De nombreux utilisateurs se retrouvent aux prises avec des frustrations invisibles en surface lors de la navigation des capacités de recherche de Lever (ATS). Que vous soyez un recruteur aguerri ou nouveau sur la plateforme, la capacité à fouiller dans les fichiers des candidats et trouver les bonnes informations de manière efficace est primordiale pour votre succès. La reconnaissance des subtilités de fonctionnement de la fonctionnalité de recherche de Lever peut être intimidante, surtout lorsque sa performance ne répond pas à vos attentes. Dans cet article, nous explorerons les aspects fondamentaux de la recherche Lever (ATS), nous plongerons dans les points douloureux communs vécus par les utilisateurs, nous offrirons des conseils pratiques conçus pour améliorer vos résultats de recherche, nous discuterons de la manière dont des outils externes peuvent compléter vos efforts de recherche, et nous conclurons avec les questions fréquemment posées que vous pourriez avoir. À la fin, vous aurez des idées concrètes pour optimiser votre expérience de recherche et vous assurer de trouver rapidement et efficacement les candidats les plus qualifiés.

Comprendre Comment Fonctionne la Recherche dans Lever (ATS)

La fonctionnalité de recherche de Lever est conçue en tenant compte des besoins des utilisateurs, visant à faciliter la récupération rapide et efficace des informations sur les candidats. Au cœur de Lever, un système d'indexation est employé pour cataloguer des données provenant de diverses sources au sein de l'application, telles que des CV, des descriptions de poste et des communications avec des candidats. Ce processus d'indexation permet des recherches rapides, présentant des résultats pertinents basés sur la requête saisie. Cependant, les utilisateurs doivent être conscients de quelques caractéristiques uniques et limitations de la recherche de Lever :

• Support de Recherche Floue: Lever prend en charge la recherche floue, ce qui signifie qu'elle peut retrouver des résultats qui correspondent étroitement aux termes de recherche même s'il existe des erreurs typographiques. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique dans des scénarios réels où les noms ou titres des candidats peuvent être mal orthographiés.
• Filtres pour Affinage: Lever propose différents filtres, tels que les plages de dates, les offres d'emploi et les statuts des candidats, pour aider à affiner les résultats de recherche. L'utilisation de ces filtres peut améliorer significativement l'exactitude de vos recherches, vous aidant à trouver des candidats spécifiques ou des applications de manière plus efficace.
• Limites des Recherches par Booléens: Bien que Lever prend en charge la logique de recherche booléenne de base (ET, OU, PAS), elle peut parfois ne pas donner la profondeur de résultats que fournissent des systèmes ATS plus robustes. En tant qu'utilisateur, être conscient de cela peut contribuer à fixer des attentes autour de la capacité de vos requêtes.
• Mises à Jour de l'Index en Temps Réel: Les changements apportés aux profils des candidats et aux communications sont reflétés en temps réel, garantissant que les résultats de recherche sont à jour et pertinents. Cependant, lors de périodes d'utilisation intensive, il peut y avoir de légères retards dans les mises à jour d'indexation, entraînant un léger retard dans l'exactitude de la recherche.

Points de douleur communs avec la recherche Lever (ATS)

Bien que les fonctionnalités de recherche de Lever soient conçues avec efficacité à l'esprit, les utilisateurs rencontrent souvent certains points de douleur qui peuvent entraver leur expérience. Voici quelques frustrations couramment signalées :

• Manque d'options de recherche avancées : De nombreux utilisateurs expriment le souhait de disposer de fonctionnalités de recherche plus avancées au-delà de la simple correspondance de mots clés de base. L'absence d'opérateurs de requête complexes peut limiter la capacité des utilisateurs à effectuer des recherches très spécifiques.
• Pertinence des résultats incohérente : Les résultats de recherche peuvent parfois inclure des candidats ou des offres d'emploi qui ne correspondent pas précisément à leur requête de recherche. Ce défi peut faire perdre du temps aux utilisateurs lorsqu'ils passent au crible des données non pertinentes pour trouver le bon candidat.
• Difficulté à rechercher des données historiques : Les utilisateurs rencontrent souvent des difficultés lorsqu'ils essaient de retrouver des informations sur d'anciens candidats. Si les enregistrements historiques ne sont pas suffisamment indexés ou facilement récupérables, cela peut considérablement compliquer le processus de recrutement.
• Personnalisation limitée de la recherche : Certains utilisateurs trouvent qu'ils ne peuvent pas adapter leur expérience de recherche à leurs besoins de recrutement spécifiques. Sans la possibilité de personnaliser les champs prioritaires dans les recherches, les utilisateurs peuvent se sentir limités.
• Confusion avec la terminologie de recherche : La langue utilisée dans Lever ne correspond pas toujours à la terminologie spécifique à l'industrie à laquelle les utilisateurs sont habitués, ce qui entraîne des malentendus lors des recherches.

Conseils pour améliorer les résultats de recherche de Lever (ATS)

Pour optimiser l'expérience de recherche dans Lever (ATS) et maximiser l'efficacité de vos requêtes, envisagez les suggestions pratiques suivantes :

• Utilisez les filtres de manière proactive : Profitez des différents filtres offerts par Lever pour rationaliser votre processus de recherche. Filtrer par offres d'emploi, lieux ou statuts des candidats peut réduire de manière significative la quantité de données non pertinentes présentées dans vos résultats.
• Utilisez des opérateurs booléens simples : Utilisez une logique booléenne de base pour améliorer vos requêtes de recherche. Par exemple, combiner des termes avec "ET" peut aider à restreindre les résultats aux candidats répondant à plusieurs critères, tandis que "OU" peut élargir la recherche pour inclure diverses possibilités.
• Mettez régulièrement à jour les profils des candidats : Assurez-vous que les informations sur les candidats sont régulièrement et correctement mises à jour dans le système. Cette pratique permet de maintenir la pertinence de l'index de recherche, facilitant ainsi la récupération de données actuelles lors de vos recherches.
• Pratiquez des mots clés et des phrases courants : Familiarisez-vous avec les phrases les plus courantes de votre industrie et utilisez-les lors de vos recherches. Cette connaissance aide à garantir que vous recherchez des candidats possédant les compétences et les qualités qui comptent vraiment pour votre organisation.
• Exploitez les retours d'information et collaborez : Impliquez les membres de l'équipe pour recueillir des informations sur leurs expériences et défis en matière de recherche. La collaboration sur les bonnes pratiques peut conduire à une amélioration collective de la manière dont votre équipe de recrutement utilise les fonctionnalités de recherche.

Améliorer votre expérience de recherche au-delà de Lever (ATS)

Dans la quête d'une expérience de recherche cohérente, de nombreuses équipes recherchent des solutions qui dépassent les limites de Lever (ATS). L'utilisation d'outils supplémentaires de recherche et d'intégrations peut rationaliser le suivi des candidats et améliorer l'efficacité globale. Par exemple, l'intégration d'outils de gestion des connaissances tels que Guru peut créer une plate-forme centralisée pour accéder aux informations sur les candidats, aux bonnes pratiques et à d'autres ressources essentielles sans avoir à jongler entre plusieurs plateformes. Cela signifie que votre équipe peut travailler de manière plus intelligente, pas plus dure, en recueillant des informations fiables spécifiquement adaptées à leurs efforts de recrutement. Améliorer votre expérience de recherche avec des outils qui complètent Lever peut créer un écosystème plus unifié, aidant votre organisation à rester agile et compétitive dans le paysage de l'acquisition de talents.