HR Analytics – der Schlüssel zur effizienten Einstellung und Bindung von Talenten 

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Die datengesteuerte Talentakquise ist der neue Schrei unter HR-Experten. Das moderne Unternehmen verlässt sich bei den meisten Entscheidungen auf Daten – vom Marketing bis zur Finanzanalyse treffen alle Manager Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und zuverlässigen Daten. Angesichts dieser zunehmenden Abhängigkeit von Daten erfordern selbst scheinbar instinktive Entscheidungen wie die Einstellung einer neuen Ressource oder die Strukturierung des Onboarding-Prozesses robuste Datenpipelines.

Gemäß einer berichten veröffentlicht von der Society of Human Resource Management (SHRM), können die Kosten für eine schlechte Einstellung bis zu 240,000 USD betragen. Ein Untersuchung von Career Builder durchgeführt, bestätigt, dass 74 % der HR-Experten mindestens einmal die falsche Person für eine Stelle eingestellt haben und dass Unternehmen durchschnittlich 14,900 US-Dollar bei jeder schlecht besetzten Stelle verlieren. Solche Probleme führten zu der Notwendigkeit eines narrensicheren Systems, um Einstellungsentscheidungen zu treffen und die Leistung der Mitarbeiter zu überwachen. Daten liegen jedoch häufig in Silos und unstrukturierten Formaten vor, was es schwierig macht, Ergebnisse zu visualisieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. 

Arbeitgeber müssen sich nicht mehr auf ihr „Bauchgefühl“ und ihren „sechsten Sinn“ verlassen, um festzustellen, ob ein bestimmter Kandidat für eine Stellenausschreibung geeignet ist. Heutzutage verwenden wachstumsorientierte Unternehmen, die ihre Produktivität und Bindungsrate steigern möchten, vordefinierte Metriken und komplexe Datenmodelle, um die Einstellungs- und Onboarding-Prozesse potenzieller Mitarbeiter zu steuern. 

Eine effiziente Datenpipeline kann Ihnen helfen, intelligentere HR-Entscheidungen zu treffen.

Diese Arten von datengesteuerten Zielen werden durch die Implementierung eines Systems von Talent Acquisition Analytics oder People Analytics realisiert. Talent Acquisition (TA) Analytics oder People Analytics ist die Automatisierung von HR-Prozessen und die anschließende Verwendung von Daten, um den Rekrutierungsprozess des Unternehmens zu unterstützen. Es beinhaltet die Analyse verschiedener Metriken bei der Einstellung der qualifiziertesten, motiviertesten und verhaltensfähigsten Personen, um die Fähigkeiten und Wissenslücken einer Organisation zu schließen. 

Ein HR Data Warehouse ist ein wesentliches Zahnrad in einer solchen Architektur. Es sammelt und konsolidiert Daten zu Rekrutierung, Onboarding und Mitarbeiterleistung und aktualisiert sie in Echtzeit. Wenn diese Informationen in eine Analyseplattform eingespeist werden, helfen sie Talent Acquirern, strategische Entscheidungen basierend auf den Anforderungen des Unternehmens zu treffen.  

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In diesem Blog wird erläutert, wie ein HR-Data Warehouse die datenbasierte Einstellung vorantreiben kann, und Ihnen dabei helfen, die großen Herausforderungen der HR-Analyse zu meistern. 

Schlüsselkennzahlen in der Talentakquise-Analyse 

Das Identifizieren von Schlüsselmetriken ist normalerweise der erste Schritt bei der Durchführung eines Analyseprozesses. Diese Metriken werden von Analysetools verfolgt und in einem HR-Data Warehouse gespeichert, um Business Intelligence voranzutreiben. So wird ein HR-Data Warehouse verwendet, um die Struktur von Kandidaten-Pipelines zu verbessern, Engpässe im Einstellungsprozess zu erkennen und die effizientesten Kanäle für die Talentakquise und das Onboarding zu bestimmen. 

Hier ist ein Beispiel dafür, wie ein HR-Analyse-Dashboard diese Informationen leichter verständlich darstellt:  

Ein BI-Dashboard für die Kandidatenpipeline ist nur eine der Möglichkeiten, wie ein HR-Data Warehouse verwendet werden kann, um TA-Analysen voranzutreiben. Bild von peopleinsight.com

Geeignete Kandidaten für eine offene Stelle zu gewinnen und gleichzeitig die Kosten für die Einstellung und das Onboarding zu minimieren, ist eine komplizierte Aufgabe, die eine hohe Präzision bei der Messung und Datenerfassung erfordert. Während die genauen KPIs für die Talentakquise in jedem Unternehmen variieren können, sind einige Standardkennzahlen, die in einer Reihe von Branchen verwendet werden, folgende: 

1. Mietdauer: Dies ist die Gesamtzeit von dem Tag, an dem der Kandidat in die Talentakquise-Pipeline des Unternehmens aufgenommen wird, bis zu dem Tag, an dem er seinen Arbeitsvertrag unterschreibt und den Job annimmt. Ein HR-Warehouse liefert strukturierte und standardisierte Daten an ein Analytics-Tool mit dem Ziel, Engpässe zu identifizieren, damit die Time-to-Hire minimiert werden kann.  
2. Mietkosten: Cost-to-hire sind die Gesamtkosten, die während des Einstellungsprozesses anfallen, geteilt durch die Gesamtzahl der Einstellungen. Es spiegelt die internen und externen Ausgaben der Organisation für die Talentakquise wider. Ein konsolidierter Datenspeicher kann Personalvermittlern helfen, die Effizienz zu steigern, indem die Kosten für die Einstellung aller Neueinstellungen zusammengefasst werden, die dann mit der anschließenden Umsatzsteigerung verglichen werden können. 
3. Mietqualität: Die Einstellungsqualität ist eine leistungsbasierte Kennzahl, die den Gesamterfolg des Einstellungsprozesses verfolgt. Es basiert auf den Leistungsbewertungen von Neueinstellungen im ersten Jahr und der Zufriedenheit von Vorgesetzten und Vorgesetzten mit der Arbeit eines neuen Mitarbeiters. HR-Data Warehouses können verwendet werden, um eine vergleichende Analyse von  die Gesamtqualität einer neuen Gruppe von Einstellungen und beurteilen, ob die richtigen Leute eingestellt werden. 
4. Kandidatenquellen: Gibt Auskunft darüber, wie und wo der Kandidat auf die Stelle aufmerksam geworden ist und wie er sich beworben hat. Die Metrik der Einstellungsquelle kann in einem HR-Data Warehouse konsolidiert werden, um die Effektivität verschiedener Kanäle für Stellenanzeigen zu überprüfen.  
5. Abschlussquote der Bewerbung: Die Bewerbungsabschlussquote gibt die Anzahl der Bewerber an, die das gesamte Bewerbungsformular durchziehen konnten, und vergleicht sie mit der Zahl der Bewerber, die nach teilweiser Bearbeitung ausgeschieden sind. Recruiter können diese Daten aus dem HR Data Warehouse nutzen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welcher Teil der Bewerbung die höchsten Abbrecherquoten aufweist, und das Bewerbungsformular entsprechend anpassen. 
6. Kosten für den Beschaffungskanal: Dies ist das Verhältnis der Anzeigenkosten pro Plattform für die Stellenanzeige zur Anzahl der erfolgreichen Einstellungen aus jeder Quelle. Kostendaten aus den Beschaffungskanälen können in einem HR-Data Warehouse aggregiert und in einem BI-Tool visualisiert werden, um die Effizienz der HR-Ausgaben zu steigern. 

Vorteile der Nutzung des HR Data Warehouse für die Talentakquise 

Nach Angaben des Bericht 2018 von Global Recruiters Trend, sehen 50 % der Recruiter Big Data als Grundlage ihrer Einstellungsstrategie. Angesichts der zunehmenden Abhängigkeit von Big Data bei der Formulierung effektiver Einstellungsstrategien werden die Vorteile eines HR-Data Warehouses heute von Managern weltweit erkannt. Das folgende Diagramm fasst zusammen, wie Talentgewinnungsanalysen verwendet werden können, um unterschiedliche Geschäftsentscheidungen in einem Unternehmen zu treffen. 

TA-Analysen aus einem HR-Data Warehouse können analysiert werden, um verschiedene Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bild von https://www2.deloitte.com/us/en/pages/human-capital/articles/talent-acquisition-analytics.html

Recruiter und HR-Manager führen statistische Analysen der Daten durch und visualisieren aussagekräftige Ergebnisse auf BI-Dashboards, um Einstellungsstrategien zu formulieren. Beispielsweise werden Bewerbungsverfolgungssysteme zusammen mit Feedback-Tabellen in einem HR-Dashboard bewertet, um die Qualität der Einstellung zu bestimmen. Auf diese Weise trägt ein stärker datengesteuerter Ansatz im HR-Betrieb dazu bei, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu maximieren, Engpässe im Bewerbungsprozess zu identifizieren und ermöglicht es HR-Abteilungen, Stellenanzeigen auf hochrelevante Kandidaten auszurichten.  

Zu den Hauptvorteilen der Implementierung von HR-Analytics gehören: 

1. HR automatisieren und Zeit sparen: Der Einsatz von ETL-Prozessen innerhalb eines HR Data Warehouse ermöglicht die Automatisierung komplexer Aufgaben. Benutzer können dimensionale Modelle erstellen, um Daten zu verfolgen, die ständig aktualisiert werden und gleichzeitig einen Speicher mit relevanten historischen Daten behalten. Das spart dem Fachbereich Zeit beim Zugriff auf alte Bewerbungsarchive und Bewerberprofile zur Analyse vergangener Daten.  

Die Investition in ein HR Data Warehouse optimiert den Einstellungsprozess erheblich.

1. Datenbasierte Entscheidungsfindung: Alle relevanten Zahlen, Fakten und Informationen rund um den Einstellungsprozess werden in einem HR Data Warehouse gespeichert. Recruiter können ihre Analyse aller relevanten KPIs auf einer Single Source of Truth aufbauen und entscheiden, ob sie eine Person aufgrund der Leistung im Bewerbungsprozess, ihrer Qualifikation und ihres Preis-Leistungs-Verhältnisses einstellen. Eine neuere Studie bestätigt, dass 41 % der Kandidaten in Unternehmen, in denen die Rekrutierung auf Analysen basiert, bessere Leistungen erbringen. 
2. Prädiktive Analysen: Die Macht der Daten hilft Benutzern, Entscheidungen nahezu in Echtzeit zu treffen und zukünftige Probleme vorherzusagen basierend auf aktuellen Statistiken. In einem HR Data Warehouse können Daten genutzt werden, um Qualifikations- und Wissenslücken innerhalb der Organisation zu identifizieren, indem Datenmodelle mit Mitarbeiterinformationen erstellt und diese Daten mit Hilfe von BI-Tools visualisiert werden. Personalvermittler können diese Erkenntnisse nutzen, um datengesteuerte Einstellungsentscheidungen zu treffen, wenn das Unternehmen wächst, anstatt gezwungen zu sein, schnelle, impulsive Entscheidungen zu treffen.  
3. Verbessern Sie den Bewerbungsprozess: Bewerbungen sind oft lange, langwierige Prozesse, die sowohl dem Bewerber als auch dem Recruiter viel Arbeit abverlangen. HR-Analysen können Anwendungen zielgerichteter und den Prozess rationalisieren, indem sie Feedback von bestehenden Mitarbeitern einbeziehen. 
4. Vielfalt in der Belegschaft sicherstellen: Demografische Daten können aus Kandidatenprofilen extrahiert und verwendet werden, um das Ausmaß der rassischen und ethnischen Vielfalt in einer Organisation zu messen. Daten aus verschiedenen Sourcing-Kanälen liegen oft in Silos vor, was es für Recruiter schwierig macht zu überprüfen, ob sie ihre Diversity-Ziele erreichen. Ein HR Data Warehouse ermöglicht es Recruitern, die demografische Zusammensetzung ihres aktuellen Teams zu visualisieren und zukünftige Einstellungsentscheidungen entsprechend zu treffen. 

Treffen Sie bessere Einstellungsentscheidungen mit Astera Data Warehouse Builder 

Die Analyse der Talentakquise hat den Umfang der HR-Funktionen innerhalb einer Organisation erheblich erweitert. Obwohl es die analytische Entscheidungsfindung zweifellos zugänglicher und rationalisierter gemacht hat, waren nur sehr wenige Unternehmen in der Lage, es umzusetzen und daraus einen Nutzen zu ziehen. Aufgrund ihres Potenzials zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse durch Erhöhung der Bindungsraten und Verbesserung der Mitarbeiterleistung, um den Einstellungsprozess schneller und zielgerichteter zu gestalten, wird TA Analytics jedoch allgemein als die Zukunft der Personalabteilung angesehen.  

Astera Data Warehouse Builder kann verwendet werden, um komplexe HR-Datenbanken zurückzuentwickeln und Datenmodelle für die Visualisierung in BI-Tools zu erstellen. Mit nahtlosen Cloud-Integrationsfunktionen und einer robusten ETL-Engine Astera Data Warehouse Builder bietet Personalmanagern eine einheitliche Plattform, um alle ihre Datenanforderungen zu verwalten und an einem Ort auf alle ihre TA-Daten zuzugreifen. 

„Der Aufbau eines Data Warehouse ist nicht mehr ausschließlich IT-Codierern und Codierern vorbehalten.“

Übernehmen Sie jetzt die Führung!

Die Unternehmenswelt basiert zunehmend auf Big Data, und HR-Analyseexperten werden in Zukunft kompetente und gefragte Assets sein. Rekrutierungsspezialisten müssen sich mit den erforderlichen Fähigkeiten ausstatten, um Daten basierend auf Demografie, geografischen Informationen, Unternehmensgröße und Budgetbeschränkungen zu lesen und zu verstehen, um bessere und intelligentere Einstellungsentscheidungen zu treffen. Ein metadatengesteuerter Data Warehouse Builder wie ADWB unterstützt sie durch den gesamten Prozess. Testen Sie eine Demo von Astera Data Warehouse Builder heute und bauen Sie in wenigen einfachen Schritten Ihr eigenes HR Data Warehouse auf.