Use Case Recruiting

Recruiting

Bild­nach­weis: every­thing possible/Shutterstock.com

Worin beste­ht die Herausforderung?

Das Recruit­ing bzw. die Per­son­albeschaf­fung hat die Auf­gabe, das Unternehmen bedarf­s­gerecht, qual­i­ta­tiv und kostengün­stig mit Arbeit­skräften auszus­tat­ten. Oft­mals führt eine unaus­ge­wo­gene Zusam­menset­zung der Mitar­bei­t­en­den zu mehr Aufwän­den, beispiel­sweise für die erneute Suche nach geeigneten Kan­di­datin­nen und Kan­di­dat­en oder durch inten­siviertes Onboard­ing. Eine solche Unaus­ge­wogen­heit entste­ht zum Beispiel durch die fehlende Übere­in­stim­mung zwis­chen Bewer­ben­den und Unternehmen oder durch fehlende Maßstäbe für Qual­i­fika­tion, Leis­tung und Gehalt.

Welche Dat­en kön­nen hier helfen?

• Per­so­n­en­be­zo­gene Dat­en von Mitar­bei­t­en­den und Bewerbenden

• Mark­t­dat­en als Ver­gle­ich­swerte für Gehalts- und Entschädigungszahlungen

• Erfol­gskenn­zahlen

• Dat­en aus Befra­gun­gen, beispiel­sweise zur Zufrieden­heit der Mitarbeitenden

• Dat­en aus Social Media-Kanälen Sta­tus oder Verbindun­gen zu Per­so­n­en oder Insti­tu­tio­nen oder Nutzungsver­hal­ten auf Online-Kanälen

Wie kommt der Nutzen aus den Daten?

Das Recruit­ing kann mith­il­fe von Daten­nutzung in ver­schiede­nen Teil­bere­ichen opti­miert wer­den, etwa über eine bessere Platzierung von Stel­lenanzeigen auf Online-Kanälen, effizien­tere Gestal­tung des Erstkon­tak­ts zu Kan­di­datin­nen und Kan­di­dat­en, ein Vor­ab-Screen­ing von Lebensläufen und Match­ing zwis­chen Bewer­ben­den und Stellen. Social Media-Plat­tfor­men deck­en neue Verbindun­gen auf und ver­größern den Bewer­bungspool durch »Active Sourc­ing« (direk­te Ansprache von Poten­zialen). Gle­ichzeit­ig lassen sich so rel­e­vante Kri­te­rien für spez­i­fis­che Stellen her­aus­fil­tern. Damit kann die Ansprache geziel­ter erfol­gen und die Stelle bess­er beset­zt wer­den. Mit der Analyse der Mitar­bei­t­en­den- und Bewer­bungs­dat­en kann außer­dem eine aus­ge­wo­gene Auf­stel­lung der Mitar­bei­t­en­den hin­sichtlich Qual­i­fika­tio­nen, Geschlecht, Alter und Herkun­ft (diskri­m­inierungs­freie Auswahl) erre­icht wer­den. Die Analyse von Mark­t­dat­en sowie Eval­u­a­tions­dat­en aus inter­nen Umfra­gen kön­nen für eine faire Verteilung von Gehalt und Prämien und eine erweit­erte Leis­tungsmes­sung genutzt werden.

Wo wird diese Daten­nutzung bere­its angewendet?

• Der Sportar­tikel­her­steller Adi­das nutzt Date­n­analyse, um Geschlechter­par­ität im Unternehmen zu fördern. Die Ergeb­nisse fließen in das Recruit­ing und die Strate­gien zur Gewin­nung neuer Mitar­bei­t­en­den ein.

• Das Medi­z­in­tech­nikun­ternehmen Hei­del­berg Engi­neer­ing nutzt die Soft­ware Per­so­nio, um die bish­er manuellen Prozesse des Recruit­ings zu automa­tisieren. Die Vorteile liegen vor allem in der zen­tralen Daten­ba­sis. So kann intern von ver­schiede­nen Stellen gut auf die Bewer­bung­sun­ter­la­gen zuge­grif­f­en wer­den, wodurch sich die Bear­beitung beschle­u­ni­gen lässt. Das Unternehmen verze­ich­net eine Zeit­erspar­nis beim Recruit­ing um cir­ca 20 Prozent.

• Die schwedis­che Kom­mune Linköping nutzt Dat­en für die Vorauswahl von Bewer­bung­sun­ter­la­gen. Die Bewer­bun­gen wer­den dabei automa­tisch ges­can­nt. Über eine Date­n­analyse wer­den automa­tisch Vorauswahlen getätigt und Ein­ladun­gen zum per­sön­lichen Gespräch versendet.

• Der Online-Ver­sand­han­del­skonz­ern Ama­zon trainiert Algo­rith­men mit Dat­en aus vor­ange­gan­genen Ein­stel­lun­gen von neuen Mitar­bei­t­en­den. Auf Basis von als rel­e­vant iden­ti­fizierten Kri­te­rien wer­den neue Bewer­bun­gen automa­tisch vorsortiert.

Welchen Beitrag leis­tet diese Daten­nutzung zur Wertschöpfung?

Der Ein­satz von Date­n­analy­sen im Recruit­ing kann die Wertschöp­fungs­kette im Bere­ich Human-Resources-Man­age­ment effizien­ter und kostens­paren­der gestal­ten. Vor allem die Pas­sung zwis­chen Stelle und Bewer­ben­den und damit das Tre­f­fen der richti­gen Per­son­alentschei­dung spart Kosten (z. B. für hohe Fluk­tu­a­tion) und erhöht langfristig die Zufrieden­heit der Mitarbeitenden.

Quellen: Man­age­ment Cir­cle AG (2017), Ama­zon Web Ser­vices (2019), Bell, P.C. & Chan­drasekhar, R., Har­vard Busi­ness Review (2017), RxAll Inc. (2020)

Pub­lika­tion: Wie Unternehmen Dat­en heute schon nutzen und in Zukun­ft nutzen kön­nen. Her­aus­ge­ber: Fraun­hofer IMW, Inhalt: Data Min­ing und Wertschöpfung