Ultimativer Leitfaden: Historische Daten im Recruiting

Haben Sie sich schon einmal gefragt, warum manche Bewerbungsprozesse reibungslos verlaufen und andere ins Stocken geraten? Die Antwort liegt oft in der Vergangenheit – genauer gesagt, in historischen Daten. Diese sind das geheime Ass im Ärmel moderner Recruiting-Teams. Sie helfen nicht nur, Entscheidungen auf Zahlen zu stützen, sondern auch, Zeit und Geld zu sparen.

Unternehmen können durch die gezielte Analyse vergangener Einstellungsprozesse erkennen, welche Kanäle die besten Bewerbungen liefern, wo der Bewerbungsprozess hakt und welche Profile langfristig erfolgreich sind. Mit Tools wie Applicant Tracking Systems (ATS) und Business-Intelligence-Lösungen lassen sich diese Daten systematisch erfassen und auswerten. Das Ergebnis? Weniger Bauchgefühl, mehr Präzision.

Ein Beispiel: Wenn Sie wissen, dass Sie im Schnitt 50 Bewerbungen für eine Stelle benötigen, aber nur 30 erhalten haben, können Sie gezielt nachsteuern. Und mit Predictive Analytics lassen sich sogar zukünftige Trends vorhersagen – eine Art Recruiting-Glaskugel, wenn man so will.

Doch Vorsicht: Daten allein sind nur Zahlen. Erst durch klare KPIs, wie Time-to-Hire oder Cost-per-Hire, und regelmäßige Datenpflege entfalten sie ihren Nutzen. Und vergessen Sie nicht: Auch die beste Technologie ersetzt nicht den menschlichen Faktor. Schließlich geht es im Recruiting immer noch um Menschen – und das sollte man nie aus den Augen verlieren.

So sammeln und organisieren Sie Recruiting-Daten effektiv

Eine solide datengestützte Recruiting-Strategie beginnt mit der systematischen Erfassung und strukturierten Organisation relevanter Informationen. Ohne klare Prozesse entstehen schnell Datensilos, die wichtige Erkenntnisse blockieren. Der Schlüssel liegt darin, von Anfang an die passenden Systeme einzusetzen und die Qualität der Daten konsequent sicherzustellen.

Wichtige Datenquellen im Recruiting

Ein zentrales Tool im Recruiting ist das Applicant Tracking System (ATS). Es erfasst den gesamten Bewerbungsprozess – von der ersten Bewerbung bis hin zur Vertragsunterzeichnung^[2][1]. Viele Unternehmen nutzen ein ATS, um ihre Daten effizient zu verwalten^[2]. Ergänzend dazu spielt das Human Resource Information System (HRIS) eine wichtige Rolle, da es langfristige Daten zu Mitarbeiterentwicklung, Retention und Leistung liefert. Diese Informationen sind entscheidend, um die „Quality-of-Hire“ zu messen^[9][8].

Für die Analyse des Bewerbungstrichters sind Web-Analytics-Tools wie Google Analytics unverzichtbar. Sie zeigen, wie viele Besucher:innen die Karriereseite aufrufen, wo im Prozess Kandidat:innen abspringen und welche Stellenanzeigen besonders oft geklickt werden^[1][10]. Multiposting-Plattformen und Jobbörsen liefern externe Daten zu Reichweite, kanalspezifischen Kosten und der Anzahl der Bewerbungsstarts^[2]. Um qualitative Einblicke zu erhalten, können Sie Befragungstools wie SurveyMonkey oder Typeform nutzen. Diese helfen, die Candidate Experience und den Net Promoter Score (eNPS) zu messen^[2][8]. Schließlich bündeln Business-Intelligence-Systeme alle Datenströme aus ATS, Sourcing und Web-Analytics in übersichtlichen Dashboards, die für Trendanalysen genutzt werden können^[2].

Ein häufiges Problem ist der Verlust von Verhaltensdaten beim Wechsel von der Karriereseite zum Bewerbungsformular, insbesondere wenn das ATS extern gehostet wird. Um dies zu vermeiden, sollten Sie den Tracking-Code direkt in Ihr ATS einbinden oder das System auf Ihrer eigenen Domain hosten^[1]. Eine solche strukturierte Datengrundlage ist essenziell für präzise Analysen, die später noch vertieft werden.

Langfristige Sicherung von Datenkonsistenz und -qualität

Auch die besten Datenquellen bringen wenig, wenn die Informationen inkonsistent oder fehlerhaft sind. Klare und zuverlässige Daten sind die Basis für effiziente und nachhaltige Recruiting-Prozesse.

Standardisierung ist hierbei entscheidend: Einheitliche Definitionen für KPIs – wie etwa, ob die „Time-to-Hire“ ab der Stellenausschreibung oder der ersten Bewerbung gemessen wird – sorgen dafür, dass historische Vergleiche belastbar bleiben^[2][10]. Automatisierung hilft, menschliche Fehler zu minimieren. Durch API-Schnittstellen zwischen ATS, HRIS und BI-Tools können Daten in Echtzeit synchronisiert werden, ohne dass manuelle Übertragungen nötig sind^[2][8]. Regelmäßige Datenbereinigung ist ebenfalls wichtig: Überprüfen Sie Ihre Datensätze regelmäßig auf Vollständigkeit und Korrektheit^[2].

Moderne KI-gestützte Tools können automatisch Spam-Bewerbungen und Betrugsversuche aussortieren, sodass nur hochwertige Kandidatendaten in Ihrer Datenbank landen^[11]. Ein weiteres Thema ist die Vergabe von Zugriffsrechten. Das Prinzip der minimalen Berechtigung (Principle of Least Privilege) stellt sicher, dass nur autorisierte Personen Daten ändern können – ein wichtiger Schritt für GDPR-Compliance und Datenintegrität^[8]. Mit einer soliden Datenbasis können Sie fundierte Analysen durchführen und wertvolle Einblicke für Ihre Recruiting-Strategie gewinnen.

Historische Recruiting-Daten analysieren und Erkenntnisse gewinnen

Nachdem Sie die Daten strukturiert erfasst haben, beginnt der spannende Teil: die Analyse. Während Reporting Ihnen zeigt, was passiert ist, hilft Analytics dabei, die Gründe zu verstehen und zukunftsgerichtete Maßnahmen zu entwickeln^[2]. Viele Führungskräfte im HR-Bereich stehen vor der Herausforderung, zentrale Fragen zu beantworten – etwa zur Mitarbeiterzufriedenheit oder zu Kompetenzlücken^[8]. Genau hier kann die gezielte Auswertung historischer Daten entscheidende Antworten liefern. Sie hilft, Muster zu erkennen und Erfolgsfaktoren zu identifizieren, die Ihren Recruiting-Prozess präziser und effektiver gestalten.

Muster erkennen und Erfolgsfaktoren identifizieren

Ein Blick auf vergangene Einstellungen offenbart oft wertvolle Erkenntnisse: Welche Qualifikationen, Erfahrungen oder Eigenschaften bringen erfolgreiche Mitarbeiter:innen mit? Diese Analyse kann Ihnen helfen, gezielt nach ähnlichen Profilen zu suchen^[1][6]. Besonders sinnvoll ist es, die Quality of Hire und Source of Hire miteinander zu vergleichen, um zu sehen, welche Kanäle die besten Ergebnisse liefern. So können Sie Ihr Budget gezielt auf die Plattformen lenken, die tatsächlich den größten Mehrwert bieten^[13][12].

Doch nicht nur Erfolge, sondern auch Schwachstellen werden durch historische Daten sichtbar. Eine hohe Absprungrate während des Bewerbungsgesprächs könnte etwa auf interne Entscheidungsprozesse oder eine suboptimale Candidate Experience hinweisen^[13][2]. Ebenso lässt sich durch die Analyse der Retention Rate erkennen, welche Bewerbermerkmale mit langfristiger Mitarbeiterbindung zusammenhängen^[2][8]. Interessanterweise übertreffen Unternehmen mit zufriedenen Mitarbeiter:innen ihre Konkurrenz 1,3-mal häufiger^[8]. Testen Sie verschiedene Varianten Ihrer Stellenanzeigen und nutzen Sie Conversion Forecasting, um den idealen Bewerbungsfunnel zu finden^[12][2][3].

Predictive Analytics im Recruiting nutzen

Mit Predictive Analytics gehen Sie noch einen Schritt weiter: Statt nur die Vergangenheit zu analysieren, prognostizieren Sie künftige Entwicklungen mithilfe statistischer Modelle^[14][1]. KI-Tools können Lebensläufe unabhängig von Schlagwörtern analysieren und langfristige Erfolgsindikatoren identifizieren^[2]. Daten wie Time-to-Hire und Time-to-Fill helfen Ihnen, Besetzungszeiten genauer vorherzusagen und potenzielle Engpässe frühzeitig zu erkennen^[2][9].

Ein weiteres spannendes Feld: Historische Candidate Conversion Rates geben Ihnen Aufschluss darüber, wie viele Bewerbungen Sie benötigen, um eine erfolgreiche Einstellung zu erzielen^[3]. Gleichzeitig kann KI unbewusste Vorurteile in bisherigen Auswahlprozessen aufdecken, was fairere und neutralere Entscheidungen ermöglicht^[2].

Yaakov Gratzman, Head of Talent Acquisition bei GOhiring, bringt es auf den Punkt: „Data-driven recruiting is the key to effective talent acquisition. If you build your strategy on analysis, you make sustainable decisions that ultimately bring you better and faster applications."^[2]

Beginnen Sie mit wenigen, zentralen KPIs wie Time-to-Hire, Cost-per-Hire und Source of Hire, bevor Sie sich an komplexere Vorhersagemodelle wagen^[13][3]. Ein automatisiertes Applicant Tracking System (ATS) kann dabei helfen, Daten fehlerfrei zu erfassen und menschliche Fehler zu vermeiden^[2]. Nutzen Sie außerdem Tools wie Power BI oder Tableau, um auch komplexe Datenmuster in anschauliche Grafiken zu übersetzen. Diese Visualisierungen überzeugen nicht nur Hiring Manager, sondern auch die Geschäftsleitung^[2][8]. So schaffen Sie eine fundierte Basis für datengetriebene Recruiting-Entscheidungen, die im nächsten Abschnitt detaillierter beleuchtet werden.

Datengetriebene Entscheidungen im Recruiting umsetzen

Daten entfalten ihren wahren Wert im Recruiting erst, wenn sie sinnvoll und systematisch integriert werden. Statt sich auf Bauchentscheidungen zu verlassen, bieten datenbasierte Ansätze eine objektive Grundlage, die bessere und fundiertere Einstellungsentscheidungen ermöglicht.

Benjamin Talin, Gründer von MoreThanDigital, beschreibt es treffend: „Deciding in business without data is like driving a car with your eyes closed. You might reach your destination, but the probability of ending up in a ditch is much higher.“^[4]

Der Weg zu einem datenbasierten Recruiting erfordert jedoch mehr als nur technische Lösungen. Es braucht einen grundlegenden Wandel in der Unternehmenskultur, bei dem Daten zur zentralen Entscheidungsgrundlage werden. Diese Umstellung bildet die Basis für gezielte Optimierungen im Recruiting-Prozess.

Tools und Kennzahlen für datenbasiertes Recruiting

Eine effektive datengetriebene Strategie steht und fällt mit den richtigen Tools. Ein Applicant Tracking System (ATS) lässt sich hervorragend mit Business-Intelligence-Systemen kombinieren, um Daten aus verschiedenen Quellen – von Bewerbermanagement und Finanzsystemen bis hin zu Website-Analysen – zusammenzuführen und übersichtlich darzustellen^[2][8]. Multiposting-Tools sind ebenfalls hilfreich, um die Performance einzelner Recruiting-Kanäle zu analysieren und Budgets gezielt auf die Plattformen zu lenken, die die besten Ergebnisse liefern^[2][12].

Starten Sie mit einer Bestandsaufnahme: Wo liegen die größten Herausforderungen? Sind es hohe Absprungraten, eine lange Time-to-Hire oder unklare Ergebnisse der genutzten Kanäle^[2][7]? Danach sollten Sie klare Kennzahlen (KPIs) definieren, die Sie verbessern möchten – etwa die durchschnittliche Verweildauer neuer Mitarbeitender um mehrere Monate zu erhöhen^[8]. Eine nahtlose Integration aller relevanten Systeme (wie ATS, BI und Web-Analytics) ist entscheidend, um Datenverluste zu vermeiden und eine umfassende Datenbasis zu schaffen^[1]. Zudem sollten die eingesetzten Tools helfen, mögliche systematische Vorurteile in den Prozessen aufzudecken.

Vorurteile erkennen und bessere Ergebnisse erzielen

Daten können nicht nur dabei helfen, die besten Kandidat:innen zu finden, sondern auch unbewusste Vorurteile aufdecken, die sich über die Jahre in den Prozessen eingeschlichen haben. Künstliche Intelligenz (KI) kann beispielsweise analysieren, ob bestimmte Formulierungen in Stellenanzeigen bestimmte Gruppen ausschließen oder ob frühere Auswahlentscheidungen unbewusste Muster aufweisen^[2][7].

Ein beeindruckendes Beispiel liefert Unilever: Das Unternehmen nutzte eine KI-gestützte Videointerviewplattform, die über 25.000 Datenpunkte pro Kandidat:in analysierte – von Tonfall bis hin zu nonverbalen Signalen. Durch den Abgleich mit den Erfolgsmetriken bestehender Top-Performer konnte die durchschnittliche Recruiting-Zeit um 75 % reduziert werden, während gleichzeitig die Diversität des Bewerberpools deutlich anstieg^[7].

Es ist jedoch essenziell, dass automatisierte Prozesse bestehende Vorurteile nicht verstärken^[7][5]. Regelmäßige Bias-Audits sind daher unverzichtbar, um Algorithmen und Trainingsdaten auf diskriminierende Muster zu überprüfen^[7][5]. Interessanterweise bevorzugen 72 % der Bewerber:innen, dass die finale Einstellungsentscheidung in jedem Prozessschritt von einem Menschen getroffen wird^[5]. Dies unterstreicht die Bedeutung eines „Human-in-the-loop“-Ansatzes, bei dem Mensch und Maschine gemeinsam arbeiten.

Ein guter Einstieg sind A/B-Tests für Stellenanzeigen, um herauszufinden, welche datenbasierten Varianten die besten Ergebnisse erzielen^[2][12]. Gleichzeitig sollten Datensilos aufgebrochen werden: Eine Integration von ATS, BI-Systemen und Performance-Management-Tools schafft eine zentrale Datenquelle für abteilungsübergreifende und präzise Analysen^[4].

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Erfolgsmessung und langfristige Personalplanung

Recruiting hört nicht mit der Vertragsunterzeichnung auf – erst durch konsequente Erfolgsmessung wird sichergestellt, dass Personalentscheidungen langfristig Bestand haben. Historische Daten sind dabei ein wertvolles Werkzeug, um den Personalbedarf nicht nur für aktuelle Vakanzen zu decken, sondern auch zukünftige Entwicklungen frühzeitig zu erkennen. Während die Datenanalyse den Auswahlprozess verbessert, ist der nächste Schritt die kontinuierliche Überprüfung der Ergebnisse und eine strategische Planung. Der Unterschied zwischen einfachem Reporting („was ist passiert“) und tiefergehender Analyse („warum ist es passiert und was bedeutet das für die Zukunft?“) trennt kurzfristiges Reagieren von strategischem Handeln im Recruiting ^[2]. Im Folgenden werden zentrale Kennzahlen und Trends vorgestellt, die den Erfolg Ihrer Recruiting-Strategie messbar machen.

Kennzahlen zur Messung des Recruiting-Erfolgs

Die richtigen KPIs sind entscheidend, um Verbesserungen im Recruiting sichtbar zu machen. Laut Studien betrachten 89 % der Recruiting-Expert:innen eine KPI-basierte Erfolgsmessung als unverzichtbar für eine moderne Personalgewinnung ^[15]. Es empfiehlt sich, zunächst mit drei bis fünf Kern-KPIs zu starten, bevor komplexere Analysen entwickelt werden ^[15].

Ein zentraler KPI ist die Time-to-Fill – also die durchschnittliche Zeit von der Veröffentlichung einer Stelle bis zur Vertragsunterzeichnung. Im Durchschnitt liegt sie bei 41 Tagen, während Top-Unternehmen eine Time-to-Hire von nur 25 Tagen erreichen, gemessen vom Erstkontakt bis zur Einstellung ^[15]. Auch die Cost-per-Hire, die bei etwa 4.000 € liegt, bietet Ansätze zur Optimierung ^[15]. Besonders aufschlussreich ist die Retention Rate: Eine Verbleibquote von 85 % nach zwölf Monaten gilt als Maßstab für qualitativ hochwertige Einstellungen ^[15]. Liegt die Frühfluktuation in der Probezeit über 15 %, während Spitzenwerte bei unter 8 % liegen, deutet dies auf Schwächen im Auswahlprozess oder Onboarding hin ^[15].

Entscheidend ist die Balance zwischen quantitativen Kennzahlen wie Geschwindigkeit und Kosten und qualitativen Metriken. Die Quality-of-Hire, gemessen durch Performance-Reviews nach sechs bis zwölf Monaten und die Zufriedenheit der Hiring Manager, spielt hierbei eine zentrale Rolle ^{[3] [15]}. Eine gut durchdachte KPI-Strategie liefert nicht nur Momentaufnahmen, sondern hilft, zukünftige Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die sowohl die Qualität als auch die Effizienz steigern.

Trends für die zukünftige Talentplanung nutzen

Die Analyse von KPIs ermöglicht es, strategische Trends abzuleiten, die bei der präzisen Planung zukünftiger Personalbedarfe helfen. Historische Daten machen aus einer reaktiven eine vorausschauende Personalplanung. So kann die Auswertung vergangener Time-to-Fill-Daten zeigen, welche Positionen traditionell schwer zu besetzen sind – und es erlaubt, den Recruiting-Prozess für diese Rollen frühzeitig zu starten ^{[2] [15]}. Dies ist besonders relevant angesichts des Fachkräftemangels in Deutschland, wo jährlich rund 400.000 Spezialist:innen gesucht werden ^[15].

Auch die Analyse der Recruiting-Kanäle liefert wertvolle Erkenntnisse. Kanäle, die in der Vergangenheit die höchste Kandidatenqualität hervorgebracht haben, sollten priorisiert und das Budget entsprechend angepasst werden ^{[2] [15]}. Zudem zeigt die Untersuchung von Candidate Journeys, dass etwa 60 % der Bewerber:innen den Prozess abbrechen – häufig wegen komplizierter Formulare oder langer Reaktionszeiten ^{[1] [15]}. Solche Erkenntnisse bieten die Möglichkeit, Prozesse zu optimieren, bevor ein zukünftiger Personalbedarf entsteht.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Cost of Vacancy – die täglichen Kosten, die durch unbesetzte Stellen entstehen. Diese Kennzahl unterstützt nicht nur die Budgetplanung, sondern liefert auch Argumente für Investitionen in effizientere Recruiting-Maßnahmen ^[3]. Um diese Daten sinnvoll auszuwerten, ist ein zentrales ATS oder HRIS unverzichtbar. Solche Systeme verhindern Datensilos und sorgen für konsistente Aufzeichnungen, die eine langfristige Trendanalyse ermöglichen ^{[8] [4]}.

Fazit: Der Weg zum datengetriebenen Recruiting

Recruiting entwickelt sich durch den Einsatz historischer Daten von einer reaktiven Aufgabe hin zu einer strategischen Disziplin. Unternehmen, die bei Personalentscheidungen auf Datenanalysen statt auf Bauchgefühl setzen, treffen nicht nur objektivere Entscheidungen, sondern reduzieren auch unbewusste Vorurteile und verbessern die Qualität ihrer Einstellungen messbar ^[2][16]. Peter Drucker brachte es treffend auf den Punkt: „Was man nicht messen kann, kann man nicht verbessern" ^[16]. Diese Erkenntnis bildet die Grundlage für konkrete Maßnahmen im Recruiting-Alltag.

Die Vorteile sind klar: Zufriedene Mitarbeiter:innen tragen dazu bei, dass Unternehmen einen 1,3-fachen Vorsprung erzielen ^[8]. Durch die systematische Erhebung und Analyse von Recruiting-Daten wird es zudem möglich, zukünftige Personalbedarfe präziser vorherzusagen und Budgets mit nachweisbaren ROI-Zahlen zu untermauern ^[2].

Der Einstieg muss nicht kompliziert sein. Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Prozesse und legen Sie drei bis fünf zentrale KPIs fest, wie beispielsweise Time-to-Hire, Quality-of-Hire oder Retention Rate ^[2][16].

Yaakov Gratzman, Head of Talent Acquisition bei GOhiring, formuliert es so: „Datengetriebenes Recruiting ist der Schlüssel für effektive Talentgewinnung. Wenn du deine Strategie auf Analysen aufbaust, triffst du nachhaltige Entscheidungen, die dir im Endeffekt bessere und schnellere Bewerbungen bringen" ^[2].

Dabei ist eine ausgewogene Herangehensweise entscheidend: Zwei Drittel der HR-Führungskräfte fällt es ohne fundierte Datenanalyse schwer, Fragen zu Performance und Fluktuation zu beantworten ^[8]. Dennoch bleibt die menschliche Komponente unverzichtbar. Daten bieten eine solide Grundlage, doch erst Erfahrung und Kontext verleihen ihnen die richtige Bedeutung ^[16]. Starten Sie zunächst mit Pilotprojekten und schaffen Sie einheitliche Standards, bevor Sie datengestützte Systeme im gesamten Unternehmen implementieren ^[2][5]. So können die Vorteile der datenbasierten Analyse gezielt in die Praxis umgesetzt werden.

Der Arbeitsmarkt schläft nicht. In einem hart umkämpften Umfeld entscheiden Schnelligkeit und eine datenoptimierte Candidate Experience darüber, wer die besten Talente für sich gewinnen kann. Der Schritt hin zum datengetriebenen Recruiting ist längst keine Option mehr – er ist die logische Konsequenz aus den Vorteilen, die historische Daten bieten, und ein entscheidender Faktor für den langfristigen Erfolg.

FAQs

Wie können historische Daten die Qualität von Einstellungsentscheidungen verbessern?

Historische Daten im Recruiting bieten Unternehmen die Möglichkeit, bei Einstellungsentscheidungen auf eine solide Grundlage zurückzugreifen. Durch die Auswertung vergangener Bewerber- und Mitarbeiterdaten lassen sich Muster erkennen, die zeigen, welche Fähigkeiten und Eigenschaften sich langfristig als erfolgreich erwiesen haben. Auf diese Weise können Unternehmen Kandidat:innen auswählen, die optimal zu den Anforderungen der jeweiligen Position passen.

Darüber hinaus helfen diese Daten dabei, die wirkungsvollsten Recruiting-Kanäle und den besten Zeitpunkt für Stellenausschreibungen zu bestimmen, um Ressourcen effizienter einzusetzen. Kennzahlen wie „Quality of Hire“, „Time-to-Fill“ oder Kosten pro Einstellung machen den Einfluss dieser datengetriebenen Ansätze messbar. Sie ermöglichen es, Prozesse gezielt zu verbessern und Fehlbesetzungen zu minimieren. So wird nicht nur die Qualität der Einstellungen gesteigert, sondern auch die gesamte Recruiting-Strategie nachhaltig optimiert.

Welche Tools eignen sich am besten zur Analyse historischer Recruiting-Daten?

Um historische Recruiting-Daten sinnvoll auszuwerten, sind spezialisierte Tools eine große Hilfe. Sie vereinen die Funktionen eines ATS/CRM-Systems mit integrierten Analysemodulen, wodurch wichtige Kennzahlen wie Time-to-Hire, Cost-per-Hire oder die Effektivität verschiedener Recruiting-Kanäle übersichtlich dargestellt werden.

Solche Plattformen bieten nicht nur Datenvisualisierungen, sondern liefern auch strategische Erkenntnisse. Damit können Unternehmen gezielt Schwachstellen im Recruiting-Prozess aufdecken und fundierte Entscheidungen treffen. Eine solide Datengrundlage ist dabei der Schlüssel, um die eigene Recruiting-Strategie stetig zu verbessern.

Für eine umfassende Unterstützung im Recruiting-Prozess steht getexperts zur Seite. Neben persönlicher Beratung und transparenter Begleitung erhalten Sie praxisorientierte Einblicke in aktuelle Trends und bewährte Methoden, die direkt anwendbar sind.

Welche Bedeutung hat der menschliche Faktor im datengetriebenen Recruiting?

Auch in einem datengetriebenen Recruiting-Prozess bleibt der menschliche Faktor unverzichtbar. Zwar liefern Daten und Algorithmen hilfreiche Einblicke – etwa darüber, welche Kanäle die meisten Bewerbungen generieren oder an welchen Stellen Kandidat:innen abspringen. Doch sie können weder die zwischenmenschliche Dynamik noch die kulturelle Passung eines Bewerbers vollständig erfassen.

Deshalb sollten Unternehmen Datenanalysen stets mit Intuition, Erfahrung und Fingerspitzengefühl kombinieren. Nur so lassen sich Entscheidungen treffen, die nicht nur fundiert, sondern auch empathisch sind. Zudem ist es entscheidend, dass Menschen die Ergebnisse der Algorithmen überwachen, um mögliche Verzerrungen zu erkennen und ethische Standards einzuhalten. Genau hier setzt getexperts an: Historische Daten werden zwar genutzt, doch die Auswahl und Begleitung erfolgen durch erfahrene Personalberater:innen. Diese legen besonderen Wert auf den menschlichen Faktor, um eine wirklich passende Besetzung sicherzustellen.