Wie man mithilfe von Data Analytics das Recruiting für SaaS-Unternehmen optimiert
Wie man mithilfe von Data Analytics das Recruiting für SaaS-Unternehmen optimiert
Ich bin ein großer Fan davon, Stärken zu nutzen und nicht Schwächen auszumerzen. Deswegen sollten meines Erachtens SaaS Companies auch auf Data Analytics in ihrer Personalarbeit setzen.
Hier ein Beispiel für den Bewerbungsprozess:
KPI - Keine Analyse ist wirksam, wenn man nicht konstant die gleichen Zahlen miteinander vergleicht. Daher legt für euren Bewerbungsprozess ein paar KPI fest. Beispielsweise Cost per Hire (CpH), Signing Rate, Time to Hire oder Dauer des Bewerbungsprozesses.
Suche - Wenn ein ideales Profil eines Bewerbers erarbeitet wurde, kann dank moderner Software jeder zum Headhunter werden. LinkedIn, StepStone und Xing bieten monatlich buchbare Suchfunktionen, mit denen man die Datenbank durchstöbern kann.
Qualifikation - Auch hier nützt das ideale Profil, die Persona, gleicht diese mit den Datenpunkten der Bewerber, welche sich zurückmelden und vergebt eine Prozentzahl des Matches, alles über 80% wird zum Gespräch eingeladen.
Auswahlprozess - Legt euch einen Standard Fragepool von 20 bis 40 verschiedenen Fragen pro Position an, testet je 5-10 pro Gespräch. Schreibt die Ergebnisse auf, so findet ihr bald heraus, welche Fragen schnell zu Erfolg führen.
Onboarding - Nach dem Recruiting ist vor dem Recruiting. Durch das Erheben von einem NPS entlang der Candidate Journey und das Onboarding lässt sich ableiten, wann sich Parameter verändern, sodass gezielt darauf eingegangen werden kann.
Also rein in die Zahlen und Hausaufgaben machen nicht vergessen
.
Happy Hunting!