Recruiting Daten - Titelbild Gastbeitrag Michael Witt

Recruiting-Daten: Analysen für mehr Recruiting-Erfolg

In der Personalgewinnung haben Recruiting-Daten einen besonderen Platz verdient – und das ist auch gut so! Sie unterstützen uns im Strategischen sowie Operativen und helfen uns dabei, Sachverhalte besser einzuordnen. Damit wir Personaler aber wertschöpfend mit diesen Erkenntnissen umgehen können, müssen wir in einem ersten Schritt den echten Wert von Recruiting Daten erkennen. Und sie in einem zweiten Schritt kompetent verarbeiten lernen. So gestalten wir Recruiting zu einer erfolgskritischen Unternehmensressource. Das erläutert HR-Berater und Blogger Michael Witt in seinem Gastbeitrag.

Was sind Recruiting-Daten überhaupt?

Diese Frage mag für viele von Ihnen vielleicht ein wenig paradox erscheinen, da die Antwort doch offensichtlich auf der Hand liegt: Recruiting-Daten sind die Daten, die wir während des Prozessierens von Bewerbungen, bei Personalmarketing-Aktionen oder bei Karrieremessen erheben und die sich in den bekannten Recruiting-Kennzahlen beziehungsweise Recruiting KPI widerspiegeln. Richtig! Falsch!

Vom Unterschied zwischen Daten und Informationen

Denn wir haben es hier mit Daten und Informationen zu tun. Und das sind im Grunde zwei Paar Schuhe:

Daten sind reine Messwerte.

Die Anzahl von eingegangenen Bewerbungen zum Beispiel. Dieses Datum gibt uns nur über einen bestimmten Messpunkt Auskunft – mehr nicht.

Informationen geben uns, konstruiert aus mehreren Daten, komplexere Antworten zu speziellen Sachverhalten, die in der Regel aus konkreten Fragestellungen abgeleitet werden.

Hier sind die sogenannte Kanaleffizienz oder Lieblingsstellenbörsen einer bestimmten Zielgruppe passende Beispiele. Wenn wir also über Recruiting Daten sprechen, sprechen wie oftmals über Informationen, die wir aus Daten gewonnen haben.

Wichtig ist diese Unterscheidung vor allem dann, wenn Sie im Recruiting beginnen wollen mit extrahierten Informationen zu arbeiten und ihnen somit Wert verleihen.

Welchen Wert haben Recruiting-Daten?

Es ist kein Geheimnis mehr, dass Daten über Ihren unternehmerischen Erfolg entscheiden. Mittlerweile wird sogar drüber diskutiert, ob Daten immaterielle Wirtschaftsgüter sind und somit bilanziert werden müssen.

Formeln, mit denen sich der ökonomische Wert von Daten berechnen lässt, sind längst im Controlling angekommen und werden aktiv genutzt. Da es vor allem um unsere persönlichen Daten geht, werden wir selbst zum „Target“ – einer Zielgruppe für das wirtschaftliche Interesse eines Dritten. Unsere Bonitätsdaten stehen in diesem Interesse ganz oben. An Platz 2 sind unsere Adressdaten und Nummer 3 kumulierte Daten aus sozialen Netzwerken.

Setzen wir die Einhaltung aller datenschutzrechtlicher Vorgaben voraus, so verhält sich dies im Recruiting oftmals sehr analog: Bonitätsdaten helfen unter Umständen dabei Stellenangebote an die „richtig situierten“ Zielgruppen auszuspielen. Um das vielfältige und bunte Treiben in den Social Networks ausnutzen, müssen wir auf dezidierte Informationen genau dieser Netzwerken zurückgreifen, um keine Gießkanneneffekte zu generieren. Adressdaten schließlich werden dazu genutzt, um in Sozialen Netzwerken gezielter werben zu können (beispielsweise durch Hyper Local Targeting).

Der Nutzwert ist entscheidend

Es geht also immer darum, wie wir die Daten beziehungsweise die Informationen zielführend nutzen. Hier wird dann von Nutzwert gesprochen, der den tatsächlichen oder potentiell subjektiven Nutzen von Dienstleistungen oder Gütern, in unserem Fall Recruiting-Daten, beschreibt. Für den Nutzwert von Daten hat das Beratungshaus Accenture acht Faktoren entwickelt, die eigentlich in der IT Anwendung finden sollten. Ich glaube aber, dass sie auch für eine grundständige und generelle Entwicklung einer Struktur für Recruiting-Daten herangezogen werden können und auch sollten:

Acht Faktoren zur Bestimmung des Nutzwerts von Daten

  1. Qualität: Als erster Punkt wird die Datenqualität aufgeführt. „Shit-in-Shit-Out“ sollte tunlichst vermieden werden.
  2. Struktur: Hier wird zwischen strukturierten und unstrukturierten Informationen unterschieden. Dies gibt auch Ausschlag für das System, welches zum Einsatz kommen soll.
  3. Externalität: Wo sind die Datenquellen? Stammen diese aus dem Unternehmen, sind also interne Daten, oder handelt es sich um zu importierende externe Daten?
  4. Stabilität: Eine weitere Schlüsselfrage ist die nach der Häufigkeit, in der sich die Daten ändern. Je nach Antwort müssen hier systemseitige Anforderungen berücksichtigt werden.
  5. Granularität: Für Datenanalysten ist es immer wichtig, ob die Daten bzw. Informationen detailliert genug sind.
  6. Aktualität: Eins ist klar: Daten verlieren ihren Nutzwert, wenn sie veralten. Daher ist immer die Frage: Woher kommen die neuen Daten?
  7. Kontext-Abhängigkeit: Wir sprechen hier von der sogenannten „Meta-Information“. Sie dient dazu, die Informationen zu verstehen und einzuordnen.
  8. Herkunft: Wo kommen die Informationen her und wie kommen sie ins System. Diese Fragen können Einfluss auf den Nutzwert haben.

Systematisches Zusammenführen und Nutzen von Daten

Informationen liefern im operativen Recruiting Geschehen aus meiner Sicht einen klaren Nutzwert und tragen so auch folgerichtig zum wirtschaftlichen Unternehmenserfolg bei. Dabei muss Recruiting aber vor allem mit Blick auf Punkt 8 seine vielfältigen Daten- und Informationsquellen kennen und nutzen.

Als wichtigste Informationsquelle lässt sich das eigene Bewerbermanagement-System sowie das CMS der Karriereseite heranziehen. Diese können mit Sicherheit die umfangreichsten Datensätze zur Verfügung stellen. Aber auch externe Quellen, wie beispielsweise Daten von Jobbörsen oder umfangreiche Informationen von Datenlieferanten. Werden speziell für KMU valide Arbeitsmarkt- und Zielgruppendaten bereitgestellt, können sie die Informationsbasis zielführend erweitern.

Neben dem Generieren, Sammeln und Orchestrieren von Informationen gilt mittlerweile das aktive Nutzen des Mehrwertes als kritischer Erfolgsfaktor. Es reicht nicht mehr aus, alle Recruiting-Daten lediglich zu erfassen. Wichtig ist, sie dann auch ins System, also den Recruiting Prozess oder die Recruiting Organisation zurückzuführen.

Es reicht nicht #RecruitingDaten nur zu erfassen. Sie müssen auch systematisch ausgewertet in den Prozess zurückgeführt werden. Share on X

Daten-Kompetenz – das Schlüsselwort!

Dies wird im Allgemeinen mit Daten-Kompetenz umschrieben, die dafür vorhanden sein muss. Der Daten-Kompetenz wird neben einem datenbasierten Lernkreis, bestehend aus Daten

  • erheben
  • verstehen
  • nutzen

auch die unternehmensweite datenbasierte Kommunikation sowie eine datenbasierte Unternehmenskultur zugeschrieben.

Dieses umfangreiche Konstrukt kann im sogenannten Data Literacy Index gemessen werden, der in einer Kennzahl verdichtet anzeigt, wie gut ein Unternehmen im Umgang mit Daten ist. Unternehmen, die einen höheren Index besitzen, haben in der Regel einen drei bis fünf mal höheren Unternehmenswert, so die Qlik-Studie aus 2018.

Fazit zum Thema Recruiting Daten

Fassen wir einmal zusammen und richten unseren Fokus wieder auf das Recruiting:  Durch die strategisch richtige Nutzung von Daten und Informationen verleihen wir auch dem Recruiting mehr Nutzwerte. Dazu müssen wir aber in der Recruitingabteilung Daten-Kompetenz als Schlüssel zum Recruitingerfolg erkennen und entsprechend fördern und aufbauen.

Michael Witt

Michael Witt als Gastautor auf Persoblogger.de

 

Michael Witt war in seinen verschiedenen beruflichen Stationen in den letzten 12 Jahren inhaltlich mit sämtlichen Facetten des Recruitings und Personalmarketings im nationalen und internationalen Kontext betraut. Seine Arbeitsinhalte reichten von leitend strategisch konzeptionellen Themen bis hin zur operativen Umsetzung sowie Gestaltung von Personalmarketing-Kampagnen und Recruiting-Maßnahmen.

Mittlerweile unterstützt er als freier und selbstständiger Berater Recruiting Organisationen dabei, sich neu auszurichten und ihre Recruiting Performance ganzheitlich zu optimieren. Für seine Arbeit wurde er bereits mehrfach ausgezeichnet.

>> zum Blog von Michael Witt

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