Data nemen nooit volledig de rekrutering over

Data nemen nooit volledig de rekrutering over

Data nemen nooit volledig de rekrutering over

Hoe koppel je de juiste persoon aan zijn ideale functie? Dat gebeurt vooral door recruiters, experts, intercedenten. Maar zou het niet met behulp van data kunnen? Jellow in Groningen experimenteert ermee.

Het uitzicht is adembenemend vanaf het dak van startup-walhalla The Big Building in Groningen. De hoogte ook. Daar in de diepte lopen, fietsen en rijden mensen. Van hun werk, naar hun werk. Allemaal hebben ze hun baan gekregen dankzij mensen die vonden dat zij goed bij de functie passen. Maar wat als we een sloot data inzetten om die koppelingen te maken. Zou dat niet net zo goed werken? Of zelfs beter?
Hierover denkt Big Building-bewoner Jellow, dat via een uitgebreid platform freelancers aan opdrachtgevers koppelt, al een tijd na. Net als velen in de wereld van uitzenden, detacheren, en rekruteren.

Puzzels en quizzen

Het ei van Columbus is nog niet gevonden. Maar we komen wel steeds dichterbij. „Toch vraag ik me af”, zegt Lars Evers, mede-eigenaar van Jellow, „of het ooit helemaal gaat lukken zonder tussenkomst van mensen.” Er zijn partijen die dat proberen en er al een heel eind mee zijn. Harver bijvoorbeeld boekt vooral in de callcenterbranche resultaat. Het Amsterdamse bedrijf bouwde een systeem dat kandidaten kan testen op hun geschiktheid voor de vacature. Door middel van puzzels en quizzen, en door middel van een virtuele, realistische rondleiding door hun toekomstige werkplek.

De scores die de kandidaten halen, worden aan hun profiel toegevoegd, en zo kan gericht gerekruteerd worden. In Rotterdam werkt Vonq er op een andere manier aan. Het maakt marketingcampagnes die op basis van data beter in staat zijn de geschikte kandidaten voor vacatures te bereiken. Het bedrijf weet bijvoorbeeld op welke kanalen it’ers vooral kijken, of waar je moet zijn voor docenten. Young Capital is er ook mee bezig. De Talent Scan stelt het bedrijf in staat te selecteren op persoonlijkheidskenmerken. En zo bestaan er meer pogingen om data gedreven betere matches te maken.

‘Zachte kant’

„Dat is een prachtige ontwikkeling, die goed werkt in specifieke branches. Maar als je breder gaat, krijg je een probleem. Het is onmogelijk om elke functie op deze manier te vullen. Gewoon omdat er zo veel verschillende eisen zijn, zo veel verschillende werkplekken, zo veel eigenschappen die je vindbaar moet maken.” De uitdaging zit in de ‘zachte kant’. Om data het werk van koppelen van vraag en aanbod te laten doen, zijn enerzijds profielen van kandidaten en anderzijds door de werkgever gevraagde eigenschappen nodig. De profielen
die je wilt zijn zo uitgebreid dat elke zoekterm van een werkgever de juiste resultaten oplevert.

„Op basis van opleiding, werkervaring, adres en dat soort harde gegevens is dat makkelijk. Dat gebeurt overal. Maar je wilt ook kunnen selecteren op karaktereigenschappen, op hobby’s misschien wel, blik op het leven. Die zachte componenten laten zich maar lastig labelen. Ook al omdat je snel in het grensgebied van de privacy komt.”

Het uitbreiden van de profielen met die zachte eigenschappen is dus de crux. Jellow doet dat door middel van persoonlijkheidstests. „We zijn nu druk met de vraag: wanneer worden de persoonlijkheidskenmerken die daaruit komen relevant voor de opdrachtgever. Waar zoekt die op?” Data zat, maar welke zijn belangrijk?

Drijfveren

Voor voetbalbond KNVB en sportkoepel NOC-NSF bracht Jellow die experimenten in de praktijk. Kleine persoonlijkheidstests werden aan het profiel toegevoegd. Over persoonlijke drijfveren onder meer. „Een psychologische test waar ook een rapportje uitrolde. Dat lijkt zeker te helpen. De vraag die we nu onderbouwd moeten beantwoorden, is: merkt de opdrachtgever dat ie betere resultaten krijgt dankzij onze methode. We moeten het nog wel even keihard aantonen.”

De ontwikkelingen staan niet stil. Elke rekruteerder wil ‘meer met data’. Jellow ook. Om een snellere match te kunnen maken. Om te voorkomen dat bakken met sollicitatiebrieven moeten worden doorgeworsteld, om ervoor te zorgen dat met één druk op de knop de vijf ideale kandidaten bovendrijven. Lars Evers vraagt zich af of het ooit zo ver komt. „Het gaat snel en we raken steeds verder, maar er is een aantal dingen dat data niet kan. Zoals aanvoelen of een kandidaat bij de werksfeer in een bedrijf past. Zoals ik er nu tegenaan kijk, blijft daar uiteindelijk een menselijke factor van belang.”

Gericht schieten

Jellow zet de experimenten gewoon voort, omdat deze techniek misschien niet de totale rekrutering overneemt, maar het proces wel een heel stuk kan vereenvoudigen. „Je kunt ermee een eerste schifting maken. Ik zeg altijd: je moet niet met hagel op potentieel nieuw personeel schieten, maar gericht. Als je weet waar je moet zoeken en welke zoektermen van belang zijn, dan kom je een heel eind. En dat is precies waar we aan werken.”

Foto Pepijn van den Broeke


Dit artikel verscheen op donderdag 12 oktober 2017 in ons magazine NoordZ. Magazine nabestellen?

Jean Paul-Taffijn (Journalist)

Jean Paul-Taffijn (Journalist)

Geplaatst op: 6 november 2017

[GA TERUG]

Geef uw reactie:

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *