In der heutigen, datengesteuerten Geschäftswelt ist eine moderne Talentakquisition ohne den Einsatz von Analytics kaum noch denkbar. Dieser Blogbeitrag beleuchtet, wie KMU von Business Intelligence und Analytics-Technologien, sowie datengetriebenen Ansätzen in der Personalgewinnung profitieren können.
Praxisbeispiel 1: Identifikation der Herkunft der Bewerbungen
Ein konkretes Beispiel für die Anwendung von Business Intelligence im Recruiting ist die Analyse des Bewerberpools. Durch den Einsatz von Analytic-Tools kann ein Unternehmen feststellen, aus welchen Quellen die qualifiziertesten Bewerbenden kommen. Dies lässt sich durch den Einsatz von Tracking-Tools umsetzen, welche die Herkunft der Bewerbungen erfassen und mit den Performance-Daten der eingestellten Kandidierenden korrelieren. So könnte zum Beispiel ein Recruiter erkennen, dass die besten Kandidierenden für technische Positionen überwiegend durch Empfehlungen von aktuellen Mitarbeitenden zu der Firma kommen.
Praxisbeispiel 2: Voraussage für die Passgenauigkeit einer Bewerbung
Prädiktive Analytics können dazu verwendet werden, die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Kandidatur vorherzusagen. Hierfür werden historische Daten über die Job-Performance und die Langlebigkeit der Beschäftigungsverhältnisse von früheren Einstellungen analysiert. Ein Algorithmus könnte beispielsweise Datenpunkte wie Ausbildungsniveau, bisherige Berufserfahrung und Kompetenzen in spezifischen Technologien berücksichtigen, um die Passgenauigkeit von sich bewerbenden Personen für eine Stelle zu prognostizieren. Durch die Nutzung objektiver Daten statt subjektiver Meinungen können menschliche Vorurteile oder Voreingenommenheit (BIAS) ausgeschlossen werden und für alle Kandidierenden dieselbe Ausgangslage geschaffen werden. Gleichzeitig wird der zeitliche Aufwand für das erste Screening reduziert und damit der Prozess kostenoptimiert, was für KMUs eine zentrale Rolle spielen dürfte.
Praxisbeispiel 3: Automatisierte und personalisierte Absage mit KI
Falls Bewerbende nicht den Anforderungen entsprechen, können durch den Einsatz von KI individuelle Absagen erstellt werden. Dadurch können Unternehmen den abgelehnten Bewerbenden wertvolles Feedback geben. Dies kann eine positive Wahrnehmung des Unternehmens fördern und somit ein gutes Employer Branding unterstützen. Des Weiteren wird eine Effizienzsteigerung in der Kommunikation erreicht, was weitere Kosten spart.
Praxisbeispiel 4: Optimierung der Stellenanzeigen
Eine weitere Anwendung ist die Optimierung der Stellenanzeigen. Analytics kann dabei helfen, die Sprache, das Design und die Platzierung der Anzeigen so zu gestalten, dass sie eine maximale Resonanz bei der gewünschten Zielgruppen erzielen. Durch A/B-Testing können verschiedene Versionen von Anzeigen ausprobiert und diejenigen mit der höchsten Rücklaufquote ausgewählt werden. Dadurch können die Kosten pro Einstellung gesenkt und die Effektivität der Anzeigen erhöht werden. Diese Daten können ebenfalls mit Power BI oder anderen Programmen visualisiert und für alle Mitarbeitenden verständlich aufgelistet werden. Mit solchen Tools können die Verantwortlichen schnell kostenoptimierte Entscheidungen treffen und diese rechtfertigen.
Praxisbeispiel 5: Zentralisierung der Daten
Alle Daten aus den oben genannten Anwendungsbeispielen können somit an einem zentralen Ort gesammelt und ausgewertet werden. Somit wird eine Doppelspurigkeit vermieden, Kosten gesenkt und die betriebsinterne Tool-Landschaft vereinfacht. Dies vereinfacht den Zugriff und die Analyse der Informationen, was besonders bei KMUs mit begrenzten Ressourcen von Vorteil ist. Zusätzlich ermöglicht ein zentrales Datenmanagement KMUs, ihre Systeme und Prozesse mit dem Unternehmenswachstum zu skalieren, ohne dass eine völlige Neugestaltung der Infrastruktur notwendig ist.
Fazit:
Der Einsatz von Business Intelligence und Analytics in der Talentakquisition bietet für KMU zahlreiche Vorteile. Von der Optimierung der Stellenanzeigen bis hin zur Vorhersage des Kandidatenerfolgs ermöglicht der datengetriebene Ansatz eine effizientere und effektivere Personalgewinnung. Abschliessend kann gesagt werden, dass Analytics nicht nur hilft, schneller Talente zu finden, sondern auch sicherzustellen, dass diese Talente gut zur Unternehmenskultur und zu den spezifischen Anforderungen der Position passen.
