Rekrutteringsanalyse: Komplett veiledning 2026

Hva er rekrutteringsanalyse?

Rekrutteringsanalyse innebærer å bruke data og analytiske metoder for å forbedre ansettelsesprosessen. Det innebærer å samle inn, analysere og tolke data knyttet til rekrutteringsaktiviteter for å ta velbegrunnede beslutninger, øke effektiviteten og oppnå bedre resultater innen talentanskaffelse.

8 grunner til at rekrutteringsanalyse er viktig

Noen sa en gang «Vi stoler på Gud, alle andre tar med data», noe som på en god måte oppsummerer hvorfor rekrutteringsanalyse er avgjørende. Mer konkret er rekrutteringsanalyse viktig for:

1. Bedre beslutningstaking

• Datadrevet innsikt: Rekrutteringsanalyse er grunnlaget for datadrevet rekruttering og gir objektive data og innsikt som hjelper rekrutteringsteam med å ta mer velinformerte beslutninger om rekrutteringsstrategiene og planleggingen av ansettelser.

2. Bedre kvalitet på ansettelsene

Bruk av verktøy for bakgrunnssjekk innen HR som en del av rekrutteringsanalysen gir innsikt i kandidatenes pålitelighet og egnethet. Du kan også:

• Identifisere de beste talentene: Analyse bidrar til å identifisere hvilke kilder og metoder som gir kandidater av høyest kvalitet, noe som resulterer i bedre ansettelser på en mer effektiv måte.
• Vurdere kvaliteten på ansettelsene: Ved å analysere prestasjons- og fastholdelsesdata for nyansatte kan organisasjoner forbedre kriteriene og prosessene sine for å tiltrekke seg kandidater av høy kvalitet på en konsekvent måte.

3. Økt effektivitet

• Redusert tid til ansettelse: Analyse av ansettelsestrakten kan identifisere flaskehalser og ineffektivitet, slik at driften kan effektiviseres og ansettelsessyklusene forkortes.
• Kostnadsreduksjon: Ved å optimalisere kanalene for kandidatsøk og forbedre prosesseffektiviteten kan rekrutteringsanalyse redusere kostnaden per ansettelse betydelig. Ved å måle resultatene av stillingsannonser og effekten av ikke-betalte plasseringer av stillingsannonser kan du for eksempel finjustere din SEO-strategi for rekruttering og tiltrekke deg flere kandidater organisk.

4. Bedre kandidatopplevelse

• Forbedrede prosesser: Analyse kan synliggjøre områder der kandidater mister engasjementet eller møter utfordringer, noe som fører til forbedringer i kandidatopplevelsen og den overordnede kandidatopplevelsen.
• Økt engasjement: Innsikt i kandidatenes preferanser og atferd bidrar til å tilpasse kommunikasjons- og engasjementsstrategier, noe som gir en bedre helhetlig opplevelse.

5. Strategisk bemanningsplanlegging

• Forvaltning av talentpipeline: Analyse gir innsikt i tilgangen på talenter og bidrar til å bygge og opprettholde en sterk pipeline for fremtidige behov.
• Samsvar med virksomhetens mål: Ved å forstå talentlandskapet og tilpasse rekrutteringsarbeidet til organisasjonens mål kan HR bedre støtte virksomhetens vekst og suksess.

It starts with one signal.

Each week, AI Signal takes one meaningful shift in AI and helps people leaders understand what changed, why it matters, and what to consider next.

Get Free Access

Have an account? Log In

6. Mangfold

• Følge med på mangfoldsindikatorer: Analyse bidrar til å følge med på mangfoldsindikatorer, for eksempel mangfoldet i talentpoolen og om enkelte team ansetter flere kandidater med ulik bakgrunn enn andre.
• Redusere skjevheter: Rekrutteringsanalyse kan bidra til å identifisere skjevheter i ansettelsesprosessen og foreslå tiltak for å redusere dem. Er organisasjonen for eksempel bare ute etter en bestemt kandidatprofil?

7. Oppnå høyere fastholdelsesgrad

• Tilbakemeldinger fra kandidater: Analyse av tilbakemeldinger fra kandidater kan gi innsikt som organisasjoner kan bruke til å forbedre opplevelsen til eksisterende ansatte samt øke engasjement og fastholdelse.

8. Kontinuerlig forbedring

• Pågående optimalisering: Rekrutteringsanalyse støtter en kultur for kontinuerlig forbedring ved å fungere som drivkraft for revisjoner av rekrutteringsprosessen og ved regelmessig å måle og analysere viktige resultatindikatorer (KPI-er) og gjøre datadrevne justeringer.
• Sammenligning: Organisasjoner kan sammenligne resultatene sine både med seg selv og med bransjestandarder og beste praksis, identifisere forbedringsområder og holde seg konkurransedyktige.

Viktige nøkkeltall i rekrutteringsanalyse

Så nå vet du hvorfor – men hva med hva? Her er noen viktige nøkkeltall for rekrutteringsanalyse:

1. Tid til ansettelse

Beskrivelse: Det gjennomsnittlige antallet dager fra en ledig stilling publiseres til en kandidat aksepterer jobbtilbudet. 

Eksempel: Hvis en bedrift publiserer en stilling 1. januar og en kandidat aksepterer tilbudet 20. januar, er tiden til ansettelse 20 dager.

2. Kostnad per ansettelse

Beskrivelse: De totale kostnadene ved å besette en stilling, inkludert annonsering, honorarer til bemanningsbyråer og kostnader til introduksjon og opplæring.

Eksempel: Hvis en bedrift bruker $3,000 på annonsering, $2,000 på honorarer til et bemanningsbyrå og $500 på arbeidstimer, er kostnaden per ansettelse $5,500.

3. Kvalitet på ansettelsen

Beskrivelse: Et mål på hvor godt nyansatte presterer og passer inn i virksomheten, vanligvis vurdert gjennom medarbeidersamtaler og hvor lenge de blir værende.

Eksempel: Hvis en nyansatt jevnlig får gode resultater i prestasjonsvurderinger og blir værende i virksomheten i mer enn ett år, tyder dette på høy kvalitet i ansettelsen.

4. Effektivitet i rekrutteringskanaler

Beskrivelse: Dette måler hvor effektive ulike metoder for å finne kandidater er, for eksempel LinkedIn, anbefalingsprogrammer eller eksterne partnere.

Eksempel: Hvis 50 kandidater finnes gjennom en stillingsportal og 10 blir ansatt, er effektiviteten til rekrutteringskanalen for denne stillingsportalen gode 20 %.

5. Forholdet mellom søkere og ansettelser

Beskrivelse: Forholdet mellom antallet søkere til en stilling og antallet som ansettes i stillingen. 

Eksempel: Hvis 100 kandidater søker på en stilling og 5 blir ansatt, er forholdet mellom søkere og ansettelser 20:1.

6. Akseptrate for jobbtilbud

Beskrivelse: Andelen jobbtilbud fra en virksomhet som aksepteres av kandidatene.

Eksempel: Hvis en virksomhet gir 10 jobbtilbud og 8 blir akseptert, er akseptgraden 80 % (men 90 % er bedre!)

7. Bevaring det første året

Beskrivelse: Andelen nyansatte som blir værende i virksomheten i en bestemt periode, vanligvis ett år. Også dette bidrar til å vise kvaliteten på kandidatene som ansettes.

Eksempel: Hvis 50 nye medarbeidere ansettes og 45 fortsatt er i virksomheten etter ett år, er andelen som blir værende 90 %.

Nivåer innen rekrutteringsanalyse

Det er nyttig å kategorisere rekrutteringsanalyse i ulike nivåer basert på hvor kompleks og dyptgående analysen er.

Disse nivåene hjelper organisasjoner med å forstå hvor langt de har kommet når det gjelder bruk av data og analyse i rekrutteringen, og hvilke steg de kan ta for å videreutvikle kapasiteten sin.

Vanligvis vil reisen innen rekrutteringsanalyse se omtrent slik ut:

1. Beskrivende analyse

Beskrivelse: Fokuserer på å forstå hva som har skjedd tidligere, ved å oppsummere historiske data.

Formål: Gir et tilbakeblikk for å forstå tidligere resultater og trender innen rekruttering.

Eksempler på nøkkeltall: Antall mottatte søknader, tid til å besette en stilling og ansettelseskilde. 

2. Diagnostisk analyse

Beskrivelse: Går dypere inn i dataene for å finne ut hvorfor tidligere resultater oppstod, ved å identifisere mønstre og sammenhenger.

Formål: Hjelper med å diagnostisere problemer og forstå de underliggende årsakene til resultatene innen rekruttering.

Eksempel på måledata: Analyse av årsakene til lang tid til ansettelse i bestemte avdelinger eller kartlegging av frafallspunkter i ansettelsesprosessen. 

3. Prediktiv analyse

Beskrivelse: Bruker statistiske modeller og maskinlæringsalgoritmer til å forutsi fremtidige resultater basert på historiske data. 

Formål: Muliggjør proaktiv beslutningstaking ved å forutse fremtidige utfordringer og muligheter innen rekruttering.

Eksempler på måledata: Forutsi hvilke kandidater som sannsynligvis vil takke ja til jobbtilbud, og forutsi fremtidige ansettelsesbehov.

4. Normativ analyse

Beskrivelse: Gir anbefalinger og handlingsalternativer for å oppnå ønskede resultater ved hjelp av optimaliserings- og simuleringsmodeller. 

Formål: Veileder beslutningstakere i å iverksette tiltak som kan forbedre effektiviteten og resultatene av rekrutteringen.

Eksempler på måledata: Forslag til optimalisering av stillingsannonser for bedre kandidatengasjement eller anbefaling av søkestrategier for å forbedre kvaliteten på ansettelsene. 

5. Kognitiv analyse

Beskrivelse: Bruker kunstig intelligens (AI) og naturlig språkbehandling (NLP) til å forstå og samhandle med menneskelig språk og ustrukturerte data.

Formål: Forbedrer rekrutteringsprosessen ved å automatisere komplekse oppgaver og gi dypere innsikt fra ustrukturerte datakilder. 

Eksempler på måledata: Automatisert CV-screening og sentimentanalyse av tilbakemeldinger fra kandidater. 

Sammendrag av nivåene

1. Deskriptiv analyse: Hva skjedde? (Grunnleggende rapportering)
2. Diagnostisk analyse: Hvorfor skjedde det? (Identifisering av mønstre og årsaker)
3. Prediktiv analyse: Hva kommer til å skje? (Prognoser for fremtidige trender)
4. Normativ analyse: Hva bør vi gjøre? (Anbefaling av tiltak)
5. Kognitiv analyse: Hvordan kan AI forbedre rekrutteringen? (Utnyttelse av AI og NLP)

Beste praksis for rekrutteringsanalyse

Her er noen anbefalte fremgangsmåter for å utnytte rekrutteringsanalyse effektivt, forbedre ansettelsesprosessene, ta datadrevne beslutninger og kontinuerlig forbedre strategiene for talentanskaffelse.

1. Sett tydelige rekrutteringsmål

Som Mariya Hristova fremhever i sin utmerkede artikkel om rekrutteringsmåledata, «Det er sjelden du har kapasitet til å følge aktivt med på alt.»

For å bidra til å fokusere innsatsen bør et første skritt derfor være å sikre at rekrutteringsmålene er i tråd med de overordnede forretningsmålene og behovene innen bemanningsplanlegging.

Hvis et organisatorisk mål for eksempel er å utvikle en ny produktlinje raskt, bør hovedmålet for rekrutteringen være å ansette talenter med relevant kompetanse og erfaring så raskt som mulig.

Dette vil igjen hjelpe rekrutteringsteamene med å kalibrere rekrutteringsanalysen og rapporteringen mer effektivt.

2. Utarbeid tydelige måledata

Mange blir forvirret av forskjellen mellom måledataene tid til besetting og tid til ansettelse. Teknisk sett er tid til besetting perioden fra du oppretter en stilling til du ansetter noen, mens tid til ansettelse er tiden det tok for den aktuelle kandidaten du ansatte å gå fra søknad til ansettelse. 

Dette viser behovet for alltid å definere måledata tydelig, samt hvordan de beregnes og hvilke datakilder du bruker.

3. Bruk ulike typer data

Jeg var inne på dette ovenfor, men vil gjerne understreke det på nytt. Mesteparten av dataene du kommer til å bruke, er kvantitative, noe som betyr at de kan uttrykkes numerisk.

Du bør imidlertid ikke overse kvalitative data, som tilbakemeldinger fra kandidater eller ansettelsesteam. Disse er like verdifulle og kan føre til forbedringer som styrker medarbeiderbevaringen, for eksempel forbedret samlet kompensasjon.

Som Sarah Lovelace, HR-direktør i Airbase, understreker: «Ved å tilnærme oss talentforvaltning med en kombinasjon av data og analyse kan vi ta informerte beslutninger og kommunisere dem effektivt til den øvrige organisasjonen.»

4. Presenter data på en meningsfull måte

Datavisualisering er en viktig del av datadrevet rekruttering. Når du presenterer data for å skape handling, er det viktig å tenke nøye gjennom dataene og samtalen du prøver å sette i gang med målgruppen din. Det er her bruk av interne personaer kommer inn i bildet.

Personaer brukes av markedsføringsteam for å tegne et bilde av målkundene når de utvikler markedsføringskampanjer, og de er også et nyttig verktøy for datavisualisering.

For eksempel trenger ikke alle å vite alt, og hver interessent vil ha behov for ulik grad av hjelp til å analysere det som blir presentert for dem.

Et eksempel kan være forskjellen mellom typen data du presenterer for en ansettelsesansvarlig for å forbedre et bestemt aspekt ved ansettelsesprosessen, og det du presenterer for et medlem av toppledelsen for å få godkjenning av et nytt programvareverktøy for rekruttering.

For ytterligere veiledning om dette anbefaler jeg på det sterkeste Liam Reeses utmerkede artikkel om dataanalyse innen HR.

5. Bruk de riktige verktøyene

For å utnytte rekrutteringsanalyse effektivt trenger du en form for verktøy, sannsynligvis et søkersporingssystem (ATS) eller en separat programvare for rekrutteringsanalyse.

I tillegg til å være en sentral kilde til rekrutteringsdata gjør ATS-funksjoner som interaktive dashbord for rekruttering, bransjesammenligninger og tilpassbare rapporter det enklere å overvåke viktige måltall og KPI-er kontinuerlig.

Jo mer avansert verktøyet er, desto bedre kan det hjelpe deg med den nevnte prediktive, preskriptive og kognitive analysen.

Du kan selvfølgelig alltid samle inn og analysere data manuelt i et enkelt regneark, men det vil kreve mer innsats.

Rekrutteringsanalyse – vanlige spørsmål

Kan små bedrifter dra nytte av rekrutteringsanalyse?

Ja, små bedrifter kan dra nytte av rekrutteringsanalyse ved å ta mer informerte ansettelsesbeslutninger, optimalisere rekrutteringsprosessene og forbedre kvaliteten på ansettelsene, noe som til syvende og sist sparer tid og reduserer kostnader.

Hvilken rolle spiller KI i rekrutteringsanalyse?

KI forbedrer rekrutteringsanalysen ved å automatisere oppgaver som screening av CV-er, forutsi kandidaters suksess og tilpasse kandidatengasjementet, noe som dermed forbedrer effektiviteten og resultatene i ansettelsesprosessen.

Hvorfor trenger rekrutterere prediktiv dataanalyse?

Prediktiv dataanalyse hjelper rekrutterere med å forutse fremtidige ansettelsesbehov, identifisere de beste kandidatene og gjøre proaktive justeringer i rekrutteringsstrategiene, noe som fører til bedre ansettelsesresultater og redusert tid til ansettelse.

Hvis du ser etter programvare som kan hjelpe deg med å forutsi ansettelsesresultater, anbefaler jeg at du leser listen vår over den \u003ca href=\u0022https://peoplemanagingpeople.com/tools/best-predictive-analytics-software-for-hr/\u0022\u003ebeste programvaren for prediktiv analyse for HR-team\u003c/a\u003e som neste steg.

Hvordan måler man avkastningen på investeringen i rekrutteringsanalyse?

Mål avkastningen på investeringen i rekrutteringsanalyse ved å sammenligne måltall som tid til ansettelse, kostnad per ansettelse, kvaliteten på ansettelsen og andelen som blir værende, før og etter at analyseverktøyene er tatt i bruk, og beregn de økonomiske besparelsene og forbedringene i resultatene.