Personalbeschaffungsteams wünschen sich oft, hellseherische Fähigkeiten zu haben. Welcher Talent-Profi hätte nicht gerne die Fähigkeit, präzise vorhersagen zu können, wann eine Stelle besetzt wird?

Das ist für Personalbeschaffungsteams weiterhin eine große Herausforderung. Ein besseres Verständnis dafür zu haben, wann eine Stelle besetzt wird, hilft Unternehmen dabei, die Kosten eines langsamen Einstellungeprozesses zu antizipieren und zu umgehen.

Wir haben sicherlich keine hellseherischen Fähigkeiten, aber ab heute können Greenhouse Recruiting-Kunden besser in die Zukunft blicken. Mithilfe von Machine Learning hilft Greenhouse Predicts, die Akzeptanz von Angeboten durch Bewerber*innen sowie die Startdaten neu eingestellter Mitarbeiter*innen zu prognostizieren, wodurch Talent-, Operations- und Finanzteams einfacher um Ecken blicken, informierte Entscheidungen treffen und Zeitpläne effektiv kommunizieren können. Die Zukunft ist da.

Unser Datenwissenschaftler Andre Zirm glaubt an die Bedeutung dieser neuen Funktion Talent für Talentteams. „Personalbeschaffung ist ein Mannschaftssport. Mit Greenhouse Predicts können wir mehr Transparenz im gesamten Unternehmen bieten, insbesondere für Finanzteams. Wir eröffnen einen neuen Kommunikationskanal, der dem Personalteam hilft, schwierige Fragen zu beantworten, wie wann Einstellungen gemacht werden sollten und wann die Gehälter verbucht werden. Das ist für Personalbeschaffungs-Teams ein großer Vorteil.“

Das Feature war über ein Jahr in der Entwicklung und unser Team hat dabei mehr als 9,5 Millionen Datenpunkte erfasst und analysiert. Wir sind stolz darauf, sagen zu können, dass in mehr als 90 % der Fälle die Prognosen innerhalb von drei Wochen der wirklichen Einstellungszeit liegen.

„Ich freue mich sehr darüber. Aufgrund unserer hervorragenden historischen Daten können wir den Nebel bei der Einstellung durchdringen“, sagte Zirm. „Wir wissen viel darüber, wie Bewerber*innen die Pipelines durchlaufen. Daher können wir etwas mehr Erkenntnisse dazu beisteuern, wie erfolgreich Ihr Unternehmen im großen Maßstab ist.“

Wie funktioniert Greenhouse Predicts?

Unser Team hat ein statistisches Modell typischer Job-Pipelines und Bewerber*innen entwickelt, die diese Pipelines durchlaufen. Dabei kamen historische Daten von Millionen von Bewerbungen über Hunderttausende von Jobs zum Einsatz.

Weil Greenhouse Predicts mithilfe von Machine Learning entwickelt wurde, verbessern sich die Prognosen, die in Ihrem Greenhouse Recruiting-Dashboard angezeigt werden, im Laufe der Zeit, und werden immer genauer an Ihr Unternehmen angepasst, wenn neue Einstellungsmuster auftreten.

Mit Greenhouse Predicts:

sind Personalvermittler*innen besser ausgestattet, um Aufgaben zu priorisieren und die Ressourcenzuweisung anhand von konkreten Informationen darüber, welche Rollen auf dem richtigen Weg sind und welche mehr Aufmerksamkeit erfordern, zu verwalten

haben Hiring Manager die nötigen Informationen zur Gesundheit ihrer Jobs und können einfacher proaktive Gespräche über realistische Anfangsdaten leiten

können Finanzteams die Gehaltsausgaben genau prognostizieren und entsprechend planen

Greenhouse Predicts dient letztendlich als Leitfaden, der anhand Ihres Zieleinstellungsdatums aufzeigt, ob Ihre Jobs auf dem richtigen Weg sind oder nicht. Indem wir relevante Erkenntnisse und Daten bereitstellen, können wir Ihren Teams dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, proaktiver zu sein und die Erwartungen bei internen Stakeholdern besser zu setzen.

Sie möchten mehr erfahren?

Detailliertere nicht-technische (und technische) Erklärungen zur Entwicklung des Greenhouse Predicts-Modells, zur Funktionsweise und Entwicklung im Laufe der Zeit finden Sie hier.

Ein nützliches FAQ-Dokument, das wir für aktuelle Kunden erstellt haben, finden Sie hier.