Bei Greenhouse haben wir viel Zeit darauf verwendet, die Berichterstattung im Jahr 2020 zu verbessern, von der Durchführung von Kundenrecherchen bis hin zur Veröffentlichung von Verbesserungen an unserem Greenhouse Reporting (GHR)-Tool. All diese Arbeit wird gegen Ende dieses Jahres in einem ziemlich aufregenden, überarbeiteten Reporting-Erlebnis für unsere Kunden gipfeln.

Aber bevor wir dort ankommen, möchten wir einige ziemlich aufschlussreiche Erkenntnisse teilen, die das Team bei seiner Forschung aufgedeckt hat, und hoffentlich ein paar Mythen über die Berichterstattung in Greenhouse zerstreuen. In unseren Gesprächen mit Kunden tauchten immer wieder einige Themen auf, die wir ansprechen wollten – direkt.

Herausforderung 1: Einige Benutzer*innen waren den präsentierten Daten nicht sicher

Im Allgemeinen sind Berichte ein nachlaufender Indikator, was bedeutet, dass sie Ihnen Informationen darüber geben, was bereits passiert ist. Ja, sie liefern Trends und Signale, die zu Maßnahmen führen, aber die Natur von Daten besteht darin, dass sie Dinge zusammenfassen, die bereits geschehen sind. Es ist unerlässlich, dass sich Ihre Arbeitsabläufe und Aktionen für saubere Daten eignen, damit Ihr Unternehmen auf der Grundlage genauer Daten messen und iterieren kann.

In Dutzenden und Aberdutzenden von Kundenforschungssitzungen hörten wir immer wieder, dass einige Kunden in den Berichten, die sie von Greenhouse bezogen, keine genauen Daten sahen. Aber basierend auf der Art der oben beschriebenen Berichte wussten wir, dass wir, um die Daten in den Greenhouse-Berichten vertrauenswürdiger zu machen, viel weiter oben in der Verhaltenspipeline beginnen müssen, um sicherzustellen, dass gute Daten eingehen, bevor wir uns an die Arbeit machen und uns mit den ausgehenden Daten befassen.

Lösung 1: Gute Daten rein, gute Daten raus

Deshalb haben wir einen großen Teil unserer Bemühungen darauf verwendet, eine gesündere Nutzung und eine ordnungsgemäße Produktakzeptanz voranzutreiben, um vertrauenswürdigere Daten für genaue Berichte zu erstellen, und werden dies auch weiterhin tun. Wir haben die Ursache dieser Datenprobleme zu einem früheren Zeitpunkt im Prozess ermittelt und Schulungen und Feature-Releases eingerichtet, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, im Voraus eindeutige Daten zu sammeln.

Zu den jüngsten Funktionserweiterungen zur Verbesserung der Datenqualität gehören:

• Kennzeichnung von Jobs als offizielle Vorlagen, um Fehler zu vermeiden, wenn sich wiederholende Daten immer wieder neu eingegeben werden, wie z. B. gewünschte Kandidatenattribute und häufige Interviewfragen.
• Abhängige Angebotsfelder geben Administratoren die Möglichkeit, abhängige benutzerdefinierte Angebotsfelder einzurichten, damit Personalvermittler Angebote sauberer, einfacher und schneller erstellen können, wobei nur die relevanten Informationen angezeigt werden, wodurch das Potenzial für menschliche Fehler beseitigt und sauberere Daten gewährleistet werden.
• Scorecard-Upgrades mit gruppierten Fokusattributen und Rich-Text erleichtern dem Einstellungsteam das Einreichen ihrer Scorecards, was wiederum die Berichterstattung über diese Entscheidungen und die strukturierten Einstellungspraktiken eines Unternehmens erleichtert.
• Vereinfachte Interviewberechtigungen erleichtern es Personalvermittlern, Interviewer pro Job zuzuweisen, wodurch Bedenken hinsichtlich Datenverlusts in Berichten weiter reduziert werden.

Kunden dabei zu helfen, sicherzustellen, dass ihre Daten sauber und genau sind, ist für uns ein kontinuierlicher Fokus. Während wir „schlechte“ Daten diagnostizieren und feststellen, woher sie kommen, werden wir weiterhin Best Practices, Schulungsprogramme und produktinterne Verbesserungen anbieten, um sie frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.

Herausforderung 2: Menschen arbeiteten außerhalb des Systems, was den Zusammenhalt zu einer Herausforderung (oder Unmöglichkeit) machte

Bei unseren Recherchen haben wir auch festgestellt, dass einige Kunden wichtige Workflows außerhalb von Greenhouse ausführen. Manchmal lag das daran, dass ein bestimmtes Datenelement im System nicht für die Berichterstellung verfügbar war, aber oft lag es daran, dass Benutzer*innen ganze Aufgaben außerhalb von Greenhouse erledigten – Personalvermittler*innen speicherten ihre geplanten Vorstellungsgespräche in einer Excel-Datei oder ein*e Personalchef*in alle ihre Lieblingskandidaten*innen in einem Google-Dokument nachverfolgen – und daher war es für uns unmöglich, überhaupt genaue Daten über diese Aktivitäten im System zu haben.

Sie können nicht verwalten, was Sie nicht messen können, und unsere Reporting-Tools hatten einfach keinen Zugriff auf die Daten, die wir benötigten. Dies führt zu allen möglichen suboptimalen Ergebnissen und bedeutete oft, dass Benutzer*innen Daten aus Greenhouse und anderen unterschiedlichen Datensätzen zusammenschusterten, was zu leicht vermeidbaren menschlichen Fehlern, Inkonsistenzen und allgemeiner Verwirrung führte.

Lösung 2: Konsistenz ist der Schlüssel

Der erste Schritt zur Behebung dieses Problems bestand darin, sicherzustellen, dass die Daten, über die die Leute berichten und die sie verfolgen möchten, im System verfügbar sind, und dann sicherzustellen, dass die Tools selbst es Ihnen ermöglichen, über diese Dinge zu berichten!

In den letzten Monaten haben wir unser Reporting-Tool um Folgendes erweitert:

• Wichtige Kandidatenberichte
• Weitere Datenfeldoptionen in unseren benutzerdefinierten Berichten
  • Stellenangebote
  • Bewerbungen
  • Kandidaten
  • Offene Stellen
  • Angebote
  • Benutzer*innen
  • und mehr…

In unserem nächsten Blog „Lösen der Herausforderungen“ werden wir uns mit anderen Herausforderungen befassen, die wir in Bezug auf Anpassungsbeschränkungen, Auffindbarkeit, Berechtigungen und Leistung gehört haben. Seien Sie gespannt, denn wir haben einige bevorstehende Ankündigungen in diesem Bereich, die es viel einfacher machen werden, die richtigen Fragen innerhalb des Greenhouse-Berichtstools zu beantworten.