Daten, Daten, Daten. Heute gibt es kaum noch einen Unternehmensbereich, der es sich leisten kann, Entscheidungen nicht auf Basis zuverlässiger Daten zu treffen. Umso wichtiger sind all die Aufgaben, die dem Recruiting Analytics zuzuordnen. Denn hier geht es um die zielgerichtete Analyse und Aufbereitung von Daten mit Recruiting-Bezug. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie diese Disziplin in Ihrem Unternehmen etablieren und welche Kennzahlen und Metriken Sie dafür auf dem Schirm haben sollten.
Inhalt
Definition: Was ist Recruiting-Analytics?
Recruiting Analytics beschäftigt sich mit den verschiedensten Daten, die in Zusammenhang mit der Personalgewinnung eines Unternehmens erhoben werden können. Die Disziplin wertet diese Daten aus und analysiert sie, um faktenbasierte Entscheidungen in der Personalbeschaffung zu ermöglichen. Dementsprechend ist Recruting Analytics stark mit Recruiting-KPIs und allgemeinem Reporting in der Personalbeschaffung verbunden. Im Zentrum stehen jedenfalls verlässliche Daten, die auf den verschiedensten Punkten der Candidate Journey gesammelt werden können.
Das Recruiting Analytics nutzt diese Daten, stellt sie übersichtlich dar und macht sie interpretierbar. So wird es dem Team möglich, datenbasierte und informierte Entscheidungen zu treffen. Zumeist mit positiven Auswirkungen auf die Effizienz in der Personalgewinnung. Gleichzeitig ist Recruiting Analytics keine starre Disziplin, sondern kann von verschiedenen Unternehmen unterschiedlich ausgelegt werden. Von Großkonzernen, die selbst Big Data und KI-Systeme in der Personalgewinnung nutzen, von Klein- und Mittelbetrieben, die zielgerichtet auf Ihre wichtigsten Recruiting-KPIs blicken. Jeder Schritt, den Sie in Richtung einer datenbasierten Arbeit investieren, ist ein wichtiger.
Warum ist Recruiting Analytics wichtig?
Ein gutes Beispiel, um aufzuzeigen, wie wichtige Recruiting Analytics heute ist, ist das sogenannte „Post-and-Pray“-Verständnis in der Personalgewinnung. Dieses meint etwas abschätzig die vormals gängige Praxis, offene Stellen auf Job-Boards zu veröffentlichen – in der Hoffnung, dass sich ausreichend Kandidat·innen direkt bewerben.
Diese Zeiten sind heute vorbei. Die alleinige Stellenanzeige auf dem Job-Board der Wahl wirft immer seltener die gewünschten Ergebnisse ab. Gleichzeitig steigen die Preise für Platzierungen deutlich an, die Budget-Töpfe für Recruiting-Teams innerhalb Unternehmen wachsen hier (zu) langsam mit. Budget-Knappheit, das ist auch klar, ist in vielen Teams weiterhin weit verbreitet. Die Konsequenz: Die Personalbeschaffung hat Zugriff auf einen durchaus beachtlichen Budget-Topf, müssen gleichzeitig aber darauf achten, diesen möglichst effizient zu nutzen. Denn: Unter den aktuell schwierigen Bedingungen am Arbeitsmarkt ist ein hoher Budget-Einsatz noch lange kein Selbstläufer beim Finden der geeignetsten Kandidat·innen.
Genau hier kommt Recruiting Analytics ins Spiel. Wenn wir bei dem Beispiel der Personalsuche bleiben, dann stellt die Disziplin sicher, dass das Budget in die richtigen Kanäle investiert wird. Nämlich in jene, die zuverlässig die besten Bewerbungen bringen. Es geht also darum, seine Chips auf die richtigen Felder zu setzen. Dafür nutzt Analytics in der Personalgewinnung jene Daten, die einerseits bei den Anbietern von Stellenanzeigen und andererseits im eigenen Bewerbermanagementsystem anfallen, um diese zu kombinieren und zu interpretieren.
Wir bleiben beim Beispiel
Die Klicks und Bewerbungen, die Stellenanzeigen-Anbieter ausweisen, werden den tatsächlichen Bewerber·innen-Profilen im Bewerbermanagementsystem zugeordnet. In besonders leistungsstarken Lösungen geschieht dies völlig automatisch.
Sie wissen nun, welche konkreten Bewerbenden über welche Plattform auf Sie aufmerksam geworden sind, und können dies in Ihrer Evaluation der Plattform berücksichtigen. Bedeutet konkret: Sie bewerten Job-Boards nicht mehr rein nach Klicks auf die Stellenanzeige, sondern – besser – nach den tatsächlichen Einstellungen, die daraus entstanden sind. Tatsächlich ist dies aber nur ein kleiner Teil des weiten Feldes von Recruiting Analytics. Im Folgenden widmen wir uns deshalb vorerst noch einmal den konkreten Vorteilen, die mit dieser Disziplin einhergehen.
Vorteile von Analytics im Recruiting
Recruiting Analytics bringt die datenbasierte Arbeit in die Personalgewinnung. Und das ist auch gut so, schließlich liegt hier ungemeines Potenzial zur Effizienz-Steigerung und Kosten-Reduktion. Auch wertvolle Zeitressourcen in der praktischen Umsetzung können so eingespart werden. Folgende Vorteile gehen beispielsweise mit dieser Disziplin konkret einher:
- Höhere Budget-Effizienz: Durch Recruiting Analytics sind Sie in der Lage, sich auf die effizientesten Kanäle in der Personalbeschaffung zu fokussieren. Das spart bares Geld und reduziert die Cost-per-Hire.
- Bessere Prozessgestaltung: Sie können durch Analysen Ihre eigenen Recruiting-Prozesse datenbasiert hinterfragen und werden so definitiv auf Optimierungspotenziale stoßen. So verbessern Sie Ihre Prozesse und die Candidate Experience der Bewerbenden.
- Erfolge messbar machen: Recruiting Analytics ist zudem eine perfekte Gelegenheit für Sie, um Ihren Erfolg aufzuzeigen. Sie können zeigen, welche Verbesserungen zu welchem Ergebnis geführt haben. Oder aber wie effizient Sie bereits in der Lage sind, offene Stellen zu besetzen.
Welche Kennzahlen & Metriken sind wichtig?
Sich durch den Urwald an Recruiting-KPIs und -Metriken zu wühlen, ist oftmals gar nicht so einfach. Tatsächlich gibt es bereits eine Vielzahl an Kennzahlen, die in vielen Unternehmen zur Anwendung kommen. Nur eben oftmals isoliert und ohne zentrale Verwertung etwa im Kontext von Recruiting Analytics.
In unserem Glossar-Beitrag zum Thema Recruiting-KPIs finden Sie eine umfassende Übersicht über die wichtigsten Kennzahlen in der Personalgewinnung – Impulse zur Berechnung inklusive!
Besonders interessant sind in Zusammenhang mit Recruiting Analytics sogenannte Conversion Rates, die man eigentlich aus dem Marketing kennt. Eine Conversion ist eine gewünschte Aktion, die ein·e Kund·in oder eben ein·e Bewerber·in durchführen soll. Die Conversion Rate wiederum beschreibt den Anteil derer, die an den Punkt gelangen, wo es um das Setzen der Aktion geht, und diese tatsächlich durchführen.
Ein konkretes Beispiel
Sie schalten eine Stellenanzeige über verschiedene Kanäle. Einerseits können Sie sich ansehen, wie viele Klicks auf die Stellenanzeige auf den Plattformen erzielt werden. Andererseits können Sie erheben, wie viele sich schlussendlich tatsächlich bei Ihnen beworben haben.
Eine mögliche Conversion Rate hier ist beispielsweise die Quote an Besucher·innen der Stellenanzeige und den Bewerbungen, diese wird folgendermaßen berechnet:
Erzielte Bewerbungen / Anzahl der Besucher·innen der Stellenanzeige
Leitfaden: KPIs für Stellenanzeigen
Welche KPIs bei Stellenanzeigen wirklich wichtig sind und wie Sie zielgerichtet mit diesen Daten arbeiten, das erfahren Sie in unserem Leitfaden!
Conversion Rates wie diese können Sie für die verschiedensten Stufen im Bewerbungsprozess erheben, hier sind Ihnen kaum Grenzen gesetzt. Jedenfalls aber sollten Sie die Daten auch für sich nutzen: Springen an einem Punkt sehr viele ab, so liegt hier vielleicht ein Fehler und Sie sollten optimieren.
Auch dazu ein Beispiel: Insgesamt sehen 300 Interessent·innen Ihre Stellenanzeige, 30 bewerben sich (Conversion Rate: 10 %). Sie führen eine Vorauswahl durch und möchten 10 Bewerbende zum Gespräch einladen. Nur 2 nehmen Ihre Einladung tatsächlich an (Conversion Rate: 20 %).
Offenbar gibt es in diesem Schritt etwas, das sehr viele Bewerbende abspringen lässt. Brauchen Sie zu lange in der Bewertung der Bewerbungen? Ist Ihre Nachricht möglicherweise nicht gut genug formuliert? Daten wie diese sollten Sie jedenfalls Ihre Prozesse hinterfragen lassen. Die erhobenen Daten geben Ihnen außerdem eine gute Argumentationsgrundlage gegenüber Ihren Schnittstellen, wenn die lange Wartezeit auf eine Rückmeldung bei den Bewerbenden etwa auf zu langsame Rückmeldungen aus dem Fachbereich zurückzuführen ist.
Start ins Recruiting-Analytics: So gelingt’s
Sie möchten selbst in der Personalgewinnung kontinuierlich stärker auf die Arbeit mit Daten setzen? Herzlichen Glückwunsch! Das ist der wichtigste Schritt. Nun gibt es aber noch viel zu tun – folgende Schritte sollten Sie beachten, um erfolgreich mit Recruiting Analytics zu starten.
1) Stellen Sie die richtigen Fragen
In der Regel beginnt alles mit konkreten Fragen, die Sie auf Datenbasis beantworten möchten, das könnte zum Beispiel sein:
- Welche Kanäle sind für uns am effizientesten?
- Ab welcher Zeitdauer für eine Rückmeldung springen sehr viele Kandidat·innen im Prozess ab?
- Wie viel kostet uns eine Bewerbung für eine gewisse Position?
Diese Phase ist gleichzeitig eine der wichtigsten. Nehmen Sie sich also ausreichend Zeit, um auf mögliche Fragestellungen zu blicken. Das hilft Ihnen im Anschluss, konsequent die richtigen Daten zu erheben.
2) Sammeln Sie die wichtigsten Daten?
Nun geht es an die Datenerhebung. Sammeln Sie an den verschiedensten Stellen Daten, die für Ihr Recruiting relevant sein könnten (und die es Ihnen ermöglichen, Ihre Fragen zu beantworten). Das wäre beispielsweise die Zahl der offenen Stellen, die Zeit bis zur Besetzung (Time-to-Hire) oder die Kosten für eine erfolgreiche Einstellung. Hier hilft Ihnen im Recruiting-Analytics definitiv die Verwendung eines Bewerbermanagementsystem weiter. Dieses speichert automatisch vielfältige Daten in Zusammenhang mit Ihrem Bewerbungsprozess und stellt Ihnen diese in Form von hilfreichen Reportings zur Verfügung.
Der onlyfy Bewerbungsmanager etwa ermöglicht Ihnen so mit Ihrem persönlichen Dashboard tiefergehende Einblicke in den Status quo Ihrer Recruiting-Prozesse. So bringen Sie nachhaltig mehr Effizienz in Ihre Personalgewinnung.
Alles in einem Tool: Von der Stellenausschreibung bis zur Einstellung
Mit dem onlyfy Bewerbungsmanager bilden Sie den gesamten Recruiting-Prozess bequem in einer smarten Lösung ab – für mehr Effizienz im Recruiting!
3) Analysieren und interpretieren Sie die Daten
Sie können nun auf eine Vielzahl an Daten zugreifen, diese gilt es nun zielgerichtet für die Optimierung Ihres Recruitings zu nutzen. Gehen Sie etwa zurück auf Ihre Fragen und versuchen Sie, diese auf Basis der vorhandenen Daten zu beantworten. Davon ausgehend werden Ihnen bestimmt einige Felder unterkommen, in denen Ihnen Ihre Daten ein negatives Attest ausstellen. Das sind in der Folge genau die Bereiche, in denen Sie Optimierungen ableiten können, um nachhaltig effizienter zu rekrutieren.
Recruiting Analytics – Fazit
Recruiting Analytics ist ein weit gefasstes Feld, das sich mit der Auseinandersetzung mit Daten in der Personalgewinnung beschäftigt. Unternehmen nutzen demnach Daten, um im Recruiting effizienter und zielgerichteter zu agieren. Von Analysen bis Reportings fallen hier eine Vielzahl an unterschiedlichen Aspekten hinein. Fest steht: Sie benötigen hierfür eine solide Datenbasis, um überhaupt Analysen und Interpretationen vornehmen zu können. In der Regel lohnt es sich, unter Verwendung eines Bewerbermanagementsystem ins Recruiting Analytics zu starten. Dies stellt Ihnen automatisch einige spannende KPIs zur Verfügung und ermöglicht so einen einfachen Beginn.