Het belang van data in technische werving

Data gedreven recruitment is geen luxe meer in de techniek. De markt is krap, reacties zijn schaars en goede mensen zijn snel weg. Als je dan op gevoel blijft schieten met vacatureplaatsen en hopen dat het goed komt, loop je achter de feiten aan. Met data zie je wat werkt, waar je kandidaten afhaken en waar je geld weglekt. Dat maakt je werving sneller, scherper en eerlijker.

Waarom data het verschil maakt in technische werving

Technische vakmensen hebben keuze genoeg. Ze klikken niet tien keer door en ze vullen geen lange formulieren in. Data laat je zien waar je proces frictie geeft, zodat je dat kunt oplossen. Je ziet ook welk kanaal kandidaten brengt die blijven, in plaats van alleen veel kliks. Zo stuur je op resultaat in plaats van op onderbuik.

Welke recruitmentdata echt waardevol is

Begin met cijfers die direct iets zeggen over je werving. Denk aan het aantal reacties per vacature, de tijd tot invulling en de bron van de kandidaat. Kijk ook naar de conversie per stap, dus van weergave naar klik, van klik naar reactie en van reactie naar gesprek. Voeg daar afhaakmomenten aan toe, zoals waar mensen stoppen met solliciteren. Als je dat structureel bijhoudt, zie je snel welke vacatures en welke kanalen het werk doen.

Recruitmentdata analyseren zonder ingewikkeld gedoe

Data verzamelen is pas nuttig als je er elke week iets mee doet. Leg sollicitaties, contactmomenten en uitkomsten vast in één systeem, zodat je niet hoeft te gokken. Vergelijk per vacature welke tekst, titel en insteek het meeste oplevert aan gesprekken en plaatsingen. Kijk ook naar snelheid, want in techniek wint vaak degene die als eerste belt. En vraag na afloop aan kandidaten hoe ze het proces vonden, dat levert vaak de meest eerlijke verbeterpunten op.

AI in recruitment, handig als je het goed inzet

AI kan je helpen om sneller te zoeken, beter te matchen en je tekst te verbeteren. Denk aan tools die profielen samenvatten, relevante ervaring herkennen en kandidaten voorstellen op basis van harde eisen. Ook kun je AI gebruiken om te zien welke woorden in een vacature juist wel of niet werken bij jouw doelgroep. Belangrijk is dat je het inzet als assistent, niet als beslisser. De werkvloer blijft mensenwerk, dus de recruiter en de hiring manager houden altijd de regie.

Voorbeelden van data die je werving direct beter maken

Stel dat je op drie kanalen adverteert en je meet niet alleen het aantal reacties, maar ook hoeveel daarvan doorstroomt naar gesprek. Dan zie je vaak dat het kanaal met de meeste reacties niet de beste kandidaten levert. Of je ziet dat een vacature met een korte, duidelijke eerste alinea veel meer reacties krijgt dan een tekst vol eisen. Ook kun je testen met twee versies van een titel en kijken welke beter scoort op klikken en reacties. Zo wordt verbeteren iets wat je gewoon wekelijks doet, net als onderhoud op de werkvloer.

Hoe data helpt bij betere personeelskeuzes

Goede werving stopt niet bij de handtekening. Als je verloop, reistijd, functietype en onboarding naast elkaar legt, zie je patronen die je eerder niet zag. Misschien blijven mensen langer als ze minder reistijd hebben, of als de eerste weken strakker zijn begeleid. Je kunt ook kijken welke profielen het beste passen bij bepaalde opdrachtgevers of teams. Dan maak je minder missers en hoef je minder vaak opnieuw te zoeken.

Conclusie

Data gedreven recruitment maakt technische werving overzichtelijker en vooral voorspelbaarder. Je ziet wat werkt, je stuurt bij en je verspilt minder tijd aan acties die weinig opleveren. Het vervangt geen mensenkennis, maar het voorkomt dat je blind vaart. En in een markt waar snelheid en kwaliteit alles zijn, is dat precies wat je nodig hebt. Data gedreven recruitment is dus niet kouder, het is gewoon slimmer werken.