Im heutigen Zeitalter sind Recruiting-Prozesse im Wandel. Das Stichwort lautet “Data Driven Recruiting” – eine Methode, die auf Daten und Kennzahlen setzt, um den Rekrutierungsprozess zu optimieren.
Doch was genau bedeutet Data Driven Recruiting, und welche Vorteile bietet es?
In diesem Blogpost werfen wir einen Blick auf die Definition, die wichtigsten Kennzahlen und die beeindruckenden Vorteile dieser innovativen Herangehensweise im Bereich Recruitment.
Was ist Data Driven Recruiting?
Data Driven Recruiting ist eine fortschrittliche Methode im Recruitment, die auf die Verwendung von Daten und Künstlicher Intelligenz setzt, um den Recruiting-Prozess zu optimieren. Hier sind einige wichtige Aspekte:
- Datenzentrierter Ansatz: Data Driven Recruiting basiert auf der Nutzung von Daten für den gesamten Recruiting-Prozess, von der Stellenausschreibung bis zur Einstellung.
- Analyse und Tracking: Es beinhaltet den Einsatz von Analyse- und Tracking-Tools, um Daten zu erfassen, auszuwerten und zu analysieren.
- Zielgerichtetes Recruiting: Durch die Arbeit mit Daten können Personalverantwortliche gezielter nach den besten Talenten suchen.
- Kennzahlen zur Strategieanpassung: Die wichtigsten Kennzahlen helfen dabei, aktuelle und zukünftige Recruiting-Strategien besser zu verstehen und anzupassen.
- Kosteneffizienz: Data Driven Recruiting kann nicht nur die Qualität der Einstellungen verbessern, sondern auch die Kosten senken.
- Keine Magie, sondern Fakten: Im Kern geht es darum, sich auf Fakten und Daten zu verlassen, anstatt auf Bauchgefühl.
Data Driven Recruiting ist eng mit Begriffen wie Big Data und Robot Recruiting verbunden, da es auf automatisierte Datenauswertungen und Künstliche Intelligenz setzt. Doch trotz dieser Begriffe ist es keine komplizierte Zauberei. Es beginnt mit der Fähigkeit, wichtige Fragen mithilfe von Daten zu beantworten:
- Lohnt sich eine Schaltung auf einer bestimmten Stellenbörse?
- Woher kommen die Bewerber:innen?
- Welche Recruiting-Kanäle sind am effektivsten?
- Wo gibt es Schwachstellen im Auswahlprozess?
- Verlieren Bewerber:innen irgendwo auf dem Weg zur Einstellung?
Data Driven Recruiting vs. Robot Recruiting
Im Vergleich zwischen Data Driven Recruiting und Robot Recruiting gibt es wichtige Unterschiede und Gemeinsamkeiten, die es zu beachten gilt:
- Automatisierung des Prozesses: Beide Ansätze setzen auf die Automatisierung von Recruitingprozessen, jedoch auf unterschiedliche Weisen.
- Algorithmen und Künstliche Intelligenz: Robot Recruiting nutzt lernende Algorithmen und Künstliche Intelligenz, um Bewerber:innen zu bewerten und auszuwählen.
- Ein Teil von Data Driven Recruiting: Robot Recruiting ist ein Teil von Data Driven Recruiting, da es auf datengetriebenen Entscheidungen basiert.
- Candidate Experience: Data Driven Recruiting legt einen Fokus auf die Verbesserung der Candidate Experience, während Robot Recruiting in erster Linie auf die Effizienz des Auswahlprozesses abzielt.
- Möglichkeiten und Skalierbarkeit: Data Driven Recruiting bietet die Möglichkeit, den Recruiting-Prozess kontinuierlich zu verbessern und ist skalierbar, während Robot Recruiting besonders bei einer höheren Anzahl von offenen Stellen effektiv eingesetzt werden kann.
Insgesamt ist Data Driven Recruiting ein umfassenderer Ansatz, der die Rolle von Daten und Technologie im gesamten Recruiting-Prozess betont. Robot Recruiting hingegen konzentriert sich auf die automatisierte Auswahl von Bewerber:innen und nutzt Künstliche Intelligenz, um diesen Prozess effizienter zu gestalten.
Warum Recruiting Kennzahlen erheben?
Recruiting-Kennzahlen sind entscheidend, um Ressourcen effizient zu nutzen, interne Kapazitäten zu planen, den Recruiting-Prozess transparenter und effizienter zu gestalten, Stellen schneller zu besetzen und Stakeholder zu überzeugen. Sie ermöglichen datenbasierte Entscheidungen und helfen, den Erfolg des Recruiting-Prozesses sicherzustellen.
Die wichtigsten Date Driven KPIs
Impressions und Klicks:
“Impressions” zeigen, wie oft eine Stellenanzeige von Bewerbern gesehen wurde. “Klicks” hingegen verraten, wie viele davon wirklich auf die Anzeige geklickt haben.
Diese Kennzahlen sind entscheidend, da sie zeigen, wie effektiv eine Stellenanzeige Bewerber anspricht und ihr Interesse weckt.
Impressions sind die Reichweite, Klicks das tatsächliche Interesse. Sie helfen, Recruiting-Strategien zu optimieren und die besten Bewerber anzuziehen.
Conversion-Rate:
Die Conversion-Rate ist eine bedeutende Kennzahl, um die Performance von Stellenanzeigen zu bewerten und den Erfolg zu messen. In unserem Kontext zeigt die Conversion-Rate an, wie viele der Klicks tatsächlich zu Bewerbungen geführt haben.
Sie ermöglicht eine genaue Analyse des Employer Brandings, der Attraktivität der Stellenanzeigen und der Nutzerfreundlichkeit der Candidate Journey über verschiedene Geräte hinweg. Die Conversion-Rate ist somit ein entscheidendes Maß, um die Effektivität des Bewerbungsprozesses zu beurteilen und kontinuierlich zu optimieren.
Cost-Per-Click und Cost-Per-Application
Cost-Per-Click (CPC) gibt an, wie viel es kostet, wenn ein Besucher auf eine Anzeige klickt und zur Webseite oder zur Stellenanzeige gelangt. Dieses Modell ist Teil des Performance Marketings und ermöglicht Unternehmen, nur dann zu zahlen, wenn tatsächliches Interesse vorhanden ist.
Cost-Per-Application hingegen gibt die durchschnittlichen Kosten pro Bewerbung an. Es hilft Unternehmen zu verstehen, wie viel es sie kostet, eine Bewerbung über ihre Anzeigen zu erhalten.
Diese Kennzahlen sind besonders relevant für Unternehmen, die Multiposting verwenden, da sie die Effizienz ihrer Anzeigenkampagnen und die Rentabilität ihrer Recruiting-Bemühungen besser verstehen können. Sie ermöglichen eine genaue Bewertung des Verhältnisses zwischen Kosten und Nutzen bei der Kandidatengewinnung.
Anzahl Bewerbungen nach Quellen:
Die Anzahl der Bewerbungen nach Quellen ist entscheidend, um das Recruiting effizient zu gestalten und das Budget gezielt einzusetzen. Sie zeigt, woher die Bewerber kommen und welche Recruiting-Maßnahmen am besten funktionieren. Mithilfe von Analytics-Tools oder Bewerbermanagementsystemen lässt sich genau verfolgen, wie viele Bewerbungen aus verschiedenen Kanälen eingehen. Diese Informationen sind entscheidend für strategische Entscheidungen und die optimale Nutzung des Recruiting-Budgets.
Time-To-Hire:
Die “Time-To-Hire” ist die Zeitspanne, die ein Recruiter benötigt, um eine offene Stelle zu besetzen.
Sie ist ein wichtiger Indikator für die Effizienz des Recruiting-Prozesses und hilft, die Geschwindigkeit der Stellenbesetzung zu messen.
Dieser Wert ist entscheidend, um sicherzustellen, dass offene Positionen schnell und effizient besetzt werden.
Cost-Per-Hire:
Der “Cost-Per-Hire” ist eine Kennzahl, die die Gesamtkosten für die erfolgreiche Besetzung einer offenen Position im Unternehmen darstellt.
Dieser Wert berücksichtigt sowohl die Kosten für Marketingaktivitäten als auch die Personalkosten, die bei der Anwerbung eines neuen Mitarbeiters entstehen.
Der Cost-Per-Hire zeigt, wie viel Geld pro eingestellter Stelle aufgewendet wird und ermöglicht eine effiziente Überprüfung der Anzeigenschaltung und des gesamten Einstellungsprozesses.
Data Driven Recruiting Vorteile
Data Driven Recruiting bietet zahlreiche Vorteile im Einstellungsprozess:
- Fundiertere Entscheidungen: Durch die Analyse von Daten können Sie besser informierte Entscheidungen darüber treffen, welche Kandidaten am besten zur Stelle passen.
- Fortschrittsverfolgung: Sie können Ihren Fortschritt verfolgen und Bereiche identifizieren, in denen Verbesserungen erforderlich sind, beispielsweise in Bezug auf Vielfalt und Inklusion.
- Kostensenkung: Data Driven Recruiting hilft, die Rekrutierungskosten zu senken, indem es Potenziale zur Effizienzsteigerung aufzeigt, wie die Konzentration auf die effektivsten Rekrutierungsquellen.
