KPIs für das Employer Branding & Recruiting Teil 1 – Erfolgsmessung für den eigenen Stellenmarkt bzw. das Online-Bewerbungssystem

Wie im vorigen Beitrag Wie sich Employer Branding selbst abschafft angekündigt, ist dieser Artikel der Einstieg in eine Mini-Serie zur sinnvollen Erarbeitung und Umsetzung von Kennzahlen für das eigene Employer Branding und Recruiting.

Warum? Weil Employer Branding und Recruitment endlich erwachsen werden müssen. Ich kenne keinen anderen Bereich innerhalb eines Unternehmens, der sich noch so gut um ein anständiges Reporting und Controlling der eigenen Aktivitäten herumdrücken kann, und dessen Aktivitäten nicht konsequent auf die Erfüllung eines strategischen Unternehmensziels ausgerichtet sind.

Wenn wir also „bei den großen“ mitspielen, die Zukunft unseres eigenen Unternehmens und dessen Agenda maßgeblich beeinflussen möchten, kommen wir nicht umhin, den Mehrwert unserer Arbeit in Zahlen, und ja letztlich auch in Geldeinheiten, zu messen.

 

Den Start macht nicht etwa der Recruiting-Prozess im Sinne von „Time-to-hire“ oder „Offer vs. Acceptance Rate“, sondern wir beginnen einen Schritt zuvor – beim unternehmenseigenen Stellenmarkt bzw. dem dazugehörigen Applicant Tracking System.

Die Gründe hierfür sind simpel. Anhand eines vernünftig aufgesetzten Monitorings Ihres Stellenmarktes können Sie

1. die Quellen identifizieren, von denen Ihre Besucher/Bewerber kommen
2. das (Klick-)Verhalten Ihrer Besucher/Bewerber evaluieren
3. die prozessualen und technischen Schwachstellen Ihrer Online-Bewerbungsmaske offen legen
4. diverse, zum Recruitment Funnel dazugehörige Conversion Rates berechnen. Kurz: Sie sehen, wie hoch der Anteil der Seitenbesucher ist, der am Ende auch tatsächlich auf „Bewerbung abschicken“ drückt.

 

Lassen Sie mich noch konkreter werden und präziser auf den alltäglichen Employer Brand Manager- und Recruiter-Alltag eingehen. Ich bin sicher, dass Sie sich eine der folgenden Fragen sicherlich hin und wieder gestellt haben:

1. Wie alt sind die User, die auf meinen Stellenmarkt gelangen?
2. Welche Suchbegriffe geben die User in das Freitextfeld auf meinem Stellenmarkt ein?
3. Wie viele Kandidaten brechen den Bewerbungsprozess ab?
4. Welche meiner Stellenanzeigen werden am häufigsten angeklickt und welche nicht? Und gibt es einen Unterschied zwischen den am häufigsten angeklickten Stellenanzeigen und den Stellen, auf die sich tatsächlich beworben wird?
5. Aus welchen Ländern/Städten kommen meine User?
6. Welche externen Stellenbörsen sind die höchsten Traffic-Treiber?
7. Welche externen Stellenbörsen sind am effizientesten, wenn es um tatsächlich durchgeführte Bewerbungen geht?
8. Welche sozialen Netzwerke sind wirklich relevant, wenn es um Traffic und Conversion (= Bewerbung) geht?

Wobei der sich daraus ergebenden Maßnahmenkatalog spannender ist als die Fragen selbst!

Beispiel 1: Sie finden heraus, dass sich das Durchschnittsalter ihrer Nutzer zwischen 18 und 25 bewegt. 90 Prozent Ihrer Stellen sind jedoch nur für Professionals geeignet. Dann wissen Sie, dass Sie a) ein zu sehr auf Studierende und Absolventen abgerichtetes Personalmarketing betrieben haben und/oder b) Berufserfahrene Ihren Stellenmarkt entweder nicht finden oder Ihr Unternehmen als Arbeitgeber generell nicht in deren „preferred set“ enthalten ist.

Beispiel 2: Sie finden heraus, dass die externen Jobbörsen A und B jeweils eine Conversion-Rate von sieben bzw. acht Prozent aufweisen, wohingegen Jobbörse C eine von 25 Prozent erbringt. In anderen Worten: Jeder 4. Besucher, der von Jobbörse C auf Ihren Stellenmarkt kommt, bewirbt sich tatsächlich auch. Sie könnten sich (und Jobbörsen A und B) nun fragen, weshalb Sie standardmäßig immer noch jede Stelle auf den Seiten von A und B veröffentlichen und dafür zahlen.

 

Grundlage hierfür ist ein Reporting-System, welches eben jenes Tracking zulässt. Google Analytics (GA) ist hierfür etwa sehr gut geeignet. Nicht nur weil es einfach und flexibel zugleich ist, sondern weil auch aus Datenschutzgründen dessen Einsatz durchaus zulässig ist – sofern man dessen Nutzung und das, was eigentlich gemessen wird, transparent macht. Zudem müssen auch keinerlei personenbezogene Daten müssen gesammelt werden, um obige Fragestellungen zu klären.

In der Standard-Einbettung bietet GA schon einen großen Nutzwert, indem es Daten rund um die Nutzer (z.B. Anzahl, Herkunft, benutzte Technologie, Interessen, Alter etc.), die (grob geclusterte) Herkunft derselben inkl. Zugriffe von Social Networks sowie das grundlegende Verhalten der Website-Besucher preisgibt.

Spannend wird es aber aus meiner Sicht erst, wenn die Standard-Dashboards aus „Zielgruppe“, „Akquisition“, „Verhalten“ und „Conversions“ individualisiert werden. Das geschieht über zweierlei Maßnahmen:

1. über sog. „Ereignisse“, welche selbst gewählt/definiert und in den Tracking-Code implementiert werden können.
2. über sog. UTM-Campaign Tags, die dabei helfen, einen Bewerber auf dessen Ursprungsquelle (z.B. externe Jobbörse) zurückzuverfolgen.

Gehen wir der Reihe nach vor und widmen uns zunächst den Ereignissen.

 

Ereignisse

Ereignisse sind oder können zur Berechnung von Key Performance Indikatoren herangezogen werden. Auch Funnel-Analysen sind dadurch möglich.

Gehen wir von folgendem Funnel aus:

Sie interessieren sich für folgende Kennzahlen:

• Anzahl der Nutzer auf Ihrer Jobbörse
• Davon die Anzahl derjenigen Nutzer, die sich tatsächlich auf die Suche nach Jobs beziehen
• Davon die Anzahl derjenigen Nutzer, die eine Bewerbung begonnen haben
• Davon die Anzahl derjenigen Nutzer, die eine Bewerbung auch abgeschlossen haben

Am Ende des Tages haben Sie so nicht nur einen Prozentwert, der Ihnen Auskunft über die Effektivität Ihres Stellenmarktes gibt, sondern Sie sehen auch deutlich, in welchen Momenten bzw. Schritten Sie möglicherweise Nutzer verlieren.

Man könnte in den oben skizzierten Funnel aber noch beliebig viele andere (Zwischen-)Schritte einbauen. Etwa die Anzahl der erfolgten Registrierungen, welche nach dem Klick auf eine Stellenanzeige und vor der begonnenen Bewerbung (bei der Erstbewerbung) zu erfolgen hat.

Jedem Funnel-Schritt liegt nun ein Ereignis zugrunde. Sehen wir uns, der Einfachheit halber, das Beispiel der Allianz Gruppe an: Die KPI „Anzahl der Klicks auf Stellenanzeigen“ wird anhand zweier Ereignisse berechnet: Klicks auf die sog. „Preview Job Ads“ + Klicks auf die sog. „Standalone Job Ads“.

Die Preview Job Ad beschreibt die Stellenanzeige, welche man direkt auf der Jobbörse aufklappen kann.

Preview Job Ad – Stellenmarkt der Allianz Gruppe

Zur Standalone-Version gelangt man hingegen über einen Direktlink, z.B. von einem externen Job Board.

Standalone Job Ad – Stellenmarkt der Allianz Gruppe

Die KPI „Anzahl der begonnenen Bewerbungen“ lässt sich etwa über den Bewerbungs-Button abbilden. Sobald ein Bewerber darauf klickt, gilt dies als angefangenen Bewerbung.

Innerhalb der Bewerbungsmaske wiederum muss jeder Bewerber zum Ende einen weiteren Button anklicken, um die Bewerbung auch abzuschicken. Dies kann ebenfalls als Ereignis festgelegt werden und bestimmt so die Anzahl der abgeschlossenen Bewerbungen.

Viele weitere Ereignisse sind denkbar bzw. Schlussfolgerungen daraus: Welche Ihrer Jobs werden am meisten angeklickt? Welche performen schlecht (und warum)? Wie viele Bewerber nutzen Facebook, Xing oder LinkedIn für das automatische Befüllen ihres Profils?

In Kombination mit den erwähnten UTM Tags ergebnen sich sogar noch mehr Möglichkeiten.

 

UTM Campaign Tags

Im Grunde sind UTM Kampagnen Tags einfache Strings, sprich Anhängsel, an eine URL – in unserem Fall die URL Ihres Stellenmarktes bzw. die individuelle URL einer Ihrer veröffentlichten stellenanzeigen. Damit lässt sich u.A. die exakte Herkunft einer Bewerbungen bestimmen. UTM Tags sind ideal, um herauszufinden, welche externe Stellenbörse die meisten Bewerber liefert oder ob Social Media auch im Recruiting Sinn ergibt.

Betrachten wir uns doch mal einen solchen String:

utm_campaign=FirmaXYZ&utm_source=Jobboard&utm_medium=Stepstone

Sie erkennen sogleich drei grundlegende Tags:

1. utm_campaigns — hier können Sie entweder den Namen Ihres Unternehmens, einer Gesellschaft Ihrer Unternehmensgruppe oder auch den Namen einer Abteilung, für die Sie derzeit rekrutieren, angeben
2. utm_source — hier können Sie z.B. die dem eigentlichen Ursprung übergeordnete Kategorie angeben. Wenn Sie externe Jobbörsen messen möchten, könnte dies eben „Jobboards“ sein
3. utm_medium —  hier können Sie die konkrete Plattform eintragen, auf der Sie die Stellenanzeige schalten

Die komplette URL samt String könnte demnach – wieder am Beispiel der Allianz – so aussehen:

https://jobs.allianz.com/sap/bc/bsp/sap/zhcmx_erc_ui_ex/?title=Senior-Data-Analyst-(m/f)-with-focus-Solvency-II-P-C-and-Life-at-Allianz-SE-Reinsurance&jobId=76562B4401031ED5AFD694E8DA80D30E? utm_campaign=Allianz&utm_source=Jobboard&utm_medium=Stepstone

Wie Sie sehen, muss der UTRM String zwingend mit einem Fragezeichen mit der Stellenanzeigen-URL verbunden sein. Nun können Sie diese URL nehmen und Stepstone bitten, diese entsprechend zu hinterlegen.

Dies bedeutet natürlich manuellen Aufwand, weshalb einige (Meta-)Stellenbörsen bzw. Professional Networks dies bei Anfrage auch automatisiert anbieten. So zum Beispiel LinkedIn, efinancialcareers oder indeed.

Verbunden mit dem Ereignis der abgeschlossenen Bewerbungen können Sie so nachvollziehen, wie viele Bewerber über einen bestimmten Kanal kamen und auch eine Bewerbung abgegeben haben. Eine für Ihre Preisverhandlungen nicht ganz unwichtige Kennzahl. Über die Qualität eines Bewerbers und damit der Quelle sagen diese Daten natürlich nichts aus. Deshalb ist auch die Verknüpfung von Stellenmarkt-Daten mit den von Recruitern genutzten KPIs so wichtig, um die gesamte Recruitment Value Chain korrekt abbilden zu können. Doch dazu mehr in Teil 2 zu diesem Thema …