot HR, ledning och andra beslutsfattare i organisationen.
Så här fungerar det i praktiken
Vi på ants följer löpande mätpunkter som svarsfrekvens, intressefrekvens, konverteringsgrader, tid till tillsättning och kandidatupplevelse. Om konverteringsgraden från kodtest till teknisk intervju plötsligt sjunker ställer vi oss frågan varför. Är testet för svårt? Kommer det för sent i processen? Svaret finns ofta i datan.
En viktig sak att tänka på är att jämförelsetalen behöver vara relevanta för rolltypen. Rekryteringstiden för en IT-tekniker är helt enkelt inte jämförbar med en senior backendutvecklare, så det gäller att benchmarka sig mot rätt referenspunkter.
Det handlar heller inte bara om att reagera på det som händer just nu. Historisk data är lika värdefull eftersom den visar trender över tid och hjälper dig att planera bättre inför framtiden.
AI förändrar spelplanen
En sak som är värd att hålla koll på är hur AI börjar användas som verktyg inom datadriven rekrytering. Det handlar om möjligheten att analysera större datamängder snabbare, hitta mönster och förutsäga utfall på ett sätt som tidigare krävde mycket mer manuellt arbete. AI ersätter inte det mänskliga omdömet men det kan göra det betydligt skarpare. För den som redan jobbar strukturerat med data är det ett naturligt nästa steg.
Data och erfarenhet tillsammans skapar träffsäkerhet
Data är ingen magisk lösning och det är viktigt att använda den som vägledning snarare än som en absolut sanning. Den fångar inte hela bilden av vad som händer i en rekrytering.
Det som verkligen gör skillnad är kombinationen. En erfaren rekryterare som förstår vad som driver en kandidat, hur ett team fungerar och vad som krävs för att någon ska trivas på lång sikt, kombinerat med konkret data om vad som faktiskt händer i processen. Det är där träffsäkerheten uppstår och det är det vi jobbar mot varje dag.
Vill du veta hur marknaden ser ut för just din roll?
Vi på Ants har jobbat med datadriven techrekrytering i över 15 år och delar gärna med oss av vad vi ser. Hör av dig så tar vi ett samtal.