Trends im Recruiting: Wie Predictive Analytics die Personalsuche verändert

Predictive Analytics ist im Begriff, das Recruiting grundlegend zu verändern. Die Fähigkeit, zukünftige Trends und Verhaltensweisen auf Basis historischer Daten vorherzusagen, eröffnet Unternehmen neue Dimensionen im Talentmanagement. Dieser Beitrag gibt zunächst einen Überblick über die Methodengruppen innerhalb der Smart Data Science und geht anschließend konkret darauf ein, wie die Gruppe der Predictive Analytics das Recruiting effektiv transformieren kann.

Methodengruppen der Smart Data Science

Die Smart Data Science beschäftigt sich mit der Analyse großer Datenmengen. Dies können strukturierte Daten (wie z.B. Finanzdaten), aber auch unstrukturierte Daten (wie z.B. Texte) sein. Innerhalb der Smart Data Science existieren eine Vielzahl von statistischen Methoden, die mit Blick auf ihre Zielsetzung wiederum zu Methodengruppen zusammengefasst werden können. Ganz vereinfacht lässt sich sagen: Je komplexer das Verfahren, desto höher ist der praktische Nutzen für Unternehmen, der aus der Analyse resultiert.

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Seiter (2017) [1]

Im Folgenden werden die einzelnen Gruppen genauer charakterisiert.

1. Descriptive Analytics (Beschreibende Analytik): Was ist passiert? Beispielsweise liefert die Analyse von Bewerbungsdaten Aufschluss darüber, wie viele Bewerber sich in den letzten Monaten auf offene Stellen beworben haben. Werkzeuge im Recruiting: Einsatz von KPIs, wie die Anzahl der Bewerbungen pro Stelle, die Zeit bis zur Einstellung und die Fluktuationsrate.
   

2. Diagnostic Analytics (Diagnostische Analytik): Warum ist es passiert? Hier wird z.B. analysiert, warum bestimmte Stellen schwieriger zu besetzen sind oder weshalb bestimmte Bewerberquellen effektiver sind als andere. Werkzeuge im Recruiting: Techniken wie Korrelationsanalysen zwischen Bewerberquellen und erfolgreichen Einstellungen oder Analysen zur Mitarbeiterbindung.
   

3. Predictive Analytics (Prädiktive Analytik): Was wird wahrscheinlich passieren? Diese Analyse soll z.B. helfen vorherzusagen, welche Kandidaten am besten für eine Stelle geeignet sind, oder wann die Nachfrage nach bestimmten Kompetenzen steigen wird. Werkzeuge im Recruiting: Modellierungstechniken wie diskrete Entscheidungsanalysen und Zeitreihenanalysen, die etwa die Wahrscheinlichkeit von Kündigungen oder den Bedarf an zukünftigen Einstellungen prognostizieren.

Die Methoden der Predictive Analytics fokussieren somit auf die Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Grundsätzlich zielen sie auf die Analyse bestehender Daten, um Trends und Muster zu identifizieren, die als Grundlage für fundierte Prognosen dienen.

Predictive Analytics im Recruiting

Für das Recruiting ergeben sich somit folgende Anwendungsfälle:

Identifizierung von Talenten: Basierend auf den Erkenntnissen der Descriptive und Diagnostic Analytics, erlauben Predictive-Analytics-Modelle Prognosen darüber, welche Kandidaten am besten zu den Anforderungen und zur Kultur eines Unternehmens passen könnten.

Verbesserung der Mitarbeiterbindung: Predictive Analytics nutzt Muster, die aus vergangenen Daten abgeleitet wurden, um zukünftige Mitarbeiterbindungsraten zu prognostizieren. Es ermöglicht Unternehmen, Maßnahmen zu ergreifen, bevor ein tatsächlicher Bedarf an Personal entsteht.

Reduzierung von Einstellungszeiten und -kosten: Die Analyse vergangener Rekrutierungsprozesse mithilfe von Predictive Analytics führt zu einer Optimierung der Stellenbesetzung, indem effektivere Strategien für zukünftige Einstellungen entwickelt werden.

Für Unternehmen sind hieraus folgende Vorteile erzielbar:

1. Zielgenauigkeit bei der Kandidatensuche: Die präzise Identifikation potenzieller "Erfolgsmitarbeiter" mithilfe von Predictive Analytics Modellen. Dies umfasst das Erkennen von Eigenschaften, die mit beruflichem Erfolg korrelieren, basierend auf der Analyse von Mustern in den Karrierewegen bestehender Angestellter.

2. Proaktive Talentakquisition: Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen frühzeitig, Veränderungen im Talentpool und auf dem Arbeitsmarkt zu antizipieren und ihre Talentakquisitionskampagnen entsprechend anzupassen.

3. Optimierung des Einstellungsprozesses: Unter Nutzung von Predictive Analytics können ineffiziente Aspekte des Recruiting-Prozesses identifiziert und verbessert werden, was zu einer effizienteren Ressourcennutzung und Kostensenkung führt.

4. Vorausschauende Personalplanung: Durch Vorhersagen von Personalfluktuationen können Unternehmen besser planen und sich auf Veränderungen vorbereiten, um jederzeit adäquat besetzt zu sein.

5. Qualitätsverbesserung der Einstellungen: Die Anwendung von Predictive Analytics kann dazu beitragen, Fehleinstellungen zu vermeiden, indem sie Kandidaten identifiziert, die gut zur Unternehmenskultur passen und eine hohe Bindungswahrscheinlichkeit haben.

6. Wettbewerbsvorteil: Predictive Analytics verleiht Unternehmen allgemein die Fähigkeit, schneller und effizienter auf Veränderungen zu reagieren und sichert ihnen somit einen Vorsprung vor Wettbewerbern, die traditionelle Rekrutierungsmethoden anwenden.

Fazit

Predictive Analytics wird sich voraussichtlich als ein mächtiges Werkzeug im Recruiting etablieren und bietet die Möglichkeit, die Einstellungsstrategie eines Unternehmens zu revolutionieren. Die oben dargestellte Entwicklung von Diagnostic zu Predictive Analytics unterstreicht die aufsteigende Wertschöpfung der Smart Data Science im Geschäftskontext. Predictive Analytics kann Unternehmen dabei unterstützen, effizienter und effektiver zu rekrutieren, die Mitarbeiterbindung zu stärken und einen nachhaltigen Geschäftserfolg sicherzustellen.

Quelle

[1] Seiter, Mischa (2017): Business Analytics, Vahlen Verlag, München.

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