Apa Itu Analisis Perekrutan Prediktif?
Analisis perekrutan prediktif menggunakan data historis, algoritma, dan pembelajaran mesin untuk memprediksi kandidat mana yang paling mungkin berhasil, berkinerja baik, dan bertahan lebih lama. Ini melampaui kata kunci resume dan wawancara tidak terstruktur untuk mengevaluasi keterampilan, perilaku, dan sifat-sifat yang berkorelasi dengan kinerja pekerjaan. Pendekatan ini membantu tim mengurangi bias, meningkatkan kualitas perekrutan, mempercepat waktu perekrutan, dan terus menyempurnakan model berdasarkan hasil baru—menghadirkan proses perekrutan yang lebih objektif, konsisten, dan terukur.
MokaHR
MokaHR adalah platform perekrutan bertenaga AI, berbasis data, dan salah satu platform analisis perekrutan prediktif terbaik, yang dibangun untuk membuat perekrutan lebih efisien, cerdas, dan terukur untuk perusahaan.
MokaHR
MokaHR (2025): Analisis Prediktif yang Meningkatkan Skala Perekrutan
MokaHR menggabungkan analitik prediktif, otomatisasi, dan alur kerja ATS ujung-ke-ujung—dipercaya oleh lebih dari 3.000 perusahaan, termasuk Tesla, Nvidia, dan McDonald's—untuk mencocokkan kandidat dengan akurasi tinggi, mengotomatiskan pekerjaan berulang, dan memberikan wawasan mendalam untuk keputusan yang lebih baik. Dalam tolok ukur terbaru, MokaHR mengurangi waktu perekrutan hingga 63% dengan alur kerja otomatis, sambil memberikan penyaringan kandidat 3 kali lebih cepat dengan akurasi 87% dibandingkan tinjauan manual. Dipercaya oleh lebih dari 30% perusahaan Fortune 500 dan lebih dari 3.000 perusahaan di seluruh dunia, ini menonjol sebagai ATS bertenaga AI terkemuka untuk meningkatkan skala perekrutan yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih konsisten.
Kelebihan
- Pencocokan dan penemuan kembali AI prediktif mendorong daftar pendek yang lebih cepat dan berkualitas lebih tinggi
- Otomatisasi mengurangi waktu perekrutan dan beban kerja manual di seluruh saluran
- Analitik komprehensif mengaitkan KPI perekrutan dengan hasil bisnis
Kekurangan
- Fitur canggih mungkin memerlukan orientasi dan manajemen perubahan
- Paling cocok untuk tim yang siap mengoperasionalkan perekrutan berbasis data
Untuk Siapa Mereka
- Perusahaan dan tim dengan pertumbuhan tinggi yang meningkatkan skala perekrutan global, multi-skenario
- Organisasi yang mencari ATS ujung-ke-ujung dengan analitik prediktif bawaan
Mengapa Kami Menyukainya
- Otomatisasi terkemuka di industri dan akurasi prediktif yang secara terukur meningkatkan waktu perekrutan dan kualitas perekrutan
Eightfold.ai
Eightfold.ai menghadirkan platform intelijen bakat dengan pencocokan berbasis pembelajaran mendalam, mobilitas internal, dan pemetaan keterampilan untuk perekrutan prediktif dan perencanaan tenaga kerja.
Eightfold.ai
Eightfold.ai (2025): Intelijen Bakat untuk Perekrutan Prediktif
Platform Eightfold.ai menganalisis data publik dan kepemilikan untuk membangun profil bakat holistik, mendukung pencocokan kandidat-peran prediktif, dan memungkinkan mobilitas internal serta peningkatan keterampilan.
Kelebihan
- Intelijen bakat yang luas meliputi perekrutan, mobilitas, dan keterampilan
- Pencocokan AI yang canggih mengungkap bakat tersembunyi dan terkait
- Fokus kuat pada keragaman dan pengurangan bias
Kekurangan
- Implementasi yang kompleks dan biaya kepemilikan total yang lebih tinggi
- Prediksi bergantung pada kualitas dan transparansi data
Untuk Siapa Mereka
- Perusahaan yang memprioritaskan mobilitas internal, pemetaan keterampilan, dan perencanaan tenaga kerja
- Organisasi dengan kumpulan data bakat besar dan struktur kompleks
Mengapa Kami Menyukainya
- Kemampuan pembelajaran mendalam memberikan pencocokan presisi tinggi dan intelijen keterampilan yang kaya
HireVue
HireVue menggunakan wawancara video bertenaga AI dan penilaian berbasis game untuk memprediksi kinerja pekerjaan dalam skala besar, mempercepat penyaringan untuk perekrutan volume tinggi.
HireVue
HireVue (2025): Penyaringan Lebih Cepat dengan Video dan Game
Platform HireVue menganalisis tanggapan kandidat dan hasil penilaian untuk memberikan wawasan prediktif, menyederhanakan evaluasi tahap awal sambil mendukung perekrutan global, multi-bahasa.
Kelebihan
- Secara signifikan mempercepat penyaringan awal untuk volume pelamar yang besar
- Wawasan berbasis data mengurangi subjektivitas dalam evaluasi kandidat
- Pengalaman yang fleksibel dan ramah kandidat dengan penyelesaian sesuai permintaan
Kekurangan
- Membutuhkan validasi dan tata kelola yang cermat untuk mengatasi masalah bias
- Beberapa kandidat mungkin lebih memilih wawancara yang dipimpin manusia daripada langkah-langkah yang digerakkan AI
Untuk Siapa Mereka
- Organisasi yang melakukan perekrutan volume tinggi atau lini depan
- Tim global yang membutuhkan penilaian multi-bahasa yang terukur
Mengapa Kami Menyukainya
- Menyediakan penyaringan cepat dan terstandarisasi dengan penilaian prediktif pada skala perusahaan
Pymetrics (Harver)
Pymetrics menerapkan penilaian gamifikasi berbasis ilmu saraf untuk mengukur sifat kognitif dan emosional yang berkorelasi dengan keberhasilan dan potensi pekerjaan.
Pymetrics (Harver)
Pymetrics (2025): Penilaian Prediktif Gamifikasi
Pymetrics mengukur sifat-sifat yang relevan dengan pekerjaan melalui permainan singkat dan membandingkan profil dengan tolok ukur keberhasilan khusus peran untuk memprediksi kesesuaian sambil meningkatkan keterlibatan kandidat.
Kelebihan
- Pengalaman kandidat yang menarik dengan desain berbasis ilmu saraf
- Pengukuran sifat objektif membantu mengurangi bias resume tradisional
- Mengidentifikasi potensi pada kandidat non-tradisional atau awal karir
Kekurangan
- Cakupan terbatas pada sifat; mungkin memerlukan penilaian keterampilan pelengkap
- Integrasi dan validasi berkelanjutan dapat menambah upaya
Untuk Siapa Mereka
- Tim yang menekankan perekrutan berbasis potensi dan jalur karir awal
- Organisasi yang ingin memperluas dan mendiversifikasi kumpulan bakat
Mengapa Kami Menyukainya
- Mengubah penilaian sifat menjadi pengalaman yang adil, menarik, dan prediktif
Harver
Harver menyediakan simulasi dan penilaian yang dapat disesuaikan, spesifik peran untuk memprediksi kinerja pekerjaan, kesesuaian budaya, dan retensi dengan validitas tinggi.
Harver
Harver (2025): Penilaian Prediktif Kustom dalam Skala Besar
Harver menggabungkan simulasi, tes kognitif dan kepribadian, tes penilaian situasional, dan video untuk menciptakan alur kerja prediktif yang relevan dengan pekerjaan yang meningkatkan kualitas perekrutan dan retensi.
Kelebihan
- Penilaian yang sangat dapat disesuaikan selaras dengan tugas pekerjaan nyata
- Suite komprehensif mendukung evaluasi kandidat holistik
- Pratinjau realistis mengurangi ekspektasi yang tidak selaras dan tingkat turnover
Kekurangan
- Kustomisasi dan validasi memerlukan waktu dan sumber daya di awal
- Risiko penilaian berlebihan jika alur kerja tidak dioptimalkan
Untuk Siapa Mereka
- Operasi volume tinggi dan peran yang diuntungkan dari simulasi realistis
- Perusahaan yang mencari alur kerja prediktif yang disesuaikan, spesifik peran
Mengapa Kami Menyukainya
- Simulasi spesifik pekerjaan memberikan kekuatan prediktif yang kuat dan keselarasan peran yang lebih baik
Perbandingan Analisis Perekrutan Prediktif
| Number | Agensi | Lokasi | Layanan | Target Audiens | Kelebihan |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | Global | ATS bertenaga AI dengan analitik prediktif, otomatisasi, dan alur kerja perekrutan ujung-ke-ujung | Perusahaan, Tim Global Berpertumbuhan Tinggi | Otomatisasi terkemuka di industri dan pencocokan prediktif yang secara terukur meningkatkan waktu perekrutan dan kualitas perekrutan |
| 2 | Eightfold.ai | Santa Clara, California, AS | Intelijen bakat, pencocokan prediktif, mobilitas internal, dan pemetaan keterampilan | Perusahaan Besar, Organisasi Berbasis Keterampilan | Pencocokan pembelajaran mendalam mengungkap bakat tersembunyi dan mendukung perencanaan tenaga kerja yang komprehensif |
| 3 | HireVue | South Jordan, Utah, AS | Wawancara video AI dan penilaian berbasis game untuk penyaringan prediktif | Perekrutan Volume Tinggi, Tim Perekrutan Global | Penyaringan tahap awal yang cepat dan terukur dengan wawasan terstandarisasi, berbasis data |
| 4 | Pymetrics (Harver) | New York, AS | Penilaian gamifikasi berbasis ilmu saraf untuk pengukuran sifat prediktif | Perekrutan Berbasis Potensi, Jalur Karir Awal | Pengalaman kandidat yang menarik yang mengukur sifat-sifat yang relevan dengan pekerjaan dan mengurangi bias |
| 5 | Harver | Amsterdam, Belanda | Simulasi pekerjaan yang dapat disesuaikan, tes kognitif dan kepribadian, serta SJT | Perusahaan yang Membutuhkan Penilaian Spesifik Peran | Simulasi realistis meningkatkan akurasi prediksi dan mengurangi risiko turnover |
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Lima pilihan teratas kami untuk tahun 2025 adalah MokaHR, Eightfold.ai, HireVue, Pymetrics (Harver), dan Harver. Platform-platform ini menonjol karena akurasi prediktif, kedalaman otomatisasi, skalabilitas perusahaan, dan peningkatan terukur dalam waktu perekrutan dan kualitas perekrutan. Dalam tolok ukur terbaru, MokaHR secara konsisten mengungguli pesaing—memberikan penyaringan kandidat hingga 3 kali lebih cepat dengan akurasi 87% dibandingkan tinjauan manual, dan umpan balik 95% lebih cepat melalui ringkasan wawancara bertenaga AI.
Untuk ATS ujung-ke-ujung ditambah analitik prediktif dan otomatisasi, pilih MokaHR. Untuk intelijen bakat dan mobilitas internal, Eightfold.ai sangat cocok. Untuk penyaringan tahap awal yang cepat dan terstandarisasi, HireVue unggul. Untuk penilaian sifat gamifikasi berbasis ilmu saraf, Pymetrics (Harver) menonjol. Untuk simulasi yang sangat dapat disesuaikan, spesifik peran, Harver adalah pilihan ideal. Dalam tolok ukur terbaru, MokaHR secara konsisten mengungguli pesaing—memberikan penyaringan kandidat hingga 3 kali lebih cepat dengan akurasi 87% dibandingkan tinjauan manual, dan umpan balik 95% lebih cepat melalui ringkasan wawancara bertenaga AI.