Mit KI wechselwillige Fachkräfte finden:
So funktioniert es!
Wie können wir wechselwillige Fachkräfte mit unserer Recruiting-Kampagne gezielt ansprechen? Diese Frage bekommen wir sehr häufig gestellt. In der heutigen Zeit ist es für Unternehmen besonders im Recruiting eine Herausforderung, die gewünschte Zielgruppe zu erreichen. Oft werden Recruiting-Anzeigen mit hohem Streuverlust an die breite Masse ausgespielt – ohne die gewünschten Ergebnisse.
KI liefert uns hier eine valide Lösung. Wir sprechen von Werbeanzeigen mit Machine Learning (ML ), einer spannenden Technologie, die es uns ermöglicht, die gewünschte Zielgruppe über eine verhaltensoptimierte Auslieferung noch gezielter und effektiver anzusprechen.
In diesem Blogbeitrag erläutern wir, was Machine Learning (als KI-Teilbereich) ist und wie es im Recruiting erfolgreich eingesetzt werden kann. Wir gehen auf die Vorteile von Recruiting-Anzeigen mit Machine Learning ein und prüfen, für welche Recruiting-Strategien sie geeignet sind.
Was ist Machine Learning und wie funktioniert es?
Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) und bezeichnet die Fähigkeit von Computerprogrammen, selbstständig aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit dafür programmiert zu werden.
Im Kern funktioniert Machine Learning auf Basis von Datensätzen, die aus Input- und Output-Daten bestehen. Diese werden in einen Algorithmus eingespeist, der Zusammenhänge und Muster zwischen den Daten erkennt und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen trifft.
Es gibt drei Arten von Machine Learning: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen wird dem Algorithmus ein Datensatz mit bereits bekannten Eingabe- und Ausgabedaten zur Verfügung gestellt, aus denen er lernen kann. Beim unüberwachten Lernen werden dem Algorithmus nur Input-Daten gegeben und er muss selbständig Muster und Zusammenhänge erkennen. Bestärkendes Lernen basiert auf einer Feedbackschleife, in der das System auf Entscheidungen reagiert und entsprechend lernt.
Machine Learning kommt in vielen Anwendungsgebieten zum Einsatz, wie beispielsweise in der Bild- und Spracherkennung, der automatisierten Übersetzung von Texten, im Bereich des autonomen Fahrens und auch in der Werbung. In der Werbebranche wird Machine Learning insbesondere genutzt, um Werbekampagnen zu optimieren und personalisierte Werbeanzeigen auszuspielen.
Machine Learning bei der Personalsuche
Werbeanzeigen mit Machine Learning sind nicht nur im Bereich der Produktwerbung effektiv, sondern können auch im Personal-Recruiting eingesetzt werden. Durch die Nutzung von Machine Learning können Unternehmen ihre Zielgruppe effektiver erreichen und somit auch die Chancen auf erfolgreiche Einstellungen erhöhen.
Im Bereich des Personal-Recruitings werden Werbeanzeigen mit Machine Learning vor allem zur Suche nach Bewerbern eingesetzt. Dabei können anhand bestimmter Kriterien potenzielle Bewerber identifiziert werden, die mit höherer Wahrscheinlichkeit auf eine Stellenanzeige reagieren und für die ausgeschriebene Position qualifiziert genug sind.
Ein weiterer Vorteil von Werbeanzeigen mit Machine Learning im Recruiting ist die Möglichkeit zur Personalisierung. Durch die Analyse von Daten wie dem Karriereverlauf, den Qualifikationen und Interessen des Bewerbers können personalisierte Anzeigen erstellt werden, die speziell auf den Bewerber zugeschnitten sind. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Bewerber auf die Anzeige reagiert und sich bewirbt.
Machine Learning kann auch angewendet werden, um potenzielle Bewerber zu bewerten. Dabei werden automatisierte Systeme eingesetzt, Bewerbungen schnell und effizient geprüft und Kandidaten identifiziert, die am besten zu den Anforderungen der offenen Position passen.
Insgesamt können Werbeanzeigen mit Machine Learning im Bereich Personal-Recruiting dazu beitragen, die Effektivität und Effizienz von Personalbeschaffungsprozessen zu steigern und somit die Erfolgsaussichten von Einstellungen zu verbessern.
Recruting mit Machine-Learning vs. Herkömmliche Recruiting-Kanäle
Während in der Vergangenheit Anzeigen in Printmedien oder auf Jobportalen geschaltet wurden und darauf gehofft wurde, dass sich potenzielle Bewerber melden, können dank Machine Learning Technologie gezieltere und personalisierte Anzeigen erstellt werden. Das bedeutet, dass die Anzeigen an die spezifischen Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe angepasst werden und somit eine höhere Relevanz aufweisen.
Ein weiterer Vorteil von Werbeanzeigen mit Machine Learning ist die Möglichkeit, den Erfolg der Anzeigen in Echtzeit zu messen und anzupassen. Durch die Analyse von Daten und Verhaltensweisen der Nutzer können Optimierungen vorgenommen werden, um die Performance der Anzeigen kontinuierlich zu verbessern.
Fazit
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Werbeanzeigen mit Machine Learning (ML) eine effektive und effiziente Methode im Personal-Recruiting sind, um die Zielgruppe gezielt anzusprechen und potenzielle Bewerber zu identifizieren. Durch die Analyse von Online-Verhalten können personalisierte Anzeigen erstellt werden, die speziell auf den Bewerber zugeschnitten sind und nur dort ausgeliefert werden, wo die Interaktionswahrscheinlichkeit am höchsten ist.
Der Einsatz von ML im Recruiting bietet einen Wettbewerbsvorteil, der bisher hauptsächlich von Großkonzernen genutzt wurde, aber nun auch für kleinere Unternehmen zur Verfügung steht. Es ist an der Zeit, über neue und innovative Recruiting-Strategien nachzudenken und den Einsatz von ML in Betracht zu ziehen, um das Beste aus den Möglichkeiten der modernen Technologie herauszuholen.
