In diesem Interview erklärt Jon Cox, Direktor bei CCL für UK, Europa und den Mittleren Osten, was seine größten Herausforderungen sind und wie Textkernels semantische Such- und Matchingtools, integriert in Bullhorn, ihn dabei unterstützt Zeit und Kosten zu sparen.
Was ist die größte Herausforderung von CCL?
CCL existiert bereits seit 35 Jahren und rekrutiert ausschließlich Spezialisten für den Öl und Gas Bereich. Ein akkurates Matching ist also extrem wichtig für ein so spezialisiertes Business. Unsere Kunden möchten keine Generalisten beschäftigen, die Sie zuerst einschulen müssen. Deshalb arbeiten sie nur mit Personaldienstleistern zusammen, die sich mit diesem spezialisierten Bereich auch auskennen. Für uns ist die größte Herausforderung deshalb Schnelligkeit. Wir müssen sicherstellen, dass wir den passenden Kandidaten schneller finden als die Konkurrenz.
Wenn man mehr als die modernste Spitzenlösung benötigt, sozusagen ‘Haute Couture’, muss man sich an Spezialisten wie Textkernel wenden.
Wie haben Sie diese Herausforderung gemeistert?
Um die Vermittlungszeit zu verkürzen, haben wir Textkernels semantische Such- und Matchingtechnologie in Bullhorn integriert. Diese Technologie kann Stellenbeschreibungen automatisch in eine Suchanfrage umwandeln, die Datenbank semantisch durchsuchen und somit die am besten passenden Kandidaten vorschlagen. Wenn man mehr als die modernste Spitzenlösung benötigt, sozusagen ‘Haute Couture’, muss man sich an Spezialisten wie Textkernel wenden. Um es mit einer Auto Analogie zu beschreiben: Bullhorn ist ein BMW. Kombiniert mit Textkernel wird daraus ein Rolls Royce.
Welche Probleme wurden dadurch gelöst?
Wir hatten zwei Probleme: In der Vergangenheit benötigte ein Senior Recruiter einen ganzen Tag um eine Longlist aus 20 Kandidaten aus einer sehr großen Datenbank zu erstellen. Diese Zeit konnte nicht in Vertriebsaktivitäten gesteckt werden. Darüber hinaus ist es schwierig Recruiter zu finden, die sehr komplizierte und technische Stellenbeschreibungen verstehen. Mit Textkenels automatischer Rankingtechnologie müssen Senior Recruiter nur die Top 20-50 Ergebnisse analysieren (vor allem auch Seniors, die sich nicht perfekt mit Boolean’ Suchoperatoren auskennen). Junior Recruiter können mit der gleichen Liste arbeiten und daraus lernen.
Die Integration von Textkernels semantischer Such- und Matchingsoftware in Bullhorn ist herausragend. Die Technologie wurde nahtlos integriert und sorgt dafür, dass wir eine Shortlist in Echtzeit und akkurat präsentieren können.
Welche Ergebnisse sehen Sie bisher?
Die Integration von Textkernels semantischer Such- und Matchingsoftware in Bullhorn ist herausragend. Die Tools wurden nahtlos integriert und sorgen dafür, dass wir eine Shortlist in Echtzeit und akkurat präsentieren können. Textkernels semantische Matching Technologie führte dazu, dass die Vermittlungszeit um 50% verkürzt wurde. Zur Zeit kann ich Kundenprojekte in 20 Minuten bearbeiten. Textkernels Technologie sorgt auch dafür, dass weniger erfahrene Recruiter an Kundenprojekten arbeiten können, auch wenn diese nicht in deren Erfahrungsrahmen liegen. Die Suchanfragen werden automatisch erstellt, Synoyme automatisch hinzugefügt und die am besten passenden Kandidaten vorgeschlagen und das auch ganz ohne Boolean Strings.
Statt eines teuren 3-Tages Kurses können Junior Recruiter nun auch gleich an Projekten arbeiten und somit on-the-job lernen. Textkernels Matching Technologie liefert die 10 am besten passenden Kandidaten, Junior Recruiter können diese dann bereits anrufen und daraus lernen.
Im Moment würde ich für keinen Personaldienstleister arbeiten, der nicht mit der Kombination von Bullhorn und Textkernel arbeitet.
Welche Empfehlungen haben Sie für andere Personaldienstleister?
Die Idee von künstlicher Intelligenz und automatisierten Matchings klingt immer sehr ansprechend und die Fortschritte sind gewiss auch überragend, jedoch muss sich das System anpassen können. Es gibt kein gebrauchsfertiges AI Matching von der Stange, das für jede Branche und Unternehmen funktioniert. Textkernels Match! Funktionalität ist bereits sehr fortschrittlich, das wichtige ist jedoch, dass wird die Ergebnisse anpassen und konfigurieren können. Wir haben unsere eigenen Matching Dictionary erstellt um spezifisch für die Öl und Gas Branche ausgestattet zu sein. Wir haben mit anderen Anbietern bereits gearbeitet, aber der Hauptvorteil von Textkernel ist der White-Box Ansatz. Der Grund warum ein Kandidat höher gerankt wird, als ein anderer ist ersichtlich und in Bullhorn integriert. Im Moment würde ich für keinen Personaldienstleister arbeiten, der nicht mit der Kombination von Bullhorn und Textkernel arbeitet.
Möchten Sie mehr zu Textkernels Matchingtechnologie herausfinden? Kontaktieren Sie uns direkt!
