[ BEITRAG ]
Data Driven Recruiting
In zahlreichen Branchen werden heute schon erfolgreich Big Data und künstliche Intelligenz eingesetzt. Auch im Recruiting können durch die Analyse der Daten sowohl Zeit als auch Ressourcen gespart werden. Lernen Sie jetzt, wie Sie durch das Data Driven Recruiting die Recruiting-Daten erhalten und gewinnbringend für den Unternehmenserfolg einsetzen können.
Inhaltsverzeichnis
Zusammenfassung
Data Driven Recruiting setzt auf die Analyse von Daten statt auf Intuition. Die Funktionsweise basiert auf der Auswertung von Kennzahlen, die den Rekrutierungsprozess optimieren, Kosten senken und die Einstellungszeit verkürzen. Tracking- und Analysetools sowie Algorithmen verbessern die Effizienz, wobei der Einsatz von KI hilfreich, aber nicht zwingend ist. Zu den Modellen gehören CPC (Cost per Click), bei dem nur für Klicks auf Anzeigen gezahlt wird, und CPA (Cost per Application), bei dem Kosten erst bei einer Bewerbung anfallen. Retargeting spricht potenzielle Bewerber erneut an, und A/B‑Tests vergleichen Varianten von Anzeigen, um die beste zu ermitteln. In der Praxis unterstützen Bewerbermanagementsysteme (ATS) durch die automatische Sortierung und Bewertung von Bewerbungen den Rekrutierungsprozess. Im Social Media Recruiting werden durch die Analyse von Klicks, Likes und Impressions Zielgruppen genau ermittelt und Kampagnen optimiert. Job-Matching nutzt Algorithmen, um Bewerber und Stellen passgenau zusammenzuführen. Zu den Vorteilen zählen datenbasierte Entscheidungen, höhere Effizienz, niedrigere Kosten und qualifizierte Bewerbungen. Ein Nachteil ist der hohe anfängliche Zeitaufwand für die Datenerhebung und Systemumstellung. Wichtige Kennzahlen sind Impressions, Klicks, CTR, Time-to-Hire, CPC/CPA, Verweildauer und Bounce-Rate. (Geschätzte Lesezeit: 20–25 Minuten)
Data Driven Recruiting — Was ist das?
Data Driven Recruiting ist ein wertvolles und wichtiges Instrument, um neue Talente zu erkennen und für sich zu gewinnen. Hier wird während des Recruiting-Prozesses, anstatt auf das eigene Bauchgefühl zu vertrauen, auf Zahlen, Daten und Fakten gesetzt, um neue Mitarbeiter zu finden. Personaler bestimmen mittels wichtiger Kennzahlen, wie gut der Recruitingprozess bereits funktioniert und wie dieser optimiert werden kann. Durch die Analyse der Daten ist es sogar möglich, die Kompatibilität der Bewerber mit der zu vergebenen Stelle zu bewerten und anhand dieser Einstellungsentscheidung zu treffen. So werden während des Rekrutierungsprozesses Kosten gespart und zusätzlich die Einstellungsdauer verkürzt.
Im Laufe der Prozessdauer werden Tracking und Datenanalysetools oder Algorithmen verwendet. Die daraus resultierenden Ergebnisse werden erfasst, sorgfältig überprüft und eingeordnet. Der Recruiting-Ablauf wird so schlanker gestaltet und kontinuierlich anhand der gewonnenen Recruitment Data verbessert, um die stetige Steigerung der Effizienz zu garantieren.
Ein Teil des Data Driven Recruitings ist das sogenannte Robot-Recruiting. Hierbei wird künstliche Intelligenz im Recruitingprozess eingesetzt, um die großen Datenmengen (Big Data) zu strukturieren und zu analysieren. Die Überwachung des Recruitings kann somit vollkommen automatisiert werden. Generell ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Data Driven Recruiting allerdings nicht nötig. Zwar werden die Daten auch hier durch Algorithmen vorstrukturiert, die Analyse jedoch erfolgt vollständig durch Menschenhand. Ist die Anzahl der Bewerber nicht so groß, kann sogar gänzlich auf Algorithmen verzichtet werden.
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Wie sieht Data Driven Recruiting in der Praxis aus?
Um Recruitment Data zu gewinnen, muss man zunächst Stellenanzeigen schalten und anschließend die gewonnenen Daten analysieren und auswerten. Bevor eine Anzeige inseriert wird, werden Rahmenbedingungen und Regeln definiert, welche bei der späteren Optimierung des Prozesses behilflich sind. So wird beim Data Driven Recruiting ermittelt, auf welchem Wege die gewünschte Zielgruppe am besten erreicht werden kann, welche Recruitingkanäle am meisten Erfolg haben und wie viel Budget aufgewendet werden muss. Plattformen, auf denen Stellenanzeigen veröffentlicht werden können, gibt es zahlreiche. So wird der Erfolg auf Jobbörsen, Suchmaschinen und sozialen Netzwerken getestet. Weiß man, über welche Plattformen sich die Zielgruppe am besten kontaktieren lässt, kann die perfekte Recruiting Kampagne entwickelt werden.
Vor der Schaltung der Stellenanzeige wird zudem die Anzeigenverteilung festgelegt. Hier kann man sich zwischen verschiedenen Modellen entscheiden. Bei dem CPC-Modell (Cost-per-Click) fallen Kosten erst an, wenn ein potenzieller Bewerber auf die Anzeige klickt. Diese Methode wird allerdings zunehmend weniger verwendet, da nicht aus jedem Klick zwingend eine Bewerbung resultiert. Zukünftig soll das Cost-per-Application Modell verwendet werden, welches erst bei einer eingegangenen Bewerbung Kosten verursacht. Durch das Retargeting können potenzielle Bewerber sogar nach dem Ansehen der Stellenanzeige erneut über Displaywerbung auf anderen Webseiten kontaktiert werden. Hierbei wird beim Besuchen der Stellenanzeige ein Cookie gesetzt, welcher die IP-Adresse des Bewerbers eindeutig identifizierbar macht. Um die Performance der Anzeigen zu steigern, kann das A/B‑Testing, auch Split-Testing genannt, eingesetzt werden. Bei diesen Tests werden zwei Varianten der Stellenanzeige gegeneinander ausgespielt. Nachträglich kann schließlich der Erfolg verglichen werden, um Learnings für das weitere Vorgehen zu gewinnen.
Ist das Stellenangebot inseriert, wird der Verlauf und dessen Performance getrackt. Es werden anschließend Kennzahlen wie Klicks, die Anzahl der Bewerbungen und der Erfolg der einzelnen Kanäle sowie Methoden in Echtzeit analysiert. Auf diese Weise kann die Anzeige kontinuierlich optimiert werden. Data Driven Recruitment kann man letztendlich als einen Kreislauf verstehen, welcher fortlaufend optimiert wird und stets durch neu gewonnene Daten dazulernen kann. Um das Data Diven Recruiting für Personalverantwortliche einfacher zu gestalten, können verschiedene Tools und Recruitingkanäle verwendet werden, welche automatisch dabei helfen Daten zu sammeln und aufzubereiten.
Bewerbermanagementsysteme
Ein Weg, um Daten möglichst effizient zu sammeln, ist die Benutzung eines sogenannten Bewerbermanagementsystems oder Applicant Tracking Systems (ATS). Die Software erledigt unter anderem Routinetätigkeiten und nimmt den zuständigen Personalern viel Arbeit ab. Bewerbungen werden direkt geclustert, die Relevanz eingeschätzt und für die Durchsicht geordnet. Auch für potenzielle Kandidaten wird die Bewerbung durch online-Verfahren vereinfacht und Wartezeiten auf eine Antwort durch das Verschlanken des Recruitingprozesses verkürzt. Sie wollen mehr über das Bewerbermanagementsystem erfahren? Lesen Sie sich unseren Ratgeber zu dem Thema durch!
Job-Matching
Das sogenannte Job-Matching ist im Prinzip wie eine Dating-App aufgebaut. Hier werden Personalern von einem Algorithmus passende Bewerber vorgeschlagen. Den Bewerbern wiederum werden nur passende Stellenangebote vorgeschlagen. Recruiter können direkt alle wichtigen Informationen zum Bewerber auf einen Blick einsehen, da alle Eckdaten und Details über die Bewerber gespeichert werden. So fällt das lästige Durchgehen von Bewerbungsstapeln weg, genauso wie für die Bewerber das Versenden von hunderten von Bewerbungen. Um die Bewerber einschätzen zu können, müssen diese zu Beginn einige Persönlichkeitstests durchlaufen, um Informationen für ihr Profil und den Algorithmus bereitzustellen. So werden Menschen nicht nur nach Qualifikation, sondern auch nach der Kompatibilität mit dem eigenen Unternehmensklima eingestellt.
Suchmaschinen Recruiting
Google ist die beliebteste Suchmaschine weltweit. Wieso sollten sich Unternehmen diese Bekanntheit also nicht selbst zunutze machen? Google Recruiting zählt schon lange als eines der wichtigsten Instrumente in der Mitarbeitersuche. Die Suchmaschinenwerbung über Google Ads ist perfekt um Jobsuchenden aufzufallen, hier können sich Unternehmen gegen Bezahlung die ersten Plätze der Google Suchergebnisse sichern. Jedoch ist das Recruiting über die Suchmaschine Bing auch nicht zu vernachlässigen. Der Bing for Jobs Algorithmus durchsucht das Microsoft-eigene LinkedIn und schlägt dem Nutzer so passende freie Stellen vor. Früher wurde noch mit dem TKP (Tausend-Kontakt-Preis) gearbeitet, heute wird nach dem CPC (Cost-per-Click) Modell, bei welchem Unternehmen somit nur zahlen, wenn ein Interessent auf die Anzeige klickt, abgerechnet. Bei dem CPA (Cost-per-Action) Modell zahlt das Unternehmen pro Handlung, das heißt hier zum Beispiel pro Bewerbung. Nach der Schaltung einer solchen Anzeige liegen wichtige Daten, wie die Klickrate, die Impressionen, Leads oder auch die Kosten für eine Einstellung vor. Durch die gewonnenen Informationen kann die nächste Anzeige erneut optimiert werden.
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Welche Vorteile bietet das Data Driven Recruiting?
Erleichterung der Einstellungsentscheidungen
Personalern ist es durch die Verwendung des Data Driven Recruitings möglich, Einstellungsentscheidungen aufgrund von fundierter Recruitment Data zu treffen, anstatt nur auf das eigene Bauchgefühl zu vertrauen. Muss beispielsweise die Entscheidung zwischen zwei Bewerbern mit denselben Qualifikationen gefällt werden, helfen die vorhandenen Daten eine faktenbasierte Entscheidung zu treffen, wer am kompatibelsten für die verfügbare Position ist.
Steigerung der Effizienz des Recruitment Prozesses
Aufgrund des intelligenten Kreislaufs des Data Driven Recruitings können überflüssige Prozesse mithilfe der vorhandenen Recruitment Data rechtzeitig erfasst, und eingestellt werden. Gleichzeitig zeigen ebendiese Daten auf, welche Methoden zielführend sind und häufiger eingesetzt werden können.
Senkung der Rekrutierungskosten
Durch die gewonnenen Daten kann erkannt werden, welche Maßnahmen gewinnbringend sind, und welche nicht, so ist es möglich, das Budget dementsprechend zu verwalten und mehr in erfolgreiche Methoden zu investieren. Gleichzeitig wird das Risiko, Geld an der falschen Stelle einzusetzen, verringert.
Zunahme an qualifizierteren Bewerbern
Mittels des Lernprozesses innerhalb des Data Driven Recruitings werden Anzeigen so platziert, dass diese für viele passende qualifizierte Bewerber sichtbar sind. Somit werden qualitativ hochwertigere Bewerbungen sichergestellt.
Frühzeitige Identifizierung von Problemen
Die zahlreichen Recruitment Daten können bei sorgfältiger Analyse der Stellenanzeigen Probleme identifizieren, welche bisher noch nicht bekannt waren. So kann man Fehler schon zu Beginn identifizieren und dank des Wissens zu der Ursache des Problems, zeitgleich die Optimierung voranbringen. Angenommen Sie erhalten keine Bewerbungen trotz vieler Stellenanzeigen und viel Werbung. Ein Blick auf die Facebook Kommentare könnte schon genügen, um herauszufinden, wieso potenzielle Bewerber sich gegen eine Bewerbung bei Ihrem Unternehmen entscheiden, da auf Facebook oft persönliche Meinungen geteilt werden.
“ Heutzutage reicht es nicht mehr, nur auf das eigene Bauchgefühl zu hören, wenn es um die Einstellung eines passenden Angestellten geht. Das Data Driven Recruiting liefert Zahlen, Daten und Fakten, auf die man sich verlassen kann.”
Nachteile des Data Driven Recruitings
Hoher Zeitaufwand zu Beginn
Möchte man künstliche Intelligenz im Data Diven Recruiting einsetzen, so müssen zunächst in einer aufwändigen Vorbereitung Informationen und Daten gesammelt werden, um eine solide Basis für den Algorithmus zu liefern. Dieser Prozess stellt sich meist als sehr umfassend und zeitaufwändig heraus, lohnt sich auf lange Sicht aber, da die Verwendung des Data Driven Recruiting viel Zeit in anderen Bereichen einspart und auch sonst viele Vorteile bietet.
Umgewöhnung der Mitarbeiter an ein neues Recruiting System
Es ist immer eine Herausforderung, ein neues System zu implementieren und Mitarbeiter umzuschulen. Diese Umstellung ist gleichzeitig auch mit anfallenden Kosten verbunden. Die Personaler müssen lernen, mit verschiedenen Recruiting-Tools umzugehen und die Recruitment Daten richtig zu interpretieren, um letztlich treffende Schlüsse ziehen zu können. Oft sind verschiedene Tools, welche viele Daten liefern, schon vorhanden, bei welchen die Analyse jedoch zu kurz kommt. Anstatt eine neue Arbeitsweise zu adaptieren, ist es in vielen Fällen auch sinnvoll, mit einer Jobbörse zusammenzuarbeiten, welche Teil des Data Driven Recruitings ist. Buchen Sie zum Beispiel ein Inserat in einer unserer über 130 regionalen und branchenspezifischen Jobbörsen auf Jobsuche Regional, denn wir bieten Einsicht in die genauen Kennzahlen der Platzierung Ihrer Stellenanzeige, um so Ihren Recruitingprozess nachhaltig optimieren zu können.
Wichtige Kennzahlen
Impressions: Wie viele Menschen haben die Stellenanzeige wirklich gesehen?
Klick-Anzahl: Wie viele Menschen haben auf die geschaltete Anzeige geklickt?
Click-through-rate (CTR): Wie ist das Verhältnis zwischen den Klicks und den Impressions?
Time-to-hire: Wie lange hat es nach der Veröffentlichung der Stellenanzeige gedauert, diese auch zu besetzen?
Cost-per-Click/ Cost-per-Action (CPC/CPA): Wie hoch waren die Kosten der Klicks und der durchgeführten Handlungen, beziehungsweise Bewerbungen?
Verweildauer: Wie viel Zeit hat der Nutzer auf der Website verbracht?
Bounce-Rate: Wie viele Menschen sind von der Website abgesprungen, ohne eine Aktion darauf auszuführen?
Die Gewinnung dieser Kennzahlen muss hierbei nicht immer aufwändig sein. Ein gutes Beispiel sind sogenannte A/B‑Tests, bei denen meistens zwei Webseiten oder Stellenanzeigen, die sich etwas voneinander unterscheiden, gleichzeitig online gestellt werden. So kann man anhand der Kennzahlen feststellen, welche Variante am meisten überzeugen konnte und welche man zukünftig verwenden sollte. Eine etwas aufwendigere Methode um festzustellen ob das eigene Projekt Erfolg hat, ist das sogenannte Eyetracking. Hier werden die Augenbewegungen von Probanden registriert und analysiert, um die Verarbeitung visueller Informationen zu beobachten, und zum Beispiel eine Website dementsprechend optimieren zu können. Für die Analyse wird oft eine sogenannte Heatmap verwendet. Verweilt der Blick eines Proband lange an einer Stelle, so färbt sich diese rot. Ist der Blick nur flüchtig, wird die Stelle blau angezeigt. So kann man ideal das Nutzerverhalten beobachten, und dementsprechende Optimierungen durchführen.
Wie zuvor beschrieben, bieten Suchmaschinen Recruiting und Social Media Recruiting bereits zahlreiche Möglichkeiten, Daten von potenziellen Bewerbern zu analysieren und so die Effektivität der eigenen Stellenanzeige nachhaltig zu steigern. Informieren Sie sich jetzt und verbinden Sie moderne Recruitingformen, wie TikTok Recruiting, Instagram Recruiting, Facebook Recruiting oder Pinterest Recruiting mit dem Data Driven Recruiting für maximalen Erfolg Ihrer Anzeigen.
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Fazit
Obwohl Data Driven Recruiting in der Recruitingwelt noch nicht ganz angekommen ist, lohnt sich dieses Modell, vor allem für große Unternehmen die viele Bewerbungen bekommen, sehr. Auch wenn der Einsatz spezieller Systeme zunächst viel Zeit und Geld benötigt, lohnt sich der Einsatz dennoch langfristig. Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ist es notwendig, den eigenen Recruitingprozess kontinuierlich zu verbessern. Ohne die Analyse der bisherigen Strategie ist dies allerdings kaum möglich. Wir bei HR Rocket bieten neben unseren zahlreichen Jobbörsen zusätzliche Einsicht in die entstandenen Daten, welche wir zeitgleich analysieren und so ebenfalls ein Teil des Data Driven Recruitings sind. Wir schalten nämlich nicht nur Ihre Stellenanzeigen, sondern sorgen auch dafür, dass diese gut laufen! Schon überzeugt? Dann nehmen Sie hier Kontakt auf!
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Social-Media Recruiting
Auch Social Media Recruiting bietet großartige Möglichkeiten für den Einsatz des Data Driven Recruitings. Durch Likes, Impressionen, Klicks und auch Kommentare kann analysiert werden, wie gut eine Anzeige bei der Zielgruppe ankommt. So können sehr genaue Daten, wie Alter und Interessen der Personen, erhoben werden. Neue soziale Medien wie Instagram, Facebook und TikTok werden vorrangig von den jüngeren Generationen genutzt und wirken besonders persönlich und ansprechend, hier besteht zudem die Möglichkeit potenzielle Bewerber in ihrer Freizeit kontaktieren zu können. Facebook nutzt zum Beispiel, um die besten Ergebnisse zu erzielen, eine künstliche Intelligenz, welche anhand des Erfolgs der Conversions misst, an welche Zielgruppe die geschalteten Anzeigen ausgespielt werden müssen. Mit einer Reichweite von 700.000 Facebook Nutzern analysiert HR Rocket mithilfe der künstlichen Intelligenz den Erfolg der Conversions und kann so Anzeigen schalten, die Ihre Zielgruppe garantiert erreichen.