Recruiting-Performance steigern: KPIs optimieren und Besetzungszeiten reduzieren

Moritz Steinbach

Moritz SteinbachMitgrĂĽnder & CEO von Talentigo

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Time to Hire (TtH) misst die Zeit vom Erstkontakt bis zur Zusage. Lange Besetzungszeiten kosten Geld und Tempo – Teams bleiben unterbesetzt, Projekte verzögern sich, Wettbewerber sind schneller. Ziel ist deshalb: Handarbeit reduzieren, Entscheidungen beschleunigen.

Das Problem: Traditionelle Recruiting-Prozesse sind langsam

Reaktivität: Warten auf Bewerbungen ist bei Engpassrollen oft zu träge.

Manuelle Vorselektion: Profile einzeln lesen, vergleichen, priorisieren – das frisst Stunden.

Koordination: Mehrere Feedback-Schleifen verlängern Entscheidungen unnötig.

Die Lösung: Active Sourcing mit KI – viel Screening, weniger Handarbeit

Mit Talentigo wird der Prozess proaktiv und skalierbar:

  • Automatische Longlist & Vorqualifikation: Viele Profile werden in kurzer Zeit gegen klare Kriterien geprĂĽft.
  • BegrĂĽndetes Ranking: Nachvollziehbares Scoring (Skills, Signale, Seniorität).
  • Personalisierte Ansprache: Texte werden an Motivationsmuster angepasst (Human-in-the-loop).
  • Live-KPI-Dashboard: TtH, Antwortquoten und Funnel-Konversionen transparent im Blick.

Konkrete Zahlen (realistisch & sauber eingeordnet)

Unsere Systemleistung:

Wir können ~1.000 Profile in ~5 Minuten automatisch voranalysieren (Longlist-Screening).

(Manuell entspräche das – bei z. B. ~30 Sek. „Überfliegen" je Profil – grob 8–9 Stunden reine Sichtungszeit.)

Typische Effekte in Piloten (rollen- und teamabhängig):

  • Weniger interne Handarbeit pro Besetzung: häufig –30 % bis –50 % in Suche/Vorselektion/Abstimmung.
  • Schnellere Durchlaufzeit (TtH): bei gutem Setup –20 % bis –40 % (z. B. von ~40 Tagen auf ~24–32 Tage).
  • Bessere Priorisierung fĂĽhrt zu kĂĽrzeren Feedback-Schleifen (oft –2 bis –5 Tage ĂĽber den gesamten Funnel).
Wichtig: Die 1.000 Profile/5 Min sind Longlist-Screenings, keine "final qualifizierten Kandidat:innen". Die Shortlist und die Einstellungsentscheidung bleiben bewusst menschlich.

Wie automatisierte Personalauswahl Effizienz schafft

  • Skalierung: Viel mehr Profile werden frĂĽh und konsistent geprĂĽft.
  • Fokus: Recruiting investiert Zeit dort, wo der Fit hoch ist.
  • Transparenz: Scores & GrĂĽnde sind nachvollziehbar; Konversionsstufen messbar.
  • Weniger Schleifen: Besser priorisierte Shortlists → schnellere Entscheidung.

Implementierungs-Tipps fĂĽr schnelle Erfolge

  • Baseline: aktuelle TtH/TtF, Antwortquoten, interne Stunden je Schritt dokumentieren.
  • Pilot: 1–2 Engpassrollen, klare Kriterien, feste:r Fachbereichspartner:in.
  • Messen: wöchentliche KPI-Reviews (Longlist-Volumen, Shortlist-Quote, Antwortquote, TtH).
  • Skalieren: Erfolgsrezepte auf weitere Rollen ĂĽbertragen.

HR-Software-Features (Auszug)

  • Real-Time Dashboards fĂĽr Recruiting-KPIs
  • Automatisierte Reports (wöchentlich/monatlich)
  • Benchmarking (ĂĽber Zeit, Rollen, Kanäle)
  • ROI-Sicht: interne Stunden vs. Baseline pro Rolle und Kanal

ROI – realistisch betrachtet

Zeitgewinn entsteht vor allem durch automatisiertes Screening und weniger Abstimmungsrunden.

Kosten pro Einstellung (CPH) lassen sich spürbar senken, weil weniger Handarbeit und weniger externe Services nötig sind. (CPH bleibt aber eine Gesamtkennzahl und wird nicht 1:1 durch ein Abo ersetzt.)

Fazit

Active Sourcing mit KI verschiebt Arbeit vom manuellen Sichten hin zu entscheidungsrelevanten Schritten. Das verkürzt die Time to Hire messbar – in der Praxis häufig um 20–40 %, wenn Prozesse klar sind und Entscheidungen zügig erfolgen. Der größte Hebel: sehr viel mehr Profile sehr viel früher und konsistenter prüfen, ohne euer Team zu überlasten.

Jetzt ausprobieren

  • Kostenlose Profilanalyse – seht an einer echten Rolle, wie unsere Longlist & BegrĂĽndungen aussehen.
  • 30-Min-Demo buchen – wir zeigen Prozess, KPIs und eine Beispielauswertung.

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