Campagne di recruiting più efficaci con in media il 50% in più dei candidati per annuncio di lavoro. È questo il risultato raggiunto da McDonald’s, la catena internazionale di fast-food che solo in Italia conta circa 670 ristoranti, dove ogni giorno vengono serviti 1.2 milioni di clienti. Il motore di questa macchina sono i 32mila dipendenti che si impegnano affinché tutto funzioni al meglio in linea con gli standard internazionali che il marchio garantisce in ogni suo punto vendita.
Già da questi numeri è facilmente intuibile quanto importante sia per l’azienda gestire il processo di selezione in maniera efficace contenendo i tempi, individuando i candidati più adatti per ogni specifica posizione da ricoprire, garantendo l’efficienza dei team in ogni ristorante. Per raggiungere questo obiettivo McDonald’s Italia ha scelto di farsi supportare dalla soluzione ATS (Applicant Tracking System) Inrecruiting di Zucchetti.
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L’importanza del monitoraggio del processo di selezione per McDonald’s
Prima di quella data McDonald’s Italia faceva gestire la selezione del personale esternamente. Anche se apparentemente conveniente, questa modalità in realtà comportava una mancanza di controllo su ogni aspetto del processo, visibilità dei dati limitata e scarsa conoscenza dei candidati e della loro esperienza di selezione.
Nel 2019 dunque, McDonald’s ha deciso di cambiare strategia e internalizzare l’attività di recruitment affidandosi al software per la Talent Acquisition Inrecruiting. I vantaggi sono stati visibili sin da subito. La soluzione, facile da utilizzare e perfettamente integrabile con i sistemi tecnologici già in uso, ha consentito non solo di monitore tutti gli step del percorso di selezione – potendo così individuare eventuali aree di miglioramento per offrire una candidate experience adeguata e coerente al livello del brand -, ma, attraverso l’analisi dei dati dei candidati, disegnare nuove strategie di recruiting per attrarre ed assumere quelli giusti.
«Il punto di forza della soluzione che abbiamo scelto è la sua facilità di utilizzo, la flessibilità e la capacità di integrarsi con altri sistemi», ha affermato Elena Giordano, Talent and Staff Lead McDonald’s Italia.
Importante sottolineare in questo contesto che il software non andrà mai a sostituirsi al recruiter, al quale sarà sempre affidato il compito di scegliere il candidato, ma certamente ne agevola il lavoro.
Le caratteristiche del software adottato da McDonald’s
Andando poi più sul tecnico, il software presenta diverse caratteristiche che aiutano i recruiter di McDonald’s nell’attività quotidiana consentendo di impiegare minor tempo in attività lunghe e ripetitive, servendosi degli automatismi per potersi così dedicare ad attività strategiche di maggior valore, e di offrire un servizio di selezione del personale meno soggetto al rischio di pregiudizi, preciso, e semplice anche per il candidato, attraverso l’impiego dell’intelligenza artificiale. Ma vediamo nel dettaglio.
La soluzione è sviluppata per integrarsi agevolmente con software di terze parti tramite API, consentendo così lo scambio automatico di dati tra i diversi sistemi in dotazione già all’azienda, oltre naturalmente al software della casa madre Zucchetti HR: le suite Microsoft (Outlook e Teams) e Google (Gmail e Meet), le piattaforme HCM, le Job Boards e i portali per il lavoro (per esempio: LinkedIn, Indeed, Monster e gli altri), i social network, i sistemi per la gestione di video-colloqui.
La piattaforma presenta anche una sezione Analytics per poter applicare al processo di recruiting un approccio data-driven, avendo così la possibilità di individuare e migliorare eventuali aree critiche attraverso l’analisi delle statistiche realizzate su diversi parametri, per esempio: Time to Hire, Time to Fill, e altri ancora, come anche pianificare attività di selezione più efficaci per il futuro.
La funzione Hiring Pilpeline permette di tracciare, gestire e monitorare – anche a livello visivo – l’avanzamento dei candidati lungo tutto il processo di selezione fino all’assunzione.
I sistemi interni di automazione, come per esempio il servizio multiposting o il salvataggio delle ricerche sul database, permettono di liberare il recruiter da azioni ripetitive a basso valore che richiedono però molto tempo e anche una certa dose di attenzione proprio per la loro ripetitività che facilmente induce a distrazioni.
Con Inrecruiting è poi possibile creare campi personalizzati per qualsiasi offerta di lavoro e filtri ad hoc per la ricerca.
Inda, l’algoritmo di intelligenza artificiale che aiuta i recruiter
In merito al form di application, lato candidato, il sistema integrato di intelligenza artificiale che prende il nome di Inda aiuta a riportare velocemente sul modulo i contenuti presenti nel CV evitando così l’abbandono della procedura.
L’estrazione dei dati dal CV da parte di Inda (l’AI supporta una molteplicità di estensioni tra le quali: ‘pdf’, ‘doc’, ‘docx’, ‘txt’, ‘jpg’, ‘jpeg’, ‘png’, ‘tif’) e la loro conversione in informazioni di tipo strutturato o documenti in formato XML, processo che prende il nome tecnico di CV Parsing, è certamente uno dei grandi vantaggi per i recruiter che si trovano ad affrontare contemporaneamente anche centinaia di CV per posizione realizzati sui più disparati modelli creativi e tipologie di file.
Inda, in fase di CV Parsing, consente anche di eliminare i dati personali dei candidati quali nome, cognome, numero di telefono, email, genere, nazionalità, data di nascita, foto, link, per processi di selezione più trasparenti e paritari. Si parla in questo caso di anonimizzazione dei CV.
Last but not least, l’algoritmo di intelligenza artificiale integrato a Inrecruiting è stato sviluppato per il Job Matching, ossia per permette di trovare il candidato giusto per ogni annuncio di lavoro in modo facile e veloce. Implementata per la ricerca semantica, ossia l’analisi del significato semantico di parole e di testi, sia in lingua italiana che in lingua inglese, Inda è in grado di assegnare uno score di similarità semantica ad ogni candidato creando un ranking delle candidature e individuare i candidati migliori per un annuncio di lavoro. Questo significa non rischiare di perdere per strada dei candidati presenti in database che magari hanno usato una terminologia diversa da quella ricercata dal recruiter.
