Wie Talent Management und Big Data zusammengehören

Der “War for Talents” ist lange kein abstraktes Phänomen mehr. Demographischer Wandel, schnell fortschreitende Digitalisierung und Globalisierung sind nur einige Gründe, die zu einem Engpass an qualifizierten Mitarbeitern führen. Ein Weg als Unternehmen damit umzugehen ist das datenorientierte Talent Management. Deswegen schauen wir uns das Ganze einmal genauer an und unterteilen dazu das Recruiting in 3 Phasen.

1. Phase: Gezielte Stärkung der Employer Brand & Identifizierung von Talentmärkten 

Die Employer Brand dient potentialen Bewerber:Innen als Orientierung, um zwischen den eigenen Vorstellungen und Überzeugungen und denen des jeweiligen Unternehmens zu vergleichen. Hier dreht es sich also vor allem darum den “Cultural Fit” zwischen Unternehmen und eigener Person festzustellen. In dieser Phase herrscht eine besonders starke Verknüpfung zwischen Big Data und Analytics. Wie das?

Datensätze wie Klicks, Likes und Kommentare zu Social Media Posts erhöhen im besten Fall die Attraktivität des Arbeitgebers und akkumulieren sich zu umfassenden Datensätzen. Die bieten wertvolle Einblicke, indem sie mittels diverser Analysetools ausgewertet werden. Zwei wichtige Tools hierzu? Text Analytics und Clusteranalysen. Denn beide erlauben eine strukturierte Auswertung und Interpretation von Interaktionen auf sozialen Kanälen. Ziel hierbei ist die Gewinnung von Einsichten zu Trends, geographischen Mustern und Vorstellungen relevanter Zielgruppen. Daraus lassen sich wiederum Maßnahmen ableiten, um die Kommunikation auf erfolgsversprechenden Kanälen gezielt auszubauen und die Kommunikationsmittel entsprechend zu diversifizieren. 

Eine Identifizierung relevanter Talentmärkte ist sowohl auf interner als auch externer Ebene wichtig. Intern lassen sich existierende Fähigkeitslücken aufdecken und entsprechende Potentialprofile von Mitarbeiter:innen erstellen. Diese Daten geben Einblick in den Bedarf an zukünftigen Mitarbeitern, Fähigkeiten und Qualifikationen, woraus sich relevante Jobprofile kreieren lassen. Gegenübergestellt ist die externe Analyse. Hier können Talentmärkte identifiziert werden, indem beispielsweise relevante Unternehmen analysiert oder internationale Talente lokalisiert werden. Die Zusammenführung von interner und externer Talentanalyse resultiert in einem Talent Mapping, was der Visualisierung von Fähigkeitslücken und den daraus abzuleitenden Maßnahmen dient.

2. Phase: Active Sourcing, also die proaktive Suche nach den richtigen Talenten 

Active Sourcing bezeichnet die Suche nach Talenten auf dem externen Arbeitsmarkt und deren proaktive Ansprache. Das Ziel? Eine dauerhafte Beziehung zu dem Talent aufzubauen und dieses für das eigene Unternehmen zu gewinnen. Im Rahmen von Active Sourcing wird die Relevanz von sozialen Netzwerken wie LinkedIn, Facebook und Co. sehr deutlich. Dadurch können jeweilige Daten aus Kandidatenprofilen mit Stellenausschreibungen abgeglichen werden. Um passende Kandidaten in den verschiedenen Netzwerken zu finden, lässt sich das sogenannten Profile Mining gut einsetzen. Hierbei werden soziale Medien präzise gerastert um genau den eben beschriebenen Abgleich vornehmen zu können. Das  Unternehmen muss hierbei ausgewählte Daten als relevant einstufen und nutzt hierzu am besten eine passende Software um Zeit zu sparen. Fazit: Active Sourcing verlangt einiges an Vorarbeit, lohnt sich aber vor allem bei schwer zu besetzenden Positionen und dem Aufbau eines langfristigen Netzwerkes.  

3. Phase: Bewerberauswahl, basierend auf einer Vorauswahl von Kandidaten

Besonders wichtig hier: Sich mit den potenziellen Präferenzen der Bewerber auseinanderzusetzen. Laut einer Studie der Manpower Group würden sich 40% der Befragten häufiger bewerben, wenn das Bewerbungsverfahren einfacher gestaltet und weniger zeitintensiv wäre. Drei praktische Beispiele:  

• Gamificiation = Einsatz von Online-Spielen für Persönlichkeits- & Kompetenztests
• NLP & Robotic = Analyse & Auswertung von Kandidateninterviews
• Chatbots = Fortdauernde Kommunikation mit Bewerbern während des Bewerbungsverfahrens

So lässt sich der Zeitaufwand in Bewerbungsprozessen auf allen Seiten enorm senken und die Diversität der Bewerber erhöhen. 

Fassen wir also zusammen. Big Data birgt signifikantes Potential das Recruitingerlebnis in Ihrem Unternehmen auf das nächste Level zu heben. Allerdings sind die Daten natürlich immer nur so gut wie sie angelegt und gepflegt werden. 

Chancen: 

• Prozessoptimierung
• Fundierte Entscheidung basierend auf Fakten
• Identifikation von Mustern, Trends, Ausreißern & Zusammenhängen
• Evaluation von Recruitingmaßnahmen
• Neuausrichtung des Recruiters als strategischer Partner.

Herausforderungen: 

• Selbstständiges Lernen von Technologien wie Machine Learning auf Basis menschlicher Entscheidungsmuster und -praktiken kann zu Verzerrungen führen
• Proxies als Basis von Big Data Technologien, daher keine 100%ige Genauigkeit
• Lieferung zuverlässiger Aussagen nur auf Basis von Vielzahl an Datenpunkten