Marcel van der Quast: ‘Vacaturesite vaak zo guur als een winters treinstation’

De gevoelstemperatuur op veel vacaturesites is ‘te vergelijken met een NS-station op een gure winterdag’.

Dat stelde Marcel van der Quast in de meest recente aflevering van Recruitment TV. Hij pleit voor veel meer ‘clubgevoel’ op vacaturesites. ‘In een vacaturetekst wordt vaak heel formeel over posities gesproken. Maar als je op mensen afstapt en vraagt: ‘wat doe je nou voor werk?’, dan krijg je bijna altijd een echt leuk verhaal.’

marcel van der quast vacaturesites geen gevoelGeen toverdrank

Van der Quast werkt bij het Expertisecentrum Organisatie en Personeel van de Rijksoverheid. Daar is hij als teamleider Content & Social Media verantwoordelijk voor de al ruim 300 verhalen van ambtenaren die te vinden zijn op de site WerkenvoorNederland. ‘Geen toverdrank’, zegt hij over die verhalen. Maar ze helpen wel de vacatures van de rijksoverheid aantrekkelijker te maken.

Dierenartsen gezocht met een verhaal

Van der Quast haalt het voorbeeld aan van de Nederlandse Voedsel- en Waren Autoriteit die jaarlijks 20 tot 30 dierenartsen zoekt voor bijvoorbeeld de controle van slachthuizen. Een ‘gewoon’ persoonlijk verhaal van een van hen bereikte in 1 jaar ruim 65.000 mensen. Maar belangrijker nog, aldus Van der Quast: ‘We hoorden van de NVWA terug dat ze dankzij dit verhaal méér kandidaten kregen dan voorheen, bovendien betere kandidaten aan tafel hadden, en dat ál die kandidaten dat verhaal hadden gelezen.’  werkenvoornederland nvwa vacaturesites

Iedere werkgever kan het doen

Hij wil maar zeggen: je hoeft geen grote campagne op te zetten om het gevoel van een werkgever goed te communiceren. En het is ook al geen rocket science. ‘Iedere werkgever kan op zijn vacaturesite mensen over hun werk laten praten. Je moet zoeken naar het verhaal van je club. Letterlijk uit de praktijk. En dat vervolgens delen. Dat is volgens mij arbeidsmarktcommunicatie in zijn meest pure vorm. En daar kan iedereen morgen mee beginnen.’

‘Arbeidsmarktcommunicatie moet dicht op recruitment’

Volgens Van der Quast moet arbeidsmarktcommunicatie ‘heel dicht’ op recruitment zitten. ‘Als je arbeidsmarktcommunicatie aan de recruiters overlaat, blijft het vaak steken bij een vacaturetekst. Dat is weliswaar belangrijk, maar de vraag is: lezen de mensen die je wil bereiken überhaupt nog wel vacatureteksten? Of is er meer nodig? Aan de andere kant: als je de specialisten arbeidsmarktcommunicatie zonder recruitment inzet, gaan ze vaak helemaal los van de werving. Dan maken ze trajecten van employer branding vaak weer heel groot en moeilijk.’

‘Als je arbeidsmarktcommunicatie aan recruiters overlaat, blijft het vaak steken bij een vacaturetekst’

In beeld gebracht bij de juiste doelgroep

Een goed recruitmentproces zit daar precies tussenin, zegt hij. ‘Recruiters zorgen er daarbij voor dat er goed geworven en geselecteerd wordt, terwijl de arbeidsmarktcommunicatiemensen zorgen dat je goed in beeld komt bij je doelgroep, met het juiste gevoel.’ Organisaties kunnen tegenwoordig heel veel zelf, maar bij dat laatste – in beeld komen bij de juiste doelgroep – moeten ze nog wel hulp van buiten inschakelen, zegt hij. ‘Je moet in beeld zien te komen bij mensen die niet automatisch aan jou denken. Daar zijn niet altijd grote campagnes voor nodig. Dat kan handiger, slimmer ook, dan voorheen. Maar het is nog steeds wel belangrijk dat je daar geld en tijd in investeert.’

Er is nog veel te winnen

Volgens Van der Quast is er ‘nog veel te winnen’ in de Nederlandse arbeidsmarktcommunicatie. ‘Aan de ene kant moet je echt het gevoel zoeken: wat is bijzonder aan deze baan? En aan onze club? Dat clubgevoel moet je opschrijven op een half A4’tje. En daarna moet je zorgen dat je in alle stappen van de funnel dat goede gevoel communiceert.’ Maar dat ziet hij dus nog niet vaak terug in de praktijk. ‘Ik vind dat op de gemiddelde vacaturesite de gevoelstemperatuur te vergelijken is met die van een NS-station op een gure winterdag.’

Meer van zulke verhalen?

Lees elke week de Nieuwsbrief van Werf& en blijf op de hoogte van alles wat er gebeurt op het gebied van arbeidsmarktcommunicatie en recruitment! Doe het nu, het is gratis en je mist nooit meer iets!

HR Tech start-up to watch: Saberr

saberr-taglineRecent kreeg ik de tip eens naar Saberr te kijken. Een tool die middels data analyse teams optimaliseert. Dat klinkt spannend, maar de vraag is altijd: werkt het en hoe werkt het?

In een skype gesprek heb ik de nodige achtergrond gekregen en ik ben enthousiast: Saberr is een start-up to watch.

(meer…)

2 op de 3 in publieke sector: ‘Wij zijn níet klaar voor recruitment anno nu’

2 op de 3 HRM-afdelingen in de publieke sector geeft zelf toe níet over de benodigde competenties te beschikken voor moderne werving en selectie.

Toch zegt aan de andere kant ook een ruime driekwart het hele recruitmentproces ‘het liefst zelf’ te doen. Slechts 4 procent (in het onderwijs 8 procent) zegt de werving en selectie liever uit te besteden. Dat blijkt uit landelijk onderzoek van Kantar TNS (het vroegere TNS Nipo) voor Driessen HRM. Hierbij werden 450 HRM’ers ondervraagd in de sectoren overheid, onderwijs, cultuur en zorg&welzijn.

Overheid: graag zelf, maar niet de competenties

Bij de overheid zeggen relatief de meeste respondenten dat het ongebruikelijk is om voor werving en selectie externe hulp in te schakelen. Toch geeft ook hier slechts 39 procent aan ‘over de juiste competenties te beschikken om ‘recruitment anno nu’ op de juiste manier binnen de organisatie vorm te geven en uit te voeren.’hrm barometer driessen competenties

Krappere arbeidsmarkt komt eraan

De publieke sector moet wel snel werk maken van die competenties, aldus Driessen HRM. Er komt namelijk een flink krappere arbeidsmarkt aan. ‘Niet alleen voor ICT-professionals en leraren wiskunde, maar  over  de  brede  linie  zal  deze  krapte  merkbaar  zijn.’ En dus is investering in recruitment en employer branding volgens hen belangrijk.

Employer branding nog nauwelijks belangrijk thema

Op dit moment is employer branding en recruitment bij slechts 9 procent 1 van de 3 belangrijkste thema’s. Bij een schamele 2 procent is het zelfs het allerbelangrijkste thema. De overheid is hier overigens de positieve uitzondering, aldus het onderzoek. Daar is het inmiddels bij 19 procent van de respondenten 1 van de 3 belangrijkste thema’s.hrm barometer employer branding

Employer branding, graag samen met marketing

De helft van de ondervraagde HRM’ers is ervan overtuigd dat employer branding in nauwe samenwerking met de afdeling marketing opgepakt moet worden. Slechts 10 procent vindt van niet.

Ook vindt de helft van de respondenten dat employer branding thuishoort in het HRM-beleid van de organisatie. Maar 8 procent antwoordt hierop ontkennend. Opnieuw is hier de overheid de meest positieve uitzondering: van de ambtenaren zegt maar liefst 63 procent dat employer branding in het HRM-beleid hoort.

Foto

Meer van zulke verhalen?

Lees elke week de Nieuwsbrief van Werf& en blijf op de hoogte van alles wat er gebeurt op het gebied van arbeidsmarktcommunicatie en recruitment! Doe het nu, het is gratis en het komt gewoon in je mailbox!

De 5 regels om je selectieproces te baseren op data

Welke sollicitanten bij de politie de grootste kans maken in een schietincident terecht te komen? Data laten het nu al zien.

Hoogste tijd dus om meer algoritmes in het selectieproces te betrekken, aldus een recent artikel op Harvard Business Review, dat 5 manieren opsomt waarop je dat het best kunt doen.

Menselijk oordeel heeft beperkingen

Menselijke beoordeling van sollicitanten kent tal van tekortkomingen, aldus de auteurs. Er is psychologische bias, al dan niet onbedoelde en onbewuste discriminatie, en ook gewoon tijdgebrek om elke kandidaat grondig te onderzoeken. Algoritmes kunnen dan uitkomst bieden. Ze kunnen immers helpen voorspellen hoe een kandidaat zal presteren. En juist die voorspelling, daar moet een selectieproces over gaan.

Algoritmes kunnen maatschappelijk nut hebben

Een recente studie van de auteurs laat zien dat machine learning algoritmes van groot maatschappelijk nut kunnen zijn. Ze keken naar de selectieprocessen van zowel leraren als politieagenten. Daaruit blijkt onder meer dat op basis van een gecombineerde dataset van kandidaten (met daarin onder meer hun achtergrond en testresultaten) al bij de aanname redelijk nauwkeurig te voorspellen is welke agenten de meeste kans lopen in een schietincident terecht te komen of beschuldigd te worden van verbaal of fysiek wangedrag.

Data geven niet altijd het perfecte antwoord

Alle reden dus om data in het selectieproces in te zetten, aldus de auteurs. Maar niet dat je dan altijd maar de data moet laten beslissen, stellen ze. ‘Ons punt is niet dat een algoritme het perfecte antwoord geeft en alle menselijke interactie in het wervingsproces moet vervangen. Maar ons punt is wél: algoritmes kunnen een belangrijke ondersteuning bij de uiteindelijke beslissing zijn.’

5 vuistregels om voorspellende data te gebruiken

De vraag is dan ook vooral: hoe gebruik je de data, zodat ze het meeste voorspellende waarde leveren? ‘Welke beslissingsregels moet je gebruiken om de kandidaat te selecteren die het meeste kans op succes biedt?’ De auteurs bieden daarvoor 5 vuistregels:

#1. Kies de juiste prestatiecriteria

Algoritmes kijken alleen naar het doel dat je ze meegeeft. Dat zullen ze optimaliseren, de rest niet. Dat betekent dat je vooraf zelf heel helder moet formuleren hoe voor jou succes eruitziet. En dat kan natuurlijk best een combinatie van factoren zijn.

#2. Verzamel de juiste variabelen

Effectieve algoritmes hebben menselijke intuïtie en onderzoek nodig om te bepalen welke variabelen en karakteristieken je moet meten om de eerder opgestelde prestatiecriteria te voorspellen.

#3. Verzamel zoveel mogelijk datapunten

Heel belangrijk: als je iemand hebt aangenomen, zorg dat je zoveel mogelijk prestatiedata verzamelt, en zet die tegenover de sollicitatiegegevens. Algoritmes kunnen op basis van al die data voorspellingen gaan doen voor toekomstige sollicitanten. Hoe meer data je bewaart, hoe beter de voorspellingen kunnen worden. En ja, hier geldt natuurlijk schaalvoordeel: grote organisaties kunnen meer data verzamelen en zo betere voorspellingen gaan doen.

#4. Vergelijk appels met appels

Het is een bekende vergissing om bij prestatieverschillen geen rekening te houden met de zwaarte van de taken. Een salesmanager met de lastigste klanten zal minder deals sluiten dan de gemiddelde salesmanager. Een goede meetmethode moet hier rekening mee kunnen houden en ervoor compenseren.

#5. Gebruik en anticipeer op incentives

Sollicitanten én medewerkers zullen gaan ‘sturen’ op de metric, zodat ze de score (kunstmatig) kunnen verhogen, zonder dat daarmee hun talent daadwerkelijk duidelijk wordt. Nog een keer het voorbeeld van de salesmanager: als je die afrekent op het aantal gesloten deals, zullen ze alleen daarvoor gaan. Maar of dat uiteindelijk ook het meeste waarde voor de organisatie oplevert? Daar zul je in elk geval op moeten anticiperen.

Conclusie: gebruik zowel mens als machine

Statistische algoritmes hebben zeker hun beperkingen in het selectieproces van mensen, geven de onderzoekers toe. Maar menselijke beoordeling heeft dat minstens net zo erg. Zeker in grote organisaties zullen zowel menselijke als machine-intelligentie dus gebruikt moeten worden, aldus de auteurs. ‘Als je de beste kandidaat voor de job wil, zul je de kracht van beide methoden moeten gebruiken.’

Foto boven