Data-Driven Recruiting: Mit Daten statt Bauchgefühl rekrutieren!

Von der Business- die Recruiting-Strategie ableiten

• Anhand der Unternehmensziele die relevanten Recruiting Analytics verstehen und reflektieren.

Stakeholder-Kommunikation

• Optimierung der Kommunikation.
• Daten adressatengerecht visualisieren und kommunizieren.
• Führungskräfte und Hiring Manager:innen überzeugen.

Effektive Dashboards erstellen

• Überblick und Kontrolle über die wichtigsten Recruiting-Kennzahlen behalten.

Datenbasierte Trendanalyse

• Aktuelle Trends & Entwicklungen rechtzeitig erkennen, um strategische und prozessuale Anpassungen vorzunehmen.

Etablierte Tools effizient nutzen

• ATS, HRIS, Talent Intelligence, Web Analytics.
• Diese Tools zur Auswertung der Recruitingmaßnahmen nutzen (u.a. Karriereseite, Kampagnen, Empfehlungsprogramme usw.).

Relevante KPIs definieren

• Zeiteffizienz: Wann wird die Stelle nachbesetzt sein? Auf diese Hiring-Manager-Frage aus dem Fachbereich zuverlässiger antworten können.
• Kosteneffizienz: Was kostet das Recruiting? Diese Frage differenziert gegenüber HR-Leitung und Finance beantworten können.
• Qualität der Bewerberpipeline: Werden die passendsten Talente eingestellt und gehalten?

Kosten-Nutzen-Analyse

• Anhand von Beispielrechnungen.

Datenschutz

• DSGVO-konformes Recruiting Analytics und Diskriminierung vermeiden.

Externe Datenquellen nutzen

• Arbeitsmarktstudien, Recruitingstudien.
• Jobbörsen, Social Media Listening.

Predictive Analytics anwenden

• Mit Google Trends, KI-Tools und Bewertungsportalen die Zukunft planbarer machen.

Eigene Umfragen nutzen

• Candidate Net Promoter Score und andere Zufriedenheitsmessungen zur Optimierung des Recruiting-Prozesses einsetzen.

Effektivität von Recruiting-Kanälen messen

• Über welche Kanäle kommen passende Bewerber:innen?

Candidate Journey optimieren

• Den Bewerbungsprozess aus Kandidatensicht verstehen und gezielt verbessern.

Leistung des Recruiting-Teams messen und nachhaltig steigern