Data Driven Recruiting: effizient & zielgerichtet | hunter
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Data Driven Recruiting: Mit Zahlen, Daten & Fakten zum idealen Talent

Durch die immense Nutzung digitaler Technologien fallen tagtäglich unzählige Daten an. Diese riesigen Datenmengen, die in der Regel zu umfangreich, zu komplex oder zu schwach strukturiert für die herkömmliche Datenverarbeitung sind, werden auch Big Data genannt. Neue Möglichkeiten, diese Daten für verschiedene Zwecke zu nutzen, schaffen auch neue Möglichkeiten für Arbeitgeber, um Talente gezielt anzuwerben: das Data Driven Recruiting.

Das datengetriebene Recruiting basiert also stärker auf Zahlen, Daten und Fakten und berücksichtigt weniger das Bauchgefühl des Recruiters. Wertvolle Unterstützung liefern dabei Tools und spezialisierte Software-Lösungen wie die Recruiting-Software hunter. Sie sind das ideale Hilfsmittel fürs datengesteuerte Rekrutieren passender Bewerber.

Erfahren Sie im Folgenden alles Wichtige zu performancebasierter Anzeigenschaltung, dem Tracking und der Analyse der vielfältigen anfallenden Daten, sowie die wichtigsten Kennzahlen zur Messung Ihres Erfolgs.

Inhaltsverzeichnis

  1. Mit Big Data das Recruiting zielgerichtet optimieren
  2. Tracking und Analyse: Daten im Blick
  3. Vorteile und Nachteile des datengesteuerten Recruitings
  4. Was ist Data Driven Recruiting? Das Fazit

Mit Big Data das Recruiting zielgerichtet optimieren

Im Data Driven Recruiting orientiert sich der gesamte Prozess an fortlaufend erhobenen Daten, mit deren Hilfe sich die einzelnen Schritte immer wieder anpassen und verfeinern lassen. So wählen Sie auf Basis der Erkenntnisse beispielsweise die Kanäle für Ihr Personalmarketing aus, in denen besonders häufig passende Kandidaten zu finden sind: Bevorzugen die Talente klassische Karrierenetzwerke wie XING und LinkedIn, oder sind Stellenausschreibungen in Social Media erfolgversprechender, beispielsweise fürs Azubi-Recruiting?

Auch das Budget für eine erfolgreiche Stellenbesetzung schätzen Sie so deutlich besser ab und setzen monetäre Ressourcen noch effizienter ein: In die Regeln für die automatische Anzeigenverteilung fließen Erkenntnisse dazu ein, ob die Kosten auf Basis von CPC (Cost-per-Click) oder CPA (Cost-per-application) berechnet werden. Zudem erhalten Sie Antworten auf die Fragen, wie erfolgreich variable Anzeigen sind oder welchen Anteil das Retargeting im Bewerbermix hat.

Performancebasierte Anzeigenschaltung und Machine learning

Im Vergleich zur klassischen Online-Ausschreibung mit Einzel- oder Multiposting für Stellenanzeigen bietet das Data Driven Recruiting mit performancebasierter Anzeigenschaltung einen immensen Vorteil: Die gesammelten Daten zur veröffentlichten Anzeige fließen in die Regeln und Anweisungen für die künstliche Intelligenz (KI) ein, sodass der datengetriebene Recruiting-Prozess stetig optimiert wird - “die Maschine lernt dazu”. Bereits die laufende, insbesondere aber zukünftige Stellenausschreibungen profitieren so von aktuellsten Erkenntnissen. So erhalten Sie im Laufe der Zeit immer qualifiziertere Bewerbungen und finden schnell zur idealen Besetzung für eine ausgeschriebene Stelle.

Tracking und Analyse: Daten im Blick

Das Tracking und die Analyse des gesamten Recruiting-Prozesses sind der Kern des Data Driven Recruiting. Voraussetzung für gut nutzbare Daten ist eine sorgfältige Vorbereitung: Sorgen Sie für möglichst konsistente Daten durch vergleichbare Strukturen, etwa zur Evaluierung von Interviews oder der Auswertung des Nutzerverhaltens auf Ihrer Karriereseite über Tools wie Google Analytics. Schaffen Sie eine solide Basis, auf der Daten gewinnbringend erfasst und in nutzbares Potenzial umgewandelt werden können.

Um die Informationen aus Tracking und Analyse fürs Data Driven Recruiting erfolgreich zu nutzen, müssen anschließend die richtigen Schlüsse gezogen, Entscheidungen getroffen und passende Maßnahmen abgeleitet werden. Dabei helfen verschiedene Kennzahlen, die bei aufmerksamer Beobachtung Aussagen über Erfolg und Misserfolg Ihrer Recruiting-Kampagne zulassen.

KPIs: besonders relevante Kennzahlen

  • Impressions: gibt an, wie viele potenzielle Kandidaten die Anzeige für die Stellenausschreibung gesehen haben
  • Klick-Rate: gibt an, wie viele potenzielle Kandidaten die Stellenausschreibung angeklickt haben
  • CTR: gibt das Verhältnis von Impressions zu Klicks an
  • CPC und CPA: gibt die Kosten für die performancebasierte Anzeigenschaltung an
  • Anzahl eingehender Bewerbungen durch Data Driven Recruiting
  • Time-to-hire: Dauer bis zur erfolgreichen Besetzung einer offenen Position
  • Cost-per-hire: Kosten der erfolgreichen Besetzung einer offenen Position
  • Anzahl geschlossener Verträge durch Data Driven Recruitment

Vorteile und Nachteile des datengesteuerten Recruitings

Die Nutzung von Big Data fürs Recruiting nimmt Recruitern in Unternehmen und Personalberatungen einen großen Teil des nötigen Erkenntnisgewinns ab. Der Recruiting-Prozess muss so nicht mehr aufwändig selbst analysiert werden, sondern liefert fortlaufend wertvolle Daten zur Optimierung des Verfahrens an die Recruiting-Spezialisten. Den bestechenden Vorteilen stehen aber auch einige wenige Nachteile gegenüber:

Vorteile

  • bessere Prognosen
  • bessere Candidate Experience
  • höhere Zahl an qualifizierten Bewerbungen
  • verkürzte Prozessdauer
  • geringere Kosten

Nachteile

  • höherer Aufwand durch sorgfältige Vorbereitung
  • Interpretation der Daten und daraus hilfreiche Maßnahmen abzuleiten, ist nicht immer einfach

Datenschutz spielt im Recruiting eine entscheidende Rolle

hunterPRIVACY

Mit hunter wird die Einhaltung der DSGVO im Recruiting wesentlich vereinfacht. Die Funktion hunterPRIVACY sorgt in der Recruiting-Software für eine automatisierte Einholung der Einwilligung zu Datenverarbeitung und deren elektronische Dokumentation.

hunterPRIVACY

Was ist Data Driven Recruiting? Das Fazit

Das Data Driven Recruiting ist die moderne, effiziente Methode für jede Recruiting-Strategie, anfallende Informations- und Datenmengen für zielgerichtetes Anwerben des idealen Talents für eine offene Position zu nutzen. Mit sorgfältiger Vorbereitung werden Daten erfasst, mit denen sich der Recruiting-Prozess durch von der Maschine gelernte Regeln und Vorgaben fortlaufend anpassen und optimieren lässt. Arbeitgeber sparen Kosten und finden schneller zur idealen Besetzung einer Vakanz. Das datengetriebene Recruiting ist zwar etwas aufwändiger, zahlt sich aber in Form von geringeren Kosten und verkürzter Prozessdauer aus.

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