Recruitment Analytics – diese 6 Kennzahlen sollten Sie messen!

Recruitment Analytics – diese 6 Kennzahlen sollten Sie messen!

Unternehmen leiden massiv unter dem Fachkräftemangel. Umso wichtiger ist eine Personalbeschaffung, die nichts dem Zufall überlässt. Daher werden Recruitment Analytics Tools immer wichtiger. Sie liefern valide Daten, aus denen sich ableiten lässt, was im Recruiting gut läuft und was nicht.

Was ist unter dem Begriff  Recruitment Analytics zu verstehen? Eine Definition.

Bevor wir in Medias Res gehen, schnell noch ein kurzer Abstecher, was unter dem Begriff Recruitment Analytics überhaupt zu verstehen ist. Tools aus dem Bereich Recruitment Analytics messen wichtige Key Performance Indicators (KPI) in Bezug auf die Einstellung neuer Mitarbeiter.

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Bei korrekter Anwendung helfen die erhobenen Zahlen dabei, den bisherigen Rekrutierungsprozess zu bewerten und diesen zu verbessern. Zum Beispiel lassen sich Fragen wie diese klären:

  • Werden die richtigen Mitarbeiter in einer angemessenen Zeit angestellt?
  • Werden die richtigen Kanäle angesteuert?

Rekrutierungsentscheidungen richtig treffen

In dieser Hinsicht die richtigen Rekrutierungsentscheidungen zu treffen, ist wichtig. Denn die schnelle Einstellung möglichst passgenauer Mitarbeiter hat das Potenzial für einen enormen Return on Investment (ROI).

Aus den folgenden Gründen:

  • Stellen bleiben nicht zu lange unbesetzt.
  • Der Mitarbeiter kann direkt eingesetzt werden, ohne dass Schulungen oder Weiterbildungen nötig wären.
  • Eine hohe Passung zur Stelle gewährleistet, dass Aufgaben immer optimal bearbeitet werden und die Qualität der Arbeit nichts zu wünschen übrig lässt.
  • Der Mitarbeiter ist aufgrund seiner guten Sachkenntnis fähig, über den Tellerrand zu blicken und trägt aktiv zur Weiterentwicklung seines Bereichs bei.
  • Ein idealer Cultural Fit gewährleistet, dass sich der neue Kollege schnell in sein Team integriert und schnell gute Beiträge zur gemeinsamen Arbeit beisteuert.

Recruitment Analytics: Welche Zahlen sollte man messen?

Soweit, so gut. Allerdings gibt es eine Menge KPI’s, die sich messen lassen. Moderne Bewerbermanagementsysteme machen die Erhebung von Kennzahlen mit integrierten Metric Tools auch auf Knopfdruck möglich.

„Hier kommt es aber auf einen guten Mix an, welche Zahlen man erhebt“, sagt Nils Brosch, CCO von recruitee. „Denn wer zu viel misst, verliert irgendwann den Überblick und bringt möglicherweise bei der Interpretation nicht die Werte miteinander in Zusammenhang, die aufeinander einzahlen.“

Brosch rät daher, sich in Sachen Recruitment Analytics auf einige wesentliche KPI’s zu konzentrieren. Er empfiehlt einen Mix aus den folgenden fünf Kennzahlen:

  • Time to Hire
  • Time to first contact
  • Bewerberquellen Analyse
  • Time to first contact
  • Pipeline speed

Doch was bedeuten diese Kennzahlen genau?

Recruitment Analytics: Time to Hire

Unter der „Time to Hire“ verstehen Recruiter die Zeit, die zwischen der Ausschreibung einer Stellenanzeige bis zur Besetzung einer Vakanz vergeht. Je kürzer diese ist, umso effektiver das Recruiting. Das macht die Time to Hire zu einer essentiellen KPI, an der Recruitingerfolge gemessen werden können.

Aus den folgenden Gründen:

  • Wer zu lange braucht, um eine Vakanz zu besetzen, treibt damit die Kosten in die Höhe.
  • Unternehmen mit einer kurzen Time to Hire haben eine große Chance, dass die Konkurrenz hochqualifizierte Talente nicht vor ihnen engagiert.
  • Sie riskieren auch nicht, dass Kandidaten von sich aus abspringen. 57 Prozent der Arbeitssuchenden verlieren nämlich das Interesse an einem Job, wenn der Einstellungsvorgang langwierig ist.

Kurzum: Eine lange Einstellungszeit ist schlecht für das Geschäft.

Recruitment Analytics: Bewerberquellen Analyse

Um eine schlechte Time to Hire zu verbessern, sollten die einzelnen Recruiting-Kanäle, auf denen Unternehmen versuchen, Kandidaten für sich zu begeistern, kritisch betrachtet werden:

  • Welcher Kanal liefert mehr Bewerber, welcher nicht?
  • Wie passgenau sind die Bewerber, die über den einzelnen Kanal angeworben werden?

Hierüber gibt die „Bewerberquellen Analyse“ Aufschluss. Sie ermittelt das Verhältnis der Qualität und Anzahl der Bewerbungen, die pro Kanal generiert werden. Mit ihr finden Anwender heraus, wo Jobs geschaltet werden sollten, damit sie von einer möglichst großen Zahl passender Kandidaten gesehen werden. Auf dieser Wissensgrundlage lässt sich der Recruiting-Prozess schon einmal entscheidend optimieren.

Recruitment Analytics: Time to first contact und Pipeline Speed

Die Time to Hire fällt dennoch unterdurchschnittlich aus? Dann ist es wichtig, den Dingen weiter auf den Grund zu gehen. Die Kennzahl „Time to first Contact“ oder „Zeit bis zum ersten Kontakt“ gibt Auskunft, woran es möglicherweise liegt.

Diese KPI zeigt an, wie lange Recruiter benötigen, um auf einen Bewerbungseingang zu reagieren:

  • Wie schnell antwortet HR dem Talent und bestätigt den Eingang?
  • Wie schnell bewertet HR die Bewerbung und leitet sie an die anderen Kollegen weiter?

In diesem Zusammenhang interessiert auch: Wie lange benötigen die Kollegen aus dem Fachbereich, die in das Recruiting involviert sind, für ihr Feedback? Darüber gibt wiederum eine weitere KPI Auskunft: Die „Pipeline speed“.

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Oft hindern zum Beispiel bestimmte Zeitfresser die Kollegen daran, einen schnellen Recruiting-Prozess zu gewährleisten. Zum Beispiel werden meist viele interne Meetings absolviert, um Kandidaten in der Vorauswahlphase zu identifizieren. Vielleicht lässt sich die Häufigkeit reduzieren und die Effizienz der einzelnen Meetings erhöhen – das verschafft dem  einzelnen Mitarbeiter die nötige Zeit, um schneller Feedback geben zu können.

 


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Über den Autor

Sonja Dietz

Sonja Dietz, Jahrgang 1977, ist Journalistin und Social-Media-Redakteurin. Die studierte Germanistin verfügt über eine vertiefte Expertise im Bereich Human Ressources. Sie erstellt Fachartikel, entwickelt Strategien zum zielgruppengerechten Aufbau firmeneigener Social Media-Kanäle und befüllt diese mit passgenauem Content. Ihr besonderes Interesse gilt dem Thema Digitalisierung der Arbeitswelt.

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