Recruiting Analytics: Messen, Analysieren und Optimieren

Big Data und in letzter Zeit auch künstliche Intelligenz üben einen immer stärkeren Einfluss in unserer Arbeitswelt – so auch im Recruiting. Ein ganz heißes Thema ist hier das sogenannte Recruiting Analytics, ein Teilbereich des datengetriebenen Recruitings (Data Driven Recruiting).

Was ist Recruiting Analytics?

Recruiting Analytics ist wie ein Fitness-Tracker für den Einstellungsprozess von Unternehmen. Es misst verschiedene Dinge, wie schnell Jobs besetzt werden oder wie viel es kostet, jemanden einzustellen. Mit diesen Daten können Unternehmen herausfinden, was gut läuft und wo sie sich verbessern können, genau wie du mit einem Fitness-Tracker siehst, wie viele Schritte du gemacht hast oder wie gut du geschlafen hast. Und diesen Prozess gilt es natürlich zu optimieren.

Durch die Nutzung datengestützter Erkenntnisse können Unternehmen fundierte Entscheidungen über Neueinstellungen treffen, die Kommunikation im Recruiting optimieren und die interne Zusammenarbeit fördern. Recruitment Analytics ermöglicht es Unternehmen auch, potenzielle Herausforderungen vorherzusagen und wiederkehrende Muster zu erkennen – was sich schließlich positiv auf den Rekrutierungsprozess auswirkt.

Dazu brauchst du zunächst die Daten. Diese kommen meistens aus unterschiedlichen Quellen.

• Jobportale
• Businessportale
• Allgemein Recruiting-Kanäle, die du zur Rekrutierung nutzt
• Bewerber:innenmanagementsysteme / Applicant Tracking System (ATS)
• Personalinformationssystem / Human-Resources-Informations-Systeme (HRIS)
• interne Feedback-Tools, Umfragen, Daten und Berichte

Viele Quellen bringen Analysemöglichkeiten mit, die du für ein Recruiting nutzen kannst.

LinkedIn als größte Plattform für Business Professionals weltweit mit über 950 Millionen Mitgliedern bietet eine Reihe von Möglichkeiten für das Data Driven Recruiting.

Hier gibt es Möglichkeiten der Talentanalyse und wie du den ROI deines Employer Brandings messen, die Vielfalt (Diversität) am Arbeitsplatz zu erhöhen oder einfach die richtigen Kandidaten anziehen kannst. Das heißt LinkedIn wertet gleich die Daten gewinnbringend für dich aus. Auch Xing bietet mit onlyfy eine Lösung für den gesamten Recruiting-Prozess, die gewonnende Daten erfolgsverspreche Maßnahmen umsetzt – zum Beispiel in Stellenanzeigen, die auf die Zielgruppe zugeschnitten sind und exakt zum Employer Branding passen.

Es gibt daneben unzählige andere Möglichkeiten wie die eingangs erwähnten Datenquellen.

Doch bei all den Daten – worauf kommt es an und welche machen einen Unterschied für mein Unternehmen? Schauen wir uns daher als nächstes an, welche Kennzahlen (KPIs) im Recruiting Analytics wichtig sind.

Die wichtigsten Recruiting Analytics KPIs

1. Zeit bis zur Besetzung (Time to fill)

Diese Kennzahl misst, wie lange es dauert, eine offene Stelle zu besetzen – von der Ausschreibung bis zur Einstellung einer Kandidatin. Sie ist eine gute Möglichkeit, die Effizienz deines Einstellungsverfahrens zu überprüfen und Bereiche zu identifizieren, in denen du dich verbessern kannst. Unbesetzte Stellen sind schließlich teuer.

2. Kosten der Einstellung (Cost of hire)

Mit dieser Kennzahl ermittelst du die Gesamtkosten für die Rekrutierung und Einstellung eines Mitarbeiters oder einer neuen Mitarbeiterin, einschließlich der Kosten für Stellenausschreibungen, Personalvermittlungskosten und Einarbeitungskosten. Sie bietet dir die Möglichkeit, die finanziellen Auswirkungen deiner Einstellungsbemühungen zu verfolgen und Möglichkeiten zur Kostensenkung aufzuzeigen.

3. Effektivität der Beschaffungskanäle (Sourcing channel effectiveness)

Hiermit misst du die Effektivität verschiedener Rekrutierungskanäle, wie z. B. Jobbörsen, soziale Medien und Empfehlungen von Mitarbeiter:innen. So kannst du herausfinden, welche Kanäle für dein Unternehmen am effektivsten sind und wie du deine Rekrutierungsstrategie entsprechend anpassen kannst.

4. Angebotsannahmequote (Offer acceptance rate)

Diese KPI misst den Prozentsatz der Jobangebote, die von den Kandidat:innen angenommen werden. Dadurch kannst du die Effektivität deiner Jobangebote verfolgen.

5. Fluktuation bei Neueinstellungen (New hire turnover)

Das ist der Prozentsatz der Neueinstellungen, die das Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitraums verlassen, z. B. nach 90 Tagen oder 6 Monaten. Das ist eine besonders wichtige Kennzahl, mit der du die Effektivität deines Onboardings kritisch überprüfen kannst, um Bereiche zu identifizieren, mit denen du die Fluktuation niedrig halten kannst.

6. Qualität der Einstellung (Quality of hire)

Diese Kennzahl misst die Gesamtleistung der neuen Mitarbeiter:innen, wie z. B. ihre Produktivität, Arbeitszufriedenheit und Verbleibsquote. Auch hiermit kannst du die Wirksamkeit deines Einstellungsprozesses überprüfen.

7. Candidate Experience

Hiermit misst du die Gesamterfahrung der Kandidat:innen während des Einstellungsverfahrens, also ihre Zufriedenheit mit dem Einstellungsprozess und ihre Interaktion mit den Personalverantwortlichen. Finde heraus, in welchen Bereichen du die Candidate Experience (als Teil deines Employer Brandings) verbessern kannst, um weiterhin Top-Talente anzuziehen.

8. Abschlussquote Bewerbungen (Application completion rate)

Diese Kennzahl misst den Prozentsatz der Kandidat:innen, die den Einstellungsprozess abschließen. Ist diese Zahl niedrig, versuche den Einstellungsprozess zu vereinfachen, optimiere ihn für mobile Geräte und teste kontinuierlich.

9. Zeit bis zur Produktivität (Time to productivity)

Hiermit wird die Zeit gemessen, die neue Mitarbeiter:innen brauchen, um in ihrer Rolle vollständig produktiv zu werden. Auch das ist ein Spiegel deines Onboarding-Prozesses und ob du die richtigen Mitarbeiter:innen gefunden hast.

10. Diversität und Inklusion

Diese Kennzahl misst die Vielfalt deiner Belegschaft und die Effektivität deiner Initiativen für Vielfalt und Integration. Mit dieser Kennzahl verfolgst du dementsprechend die Fortschritte bei der Umsetzung deiner Ziele in Bezug auf Diversität. An dieser Stelle wollen wir auch eine unbewusste Voreingenommenheit (Unconscious Bias) im Einstellungsprozess hinweisen, den du unbedingt vermeiden musst.

11. Empfehlungsrate (Referral rate)

Diese Metrik misst den Prozentsatz der Neueinstellungen, die von aktuellen Mitarbeiter:innen empfohlen wurden. Sie zeigt auf, wie gut dein Empfehlungsprogramm ist. Häufig sind Empfehlungen von Angestellten von einer hohen Qualität, deswegen variiere mit den Incentives und Anreizen für erfolgreiche Empfehlungen.

12. Zufriedenheit der einstellenden Recruiter (Hiring manager satisfaction)

Hiermit wird die Zufriedenheit der Personalverantwortlichen beim Einstellungs- und Rekrutierungsprozess gemessen. Finde heraus, in welchen Bereichen du den Prozess verbessern kannst – damit stellst du sicher, dass sowohl die Recruiter als auch neue Mitarbeiter:innen und mögliche Talente auf einen optimalen Einstellungsprozess treffen.

13. Kosten pro qualifizierte:m Bewerber:in (Cost per Qualified Applicant)

Diese Metrik ist eine Erweiterung zu Punkt 2: Kosten der Einstellung. Damit werden die Gesamtkosten für die Rekrutierung und Prüfung von Bewerber:innen gemessen, die die Mindestqualifikationen für eine offene Stelle erfüllen. Sie hilft euch als Unternehmen, die Effizienz eures Rekrutierungsprozesses zu verstehen und Bereiche zu identifizieren, in denen ihr weiter Kosten senken könnt. Diese Kennzahl kann als Maßstab für künftige Rekrutierungsbemühungen dienen und dabei helfen, die Höhe der Investitionen zu bestimmen, die für die Gewinnung qualifizierter Kandidat:innen erforderlich sind.

Die genaue Erfassung und Auswertung dieser Daten kann komplex sein und sollte im Verhältnis zu deinem Rekruitierungsaufwand stehen. Daher schau, welche Funktionalitäten und Daten dir Plattformen, Jobbörsen und sonstige Bewerbungs- und Personalverwaltungstool bieten – in vielen Fällen ist es die schnellere und professionellere Lösung, da diese System schon ein wenig bestehen und meist ausgereift sind (Proof of Work sozusagen).

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