Gesprächsbewertung
Das konversationelle Assessment bewertet die Leistung über die gesamte Sitzung hinweg.
Bewertung, die funktioniert
Bewertung & Scoring
Rubric-basierte Bewertung, die jeden Kandidaten und jedes Interview konsistent bewertet.
Kandidatenbewertung
Bewertungsraster
Jedes Interview hat eine Rubric, die starke, mittlere und schwache Antworten definiert. Jede Antwort wird daran bewertet.
Bewertungsalgorithmen
Zusätzlich zur Rubric bewerten vier spezialisierte Algorithmen Gespräch, Stimme und Vortrag.
- Gesprächsbewertung
- Sprachstimmung
- Sprachaussprache
- Sprechgeschwindigkeit
Erklärbare KI
Rubric-basierte Bewertung macht Entscheidungen transparent: Sie sehen genau, warum ein Kandidat seinen Score erhalten hat.
Your rubric
Job fit85%
Communication60%
Cultural alignment40%
Sie definieren, was "exzellent" bedeutet
Sie definieren, wie gut aussieht. Legen Sie eigene Kriterien fest, damit das Assessment zu Ihrer Rolle und Ihren Werten passt.
Kandidaten 360 Grad Bewertungen
Bewertungsalgorithmen
Algorithmen bewerten Job-Fit, Sprache, Aussprache und Stimmung, um die besten Kandidaten sichtbar zu machen.
Sprachstimmung
Die Sentiment-Analyse bewertet Ton, Emotion und Haltung in Ihren Antworten.
Sprachaussprache
Die Aussprachebewertung kombiniert Sprachgenauigkeit, Flüssigkeit und Erkennungssicherheit.
Sprechgeschwindigkeit
Die Sprechkadenz bewertet Rhythmus, Fluss und Tempo Ihrer gesprochenen Antworten.
Anpassbare Gewichtungen
Passen Sie die Gewichtungen einzelner Bewertungen basierend auf spezifischen Jobanforderungen an.
Mehrere Versuche
Ermöglichen Sie dem Kandidaten, mehr als einen Interviewversuch zu haben.
Punkteverteilung
Daten von: June 2026Produktivdaten
Echte Produktionsbewertungsdaten: So verteilt unsere KI Kandidaten auf einer Rubric-Skala von 1 bis 10.
Verifiziert
Wissenschaftliche Untersuchung
Eine Studie mit einem Fortune-500-Unternehmen verglich die JobMojito-Bewertung mit psychometrischem Assessment – mit starken Ergebnissen.
- Bestätigter Zusammenhang zwischen JobMojito-Bewertung und psychometrischer Bewertung
- Ständige Verbesserung des Bewertungssystems
- Engagiertes Datenwissenschaftsteam
- Bewertung, auf die Sie sich verlassen können
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