In der aktuellen Personalmarktsituation sind Geschwindigkeit, Kommunikationskompetenz und "Candidate Experience" zentrale Erfolgsfaktoren, die – wenn sie beherrscht werden – zu einem positiven Employer Branding im zunehmenden "War for Talents" führen. Digitale Lösungen und Plattformen, wie die von MyCareerGate, werden dabei zum "Enabler" und unterstützen Unternehmen einen intelligenten Talentpool aufzubauen, weiterzuentwickeln oder ein Algorithmus-basiertes Matching zwischen Kandidaten und den idealen Stellen zu ermöglichen.Eine Customer bzw. Candidate Journey im HR Bereich beschreibt die verschiedenen Schritte und Phasen, welche eine Person von der Jobsuche bis zur Einstellung und dem Onboarding - oder im negativen Fall bis zu einer Absage, durchlebt. Im Idealfall bedeutet es für Unternehmen jede Kandidateninteraktion an den relevanten 'Touchpoints' zu verstehen und künftige Handlungen zu antizipieren. Nach einer strukturierten Umfrage bei HR Verantwortlichen innerhalb der Schweizer "Top 500Unternehmen", wünschen sich die Firmen: 1) den Rekrutierungs-/Auswahlprozess insgesamt effizienter zu gestalten; 2) eine Algorithmus-basierte "Best-Candidate" Selektion; 3) eine individuelle Ausgestaltung der Kontaktpunkte und Kanäle sowie der «Matching-Kriterien», um v.a. die Kandidatenerfahrung im gesamten Kontakt- und Kommunikationsprozess zu verbessern. In einer Publikation von LinkedIn [1] wird dieser Umstand dahingehend erhärtet, als dass die Technologie und People-Analytics als in Zukunft sehr wichtig v.a. für interne Recruiters angesehen werden.Der Transfer des im Marketing- und Kommunikationsmanagements etablierten Konzepts der «DigitalCustomer Journey» auf den Arbeitsmarkt kann diese Herausforderungen lösen [4]. Chatbots sind ein Mittel hierzu die Kommunikation massgeblich zu verbessern [5bv]. Wir wollen die Konzepte allerdingsweiterentwickeln und im Sinne einer generellen kanalübergreifenden Kommunikation implementieren. In [1] wird ebenfalls die Wichtigkeit des Einsatzes von Technologien und "Analytics" im TalentAkquisitionsprozess betont, was unseren Ansatz einer DCJ weiter stützt.Ausgehend von diesen Erkenntnissen und dem Interesse eines Praxispartners, wurde bereits im Rahmen des Innoschecks prototypmässig ein sog. "Recommender-System" entwickelt. Unterschiedliche Algorithmen wie Matrix-Factorization und Neuronale Netzwerke sowie ein rein statistisches Verfahren wurden hierbei entwickelt und getestet.

+ ID der Publikation: hslu_88133 + Art des Beitrages: Bericht + Sprache: Deutsch + Letzte Aktualisierung: 2026-04-01 10:43:05