スクリーニングフィルターとして
最も一般的な使用例はハードカットオフです。カットオフを下回ると、応募は終了します。これは特に成熟した採用インフラを持つ大手採用担当者に多く見られます。スケールが良いためです。数千人の応募者に適用される1つのカットオフルールは人間の判断を必要としません。
スクリーニングフィルターは通常、職種ファミリーに対するベンダーのデフォルト値に基づいて調整され、採用担当者の内部データに基づいた時折のカスタマイズがあります。正確なカットオフが開示されることはほとんどありませんが、ベンダーが公表する職種ファミリーバンドが合理的な見積もりを提供します。
ランキングツールとして
一部の採用担当者は、すべての応募者をスコアでランク付けし、上位N人を面接に招待します。Nは通常、採用予定数の小さな倍数です。このモデルでは、中央値スコアは上位層だけが進むため十分ではありません。
ランキング使用は、採用目標に対して応募者プールが大きい非常に競争的な採用担当者に一般的です。トップコンサルティング、トップ投資銀行、選抜的なテック職はこのアプローチを頻繁に使用します。受験者への結論: 実際に重要なカットオフはN位の応募者であり、ベンダーのデフォルトではありません。
複合入力として
現代のATSシステムは、認知テストのスコアを履歴書の適合性、面接評価、推薦状確認と加重複合モデルに組み合わせることが多いです。重み付けは採用担当者によって異なります。認知を重く重み付けするもの（最終スコアの25から50パーセント）、軽く重み付けするもの（10から15パーセント）があります。
複合使用は他の要因が補償できるため、弱い認知スコアの影響を和らげます。また、他のコンポーネントが弱い場合、輝かしい認知スコアが採用を保証しないことを意味します。受験者への実際の効果: 合理的な認知パフォーマンスに加え、他の強力なパフォーマンスが、卓越した認知パフォーマンス単独を上回ります。
職種配置のために
一部の採用担当者は、採用するかしないかの決定だけでなく、候補者を異なる職種レベルに誘導するために認知テストのスコアを使用します。80パーセンタイルのスコアを持つ候補者は加速トラックに誘導される可能性があり、60パーセンタイルの候補者は標準トラックに行くかもしれません。両方とも採用されますが、役職の集中度は異なります。
これは認知的需要によってクラスター化した内部職種ファミリーを持つ採用担当者に最も一般的です。大手コンサルティング会社や一部のテック企業は、候補者を適切なローテーションやチームに合わせるためにこのアプローチを使用します。
法的防御のために
検証済みの認知テストは差別の申し立てに対する法的保護を提供します。採用担当者は論争において標準化された客観的なテスト基準を防御として示すことができますが、面接ベースの決定は主観的な判断を含むため防御が難しいです。
この法的防御の使用例は、多くの採用担当者が他の基準で十分であっても認知テストをプロセスに保持する理由を説明します。テストは保険です。また、採用担当者がカットオフを開示しない理由も説明します。詳細な開示は不均衡影響の申し立ての攻撃面を作り出す可能性があります。
準備への意味
採用担当者がテストをハードカットオフとして使用する場合、カットオフを余裕を持ってクリアする準備をしてください。カットオフをはるかに超えることは価値を追加せず、85パーセンタイルから95パーセンタイルへの向上に投資する時間は他の場所で使った方が良いです。
採用担当者がランキングを使用する場合、上位Nを目指して準備してください。これは通常、応募者プールの上位が混雑しているため、90パーセンタイルまたは95パーセンタイルを目指すことを意味します。
採用担当者が複合モデルを使用する場合、テストで尊重できるスコアをクリアするための準備をして、節約した時間を面接準備、履歴書の磨き込み、ポートフォリオ作業に投資してください。バランスの取れた候補者プロファイルが複合スコアリングで勝ちます。
採用担当者がどのモデルを使用するか分からない場合、反証がない限りランキングを前提としてください。ランキングに備えてカットオフに直面するコストはゼロです。カットオフに備えてランキングに直面するコストは現実的です。