Was ist Data-Driven Recruiting?
In Kurzform: Beim Data-Driven Recruiting geht es – in der Regel unterstützt durch Künstliche Intelligenz (KI) – darum, während des Recruiting-Prozesses Daten zu erheben, diese zu analysieren und die Erkenntnisse zu nutzen, damit die nächste Stellenausschreibung noch besser läuft. Oder anders gesagt: Ade Post & Pray! Einfach ohne Strategie eine Stellenanzeige veröffentlichen und dann das Beste hoffen – das funktioniert heute kaum noch.
Meist kommen so zu wenig Bewerbungen rein und oft welche von nicht passenden Talenten. Das ist nicht nur frustrierend, sondern auch teuer. Denn Stepstone fand heraus, dass unbesetzte Stelle Arbeitgeber im Schnitt 29.000 Euro kostet. Bei großen Unternehmen sind es sogar mehr als 73.000 Euro. Wow! Cost of Vacancy nennt man das – und damit sind wir auch schon beim Thema Daten!
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Mehr InformationenAchtung Unterschied: Data-Driven Recruiting vs. Robot-Recruiting
Welche Daten gibt es beim Data-Driven Recruiting?
Beim Data-Driven Recruiting dreht sich alles um das Messen sogenannter Key Performance Indicators (KPIs) – aus diesen lassen sich dann Erkenntnisse ableiten, um den Recruiting-Prozess zu optimieren. Welche KPIs sind besonders wichtig?
Quick ist schick – hier kommen ein paar schnelle Beispiele für Dich:
- Bewerbungszahl: Volle Inbox oder volle Enttäuschung? Hier geht es (offensichtlich) um die Zahl der Bewerbungen.
- Bewerbungsquellen: Kanal-Knowledge! Dieser KPI erfasst, über welche Wege die Bewerbungen eingegangen sind.
- Time-to-Hire: Wie lange dauert es, eine offene Stelle zu besetzen? Das erfasst dieser wichtige Key Performance Indicator.
- Cost-per-Hire (CPH): Anzeigenschaltung, Recruiter*innen-Lohn und Co. – alle Kosten des Recruiting-Prozess werden zusammengerechnet.
- Cost-per-Click (CPC): Ein Abrechnungsmodell. Du zahlst nur dann, wenn ein Talent auch wirklich auf Deine Stellenanzeige klickt.
- Click-through-Rate (CTR): Wie oft wurde Deine Job Ad Talenten angezeigt und wie oft haben diese daraufgeklickt?
- Conversion Rate: Klicks auf Deine Stellenanzeige sind super, aber wie viele haben letztlich auch zu einer Bewerbung geführt?
- Cost-per-Application (CPA): Hier zahlst Du nicht pro Klick eines Talents auf Deine Stellenanzeige, sondern pro Bewerbung.
Wie funktioniert Data-Driven Recruiting?
Schritt 1: Den richtigen Kanal eruieren
Wo soll die Stellenanzeige geschaltet werden und wie viel Budget ist nötig? Zunächst geht’s darum vorherzusagen, wo sich die passenden Talente tummeln (zum Beispiel Stellenbörsen, soziale Netzwerke oder Karriere-Netzwerke) und was es wohl kostet, die offene Stelle fix und top zu besetzen.
Schritt 2: Stellenanzeige schalten und promoten
Schritt 3: Stellenanzeigen monitoren
Schritt 4: Tag der Abrechnung
Schritt 5: Ergebnisse bewerten
Was sind die Vorteile von Data-Driven Recruiting?
- Einstellungszeit einsparen: Gestalte den Bewerbungsprozess für beide Seiten so effektiv und attraktiv wie möglich. Denn Du erfährst, welche Dinge Du verbessern musst oder streichen kannst.
- Budget schonen: Du startest nur noch Recruiting-Maßnahmen, die ziehen und Talente begeistern. So sparst Du Einstellungskosten oder kannst zumindest das Budget cleverer im Prozess verteilen.
- Ausgaben an Erfolg binden: Dank Cost-per-Click und Cost-per-Application zahlst Du nur dann, wenn Talente wirklich interessiert sind – kein Cent wird verschwendet!
- Bewerbungszahlen pushen: Deine Stellenausschreibung erreicht viele und vor allem passende Bewerber*innen – Du gewinnst also doppelt.
- Anzeigen live optimieren: Du willst mit der Optimierung nicht bis zur nächsten Anzeigenschaltung warten? Dann nimm instantly Anpassungen vor und schaue, was passiert.
Data-Driven Recruiting zeigt, dass Daten auch in der Personalgewinnung eine wertvolle Währung sind. Nutze sie, um Deine Zielgruppe kennenzulernen und optimal anzusprechen. Das smarte Recruiting-Tool Giant liefert Dir anhand aktueller Marktdaten alles Wichtige dafür – zum Beispiel die Geschlechterzusammensetzung Deiner Zielgruppe sowie deren bevorzugten Benefits und Stellenbörsen. Clevere Recruiter*innen klicken hier!