Data Driven Recruiting ist ein wichtiges Instrument, um die besten Talente zu erreichen. Die Zahl der Arbeitslosen nimmt immer weiter ab und viele Unternehmen können gar nicht schnell genug neue Mitarbeiter:innen einstellen, um mit ihrem Personalbedarf Schritt zu halten. Der Wettbewerb um qualifizierte Mitarbeiter:innen ist hoch und der Bedarf an automatisierten Recruiting-Lösungen somit auch.
1. Was ist Data Driven Recruiting?
2. Der Unterschied zwischen Data Driven Recruiting und Robot Recruiting
3. Warum Recruiting Kennzahlen erheben?
4. Die wichtigsten KPIs: Grundlagen des Data Driven Recruitings
5. Automatisiertes Data Driven Recruiting
6. Was kann ich mit all den Daten außerdem herausfinden?
7. Data Driven Recruiting: Nicht so kompliziert, wie viele glauben
Was ist Data Driven Recruiting?
Data Driven Recruitment meint im Großen und Ganzen die Arbeit mit Daten im Recruiting und die daraus entstehenden Ableitungen von Handlungen. In vielen Fällen kommen hier Analyse- und Tracking-Tools für den gesamten Recruiting Prozess zum Einsatz. Das Erfassen, Auswerten und Analysieren von Daten erleichtert das zielgerichtete und effiziente Anwerben der besten Talente.
Mit Hilfe der wichtigsten Kennzahlen können aktuelle und zukünftige Strategien besser verstanden und eventuell korrigiert werden. In vielen Fällen führt das nicht nur dazu, dass die Einstellungen verbessert, sondern gleichzeitig auch die Kosten gesenkt werden können. Was wie Magie klingt, ist eigentlich recht einfach zu verstehen: Man wählt Fakten statt Bauchgefühl!
Im gesamten Recruiting Prozess schlummern Unmengen an Zahlen und Daten. Googelt man nach „Data Driven Recruiting“ wird häufig direkt von Künstlichen Intelligenzen und automatisierten Datenauswertungen gesprochen. Deswegen werden häufig auch die Begriffe Big Data und Robot Recruiting mit Data Driven Recruiting in einen Topf geworfen.
Diese ganzen Buzzwords können Personalverantwortliche aber auch verwirren und damit genau das Gegenteil von dem erreichen, was sie sollen: Nämlich den Recruiting-Prozess vereinfachen. Um das eigene Recruiting zu pushen, die Reichweite zu erhöhen und Abläufe mit Hilfe von Daten effizienter zu gestalten, muss man kein Mr. Robot sein. Im ersten Schritt reicht es, wenn man wichtige Fragen mit Zahlen beantworten kann:
– Lohnt sich eine Schaltung auf einer Stellenbörse?
– Wo kommen meine Bewerber:innen überhaupt her?
– Welche Kanäle funktionieren am besten?
– Wo hapert es im Auswahlprozess?
– Verliere ich Bewerber:innen irgendwo in der Candidate Journey?
Der Unterschied zwischen Data Driven Recruiting und Robot Recruiting
In einem unserer Artikel haben wir uns bereits ausführlich mit dem Thema Robot Recruiting auseinandergesetzt. Auch hier gibt es verschiedene Ausprägungen und Entwicklungen. Unter Robot Recruiting versteht man grundsätzlich die Automatisierung von Recruitingprozessen sowie die Beurteilung und Auswahl von Bewerber:innen mithilfe von lernenden und von Menschenhand programmierten Algorithmen – gerne auch „Künstliche Intelligenz“ (KI-Recruiting) genannt.
Robot Recruiting ist also ein Teil von Data Driven Recruiting. Für einen effektiven Einstellungsprozess braucht es aber nicht immer direkt Big Data, Künstliche Intelligenzen oder etwas anderes mit einem fancy Namen. Es reicht im ersten Schritt, die Zahlen und Daten zu kennen und zu wissen, dass das reine Bauchgefühl im Recruiting schon lange nicht mehr ausreicht.
Datenbasiertes Recruiting ist ein fortlaufender Optimierungsprozess und bedeutet das stetige Sammeln und Auswerten relevanter Daten, um die eigenen Recruiting-Strategien fortlaufend verbessern zu können. Das kann bei einer geringen Anzahl an Stellen händisch gemacht werden, solange Analytics Tools installiert sind und die Daten ausgewertet, verstanden und analysiert werden können. Bei einer regelmäßig höheren Anzahl an offenen Stellen (ab 10 Stellen pro Monat) ist es für Personaler:innen und Recruiter:innen sinnvoll, all diese Auswertungen und Analysen einem Algorithmus zu überlassen.
Warum Recruiting-Kennzahlen erheben?
In Zeiten des Fachkräftemangels sollten Recruiter:innen durch Daten und Fakten sicherstellen können, dass sie ihre Ressourcen bestmöglich einsetzen. Das führt zum einen zu einer besseren Budget-Kontrolle und zum anderen zur bestmöglichen Einteilung der internen Kapazitäten.
Hierfür ist es wichtig, die Informationen aus Tracking und Analyse fürs Data Driven Recruiting erfolgreich zu nutzen und die relevantesten Kennzahlen zu erheben. Diese müssen anschließend ausgewertet werden, um die richtigen Schlüsse ziehen zu können, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen abzuleiten. Das Recruiting wird transparenter und effizienter.
Stellen können schneller besetzt und Stakeholder mit Zahlen überzeugt werden. Wäre es nicht super, wenn du deinen Stakeholdern präzise Schätzungen über die Einstellungsdauer geben und voraussagen könntest, auf welchem Weg du sie am ehesten und schnellsten erreichst? Aber welche Zahlen sind dafür wichtig?
Die wichtigsten KPIs: Grundlagen des Data Driven Recruitings
Impressions und Klicks:
Die Impressions geben an, wie viele potenzielle Kandidat:innen die Anzeige für die Stellenausschreibung gesehen haben. Das ist nett zu wissen. Richtig interessant wird es allerdings erst, wenn wir wissen, wie viele von diesen Kandidat:innen auch wirklich auf die Anzeige geklickt haben.
Conversion-Rate:
Die Conversion Rate ist eine Kennzahl, um die Performance der Stellenanzeigen zu kontrollieren und so ihren Erfolg zu messen. In unserem Fall gibt die Conversion-Rate also an, wie viele dieser Klicks auch zu einer Bewerbung geführt haben. Gleichzeitig kann je nach Datenlage genauer analysiert werden, ob das Employer Branding stimmt, ob die Stellenanzeigen attraktiv sind oder ob die Candidate Journey des gesamten Bewerbungsprozesses geräteübergreifend nutzerfreundlich gestaltet ist.
Cost-Per-Click (CPC) und Cost-Per-Application (CPA):
Cost-Per-Click gibt die Kosten für die performancebasierte Anzeigenschaltung an.
Mit einem Klick auf die Anzeige gelangen Besucher:innen direkt zur Webseite bzw. zur Stellenanzeige. Bei laufzeitbasierter Ausspielung, wie zum Beispiel bei Jobbörsen, entstehen Kosten unabhängig vom Erfolg der Kampagne.
Aus dem klassischen Modell hat sich schnell das Performance Marketing entwickelt. Hier zahlt der Werbende nicht mehr nur dafür, dass seine Anzeige im Internet zu sehen ist (Impression), sondern gibt ausschließlich dann Geld aus, wenn eine Person auf die Anzeige klickt und auf die Webseite des Werbenden gelangt, auch Cost-per-Click (CPC) genannt. Durch diese KPIs kann man messen, wie gut eine Anzeige performt und wie teuer dir ein Klick bzw. eine Bewerbung zu stehen kommt.
Cost-Per-Application verrät dir die durchschnittlichen Kosten einer Bewerbung.
Anzahl Bewerbungen nach Quellen:
Um dein Recruiting zu optimieren und das Budget richtig einzusetzen, musst du wissen, aus welchen Quellen die Webseiten-Besucher:innen stammen. Woher kommt deine Reichweite, welche Recruiting-Maßnahme performt am besten? Über ein Analytics-Tool oder ein entsprechendes Bewerbermanagementsystem lässt sich die Anzahl eingehender Bewerbungen durch die verschiedenen Kanäle anzeigen.
Time-To-Hire:
Dauer bis zur tatsächlichen erfolgreichen Besetzung einer offenen Position. Wie lange brauchst du, um eine bestimmte Stelle zu besetzen und stehst du mit deiner Time-To-Hire im Vergleich zur Konkurrenz gut da? Auch diese Zahl sollte gemessen werden.
Cost-Per-Hire:
Wie hoch sind die Kosten für die erfolgreiche Besetzung einer offenen Position? Dieser KPI zeigt die Kosten an, die pro Stellenbesetzung im Unternehmen anfallen. Diese umfassen sowohl Marketing- als auch Personalkosten. Mit dem Cost-Per-Hire wird das Verhältnis zwischen finanziellen Investitionen, die bei der Einstellung von Kandidat:innen anfallen, und für die zu besetzenden Stellen errechnet.
Wer einen richtigen Zahlen-Deep-Dive machen möchte, sollte sich unsere Artikel „Grundlagen des Recruitings“ mit dem Schwerpunkt Kennzahlen bei Google Analytics anschauen.
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Automatisiertes Data Driven Recruiting
Ab einer gewissen Anzahl an offenen Positionen hat niemand die Kapazitäten geschweige denn Lust, Daten händisch zu sammeln, auszuwerten und die Prozesse dementsprechend anzupassen. Daher meinen viele, wenn sie von Data Driven Recruiting sprechen, Recruiting-Automatisierung. Dabei werden alle Daten systematisch und automatisiert erfasst, analysiert und in die Gestaltung der Recruiting-Prozesse eingebunden.
Welche Tools du für die datengesteuerte Personalbeschaffung einsetzen kannst, hängt vor allem von der Größe deines Unternehmens und dem jährlichen Personalbedarf ab.
Große Unternehmen entscheiden sich in vielen Fällen für mehrere HR-Systeme, Datenbanken und zusätzliche Multiposting-Anbieter. Das kann natürlich dazu führen, viele einzelne Datensilos zu haben und leicht den Überblick über den Erfolg und die Kosten zu verlieren. Zeit- und kostensparendere Tools vereinen die verschiedenen Einsatzbereiche des Data Driven Recruitings. Hierzu zählt zum Beispiel bereits das Finden und Nutzen der richtigen Jobtitel.
Was kann ich mit all den Daten außerdem herausfinden?
Den richtigen Stellentitel finden
Damit offene Positionen im Internet gefunden werden und eine hohe Reichweite erzielen, müssen das Suchvolumen und die Popularität stimmen. Hierfür solltest du die richtigen Keywords und das Suchvolumen deiner Keywords kennen. Die Bewertungskriterien, die für den Erfolg und die Auffindbarkeit von Stellentiteln maßgeblich entscheidend sind, können händisch nur mit großem Aufwand regelmäßig kontrolliert und angewandt werden. Mit Hilfe eines Algorithmus ist es allerdings möglich, das Suchvolumen und die Popularität jedes einzelnen Stellentitels festzustellen und die Struktur des Titels zu bewerten.
Durch die Automatisierung, zum Beispiel durch Tools wie den Jobspreader, ist eine punktuelle Analyse beliebig vieler Titel möglich. So kann zum Beispiel die Qualität von Stellentiteln insbesondere für Mangelprofile genauer untersucht werden, um diese anschließend als zusätzlichen Performance-Indikator zu nutzen. Der Jobspreader bietet dafür als Feature zum Beispiel den Jobtitel Quality Index an. Dieser prüft automatisiert die Qualität deiner Stellenanzeigen, gibt genaue Anweisungen zur Verbesserung und zeigt somit deutlich, wo Jobtitel ihr volles Potenzial bisher nicht ausschöpfen konnten.
Marktdaten analysieren und den Arbeitsmarkt verstehen
Die am deutschen Arbeitsmarkt herrschenden Spannungen und Fachkräfteengpässe sind die Kehrseite des Arbeitsmarkt-Booms. Um einen realistischen Blick auf Einstellungsdauer und -kosten zu bekommen, lohnt sich ein Blick auf das Marktpotenzial, also etwa wie viele Arbeitssuchende für bestimmte Positionen überhaupt zur Verfügung stehen. Basierend auf diesen Informationen kann die weitere Strategie gewählt werden: Personalmarketing, Sourcing oder Headhunting? Mit Hilfe des Jobspreaders bekommt man einen Überblick über all seine ausgeschriebenen Positonen: Wie viele Mangelprofile gibt es in meinem Unternehmen und welche Stellen brauchen besondere Aufmerksamkeit? Jede einzelne Stellenausschreibung wird analysiert und ins Verhältnis gesetzt. Über eine Wettbewerbsanalyse ist es sogar möglich, ähnliche offene Positionen auf dem Markt angezeigt zu bekommen.
Mit Blick auf diese Daten können Vakanzzeit-Entwicklungen besser im Blick behalten werden. Bei überdurchschnittlich langer Ausschreibungsdauer sollten Recruiting-Methoden und -Prozesse hinterfragt werden.
Stellen ausschreiben und Reichweite optimieren
Kaum ein Unternehmen rekrutiert heute effizient genug, um Stellen erfolgreich in einem angemessenen Zeitrahmen zu besetzen. Das Schalten von Stellenanzeigen auf Jobbörsen ist immer noch eine beliebte Vorgehensweise bei der Akquise von Kandidat:innen. Meist wird hier allerdings unabhängig von den erzielten Ergebnissen ein Pauschalpreis für einen klar definierten Zeitraum (z.B. 30 Tage oder drei Monate) gezahlt, der nach Ablauf manuell verlängert werden muss. Insbesondere bei einer hohen Anzahl an offenen Positionen macht diese Art des Recruitings nicht immer Sinn. Denn: Zahlen, Daten und Fakten sind ergiebiger als das bloße Bauchgefühl. Hier kommt wieder Data Driven Recruiting ins Spiel, welches sich am besten mit Software umsetzen lässt.
Data Driven Recruiting: Nicht so kompliziert, wie viele glauben
Es geht nicht immer um Big Data und auch nicht um Robot Recruiting oder irgendwelche anderen Trends. Data Driven Recruiting meint in erster Linie das Messen und Analysieren des gesamten Recruiting-Prozesses mit Hilfe von Daten. Hier sollte sich jedes Unternehmen erst einmal selbst hinterfragen und sicherstellen, dass die Basics stimmen.
Den darauf folgenden Messungen sind natürlich keine Grenzen gesetzt. Jedoch sollten sich Personalverantwortliche und Recruiter:innen hier nicht verunsichern lassen. Wenn du jeden Monat eine hohe Anzahl an Stellen zu besetzen hast und Unterstützung bei der Messung und Nutzung all der Daten benötigst, vereinbare doch einfach eine kostenlose Demo und lass dir erklären, was der Jobspreader alles für dich tun kann.
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