किसे हायर करना है, इसकी अटकलबाज़ी बंद करें। जानना शुरू करें।
उम्मीदवारों को आपके टॉप-परफ़ॉर्मर DNA के खिलाफ स्कोर करता है। एजेंसियों पर खर्च करने से पहले आंतरिक प्रतिभा को सामने लाता है। जब आपकी मापदण्ड या वेतन विफल होंगे तो यह चेतावनी देता है। Slack में शुरू होता है।
हायरिंग इंटेलिजेंस क्या है
हर भर्ती निर्णय के लिए एक इंटेलिजेंस लेयर
कैंडिडेट डेटा, पाइपलाइन सिग्नल और पोस्ट-हायर परिणामों को एक ऐसे सिस्टम में जोड़ता है जो आपके डेटा पर पुनःप्रशिक्षित होता है। LLM विश्लेषण और बेंचमार्क से शुरू होता है। बारह महीनों के भीतर 0.55+ आउटकम कोरिलेशन तक पहुँचता है।
- प्रीडिक्टिव फिट स्कोरिंग
- उम्मीदवारों को आपके वास्तविक टॉप परफ़ॉर्मर्स से निकले सफलता प्रोफाइल के खिलाफ स्कोर करता है। संरचित ब्रेकडाउन कॉन्फिडेंस स्तरों के साथ देता है, न कि एक ब्लैक-बॉक्स संख्या।
- हायरिंग मैनेजर सेल्फ-सर्विस
- हायरिंग मैनेजर Meg के माध्यम से Slack, Teams, या WhatsApp में आवश्यकताएँ परिभाषित करते हैं। TA सोर्सिंग से पहले कैलिब्रेट किए गए मानदण्डों के साथ एक वैध सफलता प्रोफ़ाइल प्राप्त करता है।
- इन्टर्नल-फर्स्ट डिस्कवरी
- कर्मचारी प्रोफ़ाइल, कौशल और करियर आकांक्षाओं की खोज करता है ताकि रिक्विजिशन बाहर जाने से पहले आंतरिक उम्मीदवार सामने आ सकें। क्रॉस-entity मिलान शामिल है।
- पाइपलाइन हेल्थ एनालिटिक्स
- हर फ़नल स्टेज पर कन्वर्ज़न रेट, बॉटलनेक और वेलोसिटी को ट्रैक करता है। जब रिक्विज़िशन रुके हों या अपेक्षित भर्तियों की तारीख छूट जाए तो अलर्ट करता है।
- स्रोत ROI इंटेलिजेंस
- चैनलों को प्रति क्वालिटी हायर की लागत के हिसाब से मापता है, प्रति आवेदक की लागत के हिसाब से नहीं। सामान्य निष्कर्ष: 60-70% खर्च ऐसे चैनलों पर जाता है जो केवल 20-30% क्वालिटी हायर उत्पन्न करते हैं।
- क्वालिटी-ऑफ़-हायर ट्रैकिंग
- हर भर्ती निर्णय को 30, 90 और 365-दिन के परिणामों से जोड़ता है। यह फीडबैक लूप प्लेटफ़ॉर्म के हर अन्य मॉडल को और स्मार्ट बनाता है।
डैशबोर्ड छोड़ें। Meg से पूछें।
सादा अंग्रेज़ी में प्रश्न पूछें। सेकेंडों में उत्तर पाएं। कोई डैशबोर्ड नहीं, कोई डेटा एक्सट्रैक्शन नहीं, कोई मीटिंग नहीं।
सामान्य प्रॉम्प्ट (देखने के लिए क्लिक करें!)
Meg AIछोड़ने का जोखिम - शीर्ष 3
हायरिंग टूलकिट
पाँच उपकरण जो आप रोज़ाना उपयोग करते हैं
JD ट्रांसफ़ॉर्मर
जॉब डिस्क्रिप्शन से सफलता प्रोफ़ाइल तक
किसी भी जॉब डिस्क्रिप्शन को predictive success profile में बदल देता है। संरचित मानदण्ड वे चीज़ें हैं जो आपके संगठन में प्रदर्शन की भविष्यवाणी करती हैं, न कि कीवर्ड।
सिंथेटिक कैलिब्रेशन
पोस्ट करने से पहले सत्यापित करें
नकली उम्मीदवार प्रोफाइल जनरेट करता है और हायरिंग मैनेजर्स से पूछता है: क्या आप इस व्यक्ति का इंटरव्यू लेंगे? रोल लाइव होने से पहले स्कोरिंग मानदण्डों को सत्यापित करता है।
कैंडिडेट स्कोरर
कुछ ही मिनटों में रैंक्ड शॉर्टलिस्ट्स
प्रति रोल 1,000 तक आवेदकों को वैध सफलता प्रोफाइल के खिलाफ रैंक करता है। सब्सक्रिप्शन टियर्स आपके वास्तविक टॉप परफ़ॉर्मर्स के खिलाफ बेंचमार्क करते हैं।
निष्क्रिय प्रतिभा खोजक
खोजने से पहले देखें कौन मेल खाता है
10 से 20 मिलते-जुलते निष्क्रिय उम्मीदवारों को LinkedIn प्रोफाइल के साथ सामने लाता है। सब्सक्रिप्शन स्वचालित आउटरीच सिक्वेंस और फॉलो-अप अनलॉक करता है।
इंटरव्यू शेड्यूलर
अब और बैक-एंड-फ़ोर्थ नहीं
रिक्रूटर के बैक-एंड-फ़ोर्थ के बिना इंटरव्यू बुक करता है। उम्मीदवारों की प्री-स्क्रीनिंग स्वचालित रूप से करता है। हर इंटरव्यूअर को सटीकता और पक्षपात पर कैलिब्रेट करता है।
कैंडिडेट इंटेलिजेंस
उसके खिलाफ स्कोर करें जो असल में सफलता की भविष्यवाणी करता है
रेज़्यूमे, असेसमेंट और स्कोरकार्ड इनजेस्ट करता है ताकि मल्टी-डाइमेंशनल फिट रिपोर्ट्स बनें जो आपके टॉप परफ़ॉर्मर्स के अनुसार कैलिब्रेटेड हों। सटीकता 0.35 सहसंबंध से शुरू होती है और बारह महीनों में 0.55+ तक पहुँचती है।
सेल्फ-सर्विस हायरिंग
Hiring Managers आवश्यकताएँ परिभाषित करते हैं। TA को एक हेड स्टार्ट मिलता है।
Meg हर हायरिंग मैनेजर को रोल डिफ़िनिशन, मार्केट रियलिटी और अपेक्षा कैलिब्रेशन में Slack, Teams, या WhatsApp के माध्यम से मार्गदर्शित करती है। सोर्सिंग शुरू होने से पहले TA को एक वैध सफलता प्रोफ़ाइल मिलती है।
आंतरिक प्रतिभा और ऑफ़र
पहले से मौजूद लोगों को खोजें। जरूरी लोगों को हासिल करें।
बाहरी सोर्सिंग पर खर्च करने से पहले आपके वर्कफ़ोर्स में रोल-रेडी उम्मीदवारों की खोज करता है। जब आप बाहरी जाते हैं, तो हर ऑफ़र को इस तरह कैलिब्रेट करता है कि स्वीकृति अधिकतम हो बिना आंतरिक इक्विटी समस्याएँ पैदा किए।
देखिए Meg आपकी भर्ती टीम के लिए क्या कर सकती है।
बातचीत शुरू करें। भूमिका परिभाषित करें। मिनटों में योग्य उम्मीदवार देखें।
यह कैसे काम करता है
भूमिका संक्षेप से हस्ताक्षरित ऑफर तक
कदम-दर-कदम देखें कि प्लेटफ़ॉर्म कैसे एक भर्ती को परिभाषा से निर्णय तक पहुंचाता है।
परिभाषित करें
JD भेजें। Meg इसे परिवर्तित कर देती है।
Slack, Teams, या WhatsApp में एक जॉब डिस्क्रिप्शन डालें। Meg इसे एक predictive success profile में परिवर्तित करती है जो वास्तविक प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने वाले संकेतों पर आधारित है, न कि कीवर्ड मिलान पर।
परिभाषित करें
JD भेजें। Meg इसे परिवर्तित कर देती है।
Slack, Teams, या WhatsApp में एक जॉब डिस्क्रिप्शन डालें। Meg इसे एक predictive success profile में परिवर्तित करती है जो वास्तविक प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने वाले संकेतों पर आधारित है, न कि कीवर्ड मिलान पर।
कैलिब्रेट करें
रोल लाइव होने से पहले सत्यापित करें
Meg 5 से 10 सिंथेटिक कैंडिडेट प्रोफाइल जनरेट करती है। हायरिंग मैनेजर हर एक को रिव्यू करता है: इंटरव्यू या पास? वास्तविक उम्मीदवार आने से पहले बताए गए आवश्यकताएँ वास्तविक प्राथमिकताओं के साथ मेल खाती हैं।
कैलिब्रेट करें
रोल लाइव होने से पहले सत्यापित करें
Meg 5 से 10 सिंथेटिक कैंडिडेट प्रोफाइल जनरेट करती है। हायरिंग मैनेजर हर एक को रिव्यू करता है: इंटरव्यू या पास? वास्तविक उम्मीदवार आने से पहले बताए गए आवश्यकताएँ वास्तविक प्राथमिकताओं के साथ मेल खाती हैं।
चुनौती
जब माँग विफल होगी तो चेतावनी प्राप्त करें
यदि मापदण्ड या वेतन के कारण कोई योग्य उम्मीदवार नहीं मिलेगा, तो Meg इसे मार्केट डिमांड और कमी के डेटा के साथ फ़्लैग करती है। समस्याएँ पोस्ट करने से पहले surfaced होती हैं, न कि 60 दिनों की चुप्पी के बाद।
चुनौती
जब माँग विफल होगी तो चेतावनी प्राप्त करें
यदि मापदण्ड या वेतन के कारण कोई योग्य उम्मीदवार नहीं मिलेगा, तो Meg इसे मार्केट डिमांड और कमी के डेटा के साथ फ़्लैग करती है। समस्याएँ पोस्ट करने से पहले surfaced होती हैं, न कि 60 दिनों की चुप्पी के बाद।
स्रोत
पोस्ट करें, स्कोर करें, और निष्क्रिय प्रतिभा को सामने लाएँ
Google Jobs और एग्रीगेटर्स पर पोस्ट करता है। वैध प्रोफ़ाइल के खिलाफ 1,000 तक उम्मीदवारों को स्कोर करता है। 10 से 20 निष्क्रिय मैच सामने लाता है जिनके LinkedIn प्रोफाइल दिखाई देते हैं।
स्रोत
पोस्ट करें, स्कोर करें, और निष्क्रिय प्रतिभा को सामने लाएँ
Google Jobs और एग्रीगेटर्स पर पोस्ट करता है। वैध प्रोफ़ाइल के खिलाफ 1,000 तक उम्मीदवारों को स्कोर करता है। 10 से 20 निष्क्रिय मैच सामने लाता है जिनके LinkedIn प्रोफाइल दिखाई देते हैं।
इंटरव्यू
स्वचालित रूप से शेड्यूल और कैलिब्रेट करें
स्वचालित प्री-स्क्रीनिंग फील्ड को फ़िल्टर करती है। स्वचालित शेड्यूलिंग रिक्रूटर के बैक-एंड-फ़ोर्थ के बिना इंटरव्यू बुक करती है। कैलिब्रेशन हर पैनलिस्ट को सटीकता, निरंतरता और पक्षपात पैटर्न पर स्कोर करता है।
इंटरव्यू
स्वचालित रूप से शेड्यूल और कैलिब्रेट करें
स्वचालित प्री-स्क्रीनिंग फील्ड को फ़िल्टर करती है। स्वचालित शेड्यूलिंग रिक्रूटर के बैक-एंड-फ़ोर्थ के बिना इंटरव्यू बुक करती है। कैलिब्रेशन हर पैनलिस्ट को सटीकता, निरंतरता और पक्षपात पैटर्न पर स्कोर करता है।
सीखें
हर परिणाम मॉडल को पुनःप्रशिक्षित करता है
30, 90 और 365-दिन के माइलस्टोन पर क्वालिटी-ऑफ़-हायर ट्रैकिंग हर भर्ती निर्णय को प्रदर्शन डेटा से जोड़ती है। 20वीं भविष्यवाणी पहली की तुलना में काफी अधिक सटीक होती है।
सीखें
हर परिणाम मॉडल को पुनःप्रशिक्षित करता है
30, 90 और 365-दिन के माइलस्टोन पर क्वालिटी-ऑफ़-हायर ट्रैकिंग हर भर्ती निर्णय को प्रदर्शन डेटा से जोड़ती है। 20वीं भविष्यवाणी पहली की तुलना में काफी अधिक सटीक होती है।
मूल्य निर्धारण
सरल, पारदर्शी मूल्य निर्धारण
एक भूमिका से शुरू करें या पूरे संगठन में स्केल करें।
Acquire & Retain
असीमित भर्ती, प्रतिधारण अंतर्दृष्टि, और आंतरिक मोबिलिटी।
शुरू करेंसभी प्लानों में Slack, Teams, और WhatsApp एक्सेस शामिल हैं। पूर्ण तुलना देखें
सामान्य प्रश्न
तकनीकी खरीददार पहली बार क्या पूछते हैं
सीधे उत्तर उन सवालों के जो TA लीडर्स, CHROs, और तकनीकी टीमें hiring intelligence प्लेटफ़ॉर्म का मूल्यांकन करते समय पूछते हैं।
- इतिहासिक प्रदर्शन डेटा के बिना उम्मीदवार स्कोरिंग कैसे काम करती है?
- दिन एक से ही बेसलाइन सटीकता के लिए LLM-आधारित सेमांटिक विश्लेषण और उद्योग बेंचमार्क के साथ शुरू होता है। जैसे-जैसे भर्ती और प्रदर्शन डेटा जमा होता है, ML मॉडल क्रमशः संभाल लेते हैं। महीने 12 तक स्कोरिंग सामान्यतः परिणामों के साथ 0.55+ सहसम्बंध तक पहुंच जाती है, जो असंरचित इंटरव्यूज़ से बेहतर होती है।
- Meg क्या है और hiring managers इसका उपयोग कैसे करते हैं?
- Meg वह AI इंटरफ़ेस है जो hiring managers को रोल परिभाषा, मार्केट कैलिब्रेशन, और उम्मीदवार मूल्यांकन के माध्यम से मार्गदर्शित करता है। यह Slack, Teams, या WhatsApp में काम करता है। Hiring managers TA की आवश्यकता के बिना self-serve करते हैं। TA को एक वैधीकृत सफलता प्रोफ़ाइल प्राप्त होता है जिसमें कैलिब्रेटेड मानदंड होते हैं।
- सिंथेटिक रिज़्यूमे कैलिब्रेशन क्या है?
- Meg किसी रोल के लाइव होने से पहले 5 से 10 नकली उम्मीदवार प्रोफ़ाइल जनरेट करता है। hiring manager प्रत्येक प्रोफ़ाइल की समीक्षा करते हैं: इंटरव्यू या पास। यह घोषित आवश्यकताओं को वास्तविक चयन प्राथमिकताओं के साथ संरेखित करता है और असंगतियों को वास्तविक उम्मीदवार पाइपलाइन में आने से पहले पकड़ लेता है।
- क्या मैं सब्सक्राइब करने से पहले एक ही रोल पर प्लेटफ़ॉर्म आज़मा सकता हूँ?
- हाँ। $200 प्रति पोज़िशन विकल्प पूरी तरह Slack, Teams, या WhatsApp में चलता है बिना किसी सब्सक्रिप्शन के। इसमें JD ट्रांसफ़ॉर्मेशन, सिंथेटिक कैलिब्रेशन, तक 1,000 उम्मीदवारों का स्कोरिंग, और पैसिव टैलेंट डिटेक्शन शामिल है। सब्सक्रिप्शन पूरा प्लेटफ़ॉर्म UI और ऑटोमेटेड आउटरीच अनलॉक करता है।
- सिस्टम किन ATS और HRIS प्लेटफ़ॉर्म्स के साथ एकीकृत होता है?
- ATS: Greenhouse, Lever, iCIMS, Workable, SmartRecruiters, Taleo. HRIS: Workday, SAP SuccessFactors, Oracle HCM, BambooHR. Assessment: SHL, Korn Ferry, HackerRank, Codility. कुल मिलाकर 40+ प्री-बिल्ट कनेक्टर्स साथ में webhook और बैच सिंक समर्थन के साथ।
- प्लेटफ़ॉर्म अवास्तविक नौकरी आवश्यकताओं पर कैसे प्रतिवाद करता है?
- Meg मानदंडों की तुलना रीयल-टाइम मार्केट डिमांड, प्रतिभा की कमी, और वेतन बेंचमार्क के खिलाफ करता है। यदि संयोजन शून्य योग्य उम्मीदवार या 90-दिन टर्नओवर पैदा करेगा, तो भूमिका पोस्ट होने से पहले hiring manager डेटा देखता है। यह सलाहकार है, ब्लॉकिंग नहीं।
- प्लेटफ़ॉर्म मूल्य प्रदान करना कितनी जल्दी शुरू करता है?
- ATS एकीकरण के दो सप्ताह के भीतर पाइपलाइन एनालिटिक्स और स्रोत ट्रैकिंग दृश्यता उत्पन्न करते हैं। उम्मीदवार फिट स्कोरिंग सप्ताह 2 से 4 में सेमांटिक मैचिंग से शुरू होती है। ML मॉडल महीने 3 पर सक्रिय होते हैं। ऑफ़र कैलिब्रेशन सहित पूर्ण अनुकूलन महीने 9 से 12 के बीच परिपक्व होता है।
अपना अगला हायर अब तक का सबसे बुद्धिमान बनाइए
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