Kennzahlen im Digital Recruiting haben andere Gewichtungen als Kennzahlen in der traditionellen Recruitingwelt. Doch auch hier ist die korrekte Interpretation von Zahlen wichtig und mit noch grösserer Sorgfalt vorzunehmen als im herkömmlichen Personalmarketing.
Da die Anzahl Kanäle und Plattformen und die digital zur Verfügung stehenden Kennzahlen gross sind, ist es wichtig, sich nicht zu verzetteln und sich auf jene Kennzahlen zu konzentrieren, welche im angemessenen Verhältnis zu Aktivitäten, individuellen Informationsbedürfnissen und der Recruiting-Strategie stehen.
Weniger ist auch bei Kennzahlen im Digital Recruiting mehr
Weniger ist mehr – dieser Grundsatz gilt besonders auch für digitale Recruiting-Kennzahlen. Welche Kennzahlen sind für welche Recruitingziele, die Kosteneinhaltung, die Effizienz, die Zukunft und die Erfolgs-Schlüsselgrössen, aber auch für Chancen und Innovationen effektiv von Bedeutung. So kann man beispielsweise nur jene Plattformen und Kanäle in Erhebungen einbeziehen, welche einen Mindestanteil an Aktivitäten, Erfolgsbeiträgen oder Kosten von 20 Prozent haben oder neu getestet werden.
Qualitative Aspekte bei Kennzahlen im Digital Recruiting nicht vernachlässigen
Wichtig ist ebenso, nicht nur endlos Klick- und Sharing-Zahlen zu zählen, sondern auch qualitative Aspekte zu berücksichtigen, wie etwa die Verweildauer oder hohe Absprungraten von gewissen Karriereseiten oder Contentanalysen in sozialen Medien, welche Themen bei Anfragen beispielsweise dominieren oder welche zu kontroversen Diskussionen und Sharings führen. Solche qualitativen Aspekte können insbesondere für das Employer Branding, die Candidate Journey, die Fokussierung in sozialen Netzwerken oder für ein effizienteres Recruiting hilf und aufschlussreich sein.
Kennzahlen sollten nicht nur quantitative, sondern auch qualitative Aspekte aufzeigen, denn oft ist nicht Klickzahl an sich, sondern das daraus resultierende Resultat, bzw. die erwünschte Interaktion wie die Conversion für eine Bewerbung oder Posting-Themen und Kommunikations-Inhalte wichtig.
Effektivität nach Kanal
Prozentsatz der Einstellungen pro Kanal im Verhältnis zu den Gesamtbewerbungen. Hier ist möglicherweise eine Hauptunterteilung in Social Media, Jobbörsen, Karriere-Websites und je nachdem anderer Kanäle und Plattformen sinnvoll.
Empfehlungs-Bewerber-Rate
Anteil Bewerbungen durch Mitarbeiterempfehlungen und Anteil von zustande kommender Bewerbungen. Nutzen: Welche können ausgebaut, welche vernachlässigt werden?
Conversion Rate nach Kanal
Wie hoch ist der Prozentsatz von Besuchern eines Kanals, (Karriere-Website, Jobbörse usw.) welche auf die Stellenanzeige gehen oder den Bewerber-Button klicken. Die Interaktionsrate kann auch mit anderen Aktivitäten wie Downloads, Abonnierung eines Job-Newseltters usw. gemessen werden.
Hit-Rate im Active-Sourcing
Tatsächlich eingegangene Bewerbungen im Verhältnis zur Anzahl aktiv kontaktierter Talente. Analysen bzw. Erhebungen vor allem im Zeitverlauf und nach verschiedenen Vorgehensweisen können interessant sein.
Einstellungsquote pro Kanal und Plattform
Ein wichtiger Wert vor allem für die Social Media-Präsenz, Mitarbeiterempfehlungen, Online-Jobbörsen und die Karriere-Website, der verrät, wie gut es gelingt, die gewünschte bzw. definierte Bewerber-Zielgruppe auf den geeignetsten Kanälen mit der wirksamsten Botschaft angesprochen zu haben.
Drop-Out-Rate
Das Verhältnis von Klicks auf den Bewerbungsbutton der Jobanzeige zu abgeschlossenen Bewerbungen. Ist dieses Verhältnis tief, kann es an der Attraktivität der Stelle oder einer mangelhaften Beschreibung oder zu hohen Anforderungen liegen.
Referrer-Touchpoint-Analyse
Wie viele Besuche und daraus wie viele Bewerbungen und Einstellungen kommen aus den jeweiligen für das Recruiting relevanten Touchpoints der Candidate Journey (Jobportale, Karriere-Website, soziale Netzwerke, Suchmaschinen, Arbeitgeberbewertungs-Plattform usw.). Diese Kennzahl ist besonders interessant, um die Pflege auf die Quellen mit den meisten Besuchern zu konzentrieren oder wichtige Quellen mit aber zu geringen Besuchern zu optimieren.
Abbruch-Rate im Bewerbungsprozess
Wie viele Bewerber brechen den Bewerbungsprozess an welchen Stellen am meisten ab (Churn-Rate) oder wie gross ist die Differenz zwischen der Anzahl begonnener Bewerbungen (Anzahl Klicks auf den Bewerben-Button) und der Anzahl tatsächlich eingegangener und abgeschlossener Bewerbungen. Sinnvoll ist Aufschlüsselung nach Kanal und – was für Optimierungen interessante Hinweise geben kann – pro Schritt im Bewerbungsprozess.
Absprungraten auf Karriere-Websites
Auf welchen Seiten der Karriere-Website verlassen diese die meisten Besucher. Dies kann auch auf mangelndes Interesse, irrelevante Informationen oder ungenügende Perspektiven oder Sozialleistungen hinweisen.
Verweildauer pro Webseite
Die Verweildauer (wie lange hält sich ein Besucher auf einer Webseite auf), ist in den meisten Fällen ein Indikator für die Qualität einer Webseite, d.h. die Themen-Relevanz, die Informationsqualität und den Erfüllungsgrad von Informationsbedürfnissen. Die Verweildauer ist vor allem für Karriere-Websites und Blogs interessant.
Anzahl Seiten pro Sitzung auf Recruitingsites
Je mehr Seiten beispielsweise auf einer Karriere-Website ein Besucher anklickt, desto interessanter scheint diese mit ihrem Informationsangebot zu sein. Dieser Wert kann allerdings auch ein Indikator dafür sein, dass infolge einer schlechten Seitenstruktur oder unklaren Rubrikenbezeichnung der Navigationspunkte zu viel navigiert werden muss.
Welche Informationselemente bzw. Rubriken einer Karriere-Website haben die meisten Seitenaufrufe bzw. Besucher. Dies gibt interessante Hinweise zum Informationsbedürfnis von Stellensuchenden und im Employer Branding dann zu setzende Schwerpunkte.
Einstellungseffizienz nach Beschaffungskanälen
Hier wird analysiert, wie effizient die Einstellungen neuer Mitarbeiter im Verhältnis zu den eingesetzten Beschaffungskanälen ist. Damit kann man Suchkanäle gezielter planen und optimieren und präziser auf gewisse Zielgruppen ausrichten. Die Kennzahl sollte mit Vorteil auch mit einer Kosten-Nutzen-Analyse verknüpft werden.
Anteile der Kommunikationskanäle als wichtige Kennzahl im Digital Recruiting
Der prozentuale Anteil und das Volumen von Antworten bzw. Bewerbungen nach Kanal (E-Mail, Social Media-Plattformen, Karriere-Website usw.) Dies sagt aus, welches die Präferenzen Ihrer Bewerber und Stelleninteressierten in den Kommunikationskanälen sind.
Kosten-Kennzahlen
Dazu gibt es natürlich viele, je nach Kostengrössen und erwünschten Analysen. Die wichtigsten dürften Kosten pro Bewerbung nach Kanälen und Plattformen und die Bereiche Mitarbeiterempfehlungen und Online-Jobbörsen (Kosten pro Bewerbungseingang, Interview und Einstellung) sein.
Analyse von Suchbegriffen auf Karriere-Websites
Welchen Themenkreisen lassen sich die häufigsten Suchbegriffe zuordnen? Dies ist ein Beispiel einer inhaltlichen Analyse und kann für die Informationsbedürfnisse von Stellensuchenden aufschlussreich sein. Wichtig auch, welche häufigen Suchbegriffe zu keinen Resultaten bzw. gewünschten Informationen führen und welches die Top 10 Begriffe sind. Dies kann je, nachdem Auswirkungen auf inhaltliche Optimierungen und eine allenfalls stärkere bzw. differenziertere Zielgruppenorientierung haben.
Bewerbungen nach Gerätetypen (Devices)
Anteile der Bewerbungen oder Anfragen nach Gerätetypen wie Desktop-PC’s, Mobiles und Tablets. Interessant angesichts der steigenden Anteile bei Mobilgeräten und Analysen nach Altersgruppen und Arten von Stellen und Bewerber-Zielgruppen.
Kosten und Einstellungsquoten nach Social Media-Plattformen
Unterteilung erfolgt je nach Aktivitäten und deren Bedeutung. Beispiele sind Xing, Facebook, Linkedin und je nachdem Spezial-Netzwerke, allenfalls inklusive Kosten pro Bewerbung (Cost per Hire).
Twitter-KPI’s
Twitter eignet sich im Recruiting, um den Traffic auf bestimmte Seiten, etwa Blogs, Facebook oder Karriere-Websites oder interessante Stellenangebote zu erhöhen. Interessant sind infolgedessen die Anzahl der Follower und Retweets (ein Posting auf Twitter, der von einem User weiter gepostet wird).
Kennzahlen für das Employer Branding
Für das Employer Branding sind Klick-, Follower- und Sharing-Zahlen oder Bewertungen auf Arbeitgeber-Plattformen interessant. Wichtig sind auch Kennzahlen, die zeigen, wann, wo und wie der Dialog mit welchen Inhalten und Informationsbedürfnissen mit Stelleninteressierten entsteht. Interessant ist ein Schwächen-Stärken-Profil von den Arbeitgeber-Plattformen.
Anteile von Bewerber-Zielgruppen
Wie viele und welche Bewerber-Zielgruppen und -arten (Spontanbewerbungen, Active Sourcing, oder Zielgruppen wie Führungskräfte, Lehrlinge, Experten oder Segmente wie Altersklassen, Gender, Führungsebenen, Funktionen usw.) sind auf welchen Plattformen und Kanälen aktiv und haben welche Einstellungsquoten?
Diverse Inhalts- und Posting-Analysen
Diese lassen sich nicht metrisch messen, sind aber dennoch von grosser Bedeutung und werden oft vernachlässigt. Es betrifft Posting-Themen, Social Media-Diskussionen, Blog-Kommentare, E-Mail-Anfragen, Postings auf Arbeitgeber-Plattformen und mehr, also alle das Recruiting betreffende Kommunikations-Inhalte. Dominierende oder kontroverse Themen, häufige Unklarheiten, Kritik-Schwerpunkte, Arbeitgeber-Bewertungen und Stellenanfragen sind einige Beispiele die zu analysieren sich oft lohnen. Hier wird wohl mittelfristig immer mehr algorithmische und Big Data basierende Software Analysearbeiten erleichtern und präzisieren.
Zu vielen der obigen Recruitingbereiche können je nach Relevanz immer auch weitere Ressourcen-Aspekte wie Kosten, Zeitaufwand, Manpower und mehr dazu kommen. Kennzahlen können unterschiedliche Ziele haben wie Erhärten oder Belegen der Arbeitgeber-Attraktivitäts-Komponenten, Zusammenhänge weicher und harter Erfolgsfaktoren, Verdeutlichung von Schwachstellen, Fehlentwicklungen und Prozessen, Erfolgskontrollen und Trends im Zeitraum und mehr. Für Social Media gibt es übrigens viele Monitoring-Tools für interessante und aufschlussreiche Analysen.
Die Grundfragen zu jeder Kennzahl sollten stets sein: Warum und für wen erheben wir sie? Wie genau und zuverlässig ist das Datenmaterial? Welche Verbesserungsmöglichkeiten bzw. Massnahmen ermöglicht sie?
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