Recruiting Analytics: Daten als Schlüssel für effektive Personalbeschaffung

Zusammenfassung

• Recruiting Analytics ist die datengestützte Analyse und Optimierung deiner Rekrutierungsprozesse.
• Bei Recruiting Analytics kommen daher verschiedene Tools zum Einsatz, um Daten entlang der Candidate Journey zu sammeln, auszuwerten und zu interpretieren.  
• Ein datenbasiertes Recruiting hilft dir, fundierte Entscheidungen zu treffen, deine Ressourcen effizienter einzusetzen und die Candidate Experience zu verbessern.

Wie wäre es, wenn du exakt vorhersagen könntest, mit welcher Strategie du im Recruiting du die besten Talente für eine offene Stelle gewinnen kannst? Klingt fast nach Magie, oder?

Es braucht dafür aber keine Glaskugel, sondern lediglich den richtigen Umgang mit einem oft übersehenen Schatz: deinen Recruiting-Daten.

Während deiner täglichen Arbeit entstehen automatisch unzählige Datenpunkte, wie zum Beispiel: 

• Budgetausgaben für eine offene Stelle, 
• Klicks und Apply Starts auf verschiedenen Recruiting-Kanälen oder
• Absprungraten an bestimmten Punkten der Candidate Journey. 

Mit Recruiting Analytics kannst du diesen Datenschatz nutzen, um deine Prozesse im Recruiting auf Schwachstellen zu überprüfen und zu optimieren. So findest du datenbasiert die richtigen Antworten – beispielsweise auf Fragen wie:

• Warum springen qualifizierte Kandidat:innen nach dem ersten Interview ab?
• Über welche Kanäle kommen die qualitativ besten Bewerbungen?
• Wann ist der beste Zeitpunkt für eine Stellenausschreibung?

In diesem Blogbeitrag erfährst du, welche Metriken wirklich relevant sind, wie du die passenden Tools auswählst und wie du Recruitment Analytics erfolgreich in deinen Arbeitsalltag integrieren kannst.

Definition: Was ist Recruiting Analytics?

Recruiting Analytics (Synonym: Recruitment Analytics) ist zwar mit dem klassischen Reporting verwandt, geht aber noch einen entscheidenden Schritt weiter. Doch was genau ist der Unterschied?

Achtung
Recruiting Analytics ist nicht das Gleiche wie People Analytics bzw. HR Analytics. People/HR Analytics meint die Analyse von Mitarbeiter:innendaten innerhalb eines Unternehmens. Das heißt, es geht mehr um Zufriedenheitsauswertungen und Zukunftsprognosen auf Grundlage der aktuellen Belegschaft.

Reporting liefert dir eine Momentaufnahme: Es zeigt anhand von Berichten, Dashboards oder Diagrammen, was passiert ist – also zum Beispiel die Anzahl eingegangener Bewerbungen oder die Time-to-Hire für eine bestimmte Stelle.

Recruiting Analytics hingegen liefert die Erklärung, warum etwas passiert ist und hilft dir, daraus Maßnahmen für die Zukunft abzuleiten. Dabei werden Muster, Trends und Zusammenhänge genutzt, um:

• Optimierungspotenziale aufzudecken,
• fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und 
• Prognosen für die Zukunft zu treffen.

Praxisbeispiel für eine datenbasierte Prozessoptimierung

Stellen wir uns folgendes Szenario vor:

1. Problem: Viele Kandidat:innen beginnen zwar den Online-Bewerbungsprozess für eine offene Stelle, brechen aber ab, bevor sie die Bewerbung abschließen.
2. Analyse: Die Analyse zeigt, dass ein Großteil den Prozess nach der dritten Eingabeseite abbricht. Hier scheint der Prozess zu langwierig zu sein, denn Kandidat:innen müssen an dieser Stelle Daten in ein Formular eingeben, die bereits in ihrem Lebenslauf stehen.
3. Schlussfolgerung: Ein umständlicher Bewerbungsprozess schreckt ab – besonders in einem umkämpften Arbeitsmarkt, in dem Talenten viele Alternativen offen stehen.
4. Lösung: Du überarbeitest den Bewerbungsprozess, indem du auf unnötige Eingaben verzichtest. Stattdessen können Bewerbungen direkt mit dem Lebenslauf oder über das LinkedIn-Profil übermittelt werden. So verbesserst du die Candidate Experience und erhöhst die Abschlussquote bei Online-Bewerbungen.

Die Datenanalyse macht den gesamten Rekrutierungsprozess messbar und steuerbar. Die Technologie ersetzt dabei jedoch nicht dein deine Erfahrungen, sondern ergänzt sie um harte Fakten, die sonst im Verborgenen geblieben wären.

Studien zeigen , dass Recruiting Analytics dir heute schon einen strategischen Vorteil bietet und in einem immer stärker umkämpften Arbeitsmarkt weiter an Bedeutung gewinnen wird. 

Denn die Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, hilft dir als Unternehmen, deine Position im Kampf um Top-Talente zu stärken. Außerdem kannst du so flexibel auf dynamische Marktveränderungen reagieren.

Tipp: Der Einsatz von Recruiting Analytics ist nicht nur in großen Organisationen sinnvoll. Im Gegenteil: Auch und gerade in kleinen und mittelständischen Unternehmen hilft Recruiting Analytics, die begrenzten Mittel gezielt und effizient einzusetzen.

Warum ist Recruiting Analytics wichtig? 7 Gründe

Recruitment Analytics ist eine effektive Methode, um in einem anspruchsvollen Arbeitsmarkt den entscheidenden Unterschied zu machen. Hier sind sechs gute Gründe, warum auch du nicht länger darauf verzichten solltest:

Grund 1:  Bessere Entscheidungen dank datenbasierter Insights

Anstatt Entscheidungen nur auf Bauchgefühl oder Erfahrung zu stützen, liefert dir Recruitment Analytics konkrete Daten und ermöglicht Analysen, die die Grundlage für strategisches Handeln bilden. Mit datenbasierten Insights lassen sich Recruiting-Maßnahmen miteinander vergleichen und ihre Wirksamkeit bewerten. 

Grund 2: Effizienzsteigerung

Recruiting Analytics zeigt dir, an welchen Stellen im Recruiting-Prozess du Ineffizienzen beseitigen kannst, also z. B. unnötige Ausgaben streichen oder hohe Absprungraten reduzieren. Mit diesen Erkenntnissen kannst du deine Prozesse gezielt optimieren.

Grund 3: Kostenkontrolle und ROI-Optimierung

Nicht alle Recruiting-Kanäle sind gleich effektiv. Recruiting Analytics zeigt dir, welche Kanäle die besten Ergebnisse liefern und hilft dir, dein Budget gezielt einzusetzen. Das Ergebnis: Mehr qualifizierte Bewerber:innen zu geringeren Kosten.

Grund 4: Bessere Candidate Experience

Datenanalysen machen sichtbar, warum und wann Kandidat:innen den Bewerbungsprozess abbrechen. Ob schnelleres Feedback, klarere Kommunikation oder ein einfacherer Bewerbungsprozess – du kannst Maßnahmen ergreifen, um die Candidate Experience zu verbessern und Talente länger im Rennen zu halten.

Grund 5: Prognosen für eine bessere Planung

Recruiting Analytics hilft dir, auf Basis historischer Daten Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Du erkennst z. B. frühzeitig, welche Positionen schwer zu besetzen sein könnten, wie sich der Personalbedarf entwickeln wird und wie lange es dauert, geeignete Kandidat:innen zu finden. So kannst du proaktiv planen und rechtzeitig Maßnahmen einleiten.

Grund 6: Wettbewerbsvorteil

In einem umkämpften Arbeitsmarkt ist Schnelligkeit entscheidend. Unternehmen, die datenbasiert arbeiten, treffen bessere Entscheidungen aufgrund besserer Daten und können so ihre Strategie entsprechend anpassen.

Grund 7: Begründbarkeit für Budget

Viele Recruiter:innen müssen mittlerweile begründen, wofür sie ihr Recruiting-Budget einsetzen. Oder sie müssen nachweisen, dass sie Betrag X auch wirklich sinnvoll investiert haben. Mithilfe von Recruitment Analytics hast du eine solide Argumentationsgrundlage gegenüber der Vorgesetzten, der Geschäftsführung und weiteren Interessenten.

5 Vorteile von Analytics im Recruiting

Recruiting Analytics hilft dir, fundierte Entscheidungen zu treffen, um die besten Talente schneller und effizienter zu finden und einzustellen. 

Hier sind sechs Gründe, warum Daten in einem modernen Recruiting unverzichtbar sind:

Vorteil 1: Effizientere Ressourcennutzung

Recruiting Analytics zeigt dir, welche Kanäle die besten Ergebnisse (aka. die qualifiziertesten Bewerbungen und schnellere Besetzung) liefern und wo du dein Budget besser nicht (mehr) investieren solltest. So setzt du deine Ressourcen gezielt ein und reduzierst unnötige Ausgaben.

Vorteil 2: Schnellere Rekrutierungsprozesse

Durch die Analyse deiner Recruiting-Daten kannst du Zeitfresser identifizieren und eliminieren. Das verkürzt die Time-to-Hire und sorgt dafür, dass du Talente schneller an Bord holst. Leerer Recruiting-Funnel? Nicht mit dir.

Vorteil 3: Höhere Qualität der Bewerbungen

Mit Recruitment Analytics findest du heraus, welche Maßnahmen oder Plattformen die qualifiziertesten Kandidat:innen bringen. Dadurch verfeinerst du deine Strategie und steigerst die Qualität deiner Bewerbungen nachhaltig.

Vorteil 4: Geringere Absprungraten

Warum springen Kandidat:innen ab? Talent Intelligence liefert dir harte Fakten. Ob es an langen Wartezeiten, komplizierten Prozessen oder unklaren Jobbeschreibungen liegt – du bekommst die Antwort und kannst gezielt optimieren.

Vorteil 5: Bessere Planbarkeit

Recruitment Analytics hilft dir, Trends zu erkennen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Auf diese Weise planst du vorausschauend und richtest deine Strategie langfristig auf Erfolg aus.

Wichtige Recruiting-Analytics-Kennzahlen

Wenn du online nach „Recruiting-Kennzahlen“ suchst, kann dich die Flut an Informationen und Möglichkeiten leicht überwältigen.

Aber keine Sorge: Du musst nicht unzählige Metriken tracken, um dein Recruiting datenbasiert zu optimieren, sondern nur die richtigen.

Hier sind zehn wirklich wichtige Recruiting-KPIs, die du als Recruiter:in kennen und nutzen solltest:

#1 Time-to-Hire

Wie viel Zeit vergeht vom Erstkontakt bis zur Vertragsunterzeichnung? Die Time-to-Hire zeigt, wie effizient dein Rekrutierungsprozess ist und wo es zu Verzögerungen kommt.

#2 Time-to-Fill

Die Time-to-Fill misst die Zeit vom tatsächlichen Bedarf an einer neuen Stelle oder Besetzung bis zur Einladung zum Start im neuen Job. Diese Kennzahl ist oft mit der Time-to-Hire oder der Vakanzzeit verknüpft, schließt jedoch diese anderen beiden Kennzahlen in der Dauer mit ein.

#3 Cost-per-Hire

Was kostet die Besetzung einer Stelle? In die Cost-per-Hire fließen alle internen und externen Recruiting-Ausgaben ein. Diese Kennzahl hilft dir, dein Budget gezielt einzusetzen.

#4 Cost-per-Qualified-Applicant

Diese Kennzahl geht nochmal einen Schritt weiter als die bloße Cost-per-Hire. Hier geht es nicht nur darum, wie viel eine Neubesetzung kostet, sondern wie viel dich eine wahrhaftig gute Neubesetzung kostet. Diese Kennzahl verbindet also Kosten mit Qualität.

#5 Candidate Conversion Rate

Die Candidate Conversion Rate gibt an, wie viele Personen sich tatsächlich bewerben, nachdem sie deine Stellenanzeige gelesen haben. Diese Kennzahl lässt Rückschlüsse auf die Qualität deiner Stellenanzeige, die Wahl der Kanäle und die Strahlkraft deiner Arbeitgebermarke zu.  

#6 Rejection Rate

Die Rejection Rate (Absagequote) beschreibt den Anteil der Bewerber:innen, deren Bewerbung im Rekrutierungsprozess abgelehnt wird. Sie gibt also an, wie viele unqualifizierte Bewerbungen du im Verhältnis zu den eingegangenen Bewerbungen erhältst. 

Ist sie zu hoch, solltest du die Stellenausschreibung und die genutzten Kanäle genauer unter die Lupe nehmen.

#7 Offer Acceptance Rate

Wie viele der verschickten Angebote werden von Kandidat:innen angenommen? Eine niedrige Annahmequote kann auf Probleme wie unattraktive Konditionen, versteckte Informationen oder zu lange Verhandlungen hinweisen.

#8 Quality-of-Hire

Wie gut passen neue Mitarbeiter:innen zu deinem Unternehmen? Die Quality-of-Hire berücksichtigt Leistung, Zufriedenheit und Retention, also die Bindung neuer Talente an dein Unternehmen und gibt dir Einblick in die Effektivität deines Recruiting-Ansatzes.

# 9 Retention Rate

Wie lange bleiben neue Mitarbeiter:innen im Unternehmen? Diese Kennzahl zeigt dir, ob dein Recruiting auch langfristig die richtigen Talente anzieht.

Geeignete Tools für Recruiting Analytics

Du weißt nun, welche Daten und Metriken für HR Analytics relevant sind. 

In diesem Kapitel geht es jetzt jedoch um die Werkzeuge, die dir helfen, Daten zu sammeln, auszuwerten und in fundierte Entscheidungen umzuwandeln. 

Das sind die vier wichtigsten Tools, die du für data-driven Recruiting benötigst:

Bewerber­managementsystem

Ein Bewerbermanagementsystem (engl. Applicant Tracking Systems, kurz: ATS) ist der Dreh- und Angelpunkt jeder Recruiting-Analytics-Strategie. Dieses Tool ist von so großer Bedeutung, dass es Studien zufolge in 90 Prozent der umsatzstärksten amerikanischen Unternehmen eingesetzt wird.  

Ein ATS erfasst und organisiert alle Bewerberdaten entlang der Candidate Journey und fungiert als zentrale Datenbank für den gesamten Rekrutierungsprozess.

Mit einem guten ATS kannst du:

• Bewerberdaten strukturiert erfassen und verwalten,
• Lebensläufe automatisch filtern und klassifizieren,
• den Status von Bewerberinnen und Bewerbern im Rekrutierungsprozess verfolgen und
• Berichte und Analysen automatisiert erstellen.

Business-Intelligence-Systeme (BI-Systeme)

BI-Systeme sind für ein datengesteuertes Recruiting unerlässlich. Sie führen Daten aus verschiedenen Tools zusammen und bieten Einblicke in den gesamten Rekrutierungsprozess.

Mit BI-Systemen kannst du:

• Datenquellen wie ATS, Sourcing-Plattformen und Web-Analytics zentral integrieren.
• interaktive Dashboards und automatisierte Berichte erstellen.
• Trends und Muster in historischen Daten automatisiert erkennen und
• deine Recruiting-Daten mit Branchen-Benchmarks vergleichen.

Das heißt, mit BI-Systemen ist es dir möglich, deine Recruiting-Strategie auf der Grundlage von Datenauswertungen zu optimieren. Außerdem schadet es nie, dich so in den Vergleich zu deinen Mitbewerbern zu setzen und so eventuelle Anpassungen in der Personalbeschaffung vorzunehmen.

Umfragetools 

Mit Umfragetools wie SurveyMonkey, Typeform oder auch Review-Plattformen wie Glassdoor oder Knununu kannst du die Zufriedenheit von Bewerber:innen und auch bestehenden Mitarbeiter:innen messen und so wertvolle qualitative Daten sammeln.

Umfragetools ermöglichen dir, …

• detailliertes Feedback zu den einzelnen Phasen des Bewerbungsprozesses zu generieren.
• Schwachstellen im Rekrutierungsprozess zu identifizieren (z. B. eine unklare Kommunikation oder lange Wartezeiten).
• die Zufriedenheit und das Engagement bestehender Mitarbeiter:innen zu analysieren sowie Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung und -entwicklung abzuleiten.

Multiposting

Mit Multiposting-Tools wie GOhiring kannst du deine Anzeigen nicht nur mit wenigen Klicks auf über 1.000 Jobbörsen gleichzeitig veröffentlichen, sondern erhältst auch wertvolle Einblicke in die Performance deiner ausgewählten Kanäle.

Einblicke in KPIs wie der Anzahl veröffentlichter Anzeigen, Kosten, Klicks und generierten Apply Starts bieten dir eine fundierte Grundlage für datengesteuerte Entscheidungen. 

Mithilfe von Multiposting kannst du dein Recruiting-Budget gezielt einsetzen und gleichzeitig die Qualität sowie die Anzahl der Bewerbungen effektiv steigern.

Mit GOhiring kannst du:

• Anzeigen zentral veröffentlichen, verwalten und jederzeit im Blick behalten,
• die Performance deiner Anzeigen messen und analysieren, welche die besten Ergebnisse liefern,
• mit A/B-Tests verschiedene Anzeigenvarianten vergleichen, um die beste Strategie zu finden und
• neue Jobbörsen oder Social Media Recruiting ausprobieren und deren Effektivität messen.

Der Einsatz von KI in Recruiting Analytics-Tools

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Recruiting Analytics wie viele andere Bereiche der Personalgewinnung. Im Grund sind zahlreiche KI-Funktionen nämlich in diverse Tools integriert.

KI-Funktionen in einem ATS sind beispielsweise:

• Candidate Matching: Anstatt sich nur auf Keywords zu verlassen, erkennt die KI Zusammenhänge in Lebensläufen und bewertet, wie gut Bewerber:innen tatsächlich zur Stelle passen.
• Diversity & Inclusion Monitoring: KI kann unbewusste Vorurteile in der Bewerbungsauswahl identifizieren und die Personalgewinnung so neutraler gestalten.

KI-Funktionen in einem BI-Tool sind beispielsweise:

• Datenanalyse: KI kann große Datenmengen in Echtzeit analysieren und so wertvolle Einblicke lieferen. Während herkömmliche Tools lediglich Zahlen erfassen, geht KI einen Schritt weiter: Sie erkennt Muster, prognostiziert Trends und optimiert Recruiting-Strategien.
• Performance-Tracking: KI analysiert, welche Jobbörsen, Kanäle oder Kampagnen die besten Ergebnisse liefern – und verhilft dir so zu datengetriebenen Entscheidungen.

KI-Funktionen in einem Multiposting-Tool sind beispielsweise:

• Performance-Optimierung: KI kann vergangene Recruiting-Daten analysieren und die besten Jobbörsen und Plattformen für jede Stelle empfehlen.
• Stellenanzeigen-Formulierungen: Es gibt auch KI-Funktionen, die die Texte deiner Stellenanzeigen optmieren. So formulierst du garantiert den besten Text für deine Zielgruppe.

Kurz gesagt: KI im Recruiting ergibt auch in Bezug auf Recruiting Analytics durchaus Sinn. KI gestaltet in vielen Fällen den gesamten Recruiting-Prozess datengetriebener, effizienter und fairer.

Best Practice Recruiting Analytics: 6 Schritte

Du weißt jetzt, wie wertvoll Recruiting Analytics für deinen Prozess sein kann und möchtest diese Vorteile auch selbst nutzen? Nun geht es an die Umsetzung. 

Mit diesen sechs Schritten kannst du das datengesteuerte Recruiting erfolgreich in deinem Unternehmen implementieren und kontinuierlich verbessern.

Schritt 1: Status quo analysieren

Der erste Schritt ist die Bestandsaufnahme. Eine gründliche Analyse des Status quo liefert dir eine klare Grundlage, um das Projekt strategisch anzugehen. Je besser du verstehst, wo du gerade stehst, desto effektiver kannst du vorgehen. 

Überlege dir:

• Wie sehen deine aktuellen Recruiting-Prozesse aus?
• Welche Daten sammelst du bereits und wo fehlen dir noch Informationen?
• Welche Tools nutzt du bereits? Welche solltest du ergänzen?

Erstelle und pflege eine Übersicht mit den wichtigsten Informationen.

Schritt 2: Relevante Kennzahlen festlegen

Welche Kennzahlen für dich relevant sind, kannst du am besten ermitteln, wenn du dir ganz konkrete Fragen stellst. Dieser Schritt ist besonders wichtig, da er über die strategische Ausrichtung deines datengetriebenen Recruitings entscheidet. 

Die Fragen könnten beispielsweise diese hier sein:

• Welche Recruiting-Kanäle bringen die besten Ergebnisse?
• An welcher Stelle des Rekrutierungsprozesses ist die Absprungrate am höchsten? 
• Wie hoch sind die durchschnittlichen Kosten pro Bewerbung für eine bestimmte Stelle?

Für dich wichtige Kennzahlen beantworten die zuvor gestellten Fragen. Beschränke dich zunächst auf wenige, klar definierte Recruiting-KPIs, um dich nicht in einer Datenflut zu verlieren. Zu einem späteren Zeitpunkt kannst du bei Bedarf weitere Kennzahlen hinzufügen.

Schritt 3: Software auswählen und einsetzen

Die Daten manuell zu sammeln und auszuwerten, ist nicht nur zeitaufwendig, sondern produziert auch Fehler. Überlasse diese Arbeit lieber spezieller Recruiting Software – stelle dafür einen Tool Stack zusammen, der zu deinen Anforderungen passt.

Herzstück für dein Recruiting Analytics ist ein Bewerbermanagementsystem (ATS), das dir hilft, Daten strukturiert zu erfassen und zu organisieren. 

Ergänzend kannst du auf folgende Tools setzen:

• Business-Intelligence-Systeme,
• Multiposting Tools und
• Umfrage- und Review-Plattformen.

Tipp: Gegebenenfalls kannst du kostenfreie Testversionen oder Trials nutzen, um einen ersten Eindruck zu bekommen, wie gut ein Tool in deinem Unternehmen funktioniert.

Schritt 4:  Daten (richtig) sammeln

Die Qualität deiner Analysen steht und fällt mit der Qualität der Daten, die du sammelst. Wenn hier etwas schiefläuft, kannst du verzerrte Ergebnisse erhalten, die dich zu falschen Entscheidungen verleiten.

Vermeide es also unbedingt falsche, unvollständige oder uneinheitliche Daten zu erheben, indem:

• du sicherstellst, dass dein ATS und alle anderen Datenquellen richtig und einheitlich konfiguriert sind,
• Daten automatisiert erfasst und übertragen werden, um menschliche Fehler auszuschließen,
• alle beteiligten Kolleg:innen einheitliche Standards bei der Datenerhebung verwenden, um Konsistenz zu gewährleisten und
• du deine Daten regelmäßig auf Vollständigkeit und Richtigkeit überprüfst und gegebenenfalls bereinigst.

Schritt 5: Daten richtig analysieren und interpretieren

Daten allein sind nur Zahlen – die Kunst besteht darin, sie richtig zu interpretieren. 

Am besten nutzt du Dashboards und Visualisierungstools, um komplexe Informationen verständlich darzustellen. Grafiken, Diagramme und Heatmaps helfen dir, Trends und Muster auf einen Blick zu erkennen.

Grundsätzlich gilt: 

• Betrachte Recruiting-Kennzahlen nicht isoliert, sondern im Kontext: Eine niedrige Cost-per-Hire ist zwar gut, könnte aber auf Kosten der Bewerberqualität gehen. Analysiere deshalb immer die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Kennzahlen.
• Nutze A/B-Tests, um deine Annahmen zu überprüfen. Zum Beispiel: Steigert eine schnellere Rückmeldung an Kandidat:innen tatsächlich die Offer Acceptance Rate? 
• Teile die Erkenntnisse mit relevanten Stakeholdern wie Hiring Manager:innen oder der Geschäftsleitung. Ihre Perspektiven helfen dir, die Daten im Kontext der Unternehmensziele besser zu bewerten und strategische Entscheidungen zu treffen.

Schritt 6: Prozesse überwachen und anpassen

Die Anforderungen und Erwartungen von Kandidat:innen und die Marktbedingungen sind nicht statisch. Außerdem entwickeln sich Technologien ständig weiter. 

Dein Recruiting-Analytics-Projekt ist daher nie „fertig”, sondern befindet sich in einem dynamischen Prozess, den du regelmäßig aus verschiedenen Blickwinkeln beobachten solltest.

Hier einige Anhaltspunkte:

• Prüfe kontinuierlich, ob die umgesetzten Optimierungen tatsächlich die gewünschte Wirkung erzielen.
• Bleibe offen für neue Plattformen, Tools oder Trends, die deine Aufmerksamkeit verdienen.
• Führe monatliche oder quartalsweise Analysen durch, um langfristige Trends und neue Entwicklungen (z. B. Rückgänge bei Bewerberzahlen auf einem bestimmten Kanal) frühzeitig zu erkennen.

FAQ: Die wichtigsten Fragen zu Recruiting Analytics

Die wichtigsten Fragen in Bezug auf Recruiting Analytics hier noch einmal im Überblick:

Fazit: Datengestütztes Recruiting ist die Zukunft

Recruiting Analytics bezeichnet die datengestützte Analyse und Optimierung deiner Rekrutierungsprozesse. Indem du Datenpunkte entlang der Candidate Journey sammelst, auswertest und interpretierst, kannst du deinen Rekrutierungsprozess messbar machen.

Diese Transparenz ermöglicht es dir, Optimierungspotenziale zu erkennen und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise setzt du Ressourcen möglichst effizient ein und verbesserst in der Regel automatisch die Candidate Experience. Im Wettbewerb um die besten Talente verschafft dir ein datengestütztes Recruiting damit einen entscheidenden Vorteil.