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Matching in Spott vergleicht mit KI die Anforderungen des Jobs mit Ihrer Kandidatendatenbank und liefert die relevantesten Treffer in Sekunden. Es läuft auf derselben Engine wie die Kandidatensuche und nutzt Beschreibung, Notizen und Sourcing-Kriterien des Jobs als Eingabe. Matching ist darauf ausgelegt, neue Kandidaten zu finden, und lässt deshalb alle außen vor, die bereits in der Pipeline dieses Jobs stehen. Wer schon auf dem Job ist, sehen Sie in dessen Pipeline.

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Den Tab Matching eines Jobs öffnen

Gehen Sie in Spott zu Jobs, öffnen Sie den Job und klicken Sie auf den Tab Matching.

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Eine Suche für den Job starten

Klicken Sie beim ersten Mal auf Start new job search. Spott übersetzt den Kontext des Jobs aus dem Tab Overview in Filter und Kriterien, die Sie über Edit criteria prüfen und anpassen können, bevor Sie auf Run search klicken.
Je besser die Sourcing-Kriterien im Tab Overview des Jobs, desto besser die Treffer. Laden Sie also zuerst die Notizen aus dem Intake-Gespräch oder eine ausführliche Stellenbeschreibung hoch.

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Filter und Kriterien

Wenn Spott die Suche aus dem Job aufbaut, teilt es Ihre Anforderungen in zwei Teile, die unter Edit criteria getrennt angezeigt werden: Pre-filters engen den Kandidatenpool ein, bevor bewertet wird. Es sind strukturierte Bedingungen wie Job Title, Field of Study, Keywords und Years of Experience. Mit dem Schalter Match all filters verlangen Sie entweder alle Filter (AND) oder einen beliebigen davon (OR). Spott zeigt an, wie viele Kandidaten aktuell passen, sodass Sie die Filter weiter fassen können, wenn zu wenige durchkommen.
Criteria bewerten die Kandidaten, die die Pre-Filter passiert haben. Es sind einfache Aussagen in natürlicher Sprache (zum Beispiel “Business-level fluency in French”) und sie sind nach Priorität nummeriert: je weiter oben ein Kriterium steht, desto stärker wiegt es im Match-Score. Ziehen Sie ein Kriterium am Anfasser, um diese Reihenfolge zu ändern, klicken Sie auf das × einer Zeile, um es zu entfernen, oder nutzen Sie Add criteria, um ein eigenes zu ergänzen.
Als Faustregel gilt: Pre-filters für die harten Anforderungen, die erfüllt sein müssen, criteria für die weicheren Eigenschaften, nach denen Sie ranken wollen.
Setzen Sie keine Stichwörter in die Kriterien. Kriterien werden als Aussagen über die Person gelesen, nicht als Suchbegriffe. Ein bloßes Stichwort schneidet deshalb schlecht ab und zieht das Ranking mit nach unten. Stichwörter gehören in die Pre-Filter, wo sie als Bedingung ausgewertet werden. Formulieren Sie ein Kriterium so, wie Sie den Kandidaten beschreiben würden: “has run payroll for a company of 200+” statt “payroll”.
Beide Editoren öffnen Sie über die Chips pre-filters und criteria oberhalb der Ergebnisse, sodass Sie eine Suche anpassen und neu laufen lassen können, ohne von vorn zu beginnen.

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Die Ergebnisse lesen

Kandidaten werden nach einem Match-Score von 0 bis 100 sortiert, von Very Weak bis Very Strong Match. Jedes Kriterium, das Sie setzen, wird außerdem zu einer eigenen Spalte: jeder Kandidat erhält darin eine Daumenbewertung, von einem bis drei Daumen nach oben für einen Treffer bis zum Daumen nach unten, wo er nicht mithält. So sehen Sie auf einen Blick, welche Anforderungen ein Kandidat erfüllt, und nicht nur seine Gesamtpunktzahl.
Der Score bewertet ausschließlich die Kriterien. Jeder Kandidat in Ihren Ergebnissen hat die Pre-Filter bereits passiert, auch die ganz unten in der Liste. Ein Very Weak Match ist also niemand, der an Ihren harten Anforderungen gescheitert ist: die hat er alle erfüllt und dann bei den Kriterien schlecht abgeschnitten, nach denen Sie Spott ranken ließen.
Klicken Sie auf den Score eines Kandidaten, um tiefer einzusteigen. Es öffnet sich sein vollständiges Profil, sodass Sie ihn richtig einschätzen können statt nach einer Tabellenzeile, zusammen mit der Begründung hinter jeder einzelnen Kriterienbewertung. Von dort können Sie den Kandidaten mit Accept übernehmen oder ihn als geprüft markieren.
Jede Zeile zeigt außerdem die aktiven Jobs des Kandidaten und die letzte Interaktion, sodass Sie erkennen, wer bereits anderswo in einem Prozess steckt.

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Kartenansicht und Tabellenansicht

Die Ergebnisse gibt es in zwei Darstellungen, die Sie über die beiden Symbole rechts oberhalb der Ergebnisse umschalten. Die Kartenansicht gibt jedem Kandidaten Raum für aktuelle und frühere Positionen, Ausbildung und die Begründung zu jedem Kriterium. Das liest sich besser, wenn Sie sich Person für Person durch die Spitze der Liste arbeiten.
Die Tabellenansicht stellt einen Kandidaten pro Zeile dar, mit einer Spalte je Kriterium, und ist der schnellere Weg, eine lange Liste zu vergleichen.

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Suchverlauf und Export

Dieselbe Symbolreihe enthält zwei weitere Funktionen:
  • Search history bewahrt jede Suche auf, die Sie zu diesem Job durchgeführt haben. Gehen Sie zurück zu dem, was Sie letzte Woche laufen ließen, sehen Sie das Ergebnis und knüpfen Sie daran an, statt die Kriterien neu aufzubauen.
  • Export, um die Ergebnisse aus Spott herauszuziehen.

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Der Review-Ablauf

Mit den Tabs All, To Review und Reviewed arbeiten Sie sich durch die Ergebnisse:
  • Sehen Sie sich die Kandidaten mit den höchsten Match-Scores an.
  • Nehmen Sie starke Treffer direkt in die Pipeline des Jobs auf.
  • Sie können die Suche jederzeit erneut ausführen oder über die Kriterien verfeinern.
Accept, Reject und Reviewed halten nur Ihren Fortschritt in der Liste fest. Sie trainieren oder personalisieren das Matching-Modell nicht, das Markieren von Kandidaten ändert also keine künftigen Ergebnisse.

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Matching bei einem Unternehmen

Unternehmensdatensätze haben einen eigenen Tab Matching. Er führt keine Job-Suche aus, sondern listet die Kandidaten auf, die Sie bereits haben und die in einem gewählten Umkreis zum Kunden wohnen. Das ist für Blindansprachen nützlich. Siehe vorgeschlagene Kandidaten für ein Unternehmen.

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Nächste Schritte

Kandidaten vorstellen

Schicken Sie Ihre besten Treffer an den Kunden.

Die Pipeline bearbeiten

Verfolgen Sie Bewerber durch die Phasen des Jobs.

AI in Spott

Alle weiteren Stellen, an denen Spott KI einsetzt, auf einer Karte.