Recruiting Analytics: Datengestützte Entscheidungen treffen

"Recruiting Analytics" - so lautet die Antwort auf eine Herausforderung von Bearing Point: Rund 500 Stellen hatte die Management- und Technologieberatung 2018 in Deutschland zu besetzen. Rund 10.000 Bewerbungen gehen pro Jahr ein. Recruiting-Leiter Tim Verhoeven  erklärt, wie er das mit seinem zehnköpfige Team schafft.

Haufe Online-Redaktion: Herr Verhoeven, wie wichtig sind Daten für Ihr Recruiting?

Tim Verhoeven: Wir legen einen Fokus auf Analytics und haben das Thema in den vergangenen Jahren stark weiterentwickelt. Heute setzen wir ein Data Warehouse ein, mit dem wir viele Daten aggregieren und analysieren können, woher die Bewerber tatsächlich kommen, welche Kanäle effizient sind, was funktioniert und was nicht funktioniert. Früher wurden diese Fragen oft aus dem Bauch heraus beantwortet. Seit einem Jahr haben wir eine gute Datenbasis dafür. Diese Anwendung haben wir für den eigenen Gebrauch entwickelt und „360-Grad-Recruiting“ genannt. 2018 haben wir dafür auch den HR Excellence Award gewonnen.

Haufe Online-Redaktion: Was bedeutet 360 Grad in diesem Zusammenhang?

Verhoeven: Der 360-Grad-Ansatz besteht darin, dass wir am Anfang der Bewerbung starten und den gesamten Recruiting-Prozess bis zum Ende abdecken. Wir fragen unter anderem: Woher kommen die Bewerber? Über welchen Kanal kommen sie? Welchen Content haben sie sich angeschaut? Wie zufrieden waren die Kandidaten mit den Bewerbungsprozessen? Warum haben sie sich für uns entschieden?

Das Bewerbermanagementsystem als Dreh- und Angelpunkt der Analysen

Haufe Online-Redaktion: Wie kommen Sie an die Antworten?

Verhoeven: Wir haben verschiedene Tracking-Algorithmen hinterlegt, arbeiten mit Zählpixeln und mit UTM-Trackern, um zu analysieren, woher die Bewerber kommen. Dies kann dann durch Google Analytics ausgelesen werden und wird dann anonymisiert mit den Daten aus unserem Bewerbermanagementsystem synchronisiert. Das Bewerbermanagementsystem, das wir mit sehr vielen Informationen angereichert haben, ist der Dreh- und Angelpunkt der Analysen. Wir können nicht sagen, ob Peter Mustermann über einen bestimmten Facebook-Post zu uns kam, aber wir können sagen, dass ein Bewerber im Marketing über den Facebook-Post kam und dann diese und jene Bewerbungsschritte durchlaufen hat.

Haufe Online-Redaktion: Ist das mit jedem Bewerbermanagementsystem möglich?

Verhoeven: Im Prinzip kann jedes datenschutzkonforme Bewerbermanagementsystem, das in Deutschland eingesetzt wird, so etwas abbilden. Es gerät jedoch an seine Grenzen, wenn jemand nur Bewerbungen per E-Mail annimmt und die Daten bei sich in Excel-Tabellen abspeichert. Wir haben unser 360-Grad-Recruiting auf dem bestehenden Bewerbermanagementsystem aufgebaut, das nicht besonders groß ist. Wenn bei einem kleinen Bewerbermanagementsystem die Schnittstellen schon gut sind, sind sie bei einem großen System sicherlich noch besser.

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Haufe Online-Redaktion: Viele Unternehmen haben Probleme, grundlegende Recruiting-Kennzahlen zu erheben. Welche Tipps würden Sie einem Unternehmen geben, das den Weg zum Data Driven Recruiting gehen will?

Verhoeven: Das Erste was ich empfehlen würde, wäre ein Crashkurs bei der eigenen Marketing- oder IT-Abteilung. Die Kollegen dort kennen sich gut aus in Themen wie Online-Tracking und Analytics. Im zweiten Schritt sollten die Recruiter anfangen, sich mit Google Analytics oder einer anderen Web-Analytics-Lösung zu beschäftigen. Es gibt einfache Tutorials, die erläutern, wie das Onlinegeschäft funktioniert. Da erfährt man, was eine Conversion ist, wie Tracking und wie UTM-Parameter funktionieren. Diese Begriffe habe ich auch nicht im Studium gelernt, sondern ich habe sie mir selbst angeeignet. Wer sich an das Thema herantraut, kann sich die Basics schnell erarbeiten. Am Ende des Tages geht es aber auch darum, welche Leute im Recruiting eingestellt werden. Wer keine Affinität zu Zahlen hat, ist da heute falsch.

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Haufe Online-Redaktion: Das heißt aber auch, dass sich die Rollen im Recruiting und die Kompetenzen, die hierfür benötigt werden, in den vergangenen Jahren stark verändert haben.

Verhoeven: Zwangsläufig. Recruiter brauchen eine höhere Internetaffinität als früher. Sie müssen sich schneller in Themen einarbeiten können, die weniger nah am klassischen Recruiting sind. Früher entwickelte man sich zum Beispiel in Richtung Talent Relationship Management oder Eignungsdiagnostik weiter – Themen, die relativ nah am Recruiting sind. Heute sind es Themen, die eher aus dem Marketing, Sales oder E-Commerce kommen, weil es darum geht, sich mit Online-Analytics oder der Candidate Journey auseinanderzusetzen. Es ist nicht schwieriger, aber es ist außerhalb des eigentlichen HR-Kosmos angesiedelt.

Haufe Online-Redaktion: Welche Schlüsse konnten Sie aus Ihren Analysen ziehen?

Verhoeven: Seit gut einem Jahr setzen wir eine Bewerberbefragung ein, über die wir herausfinden können, wo die Schwachstellen in unserem Prozess sind. Da gab es einige überraschende Ergebnisse. Ein Beispiel: Wir dachten, dass bei einer bestimmten Zielgruppe das Hauptkriterium für den Abbruch des Bewerbungsprozesses hohe Gehaltsforderungen der Bewerber seien. Es stellte sich aber heraus, dass wir im Recruiting-Prozess nicht schnell genug waren. Wir haben bei denjenigen, die Vertragsangebote abgelehnt haben, nachgefragt und stellten fest, dass für diese Personen Geschwindigkeit ein ganz großer Faktor ist. Ein anderes Beispiel: Wir messen den Candidate Net Promoter Score – eine Kennzahl, um Zufriedenheit mit Bewerbungsprozessen zu messen. Dabei stellten wir fest, dass es eine sehr hohe Korrelation zwischen Zufriedenheit und der Prozessgeschwindigkeit gibt. Das ist die höchste Korrelation im Vergleich zu allen anderen Dimensionen.

Haufe Online-Redaktion: Gab es weitere Effekte?

Verhoeven: Früher hatten wir eine komplette Blackbox, was die Effizienz der Recruiting-Kanäle anging. Wir setzten sechs bis sieben verschiedene Jobbörsen ein und konnten lediglich sehen, wie viele Bewerbungen ins Haus kamen, aber nicht, welche Bewerbungen tatsächlich über welchen Kanal generiert wurden. Mit Recruiting Analytics stellten wir schnell fest, welche Kanäle überhaupt nichts bringen. Als wir anfingen, das richtig zu messen, sahen wir deutlich, dass es Jobs gibt, die auf bestimmten Jobbörsen keine Ergebnisse bringen. Das Einsparpotenzial, das wir dadurch generierten, hat schon im ersten Jahr das gesamte Projekt amortisiert. Das ging natürlich nur, weil wir so ein großes Recruiting-Volumen haben. Es ist nicht sinnvoll, eine Software aufzubauen, wenn ein Unternehmen pro Jahr nur zwei Positionen zu besetzen hat.

Datenschutz muss im Vorfeld geklärt werden

Haufe Online-Redaktion: Wie wichtig ist für Sie das Thema Datenschutz? Sie sagten schon, dass die Informationen, die Sie generieren, anonymisiert sind.

Verhoeven: Datenschutz ist für uns sehr wichtig. Wir haben uns im Vorfeld mit unserer internen Legal-Abteilung ausgetauscht, weil es Szenarien gibt, in denen es problematisch werden könnte. Zum Beispiel machen wir Google Advertising. Wenn Sie auf Webseiten gehen, die Google-Werbung einblenden, wird Ihnen immer wieder unsere Werbung gezeigt. Wenn Sie sich bei uns bewerben und diese Werbung auf einer Webseite gesehen haben, die uns nichts angeht, beispielsweise einer Seite zur Krebsvorsorge, könnte man dies auslesen und daraus Schlüsse auf Ihren Gesundheitszustand ziehen. Man könnte überlegen, ob es ein Risiko darstellt, Sie wirklich einzustellen. Dies schließen wir von vornherein aus, sodass wir solche Informationen nicht nachvollziehen können.

Algorithmen für die Personalauswahl brauchen eine Regulatorik 

Haufe Online-Redaktion: Wie stehen Sie zu Algorithmen für die Personalauswahl?

Verhoeven: Das Thema Data Driven Recruiting hat mehrere Entwicklungsstufen. Die erste ist: Ich muss verstehen, was Zahlen im Recruiting aussagen können. Die zweite Entwicklungsstufe, in der wir uns gerade befinden, befasst sich mit der Frage: Wie kann ich diese Zahlen aggregieren, tracken, zusammenführen und daraus die richtigen Schlüsse ziehen? In der nächsten Entwicklungsstufe kann ich überlegen, Zusammenhänge herzustellen und das zu automatisieren. Wenn ich einfache Stochastik anwenden würde, könnte ich auf Basis unserer Zahlen folgern, dass Bewerber mit diesem und jenem Merkmal bei uns im Bewerbungsprozess erfolgreicher sind. Das ist zunächst nachvollziehbar. Aber wenn als Merkmal zum Beispiel das Geschlecht oder das Alter erkannt wird, ist das ein Problem. Es gab den Fall von Amazon, bei dem genau dieses Problem auftrat: Der Algorithmus sortierte weibliche Bewerber aus und es gab große Probleme, das Kriterium „Geschlecht“ aus dem Algorithmus zu entfernen, nachdem der Fehler erkannt wurde. Wenn der Konzern Amazon ein solches Problem nicht lösen kann, wie sollen das die Personaler eines deutschen Unternehmens hinbekommen, die deutlich weniger technikaffin sind?

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Haufe Online-Redaktion: Heißt das, Sie befürworten eine Regulatorik für Algorithmen im Recruiting?

Verhoeven: Ja. Anfang 2019 gründete sich der Ethikbeirat HR Tech, der sich genau mit diesen Themen beschäftigen will. Ich halte das für sehr wichtig, denn es gibt eine nachgewiesene Algorithmenhörigkeit, die dazu führt, dass Entscheidungen, die der Computer trifft, weniger hinterfragt werden. Deshalb ist aus meiner Sicht ein hoher Bedarf vorhanden, ethische Spielregeln für den Einsatz digitaler Lösungen in der HR-Arbeit einzuführen.


Tim Verhoeven leitet das Recruiting bei der internationalen Unternehmensberatung Bearing Point. Daneben ist er in Recruiting-Kreisen vor allem durch seinen Blog ( nocheinpersonalmarketingblog), seine Vorträge und seine Autorentätigkeit bekannt.


Dieses Interview führte Daniela Furkel, Redaktion Personalmagazin. Es erschien im Sonderheft "Personalmagazin Plus: Trends im Recruiting".


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Schlagworte zum Thema:  Recruiting, Bewerbermanagement