Como definir critérios de elegibilidade e recomendação no ciclo de reconhecimento

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Antes de configurar regras de elegibilidade ou ativar o algoritmo de recomendação automática, é necessário definir os critérios que orientarão essas decisões.

Esses critérios são baseados nas colunas de dados disponíveis na plataforma e devem ser configurados para indicar o que representa maior ou menor prioridade.

Para Definir critérios, basta acessar o ciclo de reconhecimento em questão e clicar em Mais ações > Configurar ciclo > Definir critérios.

Como adicionar ou editar os critérios

  1. Acesse a aba Definir critérios no ciclo de reconhecimento.

  2. Clique em um critério da lista para editá-lo, ou em Adicionar para configurar um novo critério.

  3. Escolha a coluna desejada e defina a interpretação conforme o tipo de dado.

  4. Salve. O critério ficará disponível para ser utilizado tanto na etapa de recomendação quanto na etapa de elegibilidade.

Tipos de coluna e como configurá-las

Abaixo, mostramos como cada tipo de coluna pode ser interpretada:

1. Colunas de Data

Se a coluna utilizada for uma data (exemplo: Data de admissão), será necessário indicar se:

  • Datas mais antigas indicam maior prioridade

    Exemplo: dar preferência a colaboradores com mais tempo de casa.

  • Datas mais recentes indicam maior prioridade

2. Colunas Numéricas

Para colunas que representam valores numéricos (exemplo: Pontuação de performance), a plataforma oferece as seguintes opções:

  • Valores maiores indicam maior prioridade

    Exemplo: priorizar quem tem uma pontuação de performance mais alta.

  • Valores menores indicam maior prioridade

3. Colunas Textuais

Se a coluna for textual (exemplo: Avaliação de performance), você poderá indicar a ordenação dos valores conforme a prioridade. Basta arrastar os valores para o topo ou base da lista, de acordo com o que representam.

Essa lógica permite, por exemplo:

  • Priorizar colaboradores com avaliação “Excede expectativas” ou “Destaque do time”

  • Despriorizar colaboradores com avaliação “Precisa melhorar”

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