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Verdetto
Probabilità di successo
Analisi Esecutiva
Piano d’Azione
Dati a supporto (evidenze)
Profili match (estrazione)
Lista di candidati trovati per la posizione di .
| Profilo | Azioni |
|---|
Chat con AI
Poni domande sui dati di questo report.
Analisi del Bacino di Talenti
Scomposizione e caratteristiche dei professionisti in target.
Processo di Stima a Imbuto
Distribuzione per Seniority del Bacino
Analisi Competitiva
Chi cerca, chi compete e quanto paga il mercato.
Keyword di Ricerca e Trend
Analisi della Domanda di Lavoro Attiva
| Azienda (Esempi) | Tipologia |
|---|
Benchmark Retributivo Dettagliato (RAL)
| Statistica | Valore RAL |
|---|
Dinamiche di Mercato
Trend di ricerca e fonti di nuovi talenti.
Interesse di Ricerca nel Tempo (Google Trends)
Fonti del Bacino Formativo Locale
Modello Predittivo e Probabilità di Successo
Analisi regressiva dei fattori di mercato per stimare l'esito della ricerca.
Probabilità Stimata di Assunzione
(Entro 90 giorni con strategia ottimale)
Fattori Chiave del Modello (Variabili Indipendenti)
Fonti Consultate (Deep Search)
Un campione dei link analizzati dal sistema per arricchire l'indagine.
Metodologia di Indagine
Il processo automatizzato che genera questa analisi.
Questa analisi è generata da un workflow automatizzato orchestrato tramite n8n. Il processo, denominato "HR Analytics 2.0", integra diverse fonti dati e modelli di analisi per fornire una visione completa e strategica del mercato del lavoro per qualsiasi figura professionale in Italia.
Step 1: Raccolta Dati Multi-Sorgente
Il sistema interroga in parallelo banche dati istituzionali (ISTAT, INPS), piattaforme professionali (LinkedIn via API), portali di annunci (Indeed) e API di dati aziendali per raccogliere dati grezzi su forza lavoro, profili, annunci e aziende.
Step 2: Deep Search & Arricchimento
Un agente AI esegue una ricerca approfondita (Deep Search) su centinaia di pagine web, focalizzandosi su fonti non strutturate come blog di settore, forum, portali di enti formativi locali e albi professionali per arricchire i dati quantitativi con insight qualitativi.
Step 3: Analisi dei Trend
Vengono analizzati i dati di Google Trends per le keyword pertinenti per misurare il livello di interesse e di "ricerca consapevole" da parte dei candidati nell'area geografica specificata.
Step 4: Modellazione Statistica e Predittiva
Tutti i dati raccolti (demografici, profili, annunci, aziende, trend) vengono usati come variabili indipendenti in un modello di analisi di regressione (Machine Learning). Questo modello calcola la stima finale del bacino di talenti e la probabilità di successo della ricerca, fornendo un output quantitativo e probabilistico.
Step 5: Generazione Dashboard
I risultati finali, le analisi e i grafici vengono compilati dinamicamente in questa dashboard interattiva HTML.

