Datenanalyse-Einstellung leicht gemacht

Die Rekrutierung der besten Talente erfordert mehr als nur einen Blick auf Lebensläufe und Anschreiben. Das Navigieren durch die Datenanalyse-Landschaft der Personalbeschaffung erfordert einen strategischen Ansatz. In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Strategien ein, mit denen Sie sicherstellen können, dass Ihr Rekrutierungsprozess so effektiv und effizient wie möglich ist und Sie ein Team aufbauen können, das Ihre Dateninitiativen zum Erfolg führt.

Was ist Rekrutierungsanalyse?

Die Rekrutierungsanalyse bezieht sich auf die Verwendung von Daten und analytischen Techniken zur Verbesserung des Rekrutierungsprozesses. Sie umfasst die Beschaffung, das Screening, die Auswahl und die Bindung von Bewerbern und zielt darauf ab, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Effizienz verbessern, die Kosten senken und Top-Talente anziehen.

3 Arten von Einstellungsanalysen

Bei der Einstellungsanalyse geht es um die Nutzung von Daten zur Verbesserung von Einstellungsentscheidungen, und sie kann in drei Haupttypen unterteilt werden: Deskriptive Analytik, prädiktive Analytik und präskriptive Analytik. Jede Art dient einem bestimmten Zweck, um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Einstellungsprozesse zu unterstützen.

1. Deskriptive Analytik

Die deskriptive Analyse konzentriert sich auf die Analyse historischer Daten, um zu verstehen, was im Einstellungsprozess passiert ist. Sie bietet Einblicke in vergangene Leistungen und hilft, Muster und Trends zu erkennen.

Beispiele:

• Messung, wie viele Bewerber sich auf eine Stelle beworben haben.
• Berechnung der durchschnittlichen Zeit, die für die Besetzung einer Stelle benötigt wurde.
• Verfolgung der Kosten pro Einstellung oder der Quellen für erfolgreiche Einstellungen.

2. Prädiktive Analytik

Predictive Analytics nutzt historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Trends und Ergebnisse bei der Personalbeschaffung vorherzusagen. Sie hilft dabei, vorauszusehen, was passieren könnte, und ermöglicht eine proaktive Entscheidungsfindung.

Beispiele:

• Vorhersage der Erfolgsaussichten von Bewerbern auf der Grundlage von Merkmalen früherer erfolgreicher Einstellungen.
• Prognosen über die Anzahl der in den nächsten Monaten zu besetzenden Stellen auf der Grundlage von Umsatztrends.
• Schätzung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Bewerber ein Stellenangebot annimmt.

3. Präskriptive Analytik

Die präskriptive Analytik baut auf prädiktiven Erkenntnissen auf, indem sie spezifische Maßnahmen zur Optimierung der Personalbeschaffung empfiehlt. Sie schlägt praktische Schritte zur Verbesserung der Ergebnisse auf der Grundlage der Datenanalyse vor.

Beispiele:

• Empfehlung der besten Stellenbörsen oder Rekrutierungskanäle auf der Grundlage der bisherigen Erfolgsquoten.
• Vorschläge zur Straffung des Einstellungsverfahrens, z. B. Verkürzung der Interviewphasen.
• Beratung zu Bindungsstrategien für abwanderungsgefährdete Bewerber.

Wie sie zusammenarbeiten

• Die deskriptive Analyse legt den Grundstein, indem sie zeigt, was passiert ist.
• Predictive Analytics baut darauf auf und prognostiziert, was passieren könnte.
• Die präskriptive Analytik vervollständigt den Prozess, indem sie Ratschläge für das weitere Vorgehen gibt.

Durch den Einsatz dieser drei Arten von Einstellungsanalysen können Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen, ihre Einstellungsprozesse rationalisieren, Kosten senken und Top-Talente effektiver gewinnen.

Verständnis der Berichtsarten für die Personalbeschaffung

Eine wirksame Datenanalyse bei der Personalbeschaffung erfordert verschiedene Arten von Berichten, um umfassende Erkenntnisse zu gewinnen:

Operative Berichterstattung

Die operative Berichterstattung bietet einen täglichen Einblick in die Personalbeschaffungsaktivitäten. Diese Berichte konzentrieren sich in der Regel auf:

• Täglicher/wöchentlicher Bewerberfluss
• Zeitpläne für Interviews und Status-Updates
• Anstehende Aufgaben und Maßnahmen
• Bewegung in der Rekrutierungspipeline
• Aktualisierungen des Anforderungsstatus

Operative Berichte helfen den Rekrutierungsteams bei der Verwaltung ihrer unmittelbaren Arbeitsabläufe und stellen sicher, dass keine Kandidaten oder Chancen durch die Maschen fallen. Sie beantworten Fragen wie "Wie viele Vorstellungsgespräche sind diese Woche geplant?" oder "Welche Positionen müssen sofort bearbeitet werden?"

Erweiterte Berichterstattung

Die erweiterte Berichterstattung geht über einfache Betriebskennzahlen hinaus und bietet tiefere analytische Einblicke:

• Trendanalyse über längere Zeiträume
• Vorausschauende Modellierung des künftigen Einstellungsbedarfs
• Korrelation zwischen verschiedenen Einstellungsvariablen
• Benchmarking mit Industriestandards
• Mehrdimensionale Datenanalyse

Erweiterte Berichte helfen Personalverantwortlichen, umfassendere Muster zu verstehen und strategische Entscheidungen über ihren Talentakquisitionsansatz zu treffen. Sie beantworten Fragen wie "Welche Faktoren sagen den Erfolg der Bewerber am besten voraus?" oder "Wie verändern sich unsere Kennzahlen im Laufe der Zeit?".

Erweiterte und benutzerdefinierte Berichte mit Manatal

Bei der Implementierung von datenanalytischen Rekrutierungsstrategien ist die Wahl des richtigen Technologiepartners entscheidend. Mit Manatals Reports & Analytics-Feature haben Sie volle Transparenz über alle Metriken Ihrer Rekrutierungspipeline, von der Zeit bis zur Einstellung, den Kosten pro Einstellung, den Gründen für die Ablehnung bis hin zu den Leistungskennzahlen der Rekrutierung und mehr. So stellen Sie sicher, dass Sie das Beste aus der datengesteuerten Personalbeschaffung machen.

• Erweiterte Berichte bieten eine detaillierte Analyse Ihrer Einstellungsdaten. Greifen Sie auf eine Reihe von vordefinierten Berichten zu, die als Tabellen und Visualisierungen dargestellt werden. Alternativ können Sie mit unserem leistungsstarken Tool zur Berichterstellung eigene Berichte erstellen.
• Benutzerdefinierter Bericht: Mit dem Custom Report Builder können Recruiter und Personalverantwortliche Berichte erstellen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dieses intuitive Tool ermöglicht die nahtlose Gestaltung und Erstellung von umfassenden Berichten. Es sorgt dafür, dass wichtige Informationen übersichtlich dargestellt werden. Erweiterte Filteroptionen ermöglichen es den Nutzern, sich auf wesentliche Kennzahlen zu konzentrieren und so die Entscheidungsfindung und strategische Planung zu verbessern.

Die Nutzer haben vollen Zugriff auf die Daten ihres Kontos, um detaillierte und aufschlussreiche Berichte zu erstellen und sicherzustellen, dass keine Informationen außer Acht gelassen werden. Es stehen mehrere Visualisierungsoptionen zur Verfügung, so dass die Nutzer aus verschiedenen Typen wählen können. Dies erleichtert eine effektive Datenpräsentation und hilft bei der Leistungsverfolgung, Trenderkennung und Strategieoptimierung.

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Praktische Anwendungen der Datenanalyse in der Personalbeschaffung

Die Einstellungsanalyse nutzt Daten, um Einstellungen besser, schneller und kostengünstiger zu machen. Hier finden Sie einige Möglichkeiten und drei Beispiele aus der Praxis.

Google

Google, ein führendes Technologieunternehmen, hatte mit langwierigen Einstellungsverfahren zu kämpfen. Die Besetzung einer Stelle konnte bis zu 180 Tage dauern. Das Unternehmen hatte eine große Anzahl von Bewerbern und benötigte qualitativ hochwertige Einstellungen, was es dazu veranlasste, seine Einstellungsstrategie zu optimieren.

Google analysierte frühere Einstellungsdaten, um die Vorhersagekraft von Vorstellungsgesprächen zu bewerten. Sie fanden heraus, dass die Durchführung von vier Vorstellungsgesprächen eine 86%ige Sicherheit bei der Bestimmung der Eignung des Bewerbers bietet. Zusätzliche Gesprächsrunden erhöhten die Vorhersagekraft nur um 1 %. Diese Schlussfolgerung ergab sich aus der HR-Vorhersageforschung. Die Untersuchung berechnete auch die Fluktuationswahrscheinlichkeit und stellte fest, dass neue Vertriebsmitarbeiter eher dazu neigen, das Unternehmen innerhalb von vier Jahren ohne Beförderung zu verlassen.

Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse konnte Google die durchschnittliche Einstellungszeit auf 47 Tage reduzieren. [1] Dadurch wurde die Effizienz des Unternehmens erheblich gesteigert. Es ermöglichte eine schnellere Einstellung unter Beibehaltung hoher Standards. Infolgedessen konnte das Unternehmen Ressourcen für andere strategische Initiativen bereitstellen.

Johnson & Johnson

Johnson & Johnson ist ein multinationales Unternehmen im Gesundheitswesen. Das Unternehmen war bestrebt, die Leistung und die Bindung seiner Mitarbeiter zu verbessern. Traditionell bevorzugte das Unternehmen Bewerber mit Branchenerfahrung, da es davon ausging, dass diese Bewerber länger bleiben und einen größeren Beitrag leisten würden, was zu einem Rückgang von 10 % bei der Einstellung von Hochschulabsolventen führte.

Das HR- und People-Analytics-Team analysierte die Daten von 47.000 Mitarbeitern. Sie untersuchten den Zusammenhang zwischen Erfahrung und Fluktuation. [2] Die Ergebnisse zeigen, dass Hochschulabsolventen länger bleiben. Außerdem gab es keinen signifikanten Unterschied in den Beiträgen im Vergleich zu erfahrenen Mitarbeitern. Diese Ergebnisse stellten die ursprünglichen Annahmen des Unternehmens in Frage.

Als Reaktion auf diese Erkenntnisse stellte Johnson & Johnson 20 % mehr Hochschulabsolventen ein. Diese Entscheidung senkte die Fluktuation bei gleichbleibendem Leistungsniveau. Außerdem wurden dadurch die Einstellungskosten gesenkt und die Vielfalt der Talente verbessert. Sie stand im Einklang mit den langfristigen Zielen zur Mitarbeiterbindung.

Credit Suisse

Der Credit Suisse, einer führenden Investmentbank, entstanden durch die Fluktuation von Mitarbeitern erhebliche Kosten. Diese Kosten betrugen zwischen 30 % und 400 % des Gehalts eines Mitarbeiters. Die Bank versuchte, die Fluktuation vorherzusehen und zu reduzieren, um die Kosten für die Einstellung und das Onboarding zu minimieren.

Das Unternehmen analysierte mehr als 40 Variablen, darunter Leistungsbewertungen, Betriebszugehörigkeit, Teamgröße, Leistung des Vorgesetzten, Beförderungen, Lebensereignisse und demografische Daten für seine umfangreiche Belegschaft. Anhand von 10 Schlüsselindikatoren wurde ein Prognosemodell entwickelt, um Mitarbeiter zu identifizieren, bei denen ein hohes Risiko besteht, das Unternehmen zu verlassen. Dies ermöglichte proaktive Maßnahmen, wie z. B. gezielte Bindungsstrategien und Managerschulungen.

Durch diese Initiative sparte die Credit Suisse jährlich etwa 70 Millionen Dollar an Kosten für die Einstellung und das Onboarding. [3] Die finanziellen Auswirkungen waren beachtlich. Darüber hinaus verbesserte das Modell die Mitarbeiterzufriedenheit, da Probleme angegangen wurden, bevor es zur Fluktuation kam.

Die 7 wichtigsten Metriken in der Rekrutierungsanalyse

Die Grundlage der datengestützten Personalbeschaffung liegt in der Auswahl der richtigen Daten und Kennzahlen, die mit Ihren strategischen Einstellungszielen übereinstimmen. Konzentrieren Sie sich also auf Kennzahlen, die sich direkt auf die Qualität und Effizienz Ihres Einstellungsprozesses auswirken, wie z. B. die Qualität der Einstellung, die Zeit bis zur Einstellung, die Kosten pro Einstellung und die Annahmequote von Angeboten. Diese Metriken zur Talentakquise sollten auf den spezifischen Kontext Ihres Unternehmens zugeschnitten sein und Ihnen helfen, nicht nur zu verstehen, wen Sie einstellen, sondern auch, wie Ihr Einstellungsprozess funktioniert.

• Zeit bis zur Einstellung: Misst die Zeit von der Stellenausschreibung bis zur Annahme des Angebots, um die Einstellungsgeschwindigkeit zu bewerten.
• Kosten pro Einstellung: Berechnet die gesamten Einstellungskosten, um den ROI und die Budgeteffizienz der Personalbeschaffung zu bewerten.
• Qualität der Einstellung: Bewertet die Leistung und Eignung neuer Mitarbeiter, um die Effektivität der Einstellung zu bestimmen.
• Effizienz der Beschaffungskanäle: Verfolgt die Leistung der verschiedenen Rekrutierungsquellen, um die Kanalstrategie zu optimieren.
• Bewerber-zu-Einstellung-Verhältnis: Zeigt an, wie viele Bewerber für eine Einstellung erforderlich sind, um die Qualität der Zielgruppenauswahl und des Screenings zu beurteilen.
• Angebotsannahmequote: Misst den Prozentsatz der angenommenen Angebote, um Probleme bei der Vergütung oder der Erfahrung der Bewerber aufzudecken.
• Verbleibquote: Gibt an, wie viele neu eingestellte Mitarbeiter im Laufe der Zeit bleiben, um den langfristigen Einstellungserfolg und die Eignung zu beurteilen.

Schlussfolgerung

Die Rekrutierung von Datenanalytikern ist für Unternehmen, die leistungsstarke Teams bilden wollen, unerlässlich. Durch die Überwachung von sieben Schlüsselindikatoren können Einstellungsspezialisten den Einstellungsprozess in eine Wissenschaft verwandeln. Das Ergebnis sind bessere Einstellungen, schnellere Prozesse und geringere Kosten. Unternehmen, die Rekrutierungsanalysen einsetzen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Talentmarkt. Sie werden bessere Einstellungsentscheidungen treffen, die direkt zum Geschäftserfolg beitragen. Beginnen Sie noch heute mit der Auswertung wichtiger Kennzahlen, um die Effektivität der Personalbeschaffung zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen

F: Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz bei der Rekrutierungsanalyse?

A: KI in der Rekrutierungsanalytik nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um Einstellungsprozesse durch die Analyse von Bewerberdaten, die Identifizierung von Mustern, die Vorhersage des Erfolgs von Bewerbern und die Reduzierung von Verzerrungen zu verbessern. Dies führt zu effizienteren und effektiveren Talentakquisitionsstrategien durch intelligentes Screening, Matching und Auswahl.

F: Warum brauchen Personalvermittler prädiktive Datenanalysen?

A: Die prädiktive Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei strategischen Einstellungsentscheidungen von Personalvermittlern. Anhand von statistischen Modellen und historischen Daten können Personalverantwortliche das Potenzial von Bewerbern vorhersagen. Außerdem können sie den Einstellungsbedarf vorhersehen und die Einstellungsrisiken minimieren. Dieser Ansatz hilft Unternehmen bei der effektiven Verwaltung von Talentlücken. Er ermöglicht die Optimierung des Budgets und die Entwicklung gezielter Einstellungsstrategien. Diese Strategien stehen im Einklang mit den Unternehmenszielen und der Personalplanung.

F: Wie lässt sich der ROI der Einstellungsanalyse messen?

A: Die Messung des ROI von Rekrutierungsanalysen beinhaltet die Bewertung von Kennzahlen wie Kosten pro Einstellung, Zeit bis zur Besetzung und Qualität der Einstellungen. Unternehmen bewerten die Vorteile des Einsatzes von Analysetools im Vergleich zu den Kosten und konzentrieren sich dabei auf reduzierte Rekrutierungskosten, verbesserte Bewerberqualität, geringere Fluktuation und erhöhte Produktivität. Auf diese Weise lassen sich die Auswirkungen datengesteuerter Einstellungsstrategien quantifizieren.

F: Wie kann die Analyse von Einstellungsdaten dabei helfen, die Leistung und Bindung von Bewerbern vorherzusagen?

A: Die Analyse von Einstellungsdaten bietet leistungsstarke Vorhersagefunktionen für die Bewertung der Leistung von Bewerbern und deren potenzieller Bindung. Durch die Analyse umfassender Datensätze, einschließlich Kandidatenbeurteilungen, Kompetenzbewertungen, Verhaltensindikatoren, beruflicher Werdegang und Metriken zur organisatorischen Eignung, können Analysetools Vorhersagemodelle erstellen, die die Erfolgswahrscheinlichkeit einer Person in bestimmten Rollen und Unternehmenskulturen prognostizieren. Dank dieser Erkenntnisse können Personalverantwortliche eine differenziertere Auswahl von Kandidaten treffen, was die Fluktuationsrate senken und die langfristige Stabilität der Belegschaft verbessern kann.

F: Welche Tools und Technologien werden üblicherweise für die Analyse von Einstellungsdaten verwendet?

A: Die moderne Datenanalyse bei der Personalbeschaffung hängt von fortschrittlichen Technologien und spezialisierten Tools ab. Dazu gehören Bewerberverfolgungssysteme (ATS) und Algorithmen für maschinelles Lernen. Predictive Analytics-Plattformen und Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache gehören ebenfalls dazu. CRM-Software (Candidate Relationship Management) und HR-Analyse-Dashboards sind umfassende Tools, die in diesem Bereich eingesetzt werden. Zusätzliche Technologien verbessern die Tiefe und Präzision der Analyse. Dazu gehören KI-gestützte Screening-Tools und Plattformen zur Analyse von Videointerviews. Auch Algorithmen zur Stimmungsanalyse spielen eine Rolle. Zusammen ermöglichen sie intelligentere und strategischere Ansätze zur Talentakquise.

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Zitate:

1. Referenzpunkt

2. Wirksam

3. Behelfsmäßiges