Datengetriebenes Employer Branding: Wirkung messen statt Reichweite zählen

Warum datengetriebenes Employer Branding jetzt zählt

Data Driven Recruiting ist in vielen Unternehmen angekommen, beim Employer Branding fehlt oft noch der Ansatz. Dabei wächst der Druck. Laut einer CFO-Studie von PwC erwarten 82 Prozent der CFOs belastbare KPIs von HR. Laut Gallup können 70 Prozent der HR-Abteilungen ihren Business Impact nicht quantitativ nachweisen. Verhoeven erlebte das bei Vodafone: Im Hiring Freeze hieß es plötzlich, im Employer Branding gebe es gerade nichts zu tun.

Statistik studiert haben musst du dafür nicht. Wichtig sind Affinität zu Daten und keine Angst davor. Aus einem Gespräch mit dem kleinen Start-up Billy Green nimmt Verhoeven mit: Für den Start reichen gesunder Menschenverstand und Excel. Daten haben keinen Wert an sich, sie kosten sogar Geld. Sie lohnen sich nur, wenn daraus Erkenntnisse und Maßnahmen entstehen, deren Wirkung du wieder misst.

Ziele zuerst: vom Sekundärziel zur Businesswirkung

Die erste Frage lautet: Was ist dein Ziel? Reichweite und Impressions sind selbstreferenziell, denn Employer Branding ist kein Selbstzweck. Verhoeven zeigt zwei Ansätze. Beim Hiring-Fokus geht es um das klassische Dreieck aus Zeit, Kosten und Qualität. Wird eine Seite überstrapaziert, leiden die anderen. Für alle drei brauchst du Kennzahlen.

Darunter liegen Sekundärziele wie eine bessere Stellenanzeige, eine gute Candidate Experience, bessere Bewertungen oder diversere Bewerbungen. Darüber stehen die Businessziele. Die harte Wahrheit: Niemand interessiert sich für HR-Kennzahlen, sondern für ihren Einfluss aufs Business. Führt Reichweite dazu, dass Stellen schneller oder besser besetzt werden, rechne das herunter: bessere Auslastung, weniger Leerstand.

Beim Konzept-Fokus geht es um deine Definition von Employer Branding, die in jedem Unternehmen anders aussieht. Sie bestimmt deine Kennzahlenstrategie. Fehlt die Strategie, hast du kein Datenproblem, sondern ein Strategieproblem.

Bekanntheit und Attraktivität getrennt messen

Beim früheren Arbeitgeber von Verhoeven war ein zentraler Schritt, Bekanntheit und Attraktivität zu trennen. Daraus entsteht eine Matrix: Bekannt und attraktiv ist die Love Brand. Bekannt, aber nicht attraktiv, ist der Blender. Attraktiv, aber unbekannt, ist der Hidden Champion, und dort sehen sich die meisten Unternehmen selbst. Daten und Befragungen helfen bei der ehrlichen Einordnung mehr als die Meinung des CEO.

Attraktivität misst Verhoeven entlang der EVP-Dimensionen authentisch, differenzierend und anziehend. Für Authentizität befragst du Kandidat:innen im Prozess und nach dem Start. Für Differenzierung eignet sich die ungestützte Abfrage, welche Arbeitgeber jemand kennt und wo sich jemand bewerben würde. Anziehung zeigt sich etwa an Follower-Wachstum, Apply Rates und daran, ob deine Stelle häufiger geklickt wird als die gleiche Stelle der Konkurrenz.

Bekanntheit teilt Verhoeven in allgemeine Markenbekanntheit, Arbeitgebermarkenbekanntheit und Assoziationsbekanntheit. Vodafone hatte eine Markenbekanntheit von 99,8 Prozent, trotzdem war es schwer, Controller zu finden, weil viele nur die Shops kannten. Was mit deiner Marke verbunden wird, zeigt ein Implicit Association Test, den von Harvard kannst du kostenlos ausprobieren. Ein Tipp: Frag eure Brand-Abteilung, ob du Fragen in bestehende Befragungen einbringen kannst.

Datenqualität: Können wir unseren Daten trauen?

Ein Klassiker ist die Frage im Bewerbermanagement, wie jemand auf dich aufmerksam geworden ist. Laut einer Studie geben 83 Prozent etwas Falsches an. In einem A/B-Test lag die Abweichung pro Kanal bei 50 Prozent. Ein anderes Beispiel: Eine Stelle war fast 500 Tage offen, tatsächlich aber längst besetzt, weil die eingestellte Person auf eine andere Stelle gewechselt war. Die andere Stelle hatte dafür eine Time to Hire von null Tagen.

Prüf deine Daten auf Genauigkeit, Konsistenz, Gültigkeit, Vollständigkeit und Korrektheit. Freitextfelder wie Gehaltswünsche sind fehleranfällig, weil Bewerbende Monats- und Jahresgehalt oder Netto und Brutto verwechseln. Wo viel Handarbeit drinsteckt, sinkt die Qualität. Leg fest, wie viele Fehler du tolerierst: 1 Prozent ist egal, bei 15 oder 50 Prozent musst du entscheiden. Klar benannte Felder und Eingabeprüfungen helfen.

Praxistipps für dein Employer-Branding-Dashboard

Erstens: Nutz eine Single Source of Truth und leg jeden Monat an einem Ort ab, welche Daten gelten. Das ATS ist kein Datenmanagementsystem, 100 Excel-Tabellen sind es auch nicht. Zweitens: Nutz eine Single Definition of Truth. Für kaum eine HR-Kennzahl gibt es eine einheitliche Definition, von Time to Hire bis zur Impression. Ein Glossar mit Berechnung und Zielwert, etwa ob ein Net Promoter Score von plus 20 gut ist, kostet einmalig rund eine Stunde.

Drittens: Prüf, ob deine Daten zu den echten Prozessen passen. Dazu passt Verhoevens Fazit zu KI: Shit in, shit out. Schlechte Datenqualität führt zu schlechten Ergebnissen, egal wie gut das Tool ist. Dein erster Schritt: Schreib die wichtigsten Kennzahlen deines Employer Brandings mit Definition und Zielwert auf und leite jede von einem Businessziel ab.