HR Data Dudes Archiv

People Experience ist mehr als nur Recruiting – es beeinflusst Business. Tim und Marcel diskutieren, wie People Experience Umsätze kosten kann und welche Kennzahlen, Methoden beziehungsweise Tools (NPS, Employee vs. Candidate Score) helfen können. Empfohlene Episoden: Virgin Media Case zur Candidate Experience (Umsatzverlust ~£ 4,4M) Fact der Folge: Virgin Media verlor laut interner Analyse jährlich rund £ 4,4 Millionen Umsatz durch schlechte Candidate Experience Empfehlung der Folge: Phenom’s State of Candidate Experience Report (European Edition) – mit Benchmarks zur Technologienutzung & Touchpoint-Performance Vielen Dank an Trendence Institut und Indeed Kooperation!

Social Recruiting ist nicht gleich Social Recruiting – Tim und Marcel ordnen die drei großen Methoden ein: Active Sourcing, Social Advertising und Corporate Influencer. Daten spielen überall eine Rolle – aber wie unterschiedlich intensiv und sinnvoll sie genutzt werden, überrascht! Empfohlene Podcast-Episoden: Folge 47: AB-Tests im Recruiting Folge 7 mit Björn: Active Sourcing im Detail Fact / Fail der Folge: AI-Influencer gelten bei objektiven Produkten als vertrauenswürdiger als Menschen. Spannend? Zur “The shifting Influence” Studie von Gerlich Empfehlung der Folge: Hootsuite Social Media Trends 2025 – klare Datenbasis für den ROI von Social Listening Tools Link. Herzlichen Dank an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!

Tim & Daniel zerlegen, wie in Social Media (und darüber hinaus) mit „Fakten“ getrickst wird – von Rundungsfehlern bis Deepfakes. Anhand eines LinkedIn-Fails (DE vs. USA Recruiting) zeigen wir typische Denkfehler, bewerten sie auf der Verhoeven-Mühlbauer-Skala (VM-Skala) und geben klare Leitplanken: Quellen, Visualisierungen, Korrelation ≠ Kausalität, Kontext, Ethik. Plus: Wann kommentieren – und wann nicht. Am Ende gibt’s eine Empfehlung gegen Fake News, die ihr bookmarken solltet. Kurzweilig, meinungsstark, praxisnah. Fail der Folge: Vergleichspost DE vs. USA Recruiting mit wackeligen „Kennzahlen“ (Time-to-Hire, Feedback, Hires/Recruiter) – Äpfel/Birnen, falsche Bezugsgrößen, Erwartung ≠ erhaltenes Feedback. Gute Quelle aber oft undifferenzierte Vergleiche https://www.smartrecruiters.com/blog/benchmark-recruiting-metrics-for-germany/ Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!

Demografie trifft HR – ein entspannter, aber tiefer Blick in die demografische Entwicklung unserer Arbeitswelt. Tim und Marcel diskutieren, was die Alterung der Bevölkerung für Unternehmen bedeutet. Empfohlene Podcast-Episoden: Verweis auf die Folge mit Thyssenkrupp bei Schicht im Schacht Webinar von Tim zum Thema Altersdiversität Fact / Fail der Folge: Fact: Der Artikel von Ralf Lanwehr zeigt: Es gibt keinen klaren Nachweis, dass Diversität die Produktivität steigert – dafür aber gute ethische Gründe. [Handelsblatt-Artikel (Paywall)] Empfehlung der Folge: Der IHK-Demografierechner hilft Unternehmen, eigene Altersstrukturen mit dem lokalen Arbeitsmarkt zu vergleichen. Einfach mal bei der IHK nachfragen oder googeln. (zum Zeitpunkt der Folge online deaktiviert) Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!

In dieser Episode zerlegen Tim und Björn den hartnäckigen Mythos, dass Eignungsdiagnostik und eine starke Candidate Experience nicht zusammenpassen. Stimmt das wirklich? Oder ist das einfach nur falsch verstandenes E-Commerce-Denken? Freut euch auf Studien-Fakten, persönliche Cases, Praxistipps und einen “Fakt der Folge”, der zeigt, warum Kürze nicht immer König ist. Am Ende wird klar: Gute Eignungsdiagnostik kann nicht nur effizient sein – sie kann auch begeistern. Wie immer auch ein dickes Dankeschöne an das Trendence Institut und Indeed Deutschland für die Kooperation Themen dieser Folge: Was wirklich zu Abbrüchen bei Assessments führt (Spoiler: nicht die Länge!) Warum E-Commerce-Logik nicht auf Recruiting übertragbar ist Was prognostische Validität mit guten Auswahlprozessen zu tun hat Der größte Denkfehler bei “mehr Bewerbungen = mehr Erfolg” Was man messen sollte: Candidate NPS, Dropout-Rates & Offer-Acceptance Die Rolle von Transparenz, Usability und Feedbackkultur Warum Feedback aus Diagnostik ein Gamechanger sein kann Empfohlene Podcast-Episoden: Folge 17: „Daten in der Diagnostik“ mit Harald Ackerschott https://hr-data-dudes.blogs.audiorella.com/17-daten-in-der-diagnostik Empfehlung der Folge: Mr. Recruitainment Joachim Diercks – Gründer von Cyquest & Pionier für evidenzbasierte Diagnostik mit Gamification-Faktor. Fact (oder Fail) der Folge: Die meisten Kandidat:innen brechen Online-Assessments nicht wegen der Länge ab – sondern innerhalb der ersten 5–10 Minuten. Ursache: technischer Einstieg, Usability, fehlende Erklärung. Eine Kürzung um 15 Minuten verbessert die Abschlussquote nur um ca. 1–2 %.

In dieser Folge sprechen Daniel und Tim über eines der heißesten Themen im Bereich HR-Tech: KI-Agenten. Was unterscheidet einen simplen Bot von einem autonomen Agenten? Wo liegt der Unterschied zwischen No-Code, Low-Code und "No-Clue"? Und warum sind gute Daten nicht nur nice-to-have, sondern überlebenswichtig? Wie immer mit dabei: ein "Fact oder Fail" zum Thema Gehaltstransparenz, ehrliche Einschätzungen zu Potenzial und Grenzen der Technologie – und ein kleines Wortspiel zum Abschluss. Danke, wie immer an Indeed und Trendence für die Unterstützung! Empfohlene Podcast-Episoden: Folge 7: "Shit in, Shit out – Datenqualität im HR" Folge 3: "Wie KI eure Stellenanzeigen verändert (Spoiler: Nur wenn ihr Daten habt)" Empfehlung der Folge: Die Indeed AI School – Mit spannenden Vorträgen von Expert*innen rund um den Einsatz von KI im HR. Daniel ist natürlich auch mit am Start! 4 Wochen lang jede Woche ein neuer Kurs Fact oder Fail der Folge: Fail!: Die meisten KI-Modelle erzählen Unsinn über das Entgelttransparenzgesetz – sie behaupten, Gehaltsangaben in Stellenanzeigen seien bald Pflicht. Das stimmt (leider) nicht – es bleibt erstmal freiwillig

In dieser Jubiläums-Folge haben Steffi und Tim eine besondere Gästin vor das Micro bekommen: Virigina Sondergeld - Economist von Indeed und sprechen mit ihr über die Arbeit mit Arbeitsmarktdaten. Ein Thema, das schon immer auf unserer HR-Data-Dude-Bucket-List war. Warum werden Arbeitsmarktdaten noch nicht so oft genutzt, obwohl sie öffentlich zugänglich sind? Womit fängt man an, wenn man Arbeitsmarktdaten anschauen will und nicht zufällig promovierte Ökonomin ist? Welche Quellen gibt es, die für den Start gut sind? Was kann man in der Praxis mit den Daten anfangen? Welche Trends sehen wir gerade im Arbeitsmarkt? Empfehlung der Folge: Folgt gerne the-one-and-only Robindro Ullah https://www.linkedin.com/in/robindroullah/ Fail der Folge: Wurde (leider) schon wieder gelöscht von der Person. Aber da hat sich der kritische Faktencheck gelohnt.

Live von der TalentPro diskutieren Steffi, Marcel und Tim über das Thema Retention - um genauer zu sein über Data driven Retention. Wenn ihr schon immer einmal wissen wolltet: …welche Kennzahlen und weitere Daten sinnvoll sind, um seine Retentionmaßnahmen zu optimieren… …warum ein ganzheitlicher NPS Score sinnvoll sein kann …und warum Marcel in dem Kontext gerne Weihnachtsfeiern analysiert :-) … dann seid ihr hier genau richtig! Viel spaß und bleibt kritisch! Empfehlung der Folge: "Wirtschaftspsychologie heute" - Vorsicht Ansteckungsgefahr - eine Kündigung kommt selten allein. https://www.wirtschaftspsychologie-heute.de/vorsicht-ansteckungsgefahr-eine-kuendigung-kommt-selten-allein/ Fact (oder Fail) der Folge: Face Profiling - wer sowas einsetzt, wird auf jeden Fall auch Retention-Probleme bekommen. https://www.linkedin.com/posts/tim-verhoeven83_faeshrungskompetenz-menschenkenntnis2-executivesearch-activity-7334911306606538752-hx_p?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAMq9bgBmdTjZxN3bfijkwFgdLBmdGm3lLw

In dieser Episode der HR Data Dudes taucht Tim Verhoeven mit seiner Gästin Larissa Grotepass, Team Lead People & Organization bei Billie Green, in die spannende Welt der datengetriebenen Personalarbeit ein. Larissa teilt ihre Erfahrungen, wie sie in einem schnell wachsenden Startup eine Ausfallprognose entwickelt hat – ganz ohne fancy Tools, dafür mit viel Pragmatismus und gesundem Menschenverstand. Erfahrt, wie Billie Green durch die Analyse von Abwesenheitsdaten und externen Faktoren wie Ferienzeiten und Brückentage Engpässe in der Produktentwicklung vermeiden konnte. Eine inspirierende Folge für alle, die auch in kleineren Unternehmen das Potenzial von HR-Daten nutzen wollen! Larissa Grotepass: https://www.linkedin.com/in/larissa-s-grotepass/ Fact (oder Fail) der Folge: Post zur Studie “Who is Most Vulnerable to Fake Information?” - https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7329909892549386240/ Studie “Profiling misinformation susceptibility” https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0191886925001394 Empfehlung der Folge: PeopleDataFriends - Podcast von Veronika Birkheim https://www.linkedin.com/in/veronika-birkheim/ https://www.podcast.de/podcast/3588191/peopledatafriends

In dieser Episode der HR Data Dudes begrüßt Tim Verhoeven seine geschätzte Kollegin Steffi – frisch zurück vom Event Schicht im Schacht. Gemeinsam tauchen sie tief ein in die Welt der A/B-Tests im Recruiting. Was kann man testen? Was wird oft falsch gemacht? Und wie kann man durch gezielte Tests wirklich bessere Entscheidungen treffen? Mit dabei: ein „Fail der Woche“, der aufzeigt, wie schnell Studien falsch interpretiert werden – und warum Datenkompetenz für HR-Profis unerlässlich ist. Konkrete Beispiele Ehrliche Learnings Klare Empfehlungen für die Praxis Empfehlung der Folge: Optimizely Sample Size Calculator: https://www.optimizely.com/sample-size-calculator/#/?conversion=3&effect=20&significance=95 Fail der Folge: Fehlinterpretation der Studie „Jugend ungeschminkt 2024“: https://www.ikw.org/schoenheitspflege/services/studien/jugend-ungeschminkt-2024

Eine besondere HR Data Dudes Folge: Live von der Schicht im Schacht diskutieren alle 5 HR Data Dudes gemeinsam und erstmalig bei einer Aufnahme alle in einem Raum. Das Thema der Diskussion ist die Frage,ob und wie Events (wie bspw. die Schicht im Schacht) ein sinnvoller Bestandteil der eigenen Lernreise für die Arbeit mit Daten im HR sein können. Kern-Erkenntnisse: - Es gibt Kriterien, an denen man gute und schlechte Events unterscheiden kann, wie beispielsweise kuratiertes Programm und kein aggressiver Sales / Pitches - Events sind ein extrem wichtiger Baustein für die eigene Weiterentwicklung in der Arbeit mit Daten - insbesondere durch den Austausch - Ob man von solchen Events etwas mitnimmt, hängt stark von einem selbst ab. Reine Konsumhaltung ist nicht hilfreich. - Der Event-Markt konsolidiert sich aktuell - und das ist auch gut so. - Was fehlt? Ein cooles Event zur Arbeit mit Daten im HR! Vielleicht gibt es ja auch genug Bedarf an einem eigenen HR-Data-Dudes Event? Was meint ihr dazu? Empfohlene Podcast-Episoden: Folge 43: Die Inspiration zu dieser Folge - Weiterbildung für die Arbeit mit Daten im HR: https://hr-data-dudes.blogs.audiorella.com/43-43-weiterbildungen-fuer-die-arbeit-mit-daten-und-hr

In dieser Folge widmen sich Marcel und Tim dem Thema der “Implementierung von Bewerbermanagement Systemen”. Es ist schon die dritte Folge zum Thema ATS - und der krönende Abschluss. Warum haben so viele HRler vor diesem Thema so viel Respekt und löst oft Unbehagen aus? Gemeinsam gehen Tim und Marcel dieser Frage auf den Grund und geben viele hilfreiche Tipps, wie man so ein Projekt in der Praxis umsetzen kann. Denn beide haben schon eine Menge solcher Projekte leiten und begleiten dürfen über die Jahre. Es gibt so viele kleine Stellschrauben, die bei der Optimierung hierbei hilfreich sein können, wie beispielsweise Genug Puffer im Timing einplanen Präzise Features definieren Rechtzeitig alle Stakeholder in Usability Tests einbinden (und ggf. Anforderungen) Realistische Rollout-Pläne erstellen Genau darum geht’s in dieser Folge: Praxisnahe Tipps! Empfohlene Podcast-Episoden: #38 Praxis Check: Bewerbermanangement Systeme und Daten: https://hr-data-dudes.blogs.audiorella.com/38-38-praxis-check-bewerbermanagementsysteme #39 Praxis Check: Auswahl von Bewerbermanagement Systemen: https://hr-data-dudes.blogs.audiorella.com/39-39-praxis-check-auswahl-von-bewerbermanagementsystemen Damit ist die offizielle ATS-Trilogie abgeschlossen! Empfehlung der Folge: Toolkit Candidate Experience: Der interaktive Recruiting-Workshop zur Optimierung der Candidate Journey. https://www.amazon.de/Toolkit-Candidate-Experience-interaktive-Recruiting-Workshop/dp/3791065319/ Fact der Folge: Bekommen Jobwechsler so viel mehr Gehalt? The Wall Street Journal - Verweis auf US Daten zu IT/Tech Jobs. https://www.linkedin.com/posts/the-wall-street-journal_jobs-tech-engineers-activity-7307477515168538625-T7W7/

In der aktuellen Folge der HR Data Dudes sprechen Tim und Steffi über den Evergreen im Recruiting: Die Stellenanzeige - und zwar im Kontext Daten. Dieses Thema war auch der Start der beruflichen Beziehung der Beiden - daher gibt es den einen oder anderen lustigen Bezug auf die Zusammenarbeit von Lidl und Indeed. Wofür benötigt man Daten für Stellenanzeigen? In dieser Folge tauchen Tim und Steffi tief in das Thema Stellenanzeigen und datenbasierte Optimierung ein – ein Bereich, der sie seit Jahren verbindet. Sie diskutieren, warum reine Intuition bei der Gestaltung von Stellenanzeigen nicht mehr ausreicht und welche Rolle Datenquellen, KPI-Tracking, AI, Kultur-Matching und Skill-Based Hiring künftig spielen. Highlight: Eine Stellenanzeige ist nicht nur ein Text – sie ist ein Datenpunkt, der die Grundlage für Matching, Auffindbarkeit und Conversion darstellt. Kernaussagen: Daten statt Bauchgefühl: Performance von Stellenanzeigen lässt sich messen – Klickzahlen, Bewerbungen, Conversion Rates sind essenziell. 1,7 Sekunden Aufmerksamkeit: Mobile Nutzer*innen entscheiden extrem schnell – die ersten Sekunden sind entscheidend. Datenquellen: Jobplattformen (z. B. Indeed), ATS, Karriereseite (z. B. via Google Analytics), Studien & Benchmarks. Daten sind ein Recht: Wer zahlt, sollte auch die zugehörigen Daten erhalten – notfalls hartnäckig nachfragen. Design vs. Performance: Schönheit ist gut – aber Funktionalität ist entscheidend. AI-Assistenz kritisch betrachten: ChatGPT erzeugt schöne Texte, aber keine performanten Anzeigen ohne Datenbasis. Zukunftstrend Kultur-Matching: Bewerber*innen legen Wert auf Unternehmenskultur – die Anzeige sollte das reflektieren. Skill-Based Hiring: Weg von Abschlüssen und Titeln – hin zu Fähigkeiten als Kern von Jobprofilen. Wichtigster Satz: „Eine Stellenanzeige ist nur so gut wie das Verständnis des Jobs dahinter.“ ️ Praxistipps aus der Folge: Fact der Folge im Kopf behalten: Aufmerksamkeitsspanne auf mobilen Geräten liegt bei 1,7 Sekunden – nutzt Titel und Visuals gezielt. Stellenanzeigen messen mit drei Kennzahlen: Impressionen Klickrate Bewerbungsrate Zeigt, ob die Anzeige auffindbar, attraktiv und überzeugend ist. Karriereseiten auswerten: Nutzt vorhandene Tools wie Google Analytics oder fragt im Unternehmen nach bestehenden Systemen aus dem E-Commerce-Bereich. Regelmäßige Reports einholen: Einfacher Einstieg: Monatlicher Standardreport zur Nutzeraktivität auf der Karriereseite. Buzzwords raus – Relevanz rein: Weg mit den „innovativen, dynamischen Teams“ – her mit konkreten Aussagen zu Kultur, Gehalt, Benefits. AI mit Bedacht einsetzen: Inspiration ja, aber AI ohne Datenbasis führt zu durchschnittlichen (oder schlechten) Ergebnissen. Empfehlungen & Verlinkungen aus der Folge: White Paper von Indeed zur Optimierung von Stellenanzeigen Buchtipp: Recruiting Analytics von Marcel Rütten & Tim Verhoeven https://shop.haufe.de/prod/recruiting-analytics?srsltid=AfmBOorfVzW9zHlgjaKuCIAOc7eu4SwW7HNOCW83Z-DZJ6govl9SpMnB Weitere Podcastfolgen: Employer Branding mit Björn ATS-Datenquellen im Recruiting Studienempfehlungen: Trends-Studien zum Verhalten von Jobsuchenden: https://swat.io/de/interaktion/aufmerksamkeit-in-social-media/ Studie „Recruiting mit Persönlichkeit“ (Kultur-Fit) Abschluss-Zitat: „Ihr werdet nicht daran gemessen, ob die Stellenanzeige schön ist – sondern ob sie erfolgreich ist.“ – Tim Verhoeven

In der aktuellen Folge der HR Data Dudes sprechen Tim und Marcel über das Thema Weiterbildungen für die Arbeit mit Daten im HR-Bereich. Dabei widmen sich beide grundlegende Fragen: Wie kann man den Umgang mit Daten im HR-Kontext vernünftig lernen? Welche Weiterbildungen kann man diesbezüglich empfehlen? Woran erkennt man eine seriöse Weiterbildung? Für wen ist welche Form der Weiterbildung passend? Tim und Marcel teilen auch ihre persönlich Lern-Reise - die trotz vieler Gemeinsamkeiten durchaus unterschiedlich war und beide zu Experten in diesem Thema gemacht hat. Ihr seid unschlüssig, ob und wenn ja, welches für euch das richtige Tool ist: Dann seid ihr hier richtig. Aber ohne Produktwerbung! Teilt uns euer Feedback: Welche Form und Inhalte der Weiterbildung zur Arbeit mit Daten im HR würde euch ansprechen? Empfehlung der Folge: Buchempfehlung "Excellence in People Analytics" (2021) (Jonathan Ferrar / David Green) https://www.amazon.de/-/en/Excellence-People-Analytics-Workforce-Business/dp/1789661188 Fact (oder Fail) der Folge: Gewissenhaftigkeit als starker prediktor für beruflichen Erfolg: Chelsea Song et al (2025) https://www.linkedin.com/posts/minerva-psychology_psychologytheinterestingbits-iopsych-personality-activity-7294407210917351424-Ca4c?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAMq9bgBmdTjZxN3bfijkwFgdLBmdGm3lLw