איך אנחנו יכולים לשפר את ביצועי הסורסינג שלנו בלינקדאין ריקרוטר

הערה: בפעם הראשונה, ובמטרה לקבוע Baseline שיאפשר השוואה, נבצע שליפה על שלושת החודשים האחרונים. בחודשים הבאים, ומידי חודש נשלוף נתונים על החודש שחלף ונשווה את הנתונים שהתקבלו אל מול אותו Baseline. כך נוכל למדוד שיפור בפעילות.

באמצעות הפילטר משמאל, נבצע שליפת נותנים על שלושת החודשים האחרונים.

נלחץ על כפתור ה-"Export" להורדת קובץ ה-xlsx (Excel).

הדו"ח מפרט נתונים המייצגים את העבודה שלנו בלינקדאין בשלושת החודשים האחרונים.

נפתח את הדו"ח שהורדנו, ונתחיל להוציא ממנו תובנות (Insights):

שלב ב' – בחינת הנתונים בדו"ח

נפתח את קובץ האקסל, ונעבור ל - .Usage Details tab

נסקור תחילה את הפרמטרים השונים:

Active Days – מספר הימים שהתחברנו ל-LinkedIn Recruiter

Profiles viewed – מספר הפרופילים שצפינו בהם

Profiles saved to project – מספר הפרופילים ששמרנו בפרויקט

Searches saved – מספר החיפושים שביצענו

New search alerts saved – מספר ה-Search Alert ששמרנו.

Searches performed – מספר החיפושים שביצענו.

InMails sent – מספר ההודעות ששלחנו.

שימו לב שיש לחלק את הנתונים ב-3 כדי לקבל את הממוצע החודשי.

שלב ג' – חישוב הנתונים, והפקת תובנות

בשלב זה ניקח את הנתונים הגולמיים נחשב אותם ונקבל נתונים שיאפשרו לנו להפיק תובנות משמעותיות, ולבחור דרכי פעולה מעשיים לשיפור הביצועים.

במאמר זה אתן דוגמא לפרמטר InMail Sent per Profile viewed.

לצורך הדוגמא, תכירו את המגייסים דנה ורון 👏

באמצעות הנתונים שלהם אמחיש כיצד ניתן ללמוד מהנתון ולשפר ביצועים.

היחס בין מספר ההודעות שנשלחו לבין הפרופילים שנצפו

אלו הם הנתונים של דנה ורון והחישוב:

לפני שאתן ממשיכות לקרוא, ממליץ לקחת כמה דקות ולנסות להסיק בעצמכן מה הנתונים אומרים ומה ניתן לעשות על מנת לשפר את הביצועים של רון ודנה.

שלב ד' - תובנות והמלצות בשלב זה רון ודנה יפיקו תובנות, ויציינו דרכי עבודה ממשיות בהן יפעלו בחודש הקרוב במטרה לשפר את הביצועים של הפרמטר המסוים.

ניבחן תחילה את הנתון של רון - 4.7% - מדובר באחוזים נמוכים, ומכך ניתן להסיק כי רון עובד קשה, בוחן הרבה מאוד פרופילים, ולבסוף שולח מעט הודעות. המשמעות הי שרון עובד בצורה לא יעילה.

לפיכך נמליץ לרון לנקוט את הפעולות הבאות:

1. ביצוע חיפושים ממוקדים יותר – רון בוחן פרופילים רבים שאינם רלוונטיים, ובכך נפגעת היעילות שלו. במידה ו-"Searches Perform" גבוה, ניתן להסיק כי החיפושים רחבים מידי, ומומלץ למקד אותם על-ידי שימוש בסינון נוסף, ותחילת מעבר על פרופילים רק לאחר שכמות הפרופילים קטנה מ-150.
2. אם כבר בוחנים פרופילים, ומכיוון שיש לנו זמן מוגבל, נתמקד תחילה באלו שאחוז המענה עשוי להיות גבוה יותר. נשתמש בפיצ'ר ה-Spotlights, נעבור משמאל לימין. סביר להניח כי אלו שהם Open to work ייענו לנו באחוזים גבוהים יותר.

ניבחן כעת את הנתונים של דנה. דנה שולחת הודעות ב-Bulkים גדולים, ככל הנראה מבלי להתעמק בהתאמת הפרופיל. ניתן לראות שדנה שולחת ל-1 מכל 2 פרופילים שהיא בוחנת (53%). דנה מזיקה למיתוג המעסיק, ומבזבזת זמן בשליחת הודעות, קריאת מענים, ושיחות טלפון עם פרופילים שאינם רלוונטיים. מגייסת שעושה הרבה שיחות טלפון עם מועמדים, אינה בהכרח משיגה תוצאות טובות.

נמליץ לדנה לנקוט את הפעולות הבאות:

1. שליחת ההודעות למועמדים רלוונטיים בלבד – דנה צריכה לבחון יותר פרופילים, לפני שהיא שולחת.

שלב ד' - קביעת יעדים ומדידה לחודש הבא

לאחר שזיהינו והסקנו תובנות, והחלטנו על פעולות ממשיות לחודש הקרוב, נציב יעדים מספריים, עבור InMails sent per Profile Viewed.

נמליץ לרון לקבוע יעד של 10%, ולדנה נמליץ להפחית ל-40%. חשוב לציין שאין "מספר קסם", כל אחת צריכה להבין מה נכון לעבודתה, כאשר המטרה היא להשיג ביצועים טובים יותר שהם תוצאו של יעילות ואפקטיביות.

סיכום

במאמר זה הצגתי שיטה למדידת היעילות בעבודת המגייסת, פרמטר שמאפשר למדוד ולהפיק תובנות שיאפשרו שינוי בדרך העבודה עם לינקדאין, שתביא לשיפור בביצועים. קיימים פרמטרים ושיטות נוספים לשיפור היעילות והשגת ביצועים טובים יותר בעבודת הסורסינג, אותם אני מלמד בהכשרות מקצועיות שאני מעביר בארגונים. ההכשרות והסדנאות מותאמות לצרכים הספציפיים של כל חברה. לפרטים נוספים ויצירת קשר מוזמנות ומוזמנים לבקר באתר של GrowHR.