Active Sourcing mit KI: 200 Kandidaten individuell ansprechen mit nur einer Kampagne

Fachkräftemangel, hoher Wettbewerb um Talente und veränderte Ansprüche an den Arbeitsplatz machen es Recruitern nicht leicht, jede offene Stelle auch schnell zu besetzen. Geschweige denn, überhaupt passende Kandidaten zu finden. Denn der Kampf um (junge) Talente ist hart und die Zeit meistens knapp. Auf der anderen Seite gibt es mittlerweile KI-Tools, die dich in deinem Recruitingprozess unterstützen können, zum Beispiel beim Sourcing von Kandidaten, beim Erstkontakt, bei der Bewerbervorauswahl, bei der Optimierung deiner Stellenanzeigen oder sogar in Form eines Chatbots, der wiederkehrende Fragen für dich beantwortet. Die Möglichkeiten mit KI sind enorm, aber nutzt du sie schon?

Wir haben mit der HR Managerin Anna-Lisa Mödder von Digital Beat über Psychological AI gesprochen, ein Tool, das dich beim Active Sourcing unterstützt. Sie hat das Tool bereits für ihren eigenen Recruitingprozess genutzt und verrät, was man von Psychological AI erwarten kann. Bevor wir aber loslegen, klären wir grundlegend, worum es beim Acitve Sourcing geht.

Warum Active Sourcing?

Active Sourcing beschreibt einen Prozess, bei dem Recruiter aktiv auf die Suche nach neuen Mitarbeitern gehen. Dafür kontaktieren sie passende Kandidaten über berufliche Netzwerke wie beispielsweise LinkedIn und zwar auch dann, wenn diese sich aktuell in einer Anstellung befinden. Es ist also der Versuch, jemanden von einem Stellenwechsel zu überzeugen, der eventuell gar nicht den Wunsch dazu hat. Diese Ausgangsbedingungen zeigen, wie schwierig es sein kann, im Active Sourcing erfolgreich zu sein – und nicht bloß seine Zeit zu verschwenden. Hinzu kommt der Umstand, dass allgemein gehaltene Nachrichten auf die meisten Empfänger wenig attraktiv wirken. Wer will schon mit einer copy paste Nachricht angesprochen werden? Psychological AI schafft hier Abhilfe, indem es Persönlichkeitsprofile der Kandidaten erstellt und die Nachricht sprachlich auf die Informationen aus dem LinkedIn Profil anpasst. Wie genau das funktioniert, erfährst du im Interview mit Anna.

Anna, stell doch bitte einmal kurz vor, welches Tool du nutzt und wofür?

Ich nutze Psychological AI vor allem im Bereich Active Sourcing. Es hilft mir dabei, Kandidaten zu finden und automatisiert, aber trotzdem individuell anzuschreiben. Dazu kann ich die Stellenanzeige hochladen und einige Parameter einstellen, die mir wichtig sind, zum Beispiel in welcher Region ich nach Kandidaten suchen will (deutschlandweit oder regional), welche Arbeitserfahrungen mir wichtig sind oder welche Stationen der Kandidat bereits in seinem Lebenslauf haben sollte (zum Beispiel Erfahrung als Führungskraft). Das Tool scannt daraufhin die LinkedIn-Profile und erstellt einen Pool an passenden Kandidaten.

Im zweiten Schritt passt das Tool die vorgefertigte Nachricht perfekt auf die jeweiligen Kandidaten an, sodass es so wirkt, als hätte ich mich umfassend mit dem Profil auseinandergesetzt und die Nachricht individuell und persönlich verfasst. Das funktioniert so: Das Tool erfasst zum Beispiel Stationen aus dem Lebenslauf des Kandidaten und bringt dies in die Nachricht mit ein, in etwa so: „Ich habe in deinem Profil gesehen, dass du bereits Erfahrung als Online Marketing Managerin sammeln konntest, damit passt du prima auf die von uns zu besetzende Stelle“. Die verfasste Nachricht ist natürlich noch länger und dies ist nur ein Beispiel dafür, wie das Tool die Informationen aus dem Profil aufgreift und verarbeitet. Damit löst es für mich gleich mehrere Probleme: Ich bekomme minutenschnell einen Pool an passenden Kandidaten und muss mich nicht durch sämtliche Profile klicken und ich kann Dutzende persönliche Nachrichten verfassen, ohne jede einzelne davon selbst zu schreiben. Die Zeitersparnis dadurch ist enorm.

Was ist deine persönliche Motivation zur Nutzung?

Meine Motivation zur Nutzung von Psychological AI ist vor allem die enorme Zeitersparnis, die das Tool mit sich bringt. Ich kann damit in weniger Zeit mehr Kandidaten erreichen und diese sogar trotzdem noch individuell, basierend auf ihrem Profil ansprechen. Das erleichtert den Prozess ungemein und steigert zudem die Interaktionsrate, da ich ja die Kandidaten trotzdem individuell anspreche.

Welche konkreten Anwendungsfälle gibt es für dich in der Praxis?

Ich nutze es vor allem für Kampagnen, also um eine Vielzahl von Bewerbern zu erreichen, mit ein und derselben Stellenanzeige, aber individuell formulierten Ansprachen, die automatisiert versendet werden.

Es gibt aber noch andere, sehr hilfreiche Funktionen. Z. B kann Psychological AI auf Grundlage des LinkedIn-Profils Persönlichkeitsprofile erstellen. Dazu erfasst das Tool die im Profil angegebenen Informationen wie zum Beispiel das Alter, berufliche Stationen, Kenntnisse, Sprachstil der Person, persönliche Eigenschaften und vieles mehr. Ist das Persönlichkeitsprofil erstellt, wird dir zu jeder Nachricht, die du über LinkedIn an diese Person verfasst, ein Score ausgegeben, der anzeigt, wie gut die von dir geschriebene Nachricht sprachlich zu der Persönlichkeit des Kandidaten passt. Um den Score zu verbessern, werden alternative Formulierungen vorgeschlagen, die die Person potenziell eher ansprechen. Mit wenigen Klicks können die vorgeschlagenen Formulierungen übernommen werden und so der Score optimiert werden, so dass der Sprachstil deiner Nachricht perfekt auf die Persönlichkeit des Kandidaten zugeschnitten ist. Das kann zum Beispiel wichtig sein, wenn es um eine wichtige Position geht oder auch wenn du Kunden ansprechen möchtest. Das Tool lässt sich ja für noch mehr als nur Active Sourcing nutzen.

Wie viel Zeit sparst du durch Psychological AI in etwa ein?

Vor der Nutzung des Tools erforderte das manuelle Anschreiben von Kandidaten einen erheblichen Zeitaufwand. Die Automatisierung durch das KI-Tool hat die Bearbeitungszeit erheblich reduziert. Außerdem war es nicht möglich, jedem Kandidaten ein individuelles Anschreiben zu senden. Somit klang die Nachricht oft schon nach copy and paste. Konkret habe ich vorher in 2h ca. 40 Kandidaten angeschrieben, sprich 200 pro Woche mit einem Aufwand von 2h/Tag. Jetzt kostet die Einrichtung einer Kampagne ca. 30 Minuten. Anschließend arbeitet das Tool komplett automatisiert und schreibt selbstständig 200 Kandidaten pro Woche an. Ich kann dabei außerdem bestimmen, wann die Kampagnen versendet werden sollen, zum Beispiel nur in der Zeit von montags bis freitags zwischen 09:00 und 17:00, sodass Kandidaten sich nicht belästigt fühlen.

Wie leicht oder schwer ist dir die Benutzung gefallen? Lässt sich das Tool gut in bestehende Prozesse integrieren?

Mit Psychological AI kannst du nicht nur Active Sourcing Kampagnen planen und ausspielen. Du kannst es ebenfalls dazu nutzen, deine Interaktionsrate zu erhöhen, mehr Leads zu generieren, Stellenanzeigen zu optimieren und deine Kommunikation generell besser auf deine Zielgruppe anzupassen. Man muss sich schon ein wenig einfinden, um zu verstehen, was man damit alles machen kann und wie man es optimal nutzen kann. Die Integration ist jedoch recht einfach: Man loggt sich einfach mit seinen LinkedIn-Daten ein und es ist sofort mit LinkedIn verknüpft.

Welche Herausforderungen bringt Psychological AI mit sich? Hast du Verbesserungsvorschläge?

Es kommt schon manchmal vor, dass auch unpassende Kandidaten in der Kampagne sind oder die Formulierungen in den automatisch generierten Anschreiben nicht ganz passend sind. Die Prompts müssen daher sehr sauber formuliert sein und am besten mit Beispielnachrichten überprüft werden.

Es wäre super, wenn man vor dem Start der Kampagne einmal durch die ganzen Nachrichten scrollen könnte, um diese gegebenenfalls nochmal manuell anzupassen. Das geht aber noch nicht, soweit ich weiß.

Was ist dein Fazit zu Psychological AI?

Psychological AI hat meine Arbeitsweise im Active Sourcing nachhaltig verbessert. Die Zeitersparnis und die Effizienzsteigerung haben zu einer erfolgreichen Besetzung von Positionen geführt. Ich empfehle das Tool für Recruiter, die ihre Prozesse optimieren und ihre Reichweite in der Kandidatensuche erweitern möchten. Der Ausblick auf zukünftige Entwicklungen ist positiv, da weitere Verbesserungen und Anpassungen die Leistungsfähigkeit des Tools weiter steigern können.

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