[ 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.

Beispielanwendungen des Data Driven Recruiting

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!

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 550.000 Facebook Nutzern analy­siert HR Rocket mithilfe der künst­lichen Intel­ligenz den Erfolg der Conver­sions und kann so Anzeigen schalten, die Ihre Zielgruppe garan­tiert erreichen.

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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Personaler sitzt vor Recruiting Daten
Personaler sitzt vor Recruiting Daten

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. 

HR Mitarbeiter sitzt vor Recruitment Data
HR Mitarbeiter sitzt vor Recruitment Data

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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Einstellungsprozess ist Data Driven Beispiel
Einstellungsprozess ist Data Driven 
Beispiel

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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