¿Cuáles son las métricas principales de los 7 KPI de un negocio de software de reclutamiento con IA?

Como propietarios y artesanos de pequeñas empresas, comprender las métricas de rendimiento de su software de reclutamiento con IA es crucial para optimizar sus estrategias de adquisición de talentos. En el mundo acelerado de los mercados artesanales, los indicadores de rendimiento clave correctos (KPI) pueden marcar la diferencia en la identificación de los mejores talentos, mejorar las tasas de retención y lograr el crecimiento empresarial. En esta publicación de blog, exploraremos 7 KPI específicos de la industria que son esenciales para maximizar el potencial de su software de reclutamiento con IA. Desde identificar los canales de abastecimiento más efectivos hasta medir la calidad del candidato, proporcionaremos información valiosa para ayudarlo a mantenerse a la vanguardia en el panorama competitivo del mercado. Prepárese para desbloquear el potencial de su proceso de reclutamiento y llevar su negocio al siguiente nivel.

Reducción del tiempo de detección de candidatos

Definición

La reducción del tiempo de detección de candidatos KPI mide la eficiencia del proceso de reclutamiento para identificar y preseleccionar candidatos calificados de manera oportuna. Esta relación es fundamental para medir, ya que afecta directamente la velocidad general y la efectividad de la contratación, asegurando que los mejores candidatos no se pierdan para los competidores debido a los retrasos en el proceso de detección. Al reducir el tiempo que lleva para evaluar a los candidatos, las empresas pueden mejorar su capacidad para atraer y retener al máximo talento, impactando en última instancia el éxito y el crecimiento de la organización.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la reducción del tiempo de detección de candidatos KPI es (tiempo total dedicado a la detección de los candidatos: tiempo esperado para la detección) / Tiempo total dedicado a la detección de candidatos. El tiempo total dedicado a la detección de candidatos es el tiempo combinado que pasó el personal de recursos humanos o el software de reclutamiento para revisar y evaluar a los solicitantes. El tiempo esperado para la detección es el momento ideal que debe dedicarse a este proceso en función de los estándares de la industria y los requisitos de la compañía.

Ejemplo

Por ejemplo, si el tiempo total dedicado a la detección de candidatos es de 100 horas, y el tiempo esperado para la detección basado en los puntos de referencia de la industria y los requisitos de la compañía es de 60 horas, el cálculo sería (100 - 60) / 100 = 0.4 o 40%. Esto significa que la reducción del tiempo de detección de candidatos KPI para este escenario es del 40%, lo que indica que hay una reducción del 40% en el tiempo dedicado a la detección de candidatos en comparación con el tiempo esperado.

Beneficios y limitaciones

La principal ventaja de medir y mejorar de manera efectiva la reducción del tiempo de detección de candidatos KPI es la capacidad de optimizar el proceso de contratación, asegurando que los mejores candidatos se identifiquen y seleccionen de manera oportuna. Esto puede conducir a ciclos de reclutamiento más rápidos, costos de reclutamiento reducidos y una mejor experiencia de candidato. Sin embargo, una limitación potencial de este KPI es que centrarse únicamente en reducir el tiempo de detección puede dar lugar a vistas a la calidad de los candidatos, lo que lleva a posibles desajustes entre el trabajo y el candidato.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria en los EE. UU., El KPI de reducción promedio de tiempo de detección de candidatos para pequeñas empresas de tamaño pequeño es de alrededor de 30-40%, lo que indica que generalmente apuntan a reducir el tiempo dedicado a la detección de candidatos en un 30-40% en comparación con el tiempo esperado. El rendimiento superior al promedio en este KPI estaría en el rango de 40-50%, mientras que el rendimiento excepcional estaría más de un 50%. Estos puntos de referencia reflejan la velocidad y la eficiencia de la detección de candidatos en industrias relevantes.

Consejos y trucos

• Implemente un software de reclutamiento con AI para automatizar el proceso de detección inicial e identificar rápidamente a los principales candidatos.
• Utilice evaluaciones o pruebas de precalificación para evaluar eficientemente las habilidades y calificaciones de los candidatos.
• Establezca criterios claros para la evaluación de los candidatos para optimizar el proceso de detección y reducir el tiempo de toma de decisiones.
• Revise y actualice regularmente el tiempo esperado para la detección en función de las tendencias de la industria y las necesidades de contratación de la empresa.

Puntuación de calidad del candidato

Definición

El puntaje de calidad del candidato es un indicador clave de rendimiento que mide la idoneidad y el potencial de los candidatos en función de sus habilidades, experiencia y calificaciones en relación con los requisitos del trabajo. Este KPI es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad del proceso de reclutamiento para identificar el mejor talento y garantizar la calidad de los empleados. Un puntaje de alta calidad de candidato indica que los candidatos que se seleccionan están bien coincidentes con el trabajo, reduciendo el riesgo de facturación y aumentando el rendimiento general del negocio. Por otro lado, un puntaje de calidad de candidato bajo puede significar la necesidad de revisar la estrategia de reclutamiento y los criterios para atraer a los solicitantes más calificados.

Cómo calcular

La fórmula para calcular el puntaje de calidad del candidato implica evaluar las habilidades y experiencias de los candidatos contra los requisitos de trabajo específicos. Esto se realiza asignando pesos a cada requisito en función de su importancia, y luego resumiendo los puntajes logrados por cada candidato. El total resultante se divide por el puntaje máximo posible para obtener el puntaje de calidad del candidato.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa está contratando para un rol de desarrollo de software y los requisitos de trabajo incluyen competencia en múltiples lenguajes de programación, experiencia con herramientas de desarrollo específicas y conocimiento de los principios de diseño de software, el puntaje de calidad del candidato se calcula asignando pesos a cada requisito basado en requisitos. Sobre su importancia, evaluar a los candidatos contra estos requisitos y derivar un puntaje final que representa la calidad general de cada candidato.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de utilizar el puntaje de calidad del candidato es que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos en su proceso de contratación, asegurando que los candidatos calificados se seleccionen para una mayor consideración. Sin embargo, una limitación de este KPI es que puede no explicar otros factores como el ajuste cultural o el potencial de crecimiento, que también son cruciales en el proceso de reclutamiento.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el puntaje promedio de calidad del candidato en los EE. UU. Para las empresas de tecnología está cerca 75%, con un rendimiento excepcional alcanzando puntajes de 90% o más alto. En otras industrias, como las finanzas y la atención médica, los puntajes de referencia pueden variar, con finanzas típicamente más altas en 80% y atención médica ligeramente más baja en 70%.

Consejos y trucos

• Revise y actualice regularmente los requisitos de trabajo para garantizar que reflejen las necesidades actuales del negocio.
• Utilice el software de reclutamiento con IA para evaluar a fondo las calificaciones y habilidades de los candidatos.
• Implementar evaluaciones basadas en habilidades y pruebas de juicio situacional para evaluar aún más la calidad del candidato.

Calificación de satisfacción del usuario

Definición

La calificación de satisfacción del usuario es un indicador clave de rendimiento (KPI) que mide el nivel de satisfacción entre los usuarios de un producto o servicio específico. En el contexto del software de reclutamiento con IA como TalentTorch AI, este KPI es fundamental para medir, ya que refleja directamente la efectividad general y la experiencia del usuario de la plataforma. Comprender la satisfacción del usuario es crucial para las empresas, ya que afecta su capacidad para atraer, retener y involucrar al máximo talento, en última instancia, influyendo en el éxito de sus esfuerzos de reclutamiento. Además, una alta calificación de satisfacción del usuario implica que el software satisface las necesidades de los profesionales de recursos humanos y de los candidatos de trabajo, optimizando el proceso de reclutamiento para todas las partes involucradas.

Cómo calcular

La clasificación de satisfacción del usuario se puede calcular recopilando y analizando la retroalimentación del usuario a través de encuestas, calificaciones y revisiones. La fórmula para calcular este KPI combina la retroalimentación positiva y negativa para generar una puntuación de satisfacción general. La retroalimentación positiva podría incluir calificaciones, revisiones y respuestas de encuestas que destacan las fortalezas y beneficios del software, mientras que la retroalimentación negativa abarca cualquier área de mejora o preocupación expresada por los usuarios.

Ejemplo

Por ejemplo, si TalentTorch AI recibe 200 respuestas de retroalimentación positiva y 50 respuestas de retroalimentación negativa de un total de 300 presentaciones de retroalimentación, la calificación de satisfacción del usuario se calcularía de la siguiente manera: Calificación de satisfacción del usuario = (200 - 50) / 300 = 0.5 Esto da como resultado una clasificación de satisfacción del usuario de 0.5, lo que indica un nivel de satisfacción general relativamente positivo entre los usuarios.

Beneficios y limitaciones

La medición efectiva de la calificación de satisfacción del usuario proporciona a las empresas información valiosa sobre la experiencia del usuario, lo que les permite identificar áreas para mejorar y priorizar mejoras que se alineen con las necesidades y preferencias del usuario. Sin embargo, una posible limitación de este KPI es que no puede capturar el espectro completo de los sentimientos de los usuarios, ya que algunos usuarios no pueden proporcionar comentarios o participar en encuestas, lo que lleva a un sesgo potencial en los resultados.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, una calificación típica de satisfacción del usuario para el software de reclutamiento de IA en los EE. UU. Se encuentra dentro del rango de 0.6 a 0.8, lo que indica un nivel relativamente alto de satisfacción del usuario. Los niveles de rendimiento por encima del promedio varían de 0.8 a 0.9, mientras que el rendimiento excepcional se considera una clasificación de satisfacción del usuario de 0.9 o más.

Consejos y trucos

- Reunir y analizar regularmente los comentarios de los usuarios para identificar patrones y áreas de mejora - Implemente sugerencias y solicitudes de funciones de los usuarios para mejorar la funcionalidad del software - Ofrecer incentivos de los usuarios para proporcionar comentarios, como acceso a características o recursos exclusivos.

Reducción de costo por contrato

Definición

El costo por alquiler (CPH) es un indicador clave de rendimiento que mide el costo total incurrido por una empresa para ocupar una posición vacante. Es fundamental medir porque proporciona información sobre la eficiencia y la efectividad del proceso de reclutamiento. Al rastrear CPH, las empresas pueden identificar áreas para la reducción de costos, optimizar sus estrategias de contratación y alinear los esfuerzos de reclutamiento con limitaciones presupuestarias. Este KPI es esencial para evaluar el impacto financiero de las actividades de reclutamiento y comprender cómo afecta el rendimiento empresarial general.

Cómo calcular

La fórmula para calcular CPH es los costos totales de reclutamiento divididos por el número de contrataciones durante un período de tiempo específico. Los costos totales de reclutamiento incluyen gastos como publicidad, tarifas de agencia, referencias de empleados y el salario de los reclutadores. Al dividir estos costos por el número de contrataciones, las empresas pueden determinar el costo promedio incurrido para cada esfuerzo de reclutamiento exitoso.

Ejemplo

Por ejemplo, si una compañía gastara $ 50,000 en actividades de reclutamiento e hiciera 10 nuevas contrataciones durante un trimestre, el CPH se calcularía de la siguiente manera: CPH = $ 50,000 / 10 = $ 5,000 por alquiler Esto significa que, en promedio, la compañía incurrió en $ 5,000 en costos de reclutamiento para ocupar cada puesto.

Beneficios y limitaciones

La gestión efectiva de CPH puede conducir a un ahorro de costos significativo para las empresas, especialmente aquellas con recursos limitados de recursos humanos. Sin embargo, una limitación potencial es que centrarse únicamente en la reducción de los costos puede comprometer la calidad de las contrataciones. Es importante que las organizaciones encuentren un equilibrio entre la reducción de costos y la contratación de los principales talentos para garantizar el éxito a largo plazo.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el CPH promedio en los EE. UU. Varía según el sector. Por ejemplo, el CPH promedio en la industria de la tecnología es aproximadamente $ 4,000 a $ 5,000, mientras que en la atención médica, se extiende desde $ 3,000 a $ 4,500. El rendimiento excepcional en términos de CPH a menudo está por debajo de estos promedios, lo que indica procesos de reclutamiento altamente eficientes y estrategias de contratación rentables.

Consejos y trucos

• La implementación de un software de reclutamiento de IA como TalentTorch AI puede ayudar a optimizar el proceso de contratación y reducir los costos de reclutamiento.
• Utilice el análisis de datos para identificar canales de abastecimiento rentables y optimizar el gasto de reclutamiento.
• Implementar programas de referencia de empleados para reducir la dependencia de los costosos métodos de reclutamiento externos.

Oferta tasa de aceptación

Definición

La tasa de aceptación de la oferta KPI mide el porcentaje de ofertas de trabajo extendidas por la compañía que son aceptadas por los candidatos. Esta relación es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad del proceso de reclutamiento para atraer y asegurar el mejor talento. Una tasa de aceptación de una oferta alta indica que la compañía está involucrada con éxito y apela a los candidatos calificados, lo que lleva a resultados comerciales positivos. Por otro lado, una baja tasa de aceptación puede significar problemas con el proceso de reclutamiento, como las expectativas laborales no coincidentes o los paquetes de compensación no competitivos. Comprender este KPI es esencial para las empresas, ya que afecta directamente la capacidad de construir una fuerza laboral calificada y motivada, influyendo en última instancia en el rendimiento general de la compañía.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la tasa de aceptación de la oferta es:

Cuando el número de ofertas de trabajo aceptadas representa la suma de candidatos que han acordado las ofertas de trabajo, y el número total de ofertas de trabajo incluye todas las ofertas extendidas dentro de un plazo específico. Al dividir el número de ofertas aceptadas por el número total de ofertas y multiplicar el resultado por 100, se deriva el porcentaje de tasa de aceptación de la oferta.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa extendiera 20 ofertas de trabajo a los candidatos y 16 de esas ofertas fueron aceptadas, la tasa de aceptación de la oferta se calcularía como: (16/20) x 100 = 80%. Esto significa que el 80% de las ofertas de trabajo realizadas por la compañía fueron aceptadas por candidatos.

Beneficios y limitaciones

El beneficio de la tasa de aceptación de la oferta de monitoreo es que proporciona una visión valiosa sobre la efectividad del proceso de reclutamiento y el atractivo de la compañía hacia los posibles contrataciones. Ayuda a identificar cualquier problema subyacente en el proceso de contratación, lo que permite a las empresas hacer los ajustes necesarios para mejorar las tasas de aceptación de sus ofertas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la tasa de aceptación de la oferta por sí sola puede no capturar la complejidad total de las decisiones de contratación y debe considerarse junto con otras métricas de reclutamiento para una evaluación integral del proceso de contratación.

Puntos de referencia de la industria

Dentro del contexto de los EE. UU., La tasa de aceptación de oferta promedio varía entre las industrias. Por ejemplo, en el sector de la tecnología, una tasa de aceptación de ofertas por encima del promedio podría ser de alrededor del 85%, mientras que la tasa típica en la industria de la salud podría caer alrededor del 70%. El rendimiento excepcional se reflejaría en las tasas de aceptación de ofertas superiores al 90%, lo que indica un proceso de oferta de trabajo altamente competitivo y convincente.

Consejos y trucos

• Realice entrevistas exhaustivas de los candidatos para garantizar la alineación entre las expectativas de los candidatos y el papel de trabajo.
• Revise regularmente y compare los paquetes de compensación y beneficios para garantizar la competitividad.
• Implemente estrategias de participación de candidatos fuertes para construir una relación y confianza durante todo el proceso de contratación.

Índice de reducción de sesgo

Definición

El índice de reducción de sesgo es un indicador de rendimiento clave crítico (KPI) que mide la efectividad del software de reclutamiento con IA para minimizar los sesgos inconscientes durante el proceso de selección de candidatos. Esta relación es esencial para medir, ya que garantiza que el proceso de reclutamiento sea justo y se basa en el mérito, en lugar de los factores subjetivos. En el contexto comercial, reducir el sesgo en la contratación es crucial para crear una fuerza laboral diversa e inclusiva, que ha demostrado que impacta positivamente la innovación y la productividad. El índice de reducción de sesgo es importante para medir, ya que afecta directamente la calidad del talento adquirido, la retención de empleados y la cultura organizacional.

Cómo calcular

La fórmula para calcular el índice de reducción de sesgo implica comparar la diversidad de candidatos que pasan por el proceso de detección de IA con la diversidad del grupo de solicitantes inicial. Esto se hace tomando el porcentaje de candidatos de grupos subrepresentados que superan el proceso de detección y dividiéndolo por el porcentaje de candidatos de grupos subrepresentados en el grupo inicial de solicitantes.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa recibe 100 solicitudes para una apertura de trabajo, de las cuales el 30% son de grupos subrepresentados. Después de utilizar el software de reclutamiento con IA, el 10% de los candidatos que logran a través del proceso de detección son de grupos subrepresentados. El índice de reducción de sesgo se calcularía de la siguiente manera: 10% (candidatos de grupos subrepresentados que aproban la detección de IA) / 30% (candidatos de grupos subrepresentados en el grupo de solicitantes inicial) = 0.33 o 33%. Esto significa que el software AI ha reducido el sesgo en un 33% en el proceso de selección de candidatos.

Beneficios y limitaciones

El beneficio principal de medir el índice de reducción de sesgo es que garantiza un proceso de reclutamiento justo e inclusivo, lo que lleva a una fuerza laboral más diversa. Sin embargo, una limitación potencial es que este KPI no aborda todas las formas de sesgo, como el sesgo en las descripciones de trabajo o las preguntas de la entrevista.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el índice de reducción de sesgo para las empresas de alto rendimiento en los Estados Unidos generalmente varía de 50% y arriba. Esto indica una reducción significativa en el sesgo en el proceso de reclutamiento y se asocia con equipos más diversos y de mayor rendimiento. Las empresas promedio de rendimiento a menudo tienen un índice de reducción de sesgo de alrededor 30%, mientras que aquellos por debajo de este nivel pueden indicar la necesidad de mejorar el sesgo en la reducción del reclutamiento.

Consejos y trucos

• Revise y actualice regularmente los algoritmos de IA para asegurarse de que estén sin sesgo.
• Proporcionar capacitación de diversidad y sesgo al personal de recursos humanos involucrado en el proceso de reclutamiento.
• Establezca objetivos de diversidad claros y rastree el progreso utilizando el índice de reducción de sesgo.

Tiempo de tiempo para llenar las vacantes

Definición

Las vacantes de tiempo para llenar es un indicador clave de rendimiento (KPI) que mide la cantidad de días que tarda una empresa en ocupar una posición abierta. Esta relación es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la eficiencia del proceso de reclutamiento. En el contexto empresarial, un tiempo de relleno prolongado puede afectar la productividad y los ingresos, mientras que un tiempo de tiempo rápido de relleno puede mejorar el rendimiento del equipo y minimizar el riesgo de perder candidatos calificados ante los competidores. Por lo tanto, medir este KPI es fundamental para garantizar que las empresas puedan asegurar rápidamente el talento que necesitan para impulsar el éxito.

Cómo calcular

La fórmula para calcular las vacantes de tiempo para llenar es (la fecha en que se llena el puesto) (fecha en que se abrió el puesto), dividido por el número de vacantes llenas. Este KPI proporciona una explicación clara y concisa del tiempo que lleva ocupar una posición vacante y cómo contribuye a la eficiencia general del proceso de reclutamiento.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa abre un puesto el 1 de enero y la llena el 1 de febrero, el tiempo de relleno se calcularía como (1 de febrero-1 de enero) / 1 = 31 días. Esto demuestra cómo se aplica la fórmula en un escenario del mundo real para medir la eficiencia del proceso de reclutamiento.

Beneficios y limitaciones

Medir efectivamente las vacantes de tiempo para llenar puede ayudar a las empresas a identificar cuellos de botella y racionalizar su proceso de reclutamiento. Sin embargo, es importante tener en cuenta que este KPI puede no tener en cuenta la calidad de los candidatos contratados o el impacto potencial de las decisiones de contratación rápida sobre el rendimiento a largo plazo y el ajuste cultural dentro de la organización.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el tiempo de repleto promedio en los EE. UU. Es de aproximadamente 42 días, con niveles de rendimiento excepcionales que logran un tiempo de tiempo de 25 días o menos. Estos puntos de referencia reflejan niveles de rendimiento típicos, superiores al promedio y excepcionales para este KPI en industrias relevantes.

Consejos y trucos

- Asegure una comunicación clara entre los gerentes de recursos humanos y la contratación para acelerar el proceso de contratación -Aproveche el software de reclutamiento de IA para automatizar la detección de candidatos y reducir el tiempo de replante - Implemente un proceso de entrevista estructurado para tomar decisiones de contratación informadas -Analice y optimice continuamente el proceso de reclutamiento para minimizar el tiempo de relleno