Datenbasiertes Recruiting: Wie Arbeitsmarktdaten deine Kampagne lenken

Was Arbeitsmarktdaten über deinen Wettbewerb verraten

Demografischer Wandel, Fachkräftemangel, War for Talents: Die Personalsuche ist schwer. Das Whitepaper setzt auf Daten und künstliche Intelligenz. Mit ihr lassen sich zum Beispiel Schlüsse aus den Inhalten von 350 Millionen Stellenanzeigen ziehen. Als Beispiel dient Jobfeed, das Big-Data-Tool von Textkernel. Es durchsucht täglich das Netz und tausende Karriereseiten nach neuen Stellenanzeigen.

Daraus wird sichtbar, welche Unternehmen welche Stellen ausschreiben, wie lange Anzeigen online sind, welche Skills in welchem Markt gefragt sind, welche Gehälter angeboten werden und in welchen Regionen bestimmte Berufe besonders gesucht werden. Du erkennst, wie deine Wettbewerber ausschreiben, welche Skills sie extern suchen und um welche Berufsgruppen gerade alle werben. Auch wie häufig Branchen Arbeiten von zu Hause anbieten, zeigen die Daten. Daraus kannst du die Erwartungen potenzieller Kandidat:innen ableiten.

Technisch stecken dahinter Parsing, das Texte aus Stellenanzeigen erfasst und sortiert, eine semantische Suche für relevante Ergebnisse, eine KI, die Dubletten aussortiert, und die Normalisierung von Skills. So lassen sich die Daten nach Fähigkeiten filtern.

Datenbasiertes Recruiting beginnt mit der Persona

Das wichtigste Werkzeug für eine Recruiting-Kampagne ist laut Whitepaper die Persona. In ihr bündelst du alles, was du über deine Zielgruppe weißt: Bildungshintergrund, Wohnort, bevorzugte Medien, Haltung zu bestimmten Themen, Interessen, Erwartungen an Arbeitgeber, heutige Jobs und Traumjobs. Daten dafür liefern neben Textkernel auch Quellen wie statista, Google, LinkedIn, Indeed und Facebook.

Wer die Zielgruppe so gut kennt, weiß, wo und wie die Ansprache funktioniert. Du planst Kanäle, Zeitpunkt und Botschaft und misst die Performance laufend. Orientierung gibt der Conversion Funnel: Awareness (Impressionen, CPM), Engagement (CTR, CPC, Likes, Kommentare, Shares), Activation (Bewerbungen, Anmeldungen) und Application (Bewerberzahlen, Qualität der Bewerbungen, Cost per Application und Cost per Hire).

Drei Fallen, die deine Recruiting-Kampagne ausbremsen

Die fleißigste KI hilft nicht, wenn das Drumherum nicht stimmt. Erste Falle: lange Bewerbungsformulare mit Log-in-Zwang. Laut Whitepaper entscheidet sich dann mehr als jede:r Dritte gegen die Bewerbung, trotz attraktivem Stellenangebot.

Zweite Falle: Fokus auf Reichweite statt Conversion. Wer viel Budget in Aufmerksamkeit steckt und Talente dann auf einer langweiligen Jobliste landen lässt, verschenkt Wirkung. Eine ansprechend gestaltete Landingpage bringt laut Whitepaper im Durchschnitt zweieinhalb Mal mehr Conversion als klassische Stellenanzeigen.

Dritte Falle: Daten bleiben ungenutzt. Wer misst, woher Bewerbende kommen, kann steuern, in welche Maßnahmen das Budget fließt.

Do's und Don'ts für datenbasierte Recruiting-Kampagnen

Daten sind nicht alles. Genauso wichtig ist das Wissen, was dein Unternehmen als Arbeitgeber einzigartig macht. Diese Aussagen solltest du dir nicht ausdenken, sie müssen ehrlich und authentisch sein. Das Whitepaper verweist dafür auf den Leitfaden „Orchestrate Your Employer Communication“ aus derselben Reihe.

Die Do's: Behalte die Unternehmen im Blick, mit denen du um Kandidat:innen konkurrierst, nutze Arbeitsmarktdaten, um ihre Pläne zu verstehen, beschäftige dich mit den Erwartungen deiner Zielgruppen, beobachte Trends bei Benefits und Skills und miss, was du messen kannst. Die Don'ts: Biete Stellen nicht aus Arbeitgebersicht an, denk nicht nur in Jobtiteln, verschreck niemanden mit einem langwierigen Bewerbungsprozess und schau nicht nur auf Reichweite.

Als ersten Schritt prüfst du deinen eigenen Bewerbungsprozess: Wie lang ist das Formular, und brauchst du den Log-in wirklich?