ASSUMERE CON IL PROGRAMMATIC RECRUTING

 da HARVARD BUSINESS REVIEW

Secondo un recente Rapporto di Confindustria Genova, nel 2022 solo il 68% delle assunzioni programmate sembrano essersi concretizzate. Sempre più spesso si riscontra il fenomeno della talent scarcity. Questo non ci deve meravigliare. L’Italia si colloca al terzultimo posto in Europa per spesa pubblica in istruzione (3,5% del Pil) e i test Invalsi mostrano un progressivo decadimento del livello di istruzione pubblica. L’ISTAT evidenzia come nel 2022 il tasso di occupazione in Italia sia salito al 60,1%, ma rimanga uno dei più bassi tra i Paesi Ocse, che denunciano un tasso medio del 66%. Il nostro Paese ha una delle più alte percentuali di abbandono scolastico (13,8%) e la più alta quota di Neet (24,3%). Nel mondo del recruitment, sempre più spesso, il rapporto di potere tra candidato e azienda si è spostato a favore del primo. Il candidato con esperienza, soprattutto se è un tecnico, ha sempre la possibilità di scegliere tra più offerte. Non solo. Secondo un recente studio di Gi Group, i costi di digital sourcing di candidati online nel 2022 sono aumentati del 43% rispetto all’anno precedente e il cost per click per pubblicità di offerte di lavoro online ha registrato un incremento del 54%. Le principali cause di inefficienza nel digital sourcing sono almeno tre:

  • I contratti annuali con modello pay per post. Un inserzionista si rivolge ad uno o più blogger (o webmaster) per ottenere un redazionale o un contenuto che parla dell’azienda, volto a incrementare l’attrattiva dell’employer. Questo modello sembra evidenziare sempre più i segni del tempo.
  • L’ottimizzazione manuale. L’hiring manager non è uno specialista di digital sourcing. E si vede.
  • Accordi quadro secondo il modello CPC (costo per contatto), impiegato per valutare l’economicità di un piano mezzi o di un singolo avviso. Si ottiene dividendo il costo della campagna di digital sourcing per il numero di contatti raggiunti (costo per contatto lordo), che non sempre riesce a tener conto del numero di persone contattate appartenenti al target desiderato (costo per contatto netto).

Nel mondo del recruitment è giunto il momento di automatizzare il digital sourcing. Questo vuol dire cercare di massimizzare la visibilità del proprio annuncio, tracciare stabilmente la performance delle campagne in tempo reale, definire obiettivi realistici sulla base di dati di mercato e quindi abbassare il cost per applicant, massimizzando il volume di candidati in target. Questo implica necessariamente iniziare ad avvalersi di esperti di online marketing anche nel mondo del recruitment e iniziare a utilizzare l’intelligenza artificiale anche nel digital sourcing. In una parola, passare al programmating recruitment.

L’obiettivo è assicurarsi che quel determinato job posting venga visto dal gruppo di candidati più adatto in modo da generare il massimo ritorno sull’investimento. Mentre nel recruitment tradizionale devi scegliere dove pubblicare i tuoi annunci, con il programmatic recruiting tutto questo processo è automatizzato. L’ottimizzazione della campagna, e quindi la scelta sul dove pubblicare un job posting, è basata su analisi del contesto (bacheche, siti e social network) rese possibili da algoritmi definiti ad hoc. Oggi esistono software ATS (Applicant Tracking System) che aiutano a gestire l’intero processo di assunzione, dalla definizione dell’offerta di lavoro all’assunzione, e ad automatizzare le operazioni di selezione e gestione del personale dell’organizzazione. Attraverso l’analisi di big data, tracciano, in tempo reale, tutte le attività di recruiting e al contempo, con un CRM, i candidati già visti e quelli ancora da intervistare. Queste informazioni vengono combinate con altre provenienti da siti web per avere delle statistiche complete e dati demografici attuali sugli utenti. La finalità è capire dove posizionare il job posting, arrivando ad automatizzare le offerte in modo che le varie campagne di recruiting siano posizionate sempre in modo ottimale.

Inoltre, si possono intercettare i possibili candidati attraverso i dati anagrafici, geografici, le competenze, gli interessi e i modelli di comportamento online, ed è possibile personalizzare, alla luce di queste caratteristiche, anche il contenuto dell’annuncio. In questo modo, si alloca il budget là dove vi sono riscontri più alti e si possono “inseguire” i candidati in base ai loro comportamenti sul mercato del lavoro, così come accade quando veniamo sollecitati a comprare un prodotto in relazione ai nostri comportamenti d’acquisto pregressi. L’AI entra finalmente a pieno titolo nei processi di recruiting per aiutare le imprese in un periodo di così significativa talent scarcity.

 

Tags: