Datenanalyse im Recruiting – So optimieren Schweizer KMU ihre Bewerberprozesse

Recruiting ist heute mehr als Stellenanzeigen schalten. Schweizer KMU stehen vor der Herausforderung, die richtigen Talente schnell und effizient zu finden, ohne große HR-Teams. Hier hilft datenbasiertes Recruiting: Durch die Analyse von Kennzahlen lassen sich Prozesse optimieren, Kosten senken und die Candidate Experience verbessern.

1. Bewerbungsprozesse verstehen

Viele Unternehmen verlassen sich auf Bauchgefühl: „Wir brauchen mehr Bewerbungen“ oder „Die Kandidaten passen nicht“. Mit einem Bewerbermanagementsystem (BMS) lassen sich Muster im Recruiting erkennen:

• Welche Kanäle liefern die besten Bewerber?

• Welche Stellenanzeigen bringen qualifizierte Kandidaten?

• Wie lange dauert der gesamte Recruiting-Prozess?

Praxisbeispiel: Ein Schweizer KMU merkt, dass LinkedIn viele Bewerbungen bringt, aber nur 20 % passen zur offenen Position. Ein kleineres Jobportal liefert weniger Bewerbungen, dafür aber eine höhere Trefferquote. So lässt sich Budget gezielter einsetzen.

2. Die wichtigsten Recruiting-KPIs

Nicht jede Zahl ist relevant. Entscheidend sind Kennzahlen, die zeigen, ob Maßnahmen effektiv sind. Wichtige KPIs für Schweizer KMU:

⭐ Kosten:

• Kosten pro Klick

• Kosten pro Bewerbung

• Kosten pro Anstellung

⭐ Zeit:

• Time-to-Hire

• Time-to-Interview

• Dauer zwischen Interviews

⭐ Qualität & Sourcing:

• Effizienz der Recruiting-Kanäle

• Anzahl qualifizierter Bewerber

  
  

Die Auswahl der Kennzahlen sollte flexibel bleiben und sich anpassen, wenn sich Recruiting-Prozesse oder Prioritäten ändern.

3. Kandidatenauswahl & Matching verbessern

Datenanalyse hilft nicht nur bei der Planung, sondern auch bei der Auswahl der besten Kandidaten:

• Matching-Algorithmen vergleichen Lebensläufe mit Stellenanforderungen

• Candidate Scoring identifiziert vielversprechende Bewerber

• Historische Daten zeigen, welche Profile langfristig erfolgreich sind

  
  

So sparen KMU Zeit, erhöhen die Trefferquote bei Einstellungen und verbessern gleichzeitig die Candidate Experience.

4. Strategische Vorteile durch Recruiting-Daten

Datenanalyse ermöglicht langfristige Planung:

• Welche Skills werden zukünftig knapp?

• Welche Kanäle sind besonders effektiv?

• Wie lässt sich die Arbeitgebermarke stärken?

  
  

Beispiel: Ein Schweizer KMU erkennt, dass IT-Fachkräfte schwer zu finden sind. Mit datenbasierten Insights investiert es gezielt in LinkedIn-Kampagnen und Mitarbeitenden-Empfehlungen, um offene Stellen schneller zu besetzen.

Fazit

Datenanalyse ist kein Luxus für Großunternehmen – auch Schweizer KMU profitieren enorm. Wer Kennzahlen gezielt misst, Prozesse optimiert und datengestützte Entscheidungen trifft, spart Zeit, senkt Kosten und gewinnt die richtigen Talente. So wird Recruiting effizienter und die Candidate Experience deutlich besser.