Tijdens het aantrekken en selecteren van nieuwe medewerkers verzamelen organisaties vaak grote hoeveelheden data. Het gebruik van tests, scores en analyses om beslissingen te maken is bovendien al tijden de status quo in deze subfunctie. Voor analytics is hier dus veel te winnen. Enerzijds is het makkelijk om kostenbesparingen door te voeren in het recruitment en selectieproces. Anderzijds is het relatief gemakkelijk om de impact van een beslissing of verandering door te rekenen als het op recruitment en selectie aankomt. 


Selectiecriteria

Bij een grote multinational heb ik de effectiveit van selectiecriteria voor internationale uitzendingen onderzocht. Met latente groeicurves en proportionele risico-modellen kon ik, op basis van 10 jaar aan observationele data van meer dan 2.000 uitgezonden medewerkers, achterhalen welke criteria wel en niet voorspellend waren voor het presteren tijdens de internationale uitzending, het voltooien van de opdracht, en de uiteindelijke retentie van de uitgezonden medewerker. Door de stabiliteit van de resultaten vervolgens te bekijken in het licht van de veranderende werkomgeving kon het huidige selectiebeleid worden verbeterd.

Bij een andere organisatie heb ik met behulp van verschillende geavanceerde algoritmen onderzocht in hoeverre het toekomstige presteren van uitgezonden medewerkers kon worden voorspeld met een batterij aan factoren. Hiervoor heb ik voor bijna 4.000 medewerkers de performance en talent management gegevens gekoppeld aan allerlei mobiliteitsdata, demografische gegevens, en vragenlijstresponses.