A importância da granularidade na análise de dados de Recrutamento
A análise granular desvenda essas discrepâncias, permitindo estratégias de recrutamento mais direcionadas
Médias, embora úteis, podem ser enganosas. Por exemplo, uma média de tempo de preenchimento de vaga pode ocultar variações importantes entre diferentes departamentos ou níveis de senioridade. Uma média de 30 dias pode incluir vagas de tecnologia preenchidas em 15 dias e posições de liderança que levam 60 dias. A análise granular desvenda essas discrepâncias, permitindo estratégias de recrutamento mais direcionadas.
Segue alguns exemplos práticos:
1. Taxas de Conversão por Tipo de Vaga: Ao analisar as taxas de conversão em cada etapa do funil para diferentes tipos de vagas, podemos identificar gargalos específicos. Por exemplo, posições de desenvolvedores front-end podem ter uma alta taxa de desistência na fase de entrevistas técnicas, enquanto vagas de gerência podem enfrentar desafios na etapa de oferta.
2. Stack e Senioridade: A granularidade permite entender como diferentes stacks ou níveis de senioridade influenciam o processo seletivo. Talvez candidatos a vagas de senioridade mais alta demorem mais tempo na fase de negociação de ofertas, exigindo um processo de acompanhamento diferenciado.
3. Influência da Empresa Atual das Candidatas: A análise detalhada pode revelar como a empresa atual das candidatas impacta as taxas de conversão. Candidatos provenientes de startups podem ter maior propensão a aceitar ofertas rápidas, enquanto os de grandes corporações podem valorizar mais a estabilidade.
Decisões baseadas unicamente em médias podem levar a estratégias ineficientes. A falta de entendimento sobre as variações internas do processo pode resultar em alocação inadequada de recursos, falhas na identificação de candidatos ideais e até mesmo na perda de talentos potenciais por abordagens generalizadas.