Top Banner
GEBÄUDEDIENSTLEISTER IM RECRUITING-DILEMMA WAS IST NUN ZU TUN? Mensch vs. Maschine
51

Mensch vs. Maschine

Jan 28, 2022

Download

Documents

dariahiddleston
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: Mensch vs. Maschine

GEBÄUDEDIENSTLEISTER IM RECRUITING-DILEMMAWAS IST NUN ZU TUN?

Mensch vs. Maschine

Page 2: Mensch vs. Maschine

M A R C O K E I N H U B E R

Diplom-BetriebswirtGeschä�sführer

GermanPersonnel e-search GmbH

SPEAKER

Page 3: Mensch vs. Maschine

Eine Geschichte so alt wie die Menschheit?

Page 4: Mensch vs. Maschine

Der technische Wandel ist am Anfang langsam- und plötzlich ändert sich ALLES

KünstlicheIntelligenz

MenschlicheIntelligenz

Umdenken!

Page 5: Mensch vs. Maschine

AUTOAutonomes FahrenEchtzeit NavigationEchtzeit-Straßenschilder-ErkennungEchtzeit-Warnsysteme

Technologische Märktveränderung

Page 6: Mensch vs. Maschine

Technologische Märktveränderung

MEDIENMobile first UsersAlways-OnPersonalisierter Content

HI!

Page 7: Mensch vs. Maschine

Technologische Märktveränderung

WIR SUCHEN

RECRUITINGProgrammatic Job AdvertisingHR AnalyticsChatbots

Page 8: Mensch vs. Maschine

-16% *2018

2017

Status Quo

Page 9: Mensch vs. Maschine

AI, Chatbots, Analytics - muss ich das jetzt alles haben?

Page 10: Mensch vs. Maschine

Kosten-Nutzen Analyse

Welche Aufgaben müssen IHRE Recruiter tagtäglich machen?

Wo arbeiten Maschinen deutlich schneller und e�izienter als Menschen?

Wo kann Technologie in IHREM individuellen Prozess unterstützen?

Technologie ist kein universales Heilmittel

Page 11: Mensch vs. Maschine

Was für ein Recruiting Problem hast du?

Selection

Conversion

Attraction

Page 12: Mensch vs. Maschine

Tech Porn

Tech

Business Value

High

High

Low

Low

AwesomeS # ! §

Crap Boring

Page 13: Mensch vs. Maschine

Job - Aderstellen

Job - Ad Intelligent Vermarkten

Bewerber gewinnen

Bewerber managen

1 2 3 4Mitarbeiter

halten

5

Page 14: Mensch vs. Maschine

WAS MACHT EINE GUTE STELLENANZEIGE AUS?

Page 15: Mensch vs. Maschine

werdengemessen150 KRITERIEN

Job - Ad erstellen1

Page 16: Mensch vs. Maschine

G O O G L E T R E N D S

in MünchenKundenberater Call Center Agent

muss dem Trend folgenJOBTITEL

Job - Ad erstellen1

Page 17: Mensch vs. Maschine

TelefonistKundenberater Call Center Agent

muss dem Trend folgenJOBTITEL

Job - Ad erstellen1

Page 18: Mensch vs. Maschine

SonstigeKundenberater Call Center

müssenzum Jobtitel passenBRANCHE

& Tätigkeitsbereich

Jobtitel BrancheBranche

Job - Ad erstellen1

Page 19: Mensch vs. Maschine

WORT- & BILDsprachemüssen den Bewerber ansprechen

Kundenberater/in in München

CANDIDATEPERSONA

28-40 J. alt weiblich > 80% aus BayernPC/Tablet /Mobil08:00-10:00, 14:30-17:00online...

Job - Ad erstellen1

Page 20: Mensch vs. Maschine

Trendanalysen

Zielgruppenanalyse

Identifikation von Best Practices

Treiber: Anzahl an neuen Stellen

Was kann Technologie?

Job - Ad erstellen1

50%

Page 21: Mensch vs. Maschine

MÜNCHEN

JETZT BEWERBEN

UNTERNEHMEN

KUNDENBERATER/INWIR SUCHEN

KUNDEN-BERATER/IN

JETZT BEWERBENUNTERNEHMEN

KUNDENBERATER-AGENT/IN

WIR SUCHEN DICH!

MÜNCHEN

Bewerber erreichen2

Page 22: Mensch vs. Maschine

TRAFFIC die Menge von Internetnutzern die eine Stellenanzeige besuchen

Job-BoardsSearch Tra�icRe�eral Tra�icDirect Tra�icSocial Tra�ic

Bewerber erreichen2

Page 23: Mensch vs. Maschine

TRAFFIC =mehr

mehr

BEWERBER?

NUR WENN DIE ANZEIGE STIMMT!

Bewerber erreichen2

Page 24: Mensch vs. Maschine

100 Clicks = 1 Bewerbung5 Bewerbungen = 1 Einstellung

500 CLICKS

70 Clicks = 1 Bewerbung5 Bewerbungen = 1 Einstellung

350 CLICKS

Korrelation mit Job-Ad-Creation(Targeting und Candidate Persona)

Bewerber erreichen2

Page 25: Mensch vs. Maschine

TRAFFICQUELLEN

MULTIPOSTING

SuchmaschinenBundesagentur für Arbeit

Soziale NetzwerkeSchnittstellen zu Premium-Jobbörsen

Ihre eigene Homepage

25O> PORTALE

Bewerber erreichen2

Page 26: Mensch vs. Maschine

ORGANIC PAID

PREPAID

für Jobs

Den Kandidaten dort erreichen wo er sich in Web aufhält und das so günstig wie möglich

INTELLIGENTES TRAFFIC-MANAGEMENT

Bewerber erreichen2

Page 27: Mensch vs. Maschine

z. B. Arbeitsagentur, Indeed, eBay Kleinanzeigen, , etc. Nischenboards

ORGANIC Tra�ic

Tag 2 Tag 6 Tag 30 Zeit

Tra�ic

Organic PERSY Tra�ic0€

Bewerber erreichen2

Page 28: Mensch vs. Maschine

z. B. Indeed, Kimeta, Jobrapido, Facebook, Google

PAIDTra�ic

Max. Daily Clicks possible

Min. CPC possibleO€

20

40

60

80

100

120

2.5€ 3.0€ 3.5€

Bewerber erreichen2

Page 29: Mensch vs. Maschine

SIE KAUFEN EINE ANZEIGE Definierte Laufzeit, KEINE Wertschöpfung

Jobbörsen / Media-Agenturen z. B. Stepstone, Jobware, Monster

PREPAIDTra�ic

Bewerber erreichen2

Page 30: Mensch vs. Maschine

INTELLIGENTES TRAFFIC-MANAGEMENT IN ECHTZEIT

Call-Center Agent

Organic Traffic

IT-Specialist

Chef-Koch

Bedie-nung

Buch-halter

40%

18% 10%

80%

26%

Bezahlter Traffic

€€

€€€€ PerfoRmante

Zone

Traffic

Bewerber erreichen2

0€

Page 31: Mensch vs. Maschine

Bewerber erreichen mit PERSY2

Page 32: Mensch vs. Maschine

Bewerber erreichen mit PERSY2

Page 33: Mensch vs. Maschine

Was kann Technologie?

Kanalempfehlung und –optimierung

Steuerung von Kampagnen in Echtzeit

KPI gesteuerte Intelligenz (CPA)

Treiber: Höhe des Werbebudgets für Stellenanzeigen

100%

Bewerber erreichen2

Page 34: Mensch vs. Maschine

WIE ÜBERZEUGE ICH BEWERBER VON MIR?

Page 35: Mensch vs. Maschine

DIGITAL NATIVES2020 sind ca. 62% der Erwerbsbevölkerung

Bewerber gewinnen3

Page 36: Mensch vs. Maschine

GEN. X GEN. YKommunikation:

Brief, Telefon, SMS, E-MailKommunikation: Messenger, E-Mail, Chat

Hi!

Bewerber gewinnen3

Page 37: Mensch vs. Maschine

Bewerberverhalten: Schri�liche Bewerbung,

E-Mail

Bewerberverhalten:E-Mail, Bewerberformular, OneClick-Bewerbung, Chat

Chatbots sind bereits bekannt durch:

Unternehmens-WebseitenSupport-WebseitenOnline-ShopsMessenger-Dienste

Seit 2011 ist die Nutzung von Messenger-Diensten um 266% gestiegen.

13%

8%38%

38%

Interne Studie zum Thema "Einsatz von Chatbots im Bewerbungsprozess" - Teilnehmer: 61 II w. 25 II m. 36

Bewerber gewinnen3

GEN. X GEN. Y

Page 38: Mensch vs. Maschine

ECHTZEIT W I R D Z U RH E R A U S F O R D E R U N G

CHATBOTS KÖNNEN BIS ZU 80% DER ONLINE-ANFRAGEN SELBST BEANTWORTEN.

Januar 2018

April 2017

November 2016

Januar 201650 100 150 200

1 Statista.de - Anzahl der verfügbaren Chatbots im Facebook Messenger in ausgewählten Monaten von Juni 2016

Anzahl der verfügbaren Chatbots im Facebook-Messenger in Tsd.

100

200

34

11

Bewerber gewinnen3

Page 39: Mensch vs. Maschine

Bewerber gewinnen mit PERSY3

Page 40: Mensch vs. Maschine

Was kann Technologie?

Bewerber gewinnen3

Beantwortung vorhersehbarer Fragen

Echtzeit-Kommunikation 24/7

Treiber: Menge an standardisierter Kommunikation

70%

Page 41: Mensch vs. Maschine

Bewerber managen4

Matching von Profil und Anforderung

95% 75% 67%

Page 42: Mensch vs. Maschine

Warum Bewerber während des Einstellungsprozesses absagen

95%

66%

21%

In der Zwischenzeit eine andere Stelle gefunden

Unzureichendes Gehalt

Unzufriedenheit mit Arbeitzeiten

Bewerber managen4

NEIN, DANKE!

Page 43: Mensch vs. Maschine

DANKE,NEIN!

Darum sagen Unternehmen nach dem Screening ab

96%

64%

37%

29%

Bewerber wird unseren Erwartungen an die Stelle nicht gerecht

Unzureichende Berufserfahrung

Unzureichende Zeugnisse

Formale Fehler

Bewerber managen4

Page 44: Mensch vs. Maschine

Hauptgründe für die Nicht-Einstellung

75% Fehlende Sympatie

70% Mangelha�e So� Skills

Bewerber managen4

Page 45: Mensch vs. Maschine

Abgleich formeller Anforderungen mit dem Bewerberprofil

Beschleunigung der Bewerberverwaltung

Was kann Technologie?

Treiber: Qualität und Struktur der Daten

25% 75%

Bewerber managen4

Page 46: Mensch vs. Maschine

WARUM BLEIBEN ODER GEHEN MEINE MITARBEITER?

Page 47: Mensch vs. Maschine

Der Mythos „Jobnomaden“ kann statistisch nicht bestätigt werdenAber: Steigendes Selbstbewusstsein von Fach- und Führungskrä�en

20 bis 199 MA 200 bis 1.999 MA 2.000 und mehr MA

Ursprungsdaten: Sozio-oekonomisches Panel2017 IW Medien/iwd

weniger als 20 MA

Mitarbeiter halten5

Große Betriebe halten ihre Mitarbeiter länger

13,5Jahre

11,5Jahre

9,7Jahre

7,9Jahre

Page 48: Mensch vs. Maschine

Bezahlung

Was macht Mitarbeiter zufrieden?

Alternativen

Progression

Firmenkultur

Erfolg

Kollegen

Produktivität

Mitarbeiter halten5

Page 49: Mensch vs. Maschine

Was kann Technologie?Faktoren für Unzufriedenheit erkennen

Individuelle Risikobewertung ermöglicht eine frühzeitige Intervention

Treiber: Qualität und Menge der Daten

40%

Mitarbeiter halten5

Page 50: Mensch vs. Maschine
Page 51: Mensch vs. Maschine

VIELEN DANK!WWW.GERMANPERSONNEL .DE

[email protected]