LinkedIn Recruiter is een krachtig platform voor recruiters om in contact te komen met potentiële kandidaten.
Om de prestaties van je team te beoordelen, analyseren we een LinkedIn gebruiksrapport en leiden we waardevolle inzichten af aan de hand van vier belangrijke KPI's.
Je kunt natuurlijk meer KPI's gebruiken of er zelf een paar ontwikkelen.
Ik gebruik ChatGPT Code interpreter om deze inzichten voor mij te genereren. En het bespaart me veel tijd en moeite. Je kunt zelfs andere vragen stellen op basis van de gegevens.
Door deze KPI's te combineren en er bijkomende overwegingen in te verwerken, gaan we grafieken genereren en de top x performers en de top x teamleden identificeren die baat kunnen hebben bij coaching en training. 😉
Hier is hoe je dit stap voor stap kan doen.
Stap 1: Het LinkedIn Gebruiksrapport exporteren
- Log in op je LinkedIn Recruiter account.
- Navigeer naar het dashboard of de rapportage sectie.
- Zoek de optie om een gebruiksrapport te exporteren: voor minstens drie of beter zes maanden.
- Exporteer het rapport in een compatibel formaat, zoals Excel.
Stap 2: Gegevensvoorbereiding
- Open het geëxporteerde LinkedIn usage report in spreadsheet software (bv. Microsoft Excel of Google Sheets).
- Controleer de gegevens om er zeker van te zijn dat ze de nodige data bevatten en geen inconsistenties of ontbrekende waarden.
- Maak de gegevens indien nodig schoon door irrelevante kolommen of rijen te verwijderen.
Stap 3: Upload de gegevens in ChatGPT Code Interpreter
(je moet ChatGPT Plus hebben)
- Upload het bestand met het + teken
- Voeg hier de volgende prompt aan toe:
Here is a report of a LinkedIn Recruiter account. I want you to analyze all the information there. Four key metrics:
#1: The number of saved profiles divided by the number viewed should be as high as possible. Combine this number with the number of searches performed. This indicates that recruiters can search for the right target audience.
#2: The number of messages sent divided by saved profiles must equal or exceed 1. This indicates that all the saved profiles are at least messaged one or more times.
#3: The number of messages sent is a good metric. Combine this with a high number of messages accepted, which indicates that they are performing well. If they send many messages and a low number of acceptance, it shows they are spamming their talent pool.
#4: The number of searches and search alerts saved indicates that they automate some of their stuff.
Can you develop the graphs based on the four metrics above and anything you can combine yourself?
And give a list based on these metrics (can be one and all four) above the top 3 top performers and the top 3 who need additional coaching and training. And please provide in which areas the top 3 need extra coaching and training in.
En soms moet je ChatGPT aanvullende vragen stellen.
Je leert het vanzelf. Door het te doen.
Dit zijn enkele van de resultaten:
Dit geeft aan welke recruiters / sourcers in jouw team het LinkedIn Recruiter account correct of relatief gezien beter gebruiken.
En welke recruiters / sourcers met bijkomende training meer kunnen halen uit deze aanzienlijke investering.
Let op!
Het zegt niets over de individuele prestaties van de recruiter of sourcer.
Je moet naar veel andere aspecten van het individu kijken.
PS: Kom je er niet helemaal uit of wil je meer weten wat training voor je team kan beteken.
Boek dan een gratis strategie sessie.
