So wird Datenqualität zur Erfolgsgeschichte
GIGO: Vier einfache Buchstaben können in einem ATS für ein gewaltiges Durcheinander sorgen.
Mathematiker kennen das Problem seit Jahrtausenden: Ein kleiner Fehler am Anfang einer Rechenaufgabe führt später immer zu größeren Fehlern. Die Informatik hat diesem Prinzip ein prägnantes Akronym verliehen: Garbage in, garbage out.
In einer digitalen Welt sind Daten die Währung und Datenqualität entscheidend für den Erfolg. Weil ein beträchtlicher Teil des Unternehmenswissens heutzutage in Nullen und Einsen vorliegt, ist eine hohe Datenqualität Priorität. Sie sorgt für reibungslose Abläufe und hilft Personaldienstleistern, Automatisierungen sinnvoll zu nutzen. Das Ziel: Teams gewinnen mehr Zeit für den Aufbau persönlicher Beziehungen. Also genau das, was wirklich zählt.
Doch warum gibt es schlechte Daten? Welche Risiken bergen sie? Und welche Vorteile hat es, Datenqualität richtig anzugehen? In diesem Beitrag findest du es heraus.
Warum Datenqualität wichtig ist
Bei deiner Datenbank gilt: Mehr ist nicht automatisch besser. Für Kunden ist es heutzutage nicht mehr nur wichtig, wie viele Kandidat:innen du in deiner Datenbank führst. Für sie zählt die Qualität und sie stellen Fragen wie: „Mit wie vielen Kandidat:innen habt ihr in den letzten 90 Tagen gesprochen?“ oder „Wie viele Kandidat:innen könntet ihr direkt für diese Stelle kontaktieren?“ Mit einer unübersichtlichen Datenbank lassen sich diese Fragen oft nicht beantworten.
„Die meisten Personaldienstleister sind nur mit etwa 10 % ihrer Kanddiat:innen in der Datenbank wirklich in Kontakt“, erklärt Robert Mann, Director of Sales & Marketing bei 3DIQ. „Und dieser Anteil sinkt meist, je größer der Kandidatenpool wird. Wenn ich Unternehmer wäre und ein Personaldienstleister zu mir sagen würde: ‚Wir haben einen Kandidatenpool mit 10 Millionen Menschen‘, würde mich das nicht überzeugen. Ich würde fragen: ‚Wie viele davon könnt ihr kurzfristig erreichen? Wie schnell könnt ihr mit einer relevanten Anzahl guter Kandidat:innen in Kontakt treten?‘ Genau auf diese Fragen möchte ich eine klare Antwort bekommen.“
Personaldienstleister, die den Zustand ihrer Daten nicht kennen, haben bereits ein Datenproblem. Dabei sind die typischen Anzeichen ungepflegter Daten schnell erkennbar: Personalberater:innen nutzen das ATS nicht für die Kandidatensuche, Kandidat:innen reagieren nicht mehr auf die Kommunikation des Unternehmens oder die Abmeldungen auf versendete E-Mails sind hoch.
Die eigentliche Herausforderung bei der Datenqualität besteht darin, die Ursache zu beheben.
Probleme mit der Datenqualität erkennen
Der erste Schritt zu einer sauberen Datenbank besteht darin, den aktuellen Stand im Unternehmen zu erfassen.
Eine einfache SWOT-Analyse – also Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken – ist dafür ein guter Ausgangspunkt. Sie hilft dir zu verstehen, welche Daten du sammelst, wie du sie sammelst und was du damit machst. So erkennst du, wo Probleme entstehen und wie du sie beheben kannst. Außerdem zeigt sie, welche Daten fehlen oder fehlerhaft sind – also genau den „Garbage in“, der später zu „Garbage out“ führt.
Im Kern geht es um Qualität statt Quantität. Wenn du das volle Potenzial deiner Datenbank nutzen möchtest, solltest du Kandidat:innen entfernen, die du nicht vermittelst. Konzentrierst du dich auf die für dich wirklich relevanten Kandidat:innen, wird dein ATS/CRM zu einem echten Asset. Im besten Fall suchen deine Personalberater:innen wieder gern in der Datenbank nach passenden Talenten.
Richte den Blick besonders auf die Prozesse, die Bewerberdaten in dein System spülen. Welche Kanäle und Wege gibt es, dass Informationen in deiner Datenbank gespeichert werden? Gibt es für jeden dieser Wege verlässliche und saubere Prozesse? Versteht dein gesamtes Team, warum Datenqualität wichtig ist und welche Rolle jede:r Einzelne dabei spielt? Denn Datenqualität ist Teamarbeit. Diese Aufgabe kann nicht auf eine einzelne Person oder Abteilung abgewälzt werden.
Daten sind mehr als reine Informationen, die du für deine Arbeit brauchst. Weil sie Automatisierungen ermöglichen, können sie auch Teil deiner Markenwahrnehmung werden – im positiven wie im negativen Sinne. Stell dir vor, der Name eines oder einer Kandidat:in wird komplett in Großbuchstaben erfasst und anschließend für eine automatisierte E-Mail verwendet. „Hallo SANDRA“, beginnt die Nachricht. Die Kandidatin sieht das und denkt möglicherweise, wie unprofessionell deine Berater:innen arbeiten.
Tipps zur Lösung von Datenqualitätsproblemen
Wie lassen sich Probleme mit der Datenqualität beheben, sobald du sie identifiziert hast? Drei zentrale Ansätze helfen bei den meisten Herausforderungen.
1. Schulung und klare Prozesse
Datenqualität beginnt bei den Menschen, die Daten erfassen und pflegen. Für deine Personalberater:innen hat eine hohe Datenqualität klare, greifbare und sehr attraktive Vorteile. Wenn du diese Vorteile deutlich machst, steigt die Motivation, Daten sauber zu erfassen und aktuell zu halten.
„Du brauchst klare, schlanke Prozesse und musst sie deinem Team verständlich vermitteln“, erklärt Michelle Bousquet, VP of Organisational Effectiveness bei Floyd Lee Locums. „Wir arbeiten mit einem System aus Zeigen, Umsetzen und Überprüfen. Wir zeigen unseren Mitarbeitenden, wie sie Daten eingeben, pflegen und nutzen. Dann lassen wir sie es selbst machen und prüfen anschließend die Ergebnisse. Außerdem dokumentieren wir den Prozess, damit wir jederzeit darauf zurückgreifen können.“
„Plane deine Arbeit und arbeite nach deinem Plan“, ergänzt Paul Sabatino, Regional Sales Manager, Solutions Consulting bei Kyloe Partners. „Alte Gewohnheiten verschwinden nicht über Nacht. Veränderung braucht deshalb eine konsequente Stimme. Information schafft Vertrauen, Schweigen schafft Unsicherheit. Deshalb ist es entscheidend, Datenprozesse früh und regelmäßig zu kommunizieren.“
Ein guter Ansatz ist es, mit dem „Warum“ zu beginnen. Wenn deine Personalberater:innen verstehen, dass sauber erfasste Daten viele manuelle und monotone Aufgaben automatisieren können, wird der Nutzen schnell deutlich. Mit der Zeit erkennen sie, dass sie dadurch mehr Vermittlungen erzielen und effektiver arbeiten können.
„Wir hatten eine Personalberaterin, die seit 30 Jahren in der Branche war. Als sie anfing, arbeitete sie noch mit Rolodex-Karteien und Stapeln von Papierlebensläufen“, sagt Billy Davis, Enterprise Customer Success – Automation and AI bei Bullhorn. „Ich habe ihr gezeigt, warum Datenqualität wichtig ist und was passieren würde, wenn sie sich konsequent darauf einlässt. Innerhalb von zwei Wochen wurde sie trotz ihrer langjährigen Erfahrung im Unternehmen die beste Mitarbeiterin in Sachen Datenqualität.“
Recruiting wird deutlich einfacher, wenn hochwertige Daten die Grundlage bilden. Sobald dein Team erkennt, welchen persönlichen Nutzen gute Datenpflege bringt, wird es deutlich leichter, saubere Datenprozesse zu etablieren.
2. Strukturierte Daten
Datenerfassung braucht einen klaren Plan. Nimm dir ein paar Tage Zeit, um zu definieren, was du mit deinen Daten erreichen möchtest. Betrachte aus der Vogelperspektive, wie ein:e Kandidat:in den gesamten Lifecycle durchlaufen soll und welche Schritte dafür nötig sind. Lege ein Ziel fest und richte deine Prozesse danach aus. All das hilft dir zu bestimmen, welche Informationen wirklich erfasst werden müssen.
Wichtig ist, bei der Datenerfassung klein anzufangen. Frage zu Beginn nicht mehr als sechs oder sieben Informationen ab. Alles darüber hinaus erhöht das Risiko, Kandidat:innen schon vor dem eigentlichen Start zu verlieren. Ausgehend vom ersten Kontakt kannst du das Profil im Laufe der Zeit weiter ausbauen. Pflege die Beziehung, um später auch die zusätzlichen Informationen zu erhalten, die das Profil abrunden.
Ein strukturierter Ansatz bei der Datenerfassung schafft Vertrauen. Wenn dein erster Kontakt nach zwei Jahren eine E-Mail mit der Bitte um einen aktualisierten Lebenslauf ist, wirst du wahrscheinlich keine Antwort bekommen. Hältst du dagegen regelmäßig Kontakt, verschickst Status-Abfragen und hältst den Kontakt, sind Kandidat:innen deutlich offener für deine Anfragen.
Tipp: Um die eigene Datenerfassung zu verbessern, solltest du den Kandidatenprozess selbst durchlaufen. So erkennst du Schwachstellen und kannst Reibungspunkte gezielt reduzieren.
3. Datenhygiene
Strukturierte Daten zu erfassen ist die eine Seite der Medaille. Sie aktuell zu halten, ist die andere. Je besser die Datenqualität, desto mehr Möglichkeiten für eine saubere Automatisierung hast du. Genau deshalb lohnt sich dieser Aufwand besonders.
Eine Datenbank zu bereinigen wirkt anfangs oft wie eine Mammutaufgabe. Deshalb ist es wichtig, dort zu starten wo schnelle Erfolge erzielt werden können, zum Beispiel bei den Kontaktdaten. Kandidat:innen ohne Kontaktdaten sind im System wertlos, weil du sie nicht erreichen kannst. Füge also im ersten Schritt fehlende Telefonnummern oder E-Mail-Adressen nach. Auch Statusangaben sind leicht zu prüfen und zu korrigieren, sowie ein wirksamer Schritt, um die Datenqualität in deinem ATS/CRM zu verbessern.
Es gibt verschiedene Automatisierungen, die dich dabei unterstützen können. Tools für CV-Parsing sind ein gutes Beispiel, denn sie ermöglichen es Kandidat:innen, selbst ihre Informationen zu aktualisieren. Automatisierungen können außerdem helfen, Dubletten zu entfernen, Informationen automatisch von einem Feld in ein anderes zu übertragen oder Mitarbeitende per E-Mail, SMS oder Notiz daran zu erinnern, dass noch etwas zu erledigen ist.
Datenqualität zur Erfolgsgeschichte machen
Was kann ein Personaldienstleister erwarten, wenn er die oben genannten Empfehlungen konsequent umsetzt? Davis nennt einige Beispiele aus der Praxis.
„Wir hatten einen Personaldienstleister, der eine halbe Million schlechte, automatisch eingelesene Einträge ohne relevante Informationen entfernt hat. Die Datenbank wurde dadurch von riesig und weitgehend nutzlos zu schlank und wirklich brauchbar. Die Personalberater:innen haben sie danach wieder gern genutzt.
Ich habe auch Personaldienstleister mit fünf oder sechs Personalberater:innen kennengelernt, die auf einem produktiveren Niveau arbeiten als Unternehmen mit 100 Personalberater:innen. Der Grund waren Automatisierungen, die durch hochwertige Daten möglich wurden. Man kann wirklich spannende und komplexe Dinge umsetzen, aber alles beginnt mit einer guten Daten- und Prozessgrundlage.“
Wer GIGO vermeidet, profitiert von QIQO: Quality in, quality out. Und damit von den vielen Möglichkeiten, die hochwertige Daten eröffnen.
Oder wie Sabatino sagt: „Erfolg mit Daten und Automatisierung kann viele Formen annehmen. Das Schlimmste, was du tun kannst, ist gar nichts.“
