Muchos usuarios se encuentran luchando con frustraciones invisibles en la superficie al navegar por las capacidades de búsqueda de Lever (ATS). Ya seas un reclutador experimentado o nuevo en la plataforma, la capacidad de revisar los archivos de candidatos y encontrar la información correcta de manera eficiente es fundamental para tu éxito. Reconocer los matices de cómo funciona la funcionalidad de búsqueda de Lever puede ser desafiante, especialmente cuando su rendimiento no cumple tus expectativas. En este artículo, exploraremos los aspectos fundamentales de la búsqueda en Lever (ATS), profundizaremos en los puntos críticos comunes experimentados por los usuarios, ofreceremos consejos prácticos diseñados para mejorar tus resultados de búsqueda, discutiremos cómo las herramientas externas pueden complementar tus esfuerzos de búsqueda y concluiremos con preguntas frecuentes que puedes tener. Al final, tendrás ideas prácticas para optimizar tu experiencia de búsqueda y garantizar que encuentres a los candidatos más cualificados de manera rápida y efectiva.

Entendiendo Cómo Funciona la Búsqueda en Lever (ATS)

La funcionalidad de búsqueda de Lever está diseñada teniendo en cuenta las necesidades del usuario, con el objetivo de facilitar la recuperación rápida y efectiva de la información de los candidatos. En su núcleo, Lever utiliza un sistema de indexación que cataloga datos de diversas fuentes dentro de la aplicación, como currículums, descripciones de trabajo y comunicaciones con los candidatos. Este proceso de indexación permite búsquedas rápidas, presentando resultados relevantes basados en la consulta ingresada. Sin embargo, los usuarios deben ser conscientes de algunas características y limitaciones únicas de la búsqueda de Lever:

• Soporte de Búsqueda Difusa: Lever permite la búsqueda difusa, lo que significa que puede recuperar resultados que coincidan estrechamente con los términos de búsqueda incluso si hay errores tipográficos. Esta función es particularmente beneficiosa en escenarios del mundo real donde los nombres o títulos de los candidatos pueden estar mal escritos.
• Filtros para Refinamiento: Lever ofrece varios filtros, como rangos de fecha, publicaciones de trabajo y estados de candidatos, para ayudar a reducir los resultados de búsqueda. Utilizar estos filtros puede mejorar significativamente la precisión de tus búsquedas, ayudándote a encontrar candidatos específicos o aplicaciones de manera más eficiente.
• Limitaciones en Búsquedas Booleanas: Si bien Lever admite lógica de búsqueda booleana básica (Y, O, NO), no siempre arroja la profundidad de resultados que proporcionan los sistemas ATS más robustos. Como usuario, ser consciente de esto puede ayudar a establecer expectativas sobre la capacidad de tus consultas.
• Actualizaciones de Índice en Tiempo Real: Los cambios en los perfiles de los candidatos y las comunicaciones se reflejan en tiempo real, asegurando que los resultados de búsqueda sean actuales y relevantes. Sin embargo, durante períodos de uso intenso, puede haber pequeños retrasos en las actualizaciones de indexación, lo que causa un ligero retraso en la precisión de la búsqueda.

Puntos Comunes de Dolor con la Búsqueda de Lever (ATS)

Aunque las funciones de búsqueda de Lever están construidas con eficiencia en mente, los usuarios a menudo encuentran ciertos puntos de dolor que pueden obstaculizar su experiencia. A continuación se presentan algunas frustraciones comúnmente reportadas:

• Falta de Opciones de Búsqueda Avanzadas: Muchos usuarios expresan el deseo de contar con funcionalidades de búsqueda más avanzadas además de la coincidencia básica de palabras clave. La ausencia de operadores de consulta complejos puede limitar la capacidad de los usuarios para realizar búsquedas altamente específicas.
• Relevancia de Resultados Inconsistente: Los resultados de búsqueda a veces pueden incluir candidatos o publicaciones de trabajo que no se relacionan con precisión con su consulta de búsqueda. Este desafío puede hacer perder tiempo a los usuarios mientras buscan entre datos irrelevantes para encontrar el ajuste correcto.
• Dificultad para Buscar Datos Históricos: Los usuarios a menudo reportan desafíos al intentar encontrar información de candidatos antiguos. Si los registros históricos no están indexados de manera suficiente o no son fácilmente recuperables, puede complicar considerablemente el proceso de reclutamiento.
• Personalización Limitada de la Búsqueda: Algunos usuarios encuentran que no pueden adaptar su experiencia de búsqueda a sus necesidades específicas de reclutamiento. Sin la capacidad de personalizar qué campos se priorizan en las búsquedas, los usuarios pueden sentirse restringidos.
• Confusión con la Terminología de Búsqueda: El lenguaje utilizado en Lever no siempre coincide con la terminología específica de la industria a la que los usuarios están acostumbrados, lo que puede llevar a malentendidos durante las búsquedas.

Consejos para Mejorar los Resultados de Búsqueda de Lever (ATS)

Para optimizar la experiencia de búsqueda dentro de Lever (ATS) y maximizar la eficacia de sus consultas, considere las siguientes sugerencias prácticas:

• Utilice Filtros de Manera Proactiva: Aproveche los diversos filtros ofrecidos por Lever para agilizar su proceso de búsqueda. Filtrar por publicaciones de trabajo, ubicaciones o estados de candidatos puede reducir significativamente la cantidad de datos irrelevantes presentados en sus resultados.
• Emplee Operadores Booleanos Simples: Utilice lógica booleana básica para mejorar sus consultas de búsqueda. Por ejemplo, combinar términos con "Y" puede ayudar a reducir los resultados a candidatos que cumplen con múltiples criterios, mientras que "O" puede ampliar la búsqueda para incluir diversas posibilidades.
• Actualice Regularmente Perfiles de Candidatos: Asegúrese de que la información de los candidatos se actualice de manera consistente y precisa dentro del sistema. Esta práctica ayuda a mantener la relevancia del índice de búsqueda, facilitando la recuperación de datos actuales durante sus búsquedas.
• Practique Palabras Clave y Frases Comunes: Familiarícese con las frases más comunes en su industria y úselas durante las búsquedas. Este conocimiento ayuda a garantizar que esté buscando candidatos que posean las competencias y habilidades que realmente importan para su organización.
• Aproveche Comentarios y Colabore: Involucre a los miembros del equipo para recopilar información sobre sus experiencias y desafíos de búsqueda. Colaborar en las mejores prácticas puede llevar a una mejora colectiva en cómo su equipo de reclutamiento utiliza las funciones de búsqueda.

Mejorando su Experiencia de Búsqueda Más Allá de Lever (ATS)

En la búsqueda de una experiencia de búsqueda cohesiva, muchos equipos buscan soluciones que se extiendan más allá de los límites de Lever (ATS). Utilizar herramientas adicionales de obtención de información e integraciones puede agilizar el seguimiento de candidatos y mejorar la eficiencia general. Por ejemplo, integrar herramientas de gestión de conocimiento como Guru puede crear un centro centralizado para acceder a la información de candidatos, las mejores prácticas y otros recursos esenciales sin la molestia de cambiar entre múltiples plataformas. Esto significa que su equipo puede trabajar de manera más inteligente, no más difícil, reuniendo información confiable diseñada específicamente para sus esfuerzos de reclutamiento. Al mejorar tu experiencia de búsqueda con herramientas que complementen Lever se puede crear un ecosistema más unificado, ayudando a que tu organización se mantenga ágil y competitiva en el panorama de adquisición de talento.