Recruiting-Kennzahlen: Die wichtigsten KPIs

Recruiting-Kennzahlen werden immer wichtiger, denn Recruiterinnen und Recruiter treffen immer häufiger datenbasierte Entscheidungen. Doch um eine sinnvolle Recruiting-Strategie zu entwickeln und diese weiterzuentwickeln, braucht es die richtigen Messgrößen.

Im Online- und Einzelhandel sprechen wir schon seit Jahren über den gläsernen Kunden, dessen persönliche Vorlieben und Verhaltensweisen bis ins Kleinste erforscht und analysiert werden. Fein abgestimmt auf dieses Wissen werden Produkte konzipiert, Marketing-Maßnahmen gesteuert und ausgewertet. Als Kunde bekommt man mitunter ein wenig Angst, dass diese Einsichten zu weitreichend sind. Auch diese Angst führte dazu, dass der Datenschutz ausgeweitet wurde.

Relevante Recruiting-Kennzahlen sind oft unbekannt

Im Gegensatz dazu tappen viele im Recruiting weitgehend im Dunklen: Wer kann schon mit Gewissheit sagen, welche Bewerberinnen und Bewerber über welchen Kanal gekommen sind? Wer weiß, welche Social-Media-Beiträge, welche Banner oder welche Mailings erfolgreich waren? Sie kennen die Antwort: So gut wie niemand. 

Unternehmen investieren immer mehr Geld in Recruiting-Maßnahmen, ohne dabei die Bewerberinnen und Bewerber und die Recruiting-Kanäle ausreichend zu verstehen. Genau genommen haben sie häufig nicht einmal eine Vorstellung davon, wer ihre "typischen" Bewerberinnen und Bewerber sind und auf welchem Wege diese von den Vakanzen erfahren haben.

Wenn wir über Recruiting Analytics sprechen, sprechen wir letztlich auch über Big Data. Heute ist es uns möglich, aus unterschiedlichen Quellen durch Messungen, Tracking, Befragungen etc. binnen kürzester Zeit eine Vielzahl von Daten zu sammeln. Diese Daten – wenn auch nicht immer von gleicher Qualität – liefern uns weitgehende Einblicke.

Der Ruf nach Messbarkeit des Recruitings

Spätestens seitdem ein Großteil der Recruiting-Aktivitäten und der Bewerber-Korrespondenz digital stattfinden, lassen sich Denkweisen und Know-how aus dem Online-Marketing und E-Commerce auf das Recruiting übertragen. Gleichzeitig wird der Ruf nach Messbarkeit und datenbasierten Entscheidungen immer lauter: Geben wir unser Geld für die richtigen Kanäle aus? Wo kommen unsere Bewerberinnen und Bewerber eigentlich her? Diese Fragen wurden bisher mittels Befragungen oder Studien beantwortet.

Allerdings konnte bei Vergleichsmessungen nachgewiesen werden, dass beispielsweise bei Befragungen von Bewerberinnen und Bewerbern oder neuen Mitarbeitenden bis zu 50 Prozent Abweichungen zur Realität existieren. Antworten werden häufig sozial erwünscht gegeben und manchmal sind Erinnerungen auch nur lückenhaft. Hinzu kommt der naheliegende Verdacht, dass einige Marktteilnehmende, beispielsweise Jobboards oder die Anbieter von Bewerbermanagement-Systemen, möglicherweise gar nicht daran interessiert sind, die Wirksamkeit ihrer Maßnahmen und Tools den Kunden gegenüber transparent – und sich damit möglicherweise obsolet – zu machen. Daher geht der Trend  deutlich zu mehr Transparenz und performance-basierten Anbietern, die durch ihr Geschäftsmodell zwangsläufig Transparenz bieten, im Gegensatz zu klassischen Jobbörsen.

Unsicherheit bei Recruiting-KPIs

Es herrscht weitgehend Unsicherheit, welche Kennzahlen Recruiting Analytics erfassen sollten. Dass einzelne Kennzahlen kein ausreichendes Bild liefern, verdeutlicht dieses Beispiel: Dient die absolute Anzahl an Bewerberinnen und Bewerbern als Kennzahl, könnte man meinen, eine Ausschreibung bei der Agentur für Arbeit sei der erfolgreichste Kanal. Immerhin generiert sie zahlreiche Bewerbungen bei minimalen Kosten. Das finale Ergebnis kann jedoch ganz anders sein: Möglicherweise kommt auf diesem Weg nicht eine Einstellung zusammen. Setzt ein Unternehmen allerdings auf die Zahl der tatsächlichen Einstellungen als Maß aller Dinge, dann besteht die Gefahr, eine große Zahl hervorragender Bewerberinnen und Bewerber im Bewerbungsprozess zu verlieren, da dieser möglicherweise einige signifikante Schwächen aufweist. Beide Kennzahlen sagen hingegen nichts darüber aus, was man tun könnte, um mehr Bewerbungen zu generieren. Hier wären dann wiederum Kennzahlen, wie Impressionen und Conversion Rates relevanter.

Es kommt also darauf an, die Kennzahlen so zu definieren, dass damit verschiedene Dimensionen des Recruiting-Prozesses abgedeckt werden. Dies erreicht derjenige, der zusätzlich zur Bewerberdimension und den tatsächlichen Einstellungen noch mindestens zwei weitere Dimensionen hinzufügt: Auf der einen Seite die Ebene vor der Bewerbung wie Impressionen und Conversion-Rates und auf der anderen Seite die Ebene zwischen der Bewerbung und der Einstellung, nämlich Interviews, Assessment-Center oder ähnliches.

Analytics-Software im Recruiting einsetzen

Letztlich hängt es von den individuellen Zielen ab, welche Kennzahlen verfolgt werden sollten und welche Schlüsse daraus zu ziehen sind. Kampagnen und Stellenanzeigen im Internet lassen sich beispielsweise mit Google Analytics oder anderen Webtracking Tools minutiös auswerten – mit überschaubarem Aufwand. Bewerbermanagement-Systeme erfassen darüber hinaus etliche Daten ab der Registrierung der Bewerberinnen und Bewerber bis zur Zu- oder Absage. Fakt ist jedoch, dass der zeitliche Aufwand und die Komplexität, um die einzelnen Auswertungen regelmäßig vorzunehmen, im Blick zu behalten und die Daten miteinander in Verbindung zu bringen, häufig stark unterschätzt werden. 

Deswegen findet Recruiting Analytics bisher häufig so lückenhaft und unzureichend statt. Umso mehr hat es sich in der Praxis bewährt, den gesamten Prozess zu analysieren und eine Analytics-Lösung einzusetzen, die in der Lage ist, die Daten zu aggregieren und in nur einer Übersicht zu überwachen. Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen mit messbaren Ergebnissen: Man sieht, auf welche Maßnahme zugunsten einer anderen, erfolgreicheren verzichtet werden sollte.

Neue Anforderungen an Recruiter

Recruiting Analytics setzt sich zunehmend durch. Der Fast-Mover-Advantage ist wahrscheinlich schon vorbei – einige Unternehmen konnten in den vergangenen Jahren schon enorme Vorteile im Recruiting generieren dadurch, dass sie gute Analytics Systeme nutzten. Wer immer noch keine evidenten Recruiting-KPIs hat, hat mittlerweile einen handfesten Nachteil. Dieser manifestiert sich in höheren Kosten, längeren Besetzungszeiten und niedrigerer Bewerberqualität.

Nur mit einer maßgeschneiderten Lösung, die exakt auf ihren Recruiting-Prozess abgestimmt ist, werden Unternehmen echte Einblicke in ihre Recruiting-Prozesse gewinnen. Doch damit wird sich die Arbeitsweise der Recruiterinnen und Recruiter grundlegend verändern. Dieser Wandel muss kommunikativ begleitet werden und findet letztlich in den Köpfen der Personen statt.

Wichtige Recruiting-KPIs im Überblick

Mit diesen Kennzahlen können Personalabteilungen wichtige Erkenntnisse gewinnen.

Cost per Candidate

Summierte Kosten aller Kanäle im Verhältnis zur Anzahl der Bewerbenden

Cost per qualified Candidate

Summierte Kosten aller Kanäle im Verhältnis zu qualifizierten Bewerbenden (zum Beispiel nach Ranking oder nach einem definierten Prozessfortschritt)

Channel Quality

Anteil von qualifizierten Bewerbenden nach Kanal (Alternativ: Quote von qualifizierten Bewerbenden zu allen Bewerbenden pro Kanal)

Churn Rate per Channel

Abbruchquoten von Bewerbenden innerhalb des Bewerbungsprozesses nach Kanal (auch pro Prozessschritt möglich)

Conversion Rate I

Klicks auf den Bewerbungsbutton / Besuchende einer Stellenanzeige *100

Conversion Rate II

Bewerbende / Besuchende einer Stellenanzeige *100

Click-Through-Rate

Besuchende einer Stellenanzeige / Anzahl Impressionen einer Stellenanzeige *100

Drop-Out-Rate

Verhältnis von Klicks auf den Bewerbungsbutton zu Abschluss einer Bewerbung


Zum Autor: Tim Verhoeven ist Experte, Fachbuchautor und Blogger zu digitalen Trendthemen wie Recruiting Analytics, AI im Recruiting und Candidate Experience. Er arbeitet als Recruitment Evangelist bei Indeed. In seiner vorherigen Position leitete er das Recruiting einer internationalen Unternehmensberatung, war bei anderen namhaften Unternehmen im Recruiting tätig und gewann dort den HR-Excellence Award in der Kategorie Tech & Data.


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