Wie Unternehmen Recruiting-Entscheidungen datenbasiert, statt
bauchgefühlsgetrieben, treffen können.
Auf Präsentationen sieht Recruiting heute oft sehr fortgeschritten aus: Funnels,
Dashboards, Cost per Application (CPA), Conversion Rates. In der Praxis wirkt das Bild
häufig anders:
Tracking-Lücken. Unterschiedliche Zahlen aus verschiedenen Systemen. Dienstleister-
Reports, die intern nicht nachvollzogen werden können. KPIs ohne klare Definition. Und
Entscheidungen, die am Ende doch eher „gefühlt“ als faktenbasiert sind.
Während der E-Commerce seit vielen Jahren datenbasiert steuert, weil der Erfolg nah
am Umsatz liegt, ist Recruiting abseits spezialisierter Player vielerorts noch nicht so
weit. Sauber gemessene Kosten pro Kanal, durchgängig bis zur Einstellung, sind eher die
Ausnahme als der Standard. Gleichzeitig füllen Begriffe wie „Performance Recruiting“,
„Programmatic“ und jetzt „GenAI“ ganze Seiten.
Bitte nicht falsch verstehen, all die genannten Maßnahmen bringen große Chancen mit
sich und sollten vorangetrieben werden, aber nicht selten ist ein Widerspruch zum Alltag
erkennbar. Die zentrale Aussage dieses Beitrags lautet deshalb:
Manchmal sind nicht zu wenige Daten das Problem, sondern drei andere Dinge
1. fehlende Datenbasis und Datengüte,
2. fehlende Fokussierung auf die entscheidenden KPIs,
3. fehlender Kontext bei der Interpretation dieser Zahlen.
Wer Recruiting professionell steuern will, braucht genau diese drei Ebenen und zwar
zielgruppenspezifisch.
1. Ohne Datenbasis kein „Performance Recruiting“
Bevor über die „richtigen KPIs“ gesprochen wird, muss eine unangenehme Frage erlaubt
sein:
Können wir heute wirklich belastbar sagen, welcher Kanal mit welcher Qualität zu
welchen Einstellungen führt und haben wir diese Daten abrufbereit?
Meiner Erfahrung nach lautet die Antwort häufiger als man denkt: Nein. Typische
Bruchstellen sind dabei folgende:
Kampagnen laufen, aber Tracking-Parameter werden nicht konsequent gesetzt oder die
Ergebnisse nicht systematisch erfasst; es gibt Abbruchstellen im Tracking, wobei
fairerweise DSGVO und Cookieless Tracking dieses Handlungsfeld auch wirklich
erschwert haben. Die Folge: Bewerbungen kommen an, aber im ATS wird der
Ursprungskanal nicht sauber erfasst, es kommt zu Vermischungen zwischen Kanal und
Kommunikationsform, wie wird zum Beispiel ein Kandidat deklariert, der über Google
Ads auf die Website kam und sich dort über WhatsApp beworben hat?
Wer das ändern will, braucht zunächst vier Klarheiten:
- DSGVO-konforme, durchgängige Trackingprozesse
- Eindeutige Definitionen zwischen Marketingmaßnahmen, Werbekanälen und
Kommunikationsformen - Intern festgelegte Qualitätsmerkmale wie qualifizierte Bewerbungen
- Klare Zuständigkeit für Datenerhebung, -pflege und -prüfung.
Key-Takeaway:
Die Datenqualität entscheidet maßgeblich über den Erfolg der Analyse, sie ist eine
Grundvoraussetzung dafür, um über die richtigen KPIs oder fortgeschrittene Tools zu
sprechen.
2. Das „K“ in KPI: Von Zahlen-Sammeln zu Entscheidungsinstrumenten
Mit einer funktionierenden Datenbasis entsteht schnell das nächste Phänomen: Ein
Überangebot an Kennzahlen.
Impressions, Clicks, CTR, TKP, CPC, COV, Conversion-Rates, Bounce-Rates, Session-
Time u.v.m. Jeder dieser Datenpunkte hat potenzielle seine Berechtigung, wie auch
unzählige weitere, die man allein auf der eigenen Website messen kann, aber nicht in
jedem Fall.
Entscheidend ist ein Perspektivwechsel: Eine Kennzahl wird erst dann zum Key
Performance Indicator, wenn klar ist, welche konkrete Entscheidung und Fragestellung
sie beeinflusst. Ein Beispiel:
- Kanal A generiert relativ günstig viele Klicks und viele Bewerbungen
- Kanal B kostet mehr, bringt weniger Volumen, aber liefert überdurchschnittlich
oft passende Kandidatinnen
Kanal A kann vermutlich bessere CPC und CPA-Werte aufweisen. Wer also jene
Metriken in diesem Szenario priorisiert, wird Kanal A bevorzugen und Kanal B in Frage
stellen. Wer den gesamten Funnel betrachtet, kommt dagegen auf ein anderes Ergebnis:
- Der günstige Kanal produziert hohen Screening-Aufwand und wenige
Einstellungen. - Der „teure“ Kanal liefert weniger Masse, aber mehr Hires und damit eine bessere
Wirtschaftlichkeit.
Statt 30 „wichtiger“ KPIs empfiehlt es sich, die eigenen strategischen Ziele in den Fokus
zu rücken. Was sollte der Kanal oder die Kampagne konkret bewirken? Wenn ich solche
Fragen beantworte, wird klar, welcher der vielen Datenpunkte, der eigentlich
entscheidende ist und damit zur KPI wird.
Key-Takeaway:
Es geht nicht darum, möglichst viele KPIs aufzustellen, sondern die Passende für die
entsprechende Fragestellung. Das entlastet nicht nur Reportings, sondern ermöglicht
klare Entscheidungen.
3. Warum Zahlen ohne Kontext gefährlich sind
Selbst gute Daten und sauber definierte KPIs führen zu Fehlentscheidungen, wenn der
Kontext fehlt. Um diese Fehler zu vermeiden, ist es notwendig, bestimmte Dimensionen
im Auge zu behalten. Folgend ein paar Beispiele.
Qualifikation: Spezialisten vs. High Volume
Der Klassiker im Recruiting ist natürlich die Stelle an sich. Jedem ist klar, dass es
unterschiedliche Marketing-Instrumente und auch Kosten braucht, um einen
Bauingenieur im Vergleich zu einem Gabelstaplerfahrer zu rekrutieren. Allein die Anzahl
der gesuchten Personen kann dabei stark variieren, sodass verschiedene Maßnahmen
wie gezieltes Active Sourcing oder reichweitenstarke Ads notwendig sind.
Ein Tipp an dieser Stelle: Manchmal lohnt es sich in Fähigkeiten, statt in Positionen zu
denken. Denn so manche Stelle kann leicht abgewandelt deutlich billiger besetzt
werden und mit anschließend geringer, interner Nachqualifizierung (dieser Aufwand
sollte natürlich aber trotzdem einberechnet werden), dasselbe Ergebnis günstiger
darstellen.
Geografie: München ist nicht Münster
Ein Buchhalter in einer strukturschwachen Region oder in einem Ballungsraum: Gleiche
Berufsbezeichnung, völlig unterschiedliche Märkte. Denn Talentdichte,
Pendelbereitschaft, Konkurrenz, Lohnniveau beeinflussen Reichweite und Kosten.
Selbst die Stellentitel können unterschiedlich sein. Wer möchte, kann sich ja mal den
Spaß erlauben und sich in Google Trends die Suchvolumina für Tischler und Schreiner in
den beiden genannten Städten ansehen.
Markt: Nachfrage trifft Angebot
In engen Arbeitsmärkten, bei spezifischen Profilen oder geringer Wechselbereitschaft
steigen Kosten und sinken Performance-Kennzahlen. Bricht beispielsweise die
Nachfrage von Jobsuchenden stark ein, ist davon auszugehen, dass sich CPA-Werte
erhöhen. Solche Ergebnisse können also durchaus dem Markt und nicht einem
Kampagnenversagen geschuldet sein.
Ganz speziell: Bleiben die eigenen KPIs dagegen halbwegs stabil, während der Markt
breit nachgibt, kann sogar eine relative Stärke gegenüber dem Wettbewerb attestiert
werden. Dafür sind jedoch Vergleiche u.a. mit der eigenen Historie, Standort und
Marktumfeld notwendig.
Marketing: Awareness vs. Performance nicht verwechseln
Awareness- und Performance-Kampagnen verfolgen unterschiedliche Ziele und
benötigen unterschiedliche Erfolgskriterien.
- Awareness-Aktivitäten sollen Sichtbarkeit, Relevanz und Wiedererkennung
aufbauen. Hier zählen Reichweite in der richtigen Zielgruppe, Kontakthäufigkeit,
marken- und jobbezogene Suchanfragen. - Performance-Kampagnen sollen dagegen konkrete Conversions liefern: Klicks,
Bewerbungen, idealerweise Einstellungen.
Wer beide Welten an denselben KPIs misst, wird entweder seine Marke unterinvestieren
oder seine Performance-Kanäle falsch beurteilen, denn es wird nicht zielführend sein,
Jobportale und Plakate auf Basis von Bewerbungskosten zu vergleichen.
Analytics: Qualität und Quantität
Kennzahlen sind großartig, als hauptberuflicher Analyst könnte ich natürlich kein
größerer Fan sein. Dennoch ist es sinnvoll, sich auf deren Formel zurückzubesinnen. Der
Tausender-Kontaktpreis (TKP) zum Beispiel ist ein valider und zu Recht beliebter
Indikator für Reichweite. Er sagt, wie teuer es ist, 1.000 Kontakte zu erreichen und diese
Information ist definitiv wertvoll. Allerdings enthält die Formel keinen Qualitätsfaktor,
obwohl es in der Wahrnehmung natürlich Unterschiede geben kann:
Kinowerbung hat für gewöhnlich einen deutlich höheren TKP als Flyer oder Display-Ads.
Angenommen, beide erreichen exakt dieselbe Zielgruppe, dann könnte man
argumentieren, dass es unwirtschaftlich sei den Kino-Spot zu wählen. Das ist auch
korrekt, aber es ist notwendig zu erwähnen, dass ein Kinospot in einem abgedunkelten
Raum, in perfektem Licht, über Dolby Atmos und quasi ohne Ablenkung läuft.
Selbstverständlich ist das eine andere Inszenierung als der Display-Banner oder der
Flyer und rechtfertigt daher unter Umständen auch den höheren TKP.
Key-Takeaway:
Die Performance hängt von vielen Faktoren ab, die man immer berücksichtigen sollte,
der unreflektierte Vergleich zweier Zahlen greift zu kurz. Daher ist bei Pauschalaussagen
Vorsicht geboten, z. B. wenn ein Dienstleister mit einem CPA von 25 € wirbt. Ohne
weitere Informationen zur Qualifikation, Standort, Markt etc. ist diese Aussage
belanglos.
4. Was Recruiting Teams jetzt pragmatisch tun können
Ohne zur Checkliste zu verkommen, lassen sich fünf sinnvolle Schritte ableiten:
- Die eigene Datenlandschaft sichtbar machen. Wo entstehen welche
Informationen, wie fließen sie ins ATS, welche Brüche gibt es? - Begriffe und Fragestellungen vereinheitlichen. Eine qualifizierte Bewerbung, ein
Lead, ein Hire müssen in allen Systemen dasselbe bedeuten. - Zielgruppen clustern. Mindestens in den Klassikern Blue-, White-Collar und High
Professionals denken und jeweils mit unterschiedlichen Erwartungshaltungen
und Entscheidungswegen. Granulare Einordnungen sind selbstverständlich
gerne gesehen. - Pro Cluster und Fragestellung eindeutige KPIs definieren, an denen
Entscheidungen hängen. Alle weiteren Kennzahlen dienen dazu, Auffälligkeiten
zu erklären, nicht sie zu erzeugen. - Kontextregeln festhalten. Wie werden Markt, Geografie, Awareness- gegenüber
Performance-Zielen berücksichtigt?
5. Fazit: Zahlen haben viele, Steuerung können wenige
Die meisten Organisationen leiden nicht an einem Mangel an Daten, sondern an einem
Mangel an Struktur und Kontext. Dashboards sind großartig, weil sie uns Informationen
in Echtzeit zur Verfügung stellen, am besten auf maximale Effizienz getrimmt in einem
Ampelsystem, sodass die Entscheidung nur noch abgelesen werden muss.
Zur Wahrheit gehört aber, dass bei dieser Herangehensweise die Datenqualität, die KPI-
Definition und der Kontext essenziell wichtig sind, weil sonst Fehlinterpretationen
möglich sind. Wer Recruiting ernsthaft steuern will, braucht:
- Eine belastbare Datenbasis statt Einzelscreenshots
- Klar definierte KPIs pro Zielgruppe statt KPI-Sammlungen
- Das Verständnis für die Einflussfaktoren der einzelnen Kennzahlen
Das ist weniger spektakulär als das nächste Buzzword, zeigt, wer wirklich
datengetrieben arbeitet. Und erfreulicherweise parallel ein Hebel, um
fortgeschrittene Technologien wie AI noch wirkungsvoller einzusetzen.
