Wir können alle ein Lied davon singen: In Zeiten des Fachkräftemangels durch Akademisierung und demografischen Wandel wird es zunehmend schwierig, freie Stellen zu besetzen. In diesem Kontext ist es im Recruiting von entscheidender Bedeutung, die Effektivität des Rekrutierung-Prozesses zu maximieren. Denn auch wenn das bei Personaler:innen keine Begeisterungsstürme auslöst – der Schlüssel sind Daten und deren Analyse. Daten sind Macht!
Was Recruitment Analytics umfasst, was du beachten musst, um die Methode sinnvoll zu nutzen und welche Kennzahlen du dabei im Blick haben solltest, verrate ich dir in diesem Artikel.
1. Was ist Recruitment Analytics?
2. Recruiting Performance tracken: Welche Kennzahlen benötige ich?
In welchem Marktfeld bewegst du dich und wie verändert es sich?
Wo gibt es Brüche in der Candidate Experience?
Wie effizient ist dein interner Recruiting-Prozess?
3. Bewerber-Tracking in der Praxis: Software, Plattformen und Tools
4. Checkliste: So nutzt du Recruitment Analytics richtig
Was ist Recruitment Analytics?
Die Analyse von Bewerbungsdaten spielt bei der Optimierung deiner Einstellungsprozesse eine zunehmend wichtige Rolle. Es ist die Data Science des Recruitings und als solche die Grundlage sinnvoller Verbesserungen im Recruiting-Prozess. Im Gegensatz zur Talent Acquisition, die den gesamten Prozess der Planung, Kandidatensuche und Einstellung von Talenten umfasst, beschreibt Recruitment Analytics die datengestützte Analyse des Bewerberprozesses.
Um Ressourcen richtig einsetzen zu können und effektiv Bewerber:innen gewinnen zu können, muss die Personalbeschaffung zunehmend auf datengestützte Entscheidungen und Analysen setzen. Recruiting und Data-Driven-Recruiting müssen deshalb Hand in Hand gehen. Durch das Sammeln von größeren Datenmengen und deren Analyse können Unternehmen den gesamten Rekrutierungsprozess optimieren – von der Kandidatensuche über die Auswahl bis hin zur Einstellung. Big Data ermöglicht es Unternehmen, Informationen aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, um ein umfassendes Bild von Kandidat:innen zu erhalten und so fundierte Entscheidungen zu treffen.
Sinnvoll ist es, historische Daten im Rahmen von Predictive Analytics zu betrachten, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Auf das Recruiting bezogen bedeutet das, Daten von bisherigen Bewerbungen zu nutzen, die erfolgreich waren oder zur Einstellung geführt haben. Sie helfen dir, besonders vielversprechende Kandidat:innen zu identifizieren und gezielt anzusprechen. Durch die systematische Auswertung von Bewerbungspfaden kannst du auch potenzielle Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Richtig genutzt, sicherst du dir so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im Kampf um die besten Kandidat:innen.
Recruiting Performance tracken: Welche Kennzahlen brauche ich?
Es gibt bei Recruitment Analytics eine Vielzahl von KPIs, die dazu beitragen können, den Erfolg des Rekrutierungsprozesses zu messen und zu verbessern. Je nach Anforderungen und Zielen eines Unternehmens, können diese KPIs variieren und mal mehr, mal weniger entscheidend sein. Benchmarks, also Vergleichswerte, können dir sowohl eigene Erfahrungswerte, als auch dein berufliches Netzwerk liefern – und natürlich Anbieter wie die Wollmilchsau mit ihrem Expert:innenteam.
Grundlegend solltest du dich zur richtigen Einordnung und Bestimmung deiner KPIs mit drei Leitfragen auseinandersetzen:
In welchem Marktfeld bewegst du dich und wie verändert es sich?
Wie performe ich im Recruiting in Relation zur Marktsituation? Als KPIs fungieren die Arbeitslosen-Stellen-Relation sowie die Vakanzzeit oder Ausschreibungsdauer. Unter Berücksichtigung dieser Marktdaten kannst du einordnen, welche Ziele für dich realistisch sind. Suchst du für einen Bereich, der vom Fachkräftemangel betroffen ist, kannst du von einer längeren Time to Fill und höherem Cost per Hire ausgehen als in anderen Bereichen. Zudem ist die Region, in der die Arbeitskraft gesucht wird, ein Faktor, der auf diese KPIs einen erheblichen Einfluss hat. Bei der Einordnung kann dir unser Jobspreader helfen. Im Recruiting-Alltag können diese KPIs verwendet werden, um ähnliche Positionen zu vergleichen.
Wo gibt es Brüche in der Candidate Experience?
Um Brüche in der Candidate Journey zu identifizieren und zu verstehen, wo Bewerber:innen verloren gehen, benötigst du ein KPI-Set. Im ersten Schritt heißt das, zu messen, wie viele Bewerber:innen erreicht werden. Im zweiten Schritt solltest du feststellen, bei wie vielen von ihnen du Interesse wecken kannst. Entsprechende Anpassungen kannst du anschließend bei der Ansprache und den Ausspielungskanälen vornehmen.
Im Anschluss geht es um deine Karriereseite und deren Analyse. Wie einfach oder kompliziert ist das Bewerbungsformular gehalten? Wie authentisch wird das Unternehmen vorgestellt und wie treffend spreche ich meine Zielgruppe an? Die Karriereseite ist damit so etwas wie das Tinderprofil deines Unternehmens und entscheidet darüber, ob Bewerber:innen es mit dir versuchen möchten. KPIs wie Abbruchrate (angefangene Bewerbung vs. abgeschickte) helfen dir dabei einzuschätzen, an welchen Stellen Verbesserungen erfolgen sollten.
Ein konkretes Beispiel: Wenn die Abbruchrate bei mobilem Traffic besonders hoch ist, solltest du deine Seite mobiloptimieren und Hürden im Bewerbungsformular entfernen. Wenn das nicht so schnell umsetzbar ist, passe deine Ausspielungskanäle entsprechend an und vermeide Plattformen, die fast ausschließlich mit mobilen Devices genutzt werden. Ein weiteres Problem ist der Login-Zwang. Sollte auf deiner Karriereseite eine Registrierung nötig sein, um die Bewerbung abzuschicken, solltest du die Auswirkungen im Blick haben. Eine Umfrage unter Seitenbesucher:innen oder neuen Kolleg:innen kann erhellende Erkenntnisse bringen.
Wie effizient ist dein interner Recruiting-Prozess?
Erst wenn die Prozessdauer und die einzelnen Abschnitte nachvollziehbare KPIs haben, kannst du deine Wettbewerbsfähigkeit richtig einschätzen. Wie lange dauert es, bis ein Stellenangebot nach Entstehung des Jobs tatsächlich veröffentlicht ist? Durch wie viele Instanzen geht es im Einstellungsprozess und welche Auswirkungen hat das auf deine Time-to-Fill? Unter Berücksichtigung der drei Fragestellungen ergeben sich also deine Benchmarks und KPIs.
Die wichtigsten KPIs im Überblick
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- – Bewerberreichweite: Wie viele Menschen besuchen meine Karriereseite und die Stellenanzeige?
- – Bewerberabbruchquote: Die Quote der angefangenen, aber nicht abgeschlossenen Bewerbungen, die oft auf technischen Optimierungsbedarf hinweist.
- – Cost per Hire: Beschreibt die Gesamtkosten der Rekrutierung geteilt durch die Anzahl der neu eingestellten Mitarbeiter, also die Durchschnittskosten einer neuen Einstellung. Das KPI kann dir dabei helfen, die Effizienz der Rekrutierungsstrategien zu bewerten und Budgets zu optimieren, ebenso wie die Kennzahl Cost per Application.
- – Time to Fill: Ist die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine offene Stelle zu besetzen. Benchmarks hängen hier stark von den Rahmenbedingungen des Arbeitsmarktes ab, starke Abweichungen von Benchmarks können auf Optimierungsbedarf in deinen Prozessen hinweisen.
- – Retention Rate: Bezeichnet im Recruiting-Kontext die Anzahl der Bewerber:innen, die mindestens eine bestimmte Dauer nach Einstellung im Unternehmen bleiben. Bei ihnen war die Einstellungsentscheidung sinnvoll und die Mitarbeiterbindung erfolgreich.
Einen Überblick bietet auch diese Grafik:
Bewerber-Tracking in der Praxis: Software, Plattformen und Tools
Eins ist klar geworden: Um deinen Recruiting-Prozess sinnvoll gestalten zu können, brauchst du Daten. Wie du diese sammeln kannst und was die Herausforderungen in diesem Zusammenhang sind, darum soll es im folgenden Abschnitt gehen.
Zur Umsetzung von Recruitment Analytics benötigst du Zugang zu relevanten Datenquellen. In der Regel werden umfangreichere Karriereseiten in ein Bewerbermanagementsystem (ATS) eingebunden. Dabei handelt es sich um eine zentrale Software-Plattform, die der Verwaltung von Rekrutierungsprozessen dient. Die größte Herausforderung liegt hier im Cross-Domain-Tracking – der Datenverbindung zwischen diesem externen System und deiner Website.
Auf deiner Karriereseite kannst du, z.B. durch die Nutzung von Google Analytics, die ersten Schritte potenzieller Bewerber:innen noch gut messen. Führt aber das Bewerbungsformular auf eine externe Seite, auf deren Daten du nicht zugreifen kannst, hast du die Informationen zum Verhalten der Nutzer:innen verloren. Das solltest du unbedingt vermeiden. Deine Software muss in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu speichern, um dir eine Analyse zu ermöglichen. Der Tracking-Code deines Systems muss im externen System eingebunden sein.
Sollte es nicht möglich sein, das Cross-Domain-Tracking umzusetzen oder das Bewerbermanagementsystem zu wechseln, könnte folgender Workaround helfen: Kandidat:innen werden zur Bewerbung auf das ATS geleitet und nach Abschluss der Bewerbung, etwa durch eine Eingangsbestätigung, wieder auf deine Website geführt. Damit hättest du die Möglichkeit, zu sehen, wie hoch die Zahl der abgeschlossenen Bewerbungen tatsächlich ist. Und im Umkehrschluss auch, wie viele Bewerbungen abgebrochen wurden.
Die Alternative zur Arbeit mit Bewerbermanagementsystemen und etwaigen Übergangslösungen ist die Einbindung des ATS auf der eigenen Karriereseite. Dies sollte für Entwickler keine große Herausforderung sein und erleichtert dir das Tracking enorm. Nebenbei profitierst du dann vom organischen Traffic über Google, weil deine Stellenangebote auf der eigenen Domain gelistet sind.
Checkliste: So nutzt du Recruitment Analytics richtig
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- Sorge für ein funktionierendes Tracking. Falls Cross-Domain-Tracking bei euch bisher nicht funktioniert, bitte die IT-Abteilung, den Tracking-Code des Webanalyse-Tools ins ATS einzubinden.
- Überprüfe die Datenerfassung und richte Conversions im Tracking Tool ein (gegebenenfalls mithilfe der IT).
- Erstelle ein Reporting-Framework: Was wird wann, wo und von wem erfasst?
- Beobachte die Datenentwicklung, um deine Benchmarks und KPIs daraus ableiten zu können.
- Versuche, deinen Bewerbungsprozess aus Bewerbersicht nachzuvollziehen, um Problemstellen zu identifizieren.
- Nutze Predictive Analytics, um Trends im Rekrutierungsprozess vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Kontinuierliche Überwachung und Anpassung: Behalte deine KPIs und die Marktentwicklung im Blick. Identifiziere so Bereiche, die verbessert werden können.
Fazit
Die Verwendung von Recruitment Analytics ist entscheidend für das Verständnis und die Verbesserung von Bewerbungspfaden. Es bietet die datengestützte Grundlage, um den Rekrutierungsprozess zu optimieren und seine Effektivität zu maximieren. Der überschaubare Aufwand, den das Aufsetzen des Trackingsystems umfassen mag, zahlt sich schnell aus. Durch Datenanalyse und die Anpassung deiner Recruiting-Strategie wirst du dir einen Wettbewerbsvorteil im Kampf um die besten Talente sichern können. Denn Daten sind Macht.
