Dados e recrutamento: como construir um canal de aquisição de talentos?

Quais os principais desafios do profissional de tech recruiting atualmente? Sem dúvida, é a mensuração do funil de recrutamento. A maioria das empresas que possuem dados sobre o processo tem uma boa visibilidade do que acontece, uma vez que o talento se inscreve na vaga. A armadilha aqui é que apenas 15% dos talentos abordados se inscrevem para uma posição sênior de tecnologia.

A partir dessa informação, é possível levantar algumas perguntas: o que acontece com os outros 85%? Quais razões fazem com que eles não aceitem a oportunidade? Quais foram os canais que melhor converteram? Foram feitos testes de abordagem? Quem performou melhor, o inMail ou a abordagem no perfil público?

Dentro do universo da tecnologia, principalmente quando falamos de profissionais seniores, o LinkedIn funciona como o principal canal de aquisição de talentos. Todavia, para garantir previsibilidade e otimizar o processo, é necessário ter uma dimensão completa do funil de conversão dentro daquela rede social:

• Quantas pessoas precisam ser abordadas para preencher uma vaga?
• Dessas, quantas topam conversar sobre a oportunidade?
• E quantas chegam a, efetivamente, se inscrever na vaga, são entrevistadas pelo time e contratadas?
• Qual a atratividade da minha empresa versus os concorrentes?

Em 2021, registramos aumento de 20% nos talentos que só aceitam conversar sobre oportunidades em empresas fora do Brasil. Essa mudança, gerada pela pandemia, afeta diretamente as taxas de conversão do funil de recrutamento. Um movimento similar tem acontecido com as negativas para trabalhos híbridos ou presenciais. Se 40% das negativas que a empresa recebe são por causa do modelo de trabalho, de que forma isso tem sido reportado para os tomadores de decisão da vaga?

Nesse cenário se torna imprescindível uma maior conexão entre o time de recruiting e os hiring managers, tendo em vista que o primeiro grupo recebe na ponta os feedbacks dos talentos, mas nem sempre quantifica de forma objetiva e, clara, os motivos de recusa para tornar a troca com o segundo grupo mais orientada a dados e fatos. É imprescindível observar que modo a empresa tem analisado esses dados e retroalimentado as vagas e o próprio processo seletivo.

Ferramental

A partir do momento em que já se sabe quais são os principais dados que devem ser analisados, o próximo passo é a evolução na construção de uma máquina de dados para o recrutamento. Em um primeiro momento, é necessário ter ferramentas para coletar todos esses dados. Se o seu time utiliza o Recruiter Pro (recurso pago do LinkedIn para recrutadores), você já tem dados de abordagem que podem ser extraídos diretamente de lá.

No entanto, além disso, é importante ter um método para extrair e visualizar essas informações. Centralizar essas informações no ATS (Applicant Tracking System), tipo de software em que as empresas fazem a gestão dos candidatos dentro dos processos seletivos, é uma excelente opção, que vai permitir uma visualização única do processo e, consequentemente, tomadas de decisões mais embasadas.

Um bom exemplo sobre retroalimentação de processos é a metodologia de avaliação utilizada pelo Google. Lá, todos os talentos aprovados no processo seletivo recebem uma nota. Uma segunda nota é atribuída na primeira avaliação de desempenho do colaborador. O cruzamento entre essas duas notas faz com que o time de RH identifique possíveis falhas no processo e calibre a sua régua de seleção a partir disso. Não é necessário ser o Google para criar métodos para melhorar os seus processos e o seu funil por meio de dados e da visão humana.

Encontrar talentos qualificados para posições de tecnologia, principalmente quando falamos sobre vagas mais seniores e posições de liderança, é um desafio. Portanto, mais do que formas de recrutar e selecionar candidatos, é importante revisar valores, entender que direção a empresa/startup está caminhando, para onde vai e com quem quer chegar.