#TruAmsterdam Data Driven Recruitment

TRUAmsterdam-the-battle

Vorige week was ik bij TruAmsterdam, het evenement dat elke zichzelf respecterende professional binnen de recruitmentbranche niet mag missen. Deze keer heb ik niet live kunnen bloggen, maar bericht graag over een track die ik heb bijgewoond: Data Driven Recruitment.

Stiekem ben ik een nerd. De titel data driven recruitment is dus iets wat ik niet mag missen. Dat Daphne van Lit-Kempers en Patrick Boonstra trackleaders zijn, maakt het natuurlijk alleen maar leuker en interessanter.

We beginnen dan ook met een interessante stelling: Every recruiter should be a nerd. Na een korte inventarisatie blijkt dat nagenoeg niemand gebruik maakt van het analyseren van de verkregen gegevens over het recruitmentproces. Laat staan dat er dan op gestuurd kan worden. Blijkbaar zijn er maar weinig nerds hier aanwezig. Een hele uitdaging voor de trackleaders. Voor heel recruitmentland eigenlijk. Want hoe wil je in vredesnaam sturing geven als je beslissingen niet gebaseerd zijn op harde cijfers uit de werkelijkheid? Of beter gezegd, hebben de recruiters enig idee waarop er gestuurd kan worden op basis van de gegevens (die ze soms niet eens hebben)?

Dat data waardevol kan zijn voor recruiters wordt uitgelegd aan de hand van de film Moneyball. In de film wordt een honkbalteam samengesteld op basis van de statistische analyse van gegevens van honkbalspelers. Het resultaat is een ogenschijnlijk onmogelijk team, dat echter wel succesvol is. Met andere woorden, als je enkel stuurt op basis van intuïtie of open deuren (post and pray), loop je het risico om kansen mis te lopen. Ik zeg niet dat elke recruiter een nerd moet zijn, maar hij/zij zou toch tenminste beschikking moeten hebben over gegevens die essentieel zijn voor de core-business van een recruitmentafdeling of -bureau.

Welke gegevens heeft een recruiter dan nodig? Ik verwacht dat de gemiddelde corporate recruiter zo een paar KPI’s uit de mouw kan schudden, aangezien ze toch het overgrote gedeelte van hun tijd kwijt zijn met het maken van rapportages om de business tevreden te houden. Hetzij door het gebrek aan corporate recuiters, hetzij door onwetendheid komt hier niet echt een antwoord op. Ja, aantal plaatsingen. Het feit dat dit als belangrijkste criterium wordt genoemd is op z’n minst opmerkelijk te noemen. Dat, terwijl er een shitload aan gegevens op z’n minst interessant kunnen zijn voor het beheersen van het recruitmentproces. De KPI’s die je stelt kun je verdelen over de recruiters, de gebruikte kanalen, de vacatures en kandidaten. Hoe je vervolgens hierop stuurt, laat ik aan jou over. Denk maar eens aan de volgende criteria (met voorbeeld tussen haakjes):

  • Cost per Hire (besteedde euro’s per kandidaat, vacature of recruiter)
  • Time to Hire (tijd om een vacature te vervullen)
  • Candidate source (herkomst van de kandidaat en het resultaat)
  • Conversion rate cv’s (aantal cv’s nodig voor een geplaatste kandidaat, aantal bezoekers van de site per geregistreerde kandidaat)
  • Conversion rate selection (hoeveel vallen er wanneer af in het selectieproces)
  • Oh ja, Number of Hires (geen idee)

Dat je dus een fatsoenlijk systeem nodig hebt om gegevens boven tafel te krijgen om bovenstaande te kunnen meten, is nogal een inkopper. Afgaande op de vele verwarde gezichten in de zaal, is dit knap lastig. Er zijn op dit moment dan ook maar weinig systemen (denk ATS) die dergelijke cijfers eenvoudig kunnen bijhouden en visueel kunnen presenteren. ATS staat in dit geval voor Applicant Tracking System, dus niet vrij vertaald recruitment informatiesysteem (enkel in de brede zin van het woord), want tot nu toe zijn enkel gegevens eruit te halen, geen informatie. Mocht iemand me het tegendeel willen bewijzen, ik sta open voor suggesties. Niet voor verkooppraat trouwens.

Staar je niet blind op deze gegevens, maar wees kritisch. Zijn de verzamelde gegevens bijvoorbeeld nog relevant? Gabry van Beek geeft aan dat het bewaren van gegevens en deze vervolgens gebruiken voor het nemen van beslissingen in deze snel veranderende branche vaak zinloos is. Neem bijvoorbeeld “Source of Hire”. Het kan zijn dat je twee jaar data hebt verzameld hierover. De conclusie kan zijn dat Monsterboard de beste plek is om je vacatures te plaatsen. Is dat een conclusie waar je blind op moet varen? Moet je er überhaupt op sturen? Aangezien er zoveel veranderd is, is dit niet handig. Een vacaturesite kan in twee jaar van waardevol naar waardeloos gedegradeerd zijn.

Al met al een opmerkelijke track. Daphne en Patrick doen me realiseren dat er veel interessants te meten en weten is, als het gaat over recruitment, maar dat we te vaak niet verder komen dan een bult aan gegevens die ons niets vertellen. Wie gaat deze uitdaging aan?

Laat een reactie achter op Laurens Tienkamp Reactie annuleren

46 Comments
  • Michiel van Beek
    says:

    @Patrick en Sandor,
    Het is vanuit welk perspectief je het bekijkt. Gezien de kennelijk beroerde staat van ons datamanagement in algemene zin, is een Molshoop ook eenzame hoogte….
    sorry kon het niet laten…is een grapje….
     
     

  • Patrick Boonstra
    says:

    Gelukkig zijn we het er weer over eens dat niet alles gewoon op gevoel moet en er toch wel wat gemeten moet worden (zonder door te slaan in details maar eerst de basics op orde); vraag blijft WAT je dan toch echt moet meten… 
    Wat dat betreft lijkt het dat Deloitte nog steeds op eenzame hoogte staat: processen en metrics goed ingericht en ook nog eens leuke content met een duidelijk doel. Zie http://linkhumans.com/case-study/deloitte-update voor een tipje wat ze dan ook daadwerkelijk meten (zie onderin bij stukje stats & results). 

  • Annemarie Stel
    says:

    Beslissingen worden al sinds mensenheugenis genomen op basis van gegevens. Van de vraag waar de meeste mammoeten zich bevinden en waar je dus het beste kunt gaan jagen tot de hoogte van beurskoersen en wanneer je moet ‘instappen’. Data zijn dus al erg lang ‘here to stay’ en ‘leuk’ lijkt me daarbij niet echt een issue. Ik verzet me ook niet tegen het gebruik van data, integendeel, maar tegen het doorgeschoten datadenken en de onderliggende aanname dat alles daardoor anders en vooral beter wordt.
    In de reacties bij dit artikel gaat het over ‘de juiste data’ of ‘een valide datamodel’. Dat wordt nergens echt concreet en dat is ook niet zo gek. Om de validiteit van theorieën of werkwijzen vast te stellen zijn gedegen studies en experimenten nodig. Die zijn er niet of nauwelijks, o.a. omdat AMC en recruitment geen academische disciplines zijn. Ik pleit daar al enige tijd wel met zoveel woorden voor: http://www.wervingsvisie.nl/wordpress/2012/06/waar-blijft-de-hoogleraar-employer-branding/. Juist omdat anders iedereen maar wat kan blijven – wat is de term hier op RM ook alweer? – roeptoeteren en het vak daardoor blijft steken in oppervlakkig gepraat met de schijn van diepgang en onderbouwing. Of – zo men wil – in vage noties.

    • Laurens Tienkamp
      says:

      Ik ben geen genie op het gebied van big data of KPI’s. Waar ik wel goed in ben is in het willen verbeteren van hetgeen ik mee bezig ben. Als recruiter wilde ik dus weten hoe lang het duurde voordat ik een vacature vervuld kreeg. Of waar ze vandaan kwamen. Ik ging er, heel naïef, vanuit in het schrijven van dit artikel dat recruiters zelf wel de toegevoegde waarde zouden zien. Op basis van de reacties heb ik het idee dat ik letterlijk moet voorkauwen wat te doen met dergelijke cijfers. Ik heb wel wat beters te doen. 
      Laten we voorop stellen dat we geen zaken gaan meten die er niet toe doen. Dat we niet meegaan met de hype van big data. Maar er zijn basale gegevens die je wilt weten om een goede recruiter te zijn. 
      Het is zo simpel: meet je KPI’s en stuur erop.
       

      • Annemarie Stel
        says:

        Het is precies wat je zegt: meet je KPI’s en stuur erop. Er zit nog wel een stap voor: stel ze eerst vast in relatie tot de organisatiedoelen, al was het alleen maar om het hanteerbaar te houden. Acht tot tien KPI’s lijkt me het maximum. Tijdsverloop is er inderdaad één; kosten eveneens. Maar ook de kennis die bepaalde doelgroepen van de organisatie hebben, het imago als werkgever of het percentage tevreden medewerkers kan van belang zijn. 
        En ga er maar vanuit dat je alles wél moet voorkauwen…! 😉

        • Laurens Tienkamp
          says:

          Ik ben het geheel met je eens. Dat voorkauwen wordt nog een issue. Voelt alsof je tien jaar terug in de tijd gaat.

  • Sandor
    says:

    @laurens: weer eens, laten we asjeblieft niet terug gaan naar “dark ages” van recruitment waarin aanrommelen op basis van vage noties de norm was. 

    • Annemarie Stel
      says:

      ik weet niet wat beter is: aanrommelen op basis van vage noties of jezelf een rad voor ogen draaien met cijfers en modellen waar de weerbarstige werkelijkheid nooit  in blijkt te passen. Ik ben geen pleitbezorger van het exclusieve gebruik van de onderbuik, maar heb vooralsnog een fors wantrouwen tegen de pretenties, eenzijdigheid en blikvernauwing die mee (dreigen te) komen in het kielzog van ‘Big Data’. 

      • Sandor
        says:

        Zoals met alle data dient er eerst nagedacht te worden over het (data)model dat er onder ligt en of dit valide is. Meeste datamodellen binnen recruitment zijn niet valide genoeg (kijk bijvoorbeeld naar de meeste arbeidsmarktonderzoeken), dat gedeelte herken ik. Waar ik wat moeite mee heb is de alles of niets benadering van het gebruik van data. Of je het nu leuk vindt of niet data is “here to stay” aan ons de uitdaging er goed mee om te gaan. Data en met name de daardoor toenemende transparantie van de arbeidsmarkt zal het arbeidsmarktcommunicatiegedeelte van ons vak drastisch veranderen. 

  • Laurens Tienkamp
    says:

    @Annemarie Je stelt het wel erg zwart-wit en gechargeerd.
    Allereerst is de complexiteit van economische modellen niet te vergelijken met de Jan-boeren-fluitjes-cijfers van recruitmentland.
    Ten tweede lijkt het wel alsof de keuze gemaakt moet worden tussen alles meten en interpreteren (inclusief dure taal) of geheel onwetend zijn en we enkel gezond verstand nodig hebben. Beide gevallen zijn natuurlijk onzinnig, al was het enkel omdat informatiesystemen sneller en effectiever met gegevens om kunnen gaan dan wij. Moet het wel de juiste data zijn ja. 
    Ten derde komen we wel steeds dichter in de buurt met het modelleren van de werkelijkheid en redden we er dagelijks levens mee, maar daar drink ik graag een grand crème met je op. 🙂
    Datagestuurd recruitment is niets meer dan het verkrijgen van inzicht in de prestaties van de activiteiten in het recruitmentproces. Dat kan een klein beetje zijn, dat kan heul erg veul zijn. Voorop staat dat je gegevens nodig hebt om je beslissingen voor iedereen begrijpbaar te maken. 

  • Annemarie Stel
    says:

    Om de een of andere reden leek het sommige deelnemers aan deze discussie interessant als er ook input zou komen van een treehugger. Nu ben ik geen treehugger pur sang, maar bezit van alle deelnemers hier waarschijnlijk wel het hoogste treehuggergehalte, dus vooruit. In mijn opinie bijt recruitment – of welke andere discipline dan ook – met Big Data meer af dan ze kan doorslikken. En bovendien meer dan ze ooit nodig heeft. Zoals hier valt te lezen: http://www.wervingsvisie.nl/wordpress/2012/11/geilen-op-analytics/ – vind ik zowel voorspellende data als datagestuurd recruitment heilloze wegen. Bij de bankencrisis hebben we gezien waar datagestuurd gedrag toe kan leiden: beslissingen die niemand meer begrijpt, niemand kan navertellen en vooral: die niemand kan verantwoorden. Het enige dat recruitment ter harte moet nemen, is zorgen dat ze haar toegevoegde waarde kan aantonen: in lage kosten, meer diversiteit, een sterker employer brand of wat er voor een organisatie ook maar belangrijk is. Dure taal, moeilijke woorden of praktijken die toevallig ‘hot’ zijn, heb je daarvoor niet nodig. Beetje gezond verstand is genoeg. En het besef dat een veelvormige, onvoorspelbare werkelijkheid nooit in een model zal passen.

  • Sandor
    says:

    @michiel: recruitment gaat slagen waar HR niet in is geslaagd namelijk wel businesspartner worden……het staat of valt met ambitie, helemaal eens met Laurens je moet wel de uitdaging aan gaan

  • Michiel van Beek
    says:

    Zo denk ik er zelf niet over en ik breng het een beetje over de top, maar het is wel een punt. Dat is namelijk al lang een discussie binnen HR land (voor het gemak zie ik Recruitment als onderdeel van HR). HR wilt graag gezien worden als Business Partner, maar in hoeverre kunnen ze dat, of krijgen ze de mogelijkheid? HR zit namelijk vaak niet binnen het MT. Dus inderdaad hoe serieus nemen ze zichzelf asl Business Partner, of hoe serieus worden ze genomen? 
    NB met dubbel ondergeschoven kindje bedoel ik dat Recruitment als onderdeel van HR niet bepaald het meest favoriete onderdeel is van HR (vanuit oogpunt HR adviseur/ manager). Wat mij betreft prima, want daarmee is recruitment bij uitstek geschikt om uit te besteden.
    NNB bovenstaande is een beetje of topic
     
     
     
     

  • Laurens Tienkamp
    says:

    Als recruiters en recruitmentmanagers zo blijven denken en werken, worden ze natuurlijk nooit serieus genomen. Ondergeschoven kindje zijn betekent niet dat je je ook zo moet gedragen.

  • Michiel van Beek
    says:

    Nog even terugkomend op je verbazing Patrick. Het klopt wat je zegt dat er vaak zonder al te veel nadenken het proces wordt afgehandeld en that’s it. Ik denk dat dat komt doordat er vaak geen goed beleid is geformuleerd met daaraan gekoppeld targets. Er is dan ook geen prikkel om verbeteringen toe te passen. De onderliggende oorzaak daarvan is dat HR in de strategie vaak een ondergeschoven kindje is en recruitment een ondergeschoven kindje van HR. Oftewel een dubbel ondergeschoven kindje dat ook nog vaak als vervelend wordt ervaren. Waarom zou je die moeten verbeteren? 
    (Ik vind recruitment uiteraard geen ondergeschoven kindje)
     
     

  • Michiel van Beek
    says:

    Deze discussie leeft. Tijdens het typen van mijn reactie al weer een paar reacties verder.
    Samengevat bedoel ik: nut versus inspanning moet kloppen.
    Ik ben ongetwijfeld nog niet op de hoogte van alle mogelijkheden (@Marc), maar dat komt ook doordat het nut mij niet duidelijk is of duidelijk wordt gemaakt. Deels komt ook doordat we een andere taal spreken…
     
     

    • Marc Drees
      says:

      De taal is hetzelfde, de informatie over (on)mogelijkheden, nut en onnut van data dient echter in begrijpelijke taal, vooral zonder marketing gereutel, worden duidelijk gemaakt. Data kan het leven van een recruiter een stuk eenvoudiger maken, mits met mate en in kleine stapjes toegepast. 

  • Patrick Boonstra
    says:

    @michiel: dank voor je reality check. Ik ben helemaal met je eens dat jij je vooral moet bezighouden met een kick ass kandidaat matchen met een top-job . Cijfers/data/rapportages is allemaal overhead en de toegang daar toe zou vanzelfsprekend moeten zijn (en je dus geen extra werk opleveren, maar juist besparen). 
    De verbazing van mij (en ik denk een paar anderen) ligt er in dat vele recruiters gewoon hun proces afwerken, zonder te (willen) weten of ze dat goed doen: het is een gemiste kans als je niet op zoek gaat naar verbeteringen of verantwoording van je handelen.  
     

  • Maarten Lermytte
    says:

    @Michiel, het uitgangspunt zou de persoon moeten zijn en niet het plaatsen van kandidaten. 😉
    Vergeet men nog te vaak, maar dit komt eerder door de online platformen die tot op heden op de markt zijn. Swat, andere discussie.
     

  • Michiel van Beek
    says:

    @Laurens (en @Patrick)
    Ik ben een ‘bureaurecruiter’ en mijn bijdrage was dat ik het inderdaad lekker makkelijk doe 🙂 en niet zo’n behoefte heb aan cijfertjes. Het ligt iets genuanceerder. Er is inderdaad weinig kennis bij collega’s en HRM afdelingen over cijfertjes. Deels doordat ze moeilijk boven water te krijgen zijn deels door gebrek aan interesse. 
    En dan nu de nuance. Ik heb wel interesse in cijfertjes, maar niet in het verzamelen van cijfertjes. ‘Één-druk-op-de-knop oplossingen’ lijkt mij fantastisch. Ik heb alleen geen behoefte om alles tot achter de punt komma uit te zoeken, want wat levert dat op? Het leidt af van onze core business, het plaatsen van kandidaten. Ik heb ook bij grote bedrijven gewerkt en op een gegeven moment was ik meer tijd kwijt aan rapporteren dan aan de business. Onzinnig werk, voornamelijk bedoeld om de controledrift van het management te voeren. Er wordt zoveel werk gestopt in nutteloze zaken, omdat er verder niks mee gedaan wordt. Dat is ook het gevaar  van BIG data, dat we daar heel druk mee aan de slag gaan, maar vergeten waarvoor we het gebruiken. Het is een middel geen doel. Meten om te meten, maar niet om te weten.
    Oh ja, Laurens, met WC eend cijfers bedoel ik niet de cijfers van Gaby van Beek. Ik zal hoe dan ook een naamgenoot niet durven bekritiseren want wie weet is er een familielink. Ik bedoelde dat in het algemeen. Er wordt zoveel met cijfers gesmeten, zeker in de online wereld, te mooi om waar te zijn (en/want oncontroleerbaar).
    Wat wij op dit moment meten is uit welke bron de kandidaat komt. We kennen de kosten van onze kanalen en ik weet per vacature het resultaat. Voor mij is dat voorlopig voldoende. Door de bron te weten heb ik in ieder geval inzicht in de kanalen die niet/ nauwelijks werken en dat is voor mij nuttig. De rest van de info (KPI’s) ach…als de vacature is ingevuld en ook nog binnen de tijd is iedereen blij.
    Voor mij is dit voldoende, maar ik ben niet jullie. 🙂 
       
      

  • Marc Drees
    says:

    Rakkertjes, analyse van data is slechts zo goed als de onderliggende data. Ik ben vooral benieuwd naar de kwaliteit (actualiteit, juistheid en volledigheid) van die onderliggende data. Indien ingevoerd door recruiters maak ik me hierover nauwelijks enige illusie. Indien ingevoerd door kandidaten is de illusie iets kleiner. Indien automatisch gevangen door het proces; wat is de kwaliteit van het proces?
     
    Als de track op Tru me iets heeft geleerd is dat de aanwezige recruiters of niets durfden te zeggen of geen enkel idee hebben wat toepassingsmogelijkheden van data binnen recruitment zijn. En eerlijk gezegd ga ik voor de laatste optie, gezien de enkele opmerkingen die wel werden geuit. Het was tenslotte ronduit bedroevend.
     
    Voor de enkeling die wel treehugging met analyse kan verenigen liggen er dankzij deze combinatie van ignorantie en indolentie fantastische mogelijkheden. Moet alleen de economie nog even aantrekken…
     
     

  • Laurens Tienkamp
    says:

    @Patrick @Jelle
    Zoals Michiel zegt in de eerste reactie: “Naast dat ik het niet bijzonder interessant werk vindt, heb ik die informatie niet nodig om de vacatures te vervullen.”
    Dat is dus precies waar ik me zo over verbaas. Ja er zijn tools genoeg, nee men is niet gewend om met KPI’s te werken, maar bovenal ziet de recruiter (in ieder geval een groot gedeelte bij TruAmsterdam en Michiel) het nut er niet van in.
    Ik noem een aantal KPI’s en ging er vanuit (dom dom dom) dat recruiters wel zouden weten waarom het goed is om die criteria inzichtelijk te hebben.
    Degenen die het nut er wel van inzien, zijn gelieerd aan de tools die je de cijfers kunnen geven.
    Je wil toch weten of je het beter of slechter doet dan anders? Of het beter kan? Sneller? Goedkoper? *confuus*

  • Jelle den Dunnen
    says:

    Patrick, dat ben ik helemaal met je eens. Je kan niet opeens van nooit meten naar indept BI gaan.
    In Bullhorn CRM/ATS hebben we al een aantal one-click rapporten mbt activiteit, ratio’s, sourcing, waar komt je hire vandaan etc, naast rapporten ook dashboards die vrij makkelijk te gebruiken zijn. Voor zowel de CRM als de ATS zijde van het systeem. Zonder dat je deze hoeft te exporteren naar excel flat file of een externe tool.
    Voor de echte data addicts of mensen die echt naar data driven recruitment willen gaan om te werken met high quality data hebben we daar dus weer een echte BI tool die wij verkopen. 
    Dus die overgang van beginnen met meten en later over te gaan naar data driven recruitment is ook zeker mogelijk.
    Een interessante discussie want je zou verwachten dat er meer met data gewerkt wordt binnen recruitment.

  • Patrick Boonstra
    says:

    @Laurens: dank voor je inzichten. 
    Voor mijn gevoel ontspint er hier in de comments (eigenlijk ook zoals tijdens de track gebeurde) een beetje een surreële discussie: een aantal gepassioneerde adviezen wat je kunt of zou moeten meten, die hier al snel in de oplossingen/tooling schiet, terwijl we nog niet eens weten wat de basis metrics zijn die we willen meten of waarop we willen sturen. Je kunt niet ineens van Niks meten, naar een compleet dashboard met 300 metrics overstappen. 
    Ook in de discussie hierboven mis ik de recruiter of recruitment manager… (naast Rob). 
    Ik ben blij dat de discussie in ieder geval gevoerd wordt; maar de afstand tussen ‘de recruiter’ en ‘de Nerd/Business Intelligence’ is nog wel heel groot; aan ons om die te overbruggen. Zou het mogelijk zijn om een metrics ‘groeimodel’ aan te bieden; met basic metrics en steeds gedetailleerdere metrics, zodat er wat meer samenhang in komt? 
     

  • Sandor
    says:

    @laurens: clickview (of elke andere BI tool) trekt de data ook uit je ATS maar je kan het ook gebruiken voor andere bronnen (Google analytics, surveys, SAP etc.). In het kader van big data zal elke recruitmentafdeling binnen nu en vijf jaar een BI tool hebben. Wij denken aan het ontwikkelen van een plug & play versie, als er hier belangstellenden zijn om mee te doen stuur me even een mailtje.

  • Laurens Tienkamp
    says:

    Ja precies. Dan mag clickview interessant klinken, maar allereerst wil je dit direct gekoppeld hebben aan je ATS (denk aan rapportages over kandidaten, vacatures en opdrachtgevers). Ten tweede wil je verder gaan dan deze “big data” alleen (blijft behoorlijk small). Over sourcing heb ik het bijvoorbeeld nog niet eens gehad. Of nog mooier: data mining, social profiling. Zeg maar dag tegen je ATS 😉

    • Rob van Elburg
      says:

      … Nou.. dag tegen je ATS….
      Zo is Taleo van Oracle. Die zijn dan weer aardig aan het puzzelen met ene LinkedIn. http://www.oracle.com/us/media1/taleo-linkedin-integration-1666312.pdf
      Daar is een brok data uit te destilleren waar je u tegen mag zeggen. Tel hier bij op dat Oracle in maatwerk alles kan maken.
      Nu alleen de vraag nog. Wie gaat die geven? De Recruiter? De Business? De sollicitant? Of misschien wel helemaal niemand? En hoe gaat dit georganiseerd worden? wie creeeert hier budget, formatieplaats etc.
      Denk dat dat vraagstuk nog veel interessanter is. De tools kunnen het allemaal wel.

      • Laurens Tienkamp
        says:

        In potentie kan het natuurlijk allemaal wel. Tijdens de track werd ook pijnlijk duidelijk dat “men” wel gegevens heeft, maar geen idee heeft hoe ermee om te gaan. Zo worden gegevens natuurlijk nooit informatie.
        Dag tegen je ATS is natuurlijk gechargeerd. Afgaande op de wijze waarop er tot op heden weinig tot niets met data gedaan wordt, is er dus ook geen sprake van data driven recruitment. Zoals Michel in de eerste reactie op dit artikel al zegt, alles gaat prima zo. Lekker intuïtief en makkelijk.
        Maar je kunt mij niet wijsmaken dat je hier tevreden mee wilt zijn, helemaal als corporate recruiter/afdeling niet. Misschien gaat het nu inderdaad wel te makkelijk om waarde te hechten aan dergelijke informatie. Als het aan mij ligt, werk je echter consequent aan betere indicaties om op te sturen, sneller te recruiten en goedkoper je kandidaten te plaatsen.
         

  • Sandor
    says:

    Als je goed wil meten heb je meer data dan alleen uit je ATS nodig, wij adviseren een business intelligencetool te gebruiken à la bijvoorbeeld clickview. De gemiddelde ATS is een redelijk drama als het op rapportages aankomt.

  • Sandor
    says:

    Over een maand verschijnt mijn boek “het recruitment klantwaarden model” eerste managementboek voor de recruitmentpraktijk met daarin de zes KPI’s die elke recruiter zou moeten meten en tevens een doorvertaling naar euro impact van de recruitmentpraktijk. Je krijgt een exemplaar van me….

    • Laurens Tienkamp
      says:

      Houd ik je aan Sandor! Heb je ook een idee over hoe die KPI’s te meten zijn via een ATS? Denk aan één druk op de knop rapportages? 😉

      • Maarten lermytte
        says:

        Daar willen wij naar toe met het platform dat we in ontwikkeling hebben. Data is maar nuttig als je met 1 druk op de knop de gewenste resultaten voor je neus krijgt waar je direct conclusies uit kan opmaken.

    • Maarten lermytte
      says:

      Een exemplaar richting België sturen is ook van harte welkom. Wij zijn een online platform aan het het ontwikkelen rond alle aangehaalde thema’s in deze post en reacties op deze post.

  • Jelle den Dunnen
    says:

    Het was inderdaad een hele leuke track, maar ik was net als jij verbaasd over hoe weinig recruiters hun data daadwerkelijk meten. Time is money en vrijwel iedere recruitment organisatie begint over time management.
    Waarom zou je dan niet willen weten waar je je tijd naartoe gaat? En levert dat het wel op? En voor de rest alle KPI’s waar Laurens het over heeft.
    Als je de juiste informatie er niet uit kan halen, vraag ik me af of je de juiste tool hebt. Je vroeg om niet te reageren met verkooppraat, maar bij ons kan dat gewoon hoor, Laurens! 🙂

  • Michiel van Beek
    says:

    Een recruiter is per definitie geen nerd, want een nerd heeft een heel ander persoonlijkheidsprofiel dan een recruiter, met andere interesses. Een recruiter is    geïnteresseerd in mensen en daarmee minder in cijfertjes. Dat maakt hem/haar een goede matchmaker en een goede recruiter. Uiteindelijk is dat wat een recruiter moet doen: de juiste persoon op de juiste plek zetten.  
    Je geeft zelf ook aan dat niet iedere recruiter een nerd moet worden, maar dat ze wat met data moeten doen. Eens, maar de grote lijnen zijn dan voldoende. Zoals je zelf (of Gabry van Beek) aangeeft, recruitmentland verandert snel en WC-eend cijfers moet je al helemaal met een korreltje zout nemen.
    Op dit moment zou ik een dagtaak hebben om cijfertjes boven water te krijgen, want dat is inderdaad niet eenvoudig. Naast dat ik het niet bijzonder interessant werk vindt, heb ik die informatie niet nodig om de vacatures te vervullen. Dat is namelijk niet zo moeilijk in deze markt.
     
     
     

    • Laurens Tienkamp
      says:

      Dat een recruiter per definitie geen nerd is betwijfel ik. Dat een recruiter of recruitmentafdeling iemand in dienst moet hebben om de cijfers boven tafel te krijgen en te interpreteren is wel duidelijk. 
      Gabry heeft gen WC-eend cijfers, maar heeft iemand van een andere afdeling hiervoor in dienst om hun rapportages te maken. En inderdaad, dat is geen recruiter 🙂