Molti utenti si sentono frustrati a causa di problemi invisibili alla superficie quando navigano navigano tra capacità di ricerca in Lever (ATS). Se sei un reclutatore esperto o nuovo a questa piattaforma, la possibilità di esplorare i file dei candidati e individuare le informazioni appropriati in modo effettivo è fondamentale per il proprio successo. La comprensione delle sfumature di come funziona la funcionalità di ricerca in Lever puo essere astratta, soprattutto quando il suo perimento non soddisfa le proprie aspettative. In questo articolo, esploreremo le basi della ricerca con Lever ATS, affronteremo eventuali problemi di cui soffrono gli utenti, offriremo consigli pratici per migliorare i risultati di ricerca, discuteremo di come gli strumenti esterni possano integrarsi con i propri sforzi e richiuderemo estrapolando eventuali quesiti frequenti da cui sopportare. In questo modo, avrai informazioni azionate che ti aiuteranno ad ottenere informazioni utili a ottimizzare la propria esperienza di ricerca e a cercare i candidati dotati nel modo più rapido e efficace possibile.

Abbia conoscenza di come la ricerca funziona in Lever ATS.

La ricerca in Lever (ATS) è progettata tenendo in considerazione le esigenze degli utenti per facilitare la selezione veloce ed efficace delle informazioni relative ai candidati. In valore di base, Lever utilizza un sistema di indici che memorizzo i dati provenienti da più fonti all'interno dell'applicazione, come curriculum, annunci di lavoro e comunicazioni con i candidati. Il processo di indiciamento consente la velocità di ricerca, la ricerca presentando risultati pertinenti a seconda dell'ingresso della query. Tuttavia, gli utenti dovrebbero essere a conoscenza di alcune caratteristiche e limitazioni uniche della ricerca in Lever, come ad esempio la

• Sostegno alla ricerca flessibile: Lever consente la ricerca flessibile, il che significa che può recuperare risultati che si avvicinano alla query di ricerca anche se eventualmente ci sono errori di ortografia. Questa caratteristica è particolarmente utile in scenari reali, come ad esempio durante la ricerca dei nomi dei candidati o delle posizioni, che potrebbero essere sbagliate.
• Filtri per la riduzione degli errori: Lever offre diversi filtri, come gli intervalli di Data, gli annunci di lavoro e le posizioni dei candidati, per aiutare a ridurre il numero dei risultati di ricerca. Utilizzare questi filtri può significativamente migliorare la precisione delle ricerche, aiutando a trovare i candidati o le posizioni delle applicazioni più efficaci.
• Limitazioni per le ricerche Booleane: Nonostante Lever supporti la logica di ricerca Booleana (AND, OR, NOT) di base, non always è possibile ottenere risultati così validi come quelli ottenuti da più robusti sistema ATS prevedono. Come utente, informarti di ciò può aiutare a definire l’aspettativa intorno alle possibilità dei propri delle proprie query.
• Aggiornamenti in tempo reale degli indici: Le modifiche ai profili dei candidati ed alle comunicazioni vengono garantite in tempo reale, garantendo che i risultati di ricerca siano attuali ed accurati. Tuttavia, durante i momenti intensivi dell'utilizzo, ci possono essere ritardi leggeri negli aggiornamenti degli indici, determinano alcune breve cadute di accuratezza di ricerca.

Punti Dolenti Comuni con la Ricerca di Lever (ATS)

Sebbene le funzionalità di ricerca di Lever siano costruite con l'efficienza in mente, gli utenti spesso incontrano determinati punti dolenti che possono ostacolare la loro esperienza. Di seguito sono riportate alcune frustrazioni comunemente segnalate:

• Mancanza di Opzioni di Ricerca Avanzata: Molti utenti esprimono il desiderio di avere più funzionalità di ricerca avanzata oltre alla semplice corrispondenza delle parole chiave. L'assenza di operatori di query complessi può limitare la capacità degli utenti di eseguire ricerche altamente specifiche.
• Rilevanza dei Risultati Incoerente: I risultati della ricerca possono talvolta includere candidati o annunci di lavoro che non si collegano accuratamente alla loro query di ricerca. Questa sfida può far perdere tempo mentre gli utenti setacciano dati irrilevanti per trovare la soluzione giusta.
• Difficoltà nella Ricerca di Dati Storici: Gli utenti segnalano spesso difficoltà nel cercare informazioni sui candidati più anziani. Se i registri storici non sono sufficientemente indicizzati o facilmente recuperabili, può complicare notevolmente il processo di reclutamento.
• Limitata Personalizzazione della Ricerca: Alcuni utenti scoprono di non poter personalizzare la propria esperienza di ricerca in base alle proprie esigenze di reclutamento specifiche. Senza la possibilità di personalizzare quali campi siano prioritari nelle ricerche, gli utenti possono sentirsi limitati.
• Confusione con la Terminologia di Ricerca: Il linguaggio utilizzato in Lever potrebbe non allinearsi sempre con la terminologia specifica del settore a cui gli utenti sono abituati, portando a malintesi durante le ricerche.

Suggerimenti per Migliorare i Risultati della Ricerca di Lever (ATS)

Per ottimizzare l'esperienza di ricerca all'interno di Lever (ATS) e massimizzare l'efficacia delle tue query, considera i seguenti suggerimenti pratici:

• Utilizza i filtri in modo proattivo: Approfitta dei vari filtri offerti da Lever per semplificare il tuo processo di ricerca. Filtrando per annunci di lavoro, località o stati dei candidati puoi ridurre significativamente la quantità di dati irrilevanti presentati nei tuoi risultati.
• Utilizza operatori booleni semplici: Utilizza logica booleana di base per migliorare le tue ricerche. Ad esempio, combiniamo termini con "E" per limitare i risultati per candidati che rispettano più criteri, mentre "OD" può ampliare la ricerca includendo varie possibilità.
• Aggiorna regolarmente i profili dei candidati: Assicurarsi che le informazioni dei candidati siano costantemente e accuratamente aggiornate nel sistema. Questa pratica aiuta a mantenere la rilevanza dell'indice di ricerca, rendendo più facile ritornare a dati attuali durante le tue ricerche.
• Procedi con i comuni Keywords e frasi: Familiarizzati con le frasi comuni del tuo settore e utilizzale durante le ricerche. Questa conoscenza aiuta a garantire che tu stia cercando candidati che possiedono le competenze e le abilità che realmente contano per la tua organizzazione.
• Sfrutta il feedback e collabora: Interagisci con i tuoi team membri per raccogliere informazioni sulle loro esperienze di ricerca e sfide. La collaborazione sui migliori metodi può portare alla migliorazione collettiva nella manipolazione delle funzioni di ricerca del tuo team di reclutamento.

Migliora la tua esperienza di ricerca oltre a Lever (ATS)

Nella ricerca di un'esperienza di ricerca coerente, molte squadre ricercano soluzioni che si estendono oltre i confini di Lever (ATS). Utilizzare strumenti di ricerca aggiuntivi e integrazioni può semplificare la tracciatura dei candidati e migliorare l'efficienza complessiva. Ad esempio, integrando strumenti di gestione del sapere, come Guru, si crea un hub centralizzato per accedere alle informazioni dei candidati, alle migliori pratiche e ad altre risorse fondamentali senza dover fare la spola tra diverse piattaforme. Ciò significa che la tua squadra può lavorare con maggiore efficienza e produttività, raccogliendo informazioni affidabili preparate specificamente per le loro iniziative di reclutamento. Estendendo la tua esperienza di ricerca con strumenti che completano Lever, puó creare un ecosistema più unificato, aiutando la tua organizzazione a rimanere flessibile e competitiva nel panorama della raccolta talenti.