Fragen Sie einmal in Ihrem HR-Team: Wie lang dauert es bei uns im Schnitt, eine Stelle zu besetzen? Welcher Kanal bringt die besten Kandidaten? Was kostet uns eine Einstellung?
In den meisten mittelständischen Unternehmen bekommen Sie darauf keine belastbare Antwort. Schätzungen ja. Gefühlte Werte. Aber keine Zahlen, auf deren Basis man Entscheidungen treffen würde.
Stellen Sie sich vor, Ihr Vertrieb würde so arbeiten: Keine Pipeline, keine Conversion-Rate, keine Umsatzprognose — nur das Gefühl, dass es „ganz gut läuft". Undenkbar. Im Recruiting ist genau das der Normalzustand.
Dabei braucht es keine aufwändige BI-Lösung, um aus dem Blindflug rauszukommen. Drei Kennzahlen reichen, um die wichtigsten Entscheidungen im Recruiting auf eine solide Basis zu stellen.
Time-to-Hire misst die Tage von der Ausschreibung bis zur Vertragsunterschrift. Im Mittelstand liegt der Durchschnitt bei rund 35 Tagen — aber die Zahl allein sagt wenig.
Entscheidend ist die Frage: Wo im Prozess vergeht die meiste Zeit?
Ein Unternehmen, das wir begleitet haben, hatte eine Time-to-Hire von 52 Tagen. Das Problem lag nicht an fehlenden Bewerbungen — sondern daran, dass qualifizierte Kandidaten im Schnitt acht Tage auf eine Rückmeldung nach dem Erstgespräch warteten. Nicht aus bösem Willen, sondern weil es keinen Prozess gab, der diese Verzögerung sichtbar machte.
Nachdem sie angefangen haben, die Time-to-Hire in Phasen zu messen — Eingang bis Screening, Screening bis Erstgespräch, Erstgespräch bis Angebot — war das Problem innerhalb von zwei Wochen behoben. Drei Monate später: 27 Tage. Ohne zusätzliches Budget, ohne neues Headcount.
Der Hebel: Time-to-Hire nicht als eine Zahl betrachten, sondern als Kette. Das schwächste Glied bestimmt die Geschwindigkeit — und es ist fast nie das, was man vermutet.
Die meisten Recruiting-Teams wissen, auf wie vielen Kanälen sie Stellen veröffentlichen. Was sie selten wissen: Welcher Kanal für welches Stellenprofil tatsächlich funktioniert.
Ein typisches Muster: Ein Unternehmen gibt monatlich 3.000 € für eine Stellenbörse aus. Für kaufmännische Positionen funktioniert sie gut — aber für gewerbliche Stellen kommen kaum qualifizierte Bewerbungen. Ohne kanalspezifische Auswertung fällt das nicht auf. Das Budget fließt weiter. Die gewerblichen Stellen bleiben offen.
Die richtige Frage ist nicht „Welcher Kanal bringt die meisten Bewerbungen?" — sondern „Welcher Kanal bringt pro Stellenprofil die meisten qualifizierten Bewerbungen, und was kostet mich das?"
Der Hebel: Kanalperformance pro Stellenprofil auswerten. Drei Datenpunkte reichen: Bewerbungen pro Kanal, Anteil qualifizierter Bewerbungen, Kosten pro qualifizierter Bewerbung. Wer das hat, steuert Budget statt es zu verteilen.
Recruiting ist ein Trichter: Von der Stellenanzeige über den Karriereseiten-Besuch, die Bewerbung, das Screening bis zum Angebot. Und wie in jedem Trichter gibt es Stellen, an denen überproportional viele Kandidaten aussteigen.
Das Problem: Die meisten Unternehmen sehen nur den Eingang (Stellenanzeige ist online) und das Ergebnis (besetzt oder nicht). Was dazwischen passiert, ist eine Blackbox.
Typische Lecks aus der Praxis: 80% der Karriereseiten-Besucher verlassen die Seite, ohne sich zu bewerben — weil der Weg zum Formular zu lang ist oder das Mobile-Erlebnis nicht stimmt. Kandidaten brechen im Bewerbungsprozess ab, weil ein Account-Zwang besteht oder das Formular 15 Felder hat. Und qualifizierte Bewerbungen liegen tagelang unbearbeitet, weil niemand sieht, wie alt sie sind.
Jedes dieser Lecks kostet nicht nur Kandidaten — es kostet das Budget, das investiert wurde, um diese Kandidaten überhaupt auf die Seite zu bringen.
Der Hebel: Den Funnel in Stufen sichtbar machen und die Conversion-Rate pro Stufe messen. Unternehmen, die das tun, finden fast immer ein oder zwei Stellen, an denen sie mit wenig Aufwand deutlich mehr Kandidaten halten können.
Time-to-Hire, Channel Performance und Funnel-Conversion sind keine exotischen Metriken. Die Daten dafür existieren in den meisten Unternehmen bereits — sie werden nur nicht zusammengeführt, nicht visualisiert und nicht für Entscheidungen genutzt.
Der Unterschied zwischen Unternehmen, die im Recruiting gut aufgestellt sind, und solchen, die es nicht sind, liegt selten am Budget oder an der Teamgröße. Er liegt daran, ob Entscheidungen auf Daten basieren oder auf Bauchgefühl.
Die gute Nachricht: Der Einstieg ist einfacher als die meisten denken. Kein Data-Warehouse-Projekt, kein monatelanges Setup. Wer anfängt, diese drei Zahlen systematisch zu tracken, sieht in der Regel innerhalb weniger Wochen, wo die größten Hebel liegen.
Wo steht Ihr Recruiting-Prozess im Vergleich?
Wir sind eine Recruiting-Software für den Mittelstand. Was uns unterscheidet: Wir machen den gesamten Recruiting-Prozess messbar – von der Stellenanzeige bis zur Einstellung. Kanalperformance, Funnel-Conversion, Time-to-Hire – alles in einem System, ohne BI-Projekt.
In 25 Minuten zeigen wir Dir, wie das in der Praxis aussieht und ob es für Eure Situation passt.
