Recruiting Analytics: mehr Erfolg mit Data Driven Recruiting und Talent Intelligence
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| Beteiligte Personen: | , |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart
Schäffer-Poeschel Verlag
Januar 2024
|
| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Beschreibung: | Literaturverzeichnis Seite 157-158 |
| Umfang: | 163 Seiten Illustrationen, Diagramme |
| ISBN: | 9783791059471 |
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INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
.
7
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
.
13
1
EINLEITUNG
.
15
2
DATEN
IM
RECRUITING
-
WAS
IST
DER
STATUS
QUO?
.
17
2.1
WARUM
WERDEN
ZAHLEN
IM
RECRUITING
IMMER
WICHTIGER?
.
17
2.2
DASINNOVATIONSPARADOXON
IM
RECRUITING
.
18
2.3
DIE
DIGITALE
CANDIDATE
JOURNEY
.
20
2.4
GIBT
ES
EIN
KOMPETENZ-GAP
IM
RECRUITING?
.
22
3
DEFINITIONEN,
BEGRIFFLICHE
ABGRENZUNGEN
UND
EINORDNUNG
.
25
3.1
RECRUITING
ANALYTICS
.
25
3.2
DATA-DRIVEN
RECRUITING
.
27
3.3
TALENT
INTELLIGENCE
.
27
3.4
PEOPLE
ANALYTICS
.
28
3.5
METRIKEN,
KENNZAHLEN
UND
KPLS
.
29
4
DIE
GAENGIGSTEN
KENNZAHLEN
UND
KPLS
.
.
.
31
4.1
TYPISCHE
KENNZAHLEN
NACH
ZEIT
.
31
4.1.1
TIME-TO-REVIEW
.
31
4.1.2
TIME-TO-INTERVIEW
.
32
4.1.3
TIME-TO-OFFER
.
32
4.1.4
TIME-TO-HIRE
.
33
4.1.5
TIME-TO-START
.
34
4.1.6
TIME-TO-FILL
.
34
4.2
TYPISCHE
KENNZAHLEN
NACH
KOSTEN
.
35
4.2.1
COST-PER-CLICK
.
35
4.2.2
COST-PER-APPLICATION
.
36
4.2.3
COST-PER-INTERVIEW
.
37
4.2.4
COST-PER-HIRE
.
37
4.2.5
COST-OF-VACANCY
.
38
4.3
TYPISCHE
KENNZAHLEN
NACH
QUALITAET
.
39
4.3.1
APPLICATION-RATE
.
39
4.3.2
INTERVIEW-RATE
.
40
4.3.3
OFFER-RATE
.
41
4.3.4
RETENTION-RATE
.
42
4.3.5
REHIRING-RATE
.
43
4.3.6
PARTICIPATION-RATE
.
45
5
DATENQUELLEN
ALS
WICHTIGER
STARTPUNKT
.
47
5.1
DATENSCHUTZ
NICHT
VERGESSEN!
.
47
5.2
EXTERNE
DATENQUELLEN
.
48
5.2.1
STUDIEN
.
48
5.2.2
JOBBOERSEN
.
50
5.2.3
SOCIAL
MEDIA
.
52
5.2.4
BEWERTUNGSPORTALE
.
53
5.2.5
EXTERNE
UMFRAGEN
.
55
5.2.6
GOOGLETRENDS
.
56
5.3
INTERNE
DATENQUELLEN
.
58
5.3.1
HOMEPAGE
UND
KARRIEREWEBSEITE
.
59
5.3.2
APPLICANT-TRACKING-SYSTEME
.
63
5.3.3
EIGENE
UMFRAGEN
.
65
5.3.4
INTERVIEWS
.
65
5.3.5
AUSTRITTSGESPRAECHE
.
66
5.4
APIS
ALS
GOLDSTANDARD
ZUR
VERKNUEPFUNG
VON
DATENQUELLEN
.
68
6
AUF
SPURENSUCHE
NACH
DEN
RICHTIGEN
KPLS
.
71
6.1
ROOT-CAUSE-ANALYSIS
.
71
6.2
DIE
5-WHY-METHODE
.
73
6.3
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
75
7
MIT
DASHBOARDSZUM
RECRUITINGERFOLG
.
79
7.1
WASISTEIN
DASHBOARD?
.
79
7.2
WIE
MANAGE
ICH
MEINE
STAKEHOLDER?
.
80
7.3
MIT
DER
RICHTIGEN
VISUALISIERUNG
UEBERZEUGEN
.
82
7.4
DASHBOARDSIN
DERPRAXIS
.
86
7.4.1
EMPLOYER
REPUTATION
UND
BRAND
AWARENESS
.
86
7.4.2
KARRIEREWEBSEITEN-DASHBOARD
MIT
GOOGLE
ANALYTICS
.
89
7.4.3
CANDIDATE
JOURNEY
DASHBOARD
.
92
7.4.4
DASHBOARDS
IM
APPLICANT-TRACKING-SYSTEM
.
93
7.4.5
SOCIAL
MEDIA
DASHBOARDS
.
98
7.5
WARUM
EXTERNE
BENCHMARKS
MEIST
NICHT
SINNVOLL
SIND
.
101
8
UNSERE
WICHTIGSTEN
LEARNINGS
AUS
DER
PRAXIS
.
105
8.1
DURCH
PRIORISIERUNG
DEN
UEBERBLICK
BEHALTEN
.
105
8.2
PRAXISGUIDES
FUER
DIE
ERSTEN
SCHRITTE
MIT
RECRUITING
ANALYTICS
.
106
8.2.1
I
N
FUENF
SCH
RITTEN
ZU
R
CANDIDATE
SATISFACTION
SURVEY
.
106
8.2.2
SIMPLER
QUALITAETSCHECK
DER
EINSTELLUNGEN
.
111
8.2.3
REVERSE
ENGINEERING
FUNNEL
.
114
8.2.4
BAUANLEITUNG
FUER
TRACKING-LINKS
.
115
8.2.5
HACK
FUER
BESSERE
ATS-REPORTS
.
116
8.3
DIE
GROESSTEN
FEHLER
IM
UMGANG
MIT
DATEN
.
119
8.3.1
UNZUREICHENDEINFORMATIONEN
.
119
8.3.2
TYPISCHE
FALSCHE
RUECKSCHLUESSE
.
124
9
EINBETTUNG
VON
RECRUITING
ANALYTICS
IN
ORGANISATIONEN
.
129
9.1
WERTSCHOEPFUNG
FUERS
BUSINESS
.
129
9.1.1
RECRUITING
EXCELLENCE
ALS
LANGFRISTIGES
ZIEL
.
129
9.1.2
ANALYTICS
IST
KEIN
BERICHTSWESEN
.
130
9.2
WELCHEN
REIFEGRAD
HAT
IHR
RECRUITING
IM
UMGANG
MIT
DATEN?
.
131
9.3
ORGANISATORISCHE
EINORDNUNG
UND
OWNERSHIP
.
133
9.3.1
WER
SOLL
DAS
THEMA TALENT
INTELLIGENCE
OWNEN?
.
133
9.3.2
WER
SOLL
MIT
DEN
DATEN
ARBEITEN?
.
134
9.3.3
WOHER
KOMMEN
DIE
NOTWENDIGEN
KOMPETENZEN?
.
135
9.3.4
UNSERE
EMPFEHLUNG
.
137
10
WIE
UNTERNEHMEN
DEN
REIFEGRAD
IHRES
RECRUITINGS
IN
DER
PRAXIS
ERHOEHEN
.
139
10.1
SZENARIO
1:
ORIENTIERUNG
ENTLANG
DER
CANDIDATE
JOURNEY
.
139
10.2
SZENARIO
2:
BALANCE
ZWISCHEN
ZEIT,
KOSTEN
UND
QUALITAET
.
142
10.3
SZENARIO
3:
LANGZEITBEWERTUNG
MIT
DER
TALENT
ACQUISITION
SCORECARD
.
144
11
AUSBLICK
IN
DIE
ZUKUNFT
VON
RECRUITING
ANALYTICS
.
147
11.1
ALLGEMEINE
BETRACHTUNG
.
147
11.2
ROBOTIC
PROCESS
AUTOMATION
.
148
11.3
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
149
11.4
DATENSYNTHETISIERUNG
.
150
11.5
DIGITAL
DIVERSITY
MANAGEMENT
.
151
12
WEITERFUEHRENDE
QUELLEN
.
153
12.1
BUECHER
.
153
12.2
PODCASTS
.
154
12.3
BLOGS
.
155
12.4
QUELLEN
FUER
STUDIEN
UND
DATEN
.
155
12.5
SONSTIGES
.
156
LITERATURVERZEICHNIS
.
157
STICHWORTVERZEICHNIS
.
159
DIE
AUTOREN
.
163 |
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| author | Rütten, Marcel Verhoeven, Tim |
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