HR Data Dudes - #25 - 20 Jahre Datenerfahrung - mit Marcus Fischer

00:00:03: Der HR

00:00:03: Podcast

00:00:04: Selected by HMDE.

00:00:06: Der Podcast Kanal mit den besten HR Podcast Folgen für euch zusammengestellt.

00:00:15: Glück auf und herzlich willkommen zu der HR Podcast Selected by HMDE.

00:00:20: Mein Name ist Alexander Peitsch, ich bin der Gründer des HRM Instituts.

00:00:24: Heute stelle ich euch den HR Data Dudes Podcast vor.

00:00:29: Im HR Data Dudes Podcast geht es immer um Daten, Digitalisierung und die Zukunft von HR.

00:00:36: Gemacht wird der HR Data Dudes Podcast von Tim Fernhöfen, Daniel Mühlbauer, Steffi Bergmann, Björn Bolt und Marcel Rütten.

00:00:45: Viel Spaß beim Hören.

00:00:52: Mit Tim Verhöfen und Christoph Fellinger.

00:01:00: Den Jake und Elwood der deutschen HR-Szene.

00:01:06: Herzlich willkommen zu meiner neuen

00:01:08: und zumindest in meinem Fall letzten Folge der HR-Data-Dots.

00:01:13: Hallo.

00:01:15: Wie immer, wie schön.

00:01:16: Lang lang ist es sehr, Tim.

00:01:18: Und es ist auch das erste Mal tatsächlich nach twenty-fünf Folgen, dass wir tatsächlich live in einem Raum sitzen.

00:01:23: Stimmt.

00:01:24: Denn was unsere Zuhörerinnen gerade vielleicht nicht mitbekommen, wir sind auf der Schicht im Schacht.

00:01:29: Live in einem kleinen Raum mit ein bisschen Publikum.

00:01:32: Will das Publikum mal ein bisschen

00:01:33: laut sein?

00:01:37: Also für die, die jetzt denken, es sind hunderte Leute, es hört sich möglicherweise so an.

00:01:42: Aber wir haben natürlich nur einen kleinen Kreis hier reingebeten, die anderen.

00:01:45: Wir haben ja auch eine Außenübertragung.

00:01:48: Die Massen stehen vor der Tür.

00:01:49: Und

00:01:49: es ist nicht nur wir beide, für die Menschen, die uns nur hören und nicht sehen.

00:01:52: Wir haben noch jemanden dabei.

00:01:54: Und zwar den

00:01:56: Markus.

00:01:56: Hallo.

00:01:58: Markus Fischer haben wir dabei.

00:01:59: Aber mehr zu Markus und vor allem seine Arbeit mit Daten später.

00:02:04: Bevor wir zum Effekt der Folge kommen, Tim, muss ich noch mal erklären, warum das meine letzte Folge ist für

00:02:11: dich.

00:02:12: Genau.

00:02:12: Wir haben es ja in der letzten Folge auch davor, eine Folge Nummer vierundzwanzig, schon ein wenig angeteasert.

00:02:17: Das Veränderungen anstanden bei dir.

00:02:20: Und jetzt lassen wir die Katze aus dem Sack, lieber Jaster.

00:02:22: So sieht es aus.

00:02:23: Letztes Mal haben wir gesagt, wir wissen nicht, ob und wie es weitergeht.

00:02:26: Ich werde den Podcast nicht fortsetzen, weil, wie ihr wisst, ist dies ein Podcast von Trendance und Indeed.

00:02:33: Trendance mein ehemaliger Arbeitgeber

00:02:35: und Indeed.

00:02:36: Genau, Indeed, Tims Arbeitgeber.

00:02:38: Und es ist schlichtweg so, dass es Geschäftsbeziehungen zwischen meinem aktuellen Arbeitgeber und Indit auch in meinem Verantwortungsbereich gibt.

00:02:45: und damit da niemand auf die Idee kommt, dass da irgendwelche Verbindungen sind, werde ich zumindest jetzt auf Zeit erst mal aus diesem Podcast leider ausscheiden müssen und es in Vertrauensvoll in die Hände von Tim legen, wie es weitergeht.

00:03:01: Genau.

00:03:01: Und wie es konkret weitergehen wird, wenn man dann in einer der nächsten Folgen genau offenbaren, aber es bleibt spannend.

00:03:07: Und trotzdem ein sehr, sehr weinendes Auge.

00:03:10: Aber auch ein lachendes Auge, weil wir heute zusammen sind mit einem coolen Gast und einem spannenden oder einige spannende Themen haben.

00:03:18: Kommen wir zum ersten spannenden Thema, den Fact der Folge beifordern.

00:03:26: Da wir

00:03:27: heute ja jemanden dabei haben,

00:03:28: der auch international unglaublich bewandert ist, habe ich heute mal eine internationale Studie, die in Deutschland gar nicht so viel Aufsehen erregt hat, die ich aber sehr spannend finde.

00:03:39: Und warum erkläre ich gleich?

00:03:40: Es ist die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, die hier, Und bei der Studie sind neben den reinen Inhalten ein zwei Besonderheiten dabei.

00:04:00: Die Inhalte sind klassisch.

00:04:01: Es geht um allgemeine HR-Themen von Performance Management über Leadership über ISG und so weiter und so fort.

00:04:08: Das eigentlich spannende ist, dass nach vielen dieser Themen immer eine Zusammenfassung ist und drin steht.

00:04:13: Was sind eigentlich Metriken, mit denen man diese Dinge messen kann?

00:04:17: Und da nicht nur eine oder zwei, sondern teilweise zwanzig, dreißig Vorschläge.

00:04:22: Und da auch einige dabei, die ich noch gar nicht kenne, auch wie man vielleicht AI nutzen kann, um Sentiment-Analysen oder Ähnliches zu machen.

00:04:29: Deswegen, ich packe das Ganze in die Show Notes, wie immer, rein.

00:04:34: fand das ein Ansatz, der eigentlich sehr selten ist, mal wirklich was neben den reinen Inhalten

00:04:39: mitzugeben.

00:04:40: Trotzdem sage ich auch kurz ein, zwei kleine Inhalte, die ich besonders spannend fand.

00:04:46: Und zwar finde ich ja immer interessant, wenn es irgendwo Diskrepanzen gibt.

00:04:51: Und diese Studie zeigt ganz gut auf, dass es ein paar schöne Diskrepanzen zwischen dem gibt, was vielleicht Wahrnehmung ist im HR-Bereich und was Umsetzung wiederum ist.

00:05:03: Ich fange mal an im beispielhaften Thema ISG an, kennt ihr, glaube ich, alle.

00:05:07: Und da wird gesagt, wie viele Menschen oder wie viele Befragte, es sind ungefähr zwölf tausend befragte HR-Ler im globalen Kontext.

00:05:17: Sechsen-sebzig Prozent sagen, ja, ich verstehe, das Thema ist wichtig.

00:05:23: Nur sechsundvierzig Prozent machen etwas.

00:05:26: Nur zehn Prozent sagen, sie tun richtig gute Sachen.

00:05:29: Und das ist ein typisches Problem bei uns im HR-Bereich.

00:05:32: Die Awareness für viele Themen ist mittlerweile überall da.

00:05:36: Aber was zu machen geschweigt, was richtig Gutes zu machen, ist selten.

00:05:39: Und da steht es schwarz und weiß drin.

00:05:41: Und das hat mich bei dieser Studie sehr, sehr angesprochen.

00:05:45: Und unterstützt ja auch unser altes Motto einfach

00:05:49: mal machen.

00:05:49: Genau.

00:05:50: Einfach anfangen.

00:05:51: Zum Beispiel den Thema Daten.

00:05:53: Exakt.

00:05:54: Da fragen wir auch gerne immer unseren Gast, was er denn von den Zahlen oder der Studie... Also erst mal vielleicht die wichtige Frage, kanntest du diese Studie im Vorfeld schon?

00:06:02: Wir haben sie ganz bewusst nicht mit dir geteilt?

00:06:05: Das ist nett von euch, dass ihr Dinge nicht mit mir teilt.

00:06:07: Nein, ich kannte diese Studie nicht.

00:06:10: Die ist mir neu und die werde ich mir jetzt da mit Sicherheit mal zu Gemüte führen.

00:06:14: Und diese Klasse der Diskrepanz zwischen Wissen etwas ist wichtig, aber am Ende des Tages doch nichts machen?

00:06:20: Ja gut, wenn du von der Corporate Seite kommst, habe ich dann teilweise ein etwas anderes Bild.

00:06:26: Es ist weniger der Wille, der dein Problem ist, sondern eher teilweise die Möglichkeiten.

00:06:32: Und es klingt jetzt zwar nach einer günstigen Ausrede, ist es aber nicht.

00:06:36: Nur weil du weißt, dass es wichtig ist, heißt das immer noch nicht, dass du es auch tun kannst.

00:06:40: Aber ich bin auch beim Christoph, man kann natürlich mit pragmatischen Dingen auch schon mal Sachen anleiern.

00:06:49: Und das Schöne an der Studie ist, sie ist da nicht wertend.

00:06:51: Also sie sagt nicht böse, böse, böse, sondern sie zeigt erst mal nur, dass da ein Gap existiert, dass da also ein Problem ist.

00:06:59: Und das finde ich da schon ganz charmant.

00:07:02: Und ich glaube, wir alle haben ja schon mit kleinen U-Boten

00:07:05: in unseren

00:07:06: Konzernen

00:07:07: vielleicht auch die eine oder andere

00:07:08: Regel

00:07:09: mal ignoriert oder in Graubereichen unterwegs gewesen sind oder sind damit unterwegs gewesen, um ein Case zu machen, dass es dann tatsächlich sich lohnt irgendwie.

00:07:20: Du weißt, wir sind gerade live.

00:07:21: Also überleg dir jetzt gut,

00:07:22: wie weit du da noch reingehst.

00:07:24: Man

00:07:24: hört das schon.

00:07:24: Ich hab das

00:07:25: bei anderen Kollegen

00:07:26: gehört.

00:07:27: In

00:07:27: anderen vier, in anderen fünf.

00:07:31: Gut, kommen wir zu Markus.

00:07:32: Hallo, Markus.

00:07:33: Hallo.

00:07:35: Schön, dass ich da sein darf.

00:07:36: Vielen Dank für die Einleitung.

00:07:37: Stell dich doch gerne erst mal vor, wer du bist, was du machst und was du auch mit Daten zu tun

00:07:43: haben könntest.

00:07:45: Gut, dann mach ich das kurz.

00:07:46: Mein Name ist Markus Fischer.

00:07:48: Ja, mittlerweile dann doch schon ein paar Tage im Talent Acquisition-Umfeld tätig.

00:07:53: Ich habe das in verschiedenen Unternehmen, in verschiedenen Größenordnungen gemacht.

00:07:58: In Deutschland, in der Schweiz, das sind Unternehmen wie Audi, wie Strauman, die Baselversicherung Harbour, aber auch schon als Personalberater gearbeitet.

00:08:07: Zuletzt für die Zürcher Kantonalbank und Ich betreibe neben mir zusammen mit dem Martin Maas von ZDF Friedrichshafen noch eine kleine Employer-Brending-Beratung, Time for Hires, mit der wir unterwegs sind.

00:08:20: Ich bin Midu Christoph, Nordhesse.

00:08:22: Hab zu Hause zwei JNZ-Kandidaten, die mir schönen, immer braven Feedback zu meinen fantastischen Ideen gegeben, ungefragt natürlich.

00:08:32: Von daher bin ich da leidgeprüft.

00:08:35: Nein, ich liebe meine Kinder über alles.

00:08:38: Aber es ist für mich immer wieder erhellend, was man da alles lernt.

00:08:40: Auch das sind Daten, die man bekommt in einer etwas anderen Form.

00:08:44: Aktuell bin ich, wie sagt man so schön, in Transition.

00:08:46: Ich habe die Zürcher Katonabern verlassen und werde jetzt im nächsten halben Jahr ein bisschen Zeit für mich erstmal haben, ein bisschen reisen, ein bisschen unterwegs sein und was dann kommt werden wir sehen.

00:08:57: Man merkt, dass Christoph ein bisschen eingerostet ist, muss ich fairerweise sagen.

00:09:01: Ja,

00:09:01: stimmt.

00:09:02: Nee, durcheinander gebracht habe ich auch schon früher.

00:09:04: Das stimmt, das stimmt.

00:09:05: Wir fangen nämlich normalerweise, bevor wir den Gast ganz formell vorstellen,

00:09:09: immer mit einem kleinen

00:09:10: Spiel an, unserem wunderbaren Entweder-Oder-Spiel.

00:09:14: Also, wir werden dir gleich Fragen stellen, zu denen du dich immer zwischen zwei Items entscheiden musst.

00:09:20: Also, bist du eher Team Currywurst oder Team Palatschenken oder was auch immer?

00:09:27: Und du musst dann immer sagen,

00:09:27: eine Frage, nein,

00:09:28: das war ein Beispiel, das war nur ein Beispiel.

00:09:31: Und du musst dann eins von beiden sagen und gerne noch eine kurze Begründung warum.

00:09:34: Und ich fange mit der ersten Frage einfach mal an.

00:09:37: Morgenmensch oder Abendmensch?

00:09:40: Tentenziell eigentlich eher Abendmensch, mittlerweile wahrscheinlich altersbedingt Morgenmensch.

00:09:46: Remote

00:09:47: oder im Office?

00:09:49: Hybrid, beides.

00:09:52: PowerPoint oder Excel?

00:09:54: PowerPoint.

00:09:56: Statistik selber rechnen oder Experten fragen?

00:10:00: Ich sollte Experten fragen, rechnet so viel selbst.

00:10:04: I feel you, I feel you.

00:10:07: Mit Hypothesen oder explorativ in die Daten?

00:10:10: Immer mit Hypothesen, aber ohne Explorative geht es halt auch nicht.

00:10:14: Mehr Zeit für Datenvisualisierung oder Analyse?

00:10:18: Analyse liegt aber nicht an Vorlieben, sondern an Fähigkeiten wahrscheinlich.

00:10:23: So, und jetzt die hochfinasurische Frage.

00:10:25: Lieber eins oder null?

00:10:28: Immer die eins.

00:10:30: Kommt drauf an, wo die nullen stehen, wenn die nacheinsen stehen, auch gerne mal dann die null.

00:10:35: Sehr schön, sehr schön,

00:10:36: sehr schön.

00:10:38: Markus, wir kennen uns schon ganz lange

00:10:40: und

00:10:41: ich kann sagen, dass als ich angefangen

00:10:43: habe im

00:10:43: Talent Acquisition der Personalgewinnung, da warst du schon lange da.

00:10:47: Da warst du damals noch bei Audi und hast seitdem Schon viel gemacht, was bei der Baloise, hast ein Ausdutz-to-Text-Girl gemacht und jetzt halt solche Kantonalbankzuschluss.

00:10:59: Bevor der Unternehmen reingeht,

00:11:00: gehst, was

00:11:01: interessiert dich da eigentlich an Zahlen von denen?

00:11:06: Na ja gut, das hängt halt immer an den Bereichen, über die wir gerade reden.

00:11:09: Ich bin generell immer in diesem Umfeld Rekroting, Im Playa Branding, Young Talents und... Rekruten-Technologie unterwegs.

00:11:16: Je nachdem, was die Hauptmission dort ist, gucke ich mal dem Rekruting zum Beispiel sehr gerne an, die Verhältnisse Rekruter zu besetzten Stellen.

00:11:27: Das ist für mich ein relativ wichtiges Thema bzw.

00:11:30: auch auf welchen Kanälen ist ein Unternehmen der Rekrutierung erfolgreich.

00:11:36: Was weniger passiert, das ist aber nicht, weil es mich nicht interessiert, sondern meistens sind qualitative KPIs, die würde ich mir liebend gerne anschauen.

00:11:44: Die Infrastruktur gibt es meistens aber nicht her.

00:11:47: Zum Beispiel?

00:11:49: Ja, eben zum Beispiel die Entwicklung der Leute nach der Einstellung, nach zwei Jahren, wo sind sie, nach fünf Jahren, wo sind sie, weil das ist ja der eigentlich spannende Fakt.

00:12:01: Die Frühflugtation ist zwar auch wichtig, Aber nach einem halben Jahr, das kann man noch leicht messen, nach zwei, nach fünf Jahren hört es dann meistens schon auf.

00:12:09: Wichtig ist es für mich insofern, weil es halt viele bei den Leistungsfähigkeiten der Recruiting Organisation aussagt und über die Belastung.

00:12:15: Das heißt nicht, dass es schlechte Recruite sind, wenn sie komplett überlastet sind, sondern vielleicht stimmen dann einfach die Metriken dahinter nicht, falscher Grundannahmen.

00:12:23: Wenn ich über das Employer-Brending rede, gucke ich mir natürlich gerne die Menge an die Initiativbewerbungen an, wenn das gemoditort wird.

00:12:30: Das ist schon mal der erste Punkt.

00:12:32: Ich gucke mir aber auch an, wie oft wird so ein Unternehmen weiter empfohlen, wie ist das auf den Arbeitgeberplattformen, was passiert dort.

00:12:39: Und natürlich das operative, wir sehen Postingfrequenzen auf verschiedenen Kanälen aus.

00:12:43: Da skam eben beim Vortrag von Matthias ja das Thema Google Analytics.

00:12:48: Das hilft einem bei sowas schon immer stark.

00:12:51: Bei den Young Talents, also sprich wenn wir von Ausbildung reden, sind es für mich eigentlich zwei Größen, einmal die Anzahl an Bewerbungen pro Stelle, immer in Kombinationen zu den Berufen, aber dann hinterher auch, wie viele Leute davon kann ich eigentlich halten.

00:13:05: Wie viel bleiben überhaupt im Unternehmen?

00:13:06: Oder bin ich quasi das Borussia Dortmund?

00:13:09: Nein, mittlerweile nicht mehr.

00:13:10: Ein Ausbildungsverein, nein.

00:13:13: Das muss natürlich auch nicht sein.

00:13:15: Ja, und wenn es um Technologie geht, Recruiting-Technologie, die Systemszeit, die ein Recruiter mit dem System einfach verbringt?

00:13:22: Vielleicht ein Zwischeneinwurf.

00:13:25: Du hast vorhin über qualitative Themen gesprochen.

00:13:27: Wir haben ja eine eigene Folge, wäre also noch ein bisschen mehr über die Quality of hire.

00:13:31: als Metrik erfahren möchte, den kann ich die Folge dreizehn ans Herz legen.

00:13:36: Da haben wir einen richtigen Dieb-Darf dazu gemacht und ich bin komplett bei dir oder wir wahrscheinlich.

00:13:40: Es ist eine super wichtige, aber da sind die wenigsten Unternehmen.

00:13:43: Also wenn jetzt das, das findest du schade, dass das noch nicht so ist.

00:13:47: Da fühlen die meisten auch hier im Raum wahrscheinlich mit dir, dass es noch nicht überall der Fall ist.

00:13:53: Ich finde es aber auch, damit ich auch hängen geblieben bin, insofern schwierige Kennzahl, als dass man immer berücksichtigen muss, dass daraus keine linearen Rückschlüsse auf rekrutter Qualität oder Performance klasse werden kann, sondern einfach viele Parameter beim Verbleiben von Personen, von Personen im Unternehmen mit einer Rolle spielen, auf die natürlich das Rekrutting überhaupt gar keinen Einfluss hat.

00:14:17: Also wichtige Kennzahl, jedoch vorsichtig bei der Interpretation.

00:14:22: Eben, das ist so ein Punkt, wo sicherlich nicht die Unterscheidung zwischen Null und Eins gibt.

00:14:27: Da hast du dazwischen noch ganz viele Sachen.

00:14:30: Und da, das gehört zur Wahrheit, das kannst du als Rekruter vorne schlecht steuern.

00:14:35: Genauso wie zum Rekruting eigentlich auch immer das Thema Fluktuation gehört, gell?

00:14:40: Auch das, auch das,

00:14:41: auch das.

00:14:42: So, jetzt hast du ja natürlich einen unglaublich großen Erfahrungsschatz über die Jahre angeeignet.

00:14:49: Und wenn ich mir so die Unternehmen auch anschaue, in denen du warst, sehr unterschiedliche Unternehmen auch von dem, wie sie zumindest so von außen wirken, ich mut maße einfach mal, berichtige mich da, wenn ich falsch bin, dass auch der Reifegrad dieser Unternehmen auch im Umgang mit Daten beispielsweise sehr unterschiedliche war.

00:15:05: Und wenn du den zustimmst, wie schaffst du es eigentlich?

00:15:08: oder wie gehst du vor, wenn du halt Leute auf so ein Minimallevel bringen möchtest?

00:15:13: Prinzipiell verdrehte ich die These, dass wir im HR immer so ein gespaltenes Verhältnis zu Daten haben.

00:15:18: Wir tun uns damit schwer.

00:15:20: Wir messen ungern.

00:15:22: Dabei finde ich persönlich das eigentlich höchst sexy.

00:15:25: Da kannst du so viel rausholen.

00:15:27: Das ist eben auch genau das, was ich im ersten Schritt immer mache.

00:15:30: Erst mal gucken, was ist da.

00:15:31: Dann eben dann sind wir wieder bei den Quick Hacks.

00:15:34: vielleicht festzustellen, was kann ich denn machen, damit es schnell Daten hat.

00:15:39: Schlagwort zum Beispiel, eine Bewerberbefragung.

00:15:42: Einfach mal um zu hören, wie nimmt die uns wahr?

00:15:45: So was funktioniert relativ easy.

00:15:47: Also es geht mir immer darum, am Anfang eine relativ gute Istbasis zu haben.

00:15:51: Das ist für mich dann quasi im Sinne einer Nullmessung auch die Messlatte, wo ich sage, okay, nach dem halben, nach dem Jahr, wo stehen wir und wo sind wir besser geworden.

00:16:00: Das ist für mich an der Stelle ein relativ essenzieller Startschuss für das ganze Thema.

00:16:05: Das meint es jetzt aber auf die Datenbasis bezogen, nicht auf die Reife zum Beispiel von Personen im Umgang mit Daten, weil es ist jetzt nicht jeder, man macht Statistiker oder Data Scientist,

00:16:15: sondern... Ich auch nicht.

00:16:17: Ich kann da aber relativ nervig werden.

00:16:21: Das fordere ich schon.

00:16:22: Kann

00:16:22: er wirklich,

00:16:23: ja.

00:16:25: Ja, ich mache das aber nicht nur weil mir langweilig ist, sondern eben ich versuche natürlich die Nutzen auch aufzuzeigen.

00:16:31: Und das Schöne ist, normalerweise, wenn du so was startest, am Ende wird es irgendeine Form von Erfolg bringen.

00:16:38: Und dann musst du halt auch die Größe haben, die Leute den Erfolg genießen zu lassen.

00:16:43: Das ist für mich eigentlich ganz essentiell.

00:16:45: Und von daher versuche ich diese Schönheit der Daten in meinen Teams zu transportieren.

00:16:50: Das hat bisher auch immer gut funktioniert.

00:16:51: Und das finde ich total spannend, ne?

00:16:52: Weil in beide Richtungen, wie holst du dein Team ab, wenn die vorher noch nicht so gewohnt

00:16:59: waren oder

00:17:00: denen der Zugang zu Daten gefehlt hat?

00:17:03: Wie holst du das Management ab?

00:17:05: Hast du eine Empfehlung, wie man das am besten im Unternehmen machen sollte?

00:17:10: Also hart gesagt, ein Management ist ein Selbstläufer.

00:17:12: Die Herren und Damen stehen auf alles, was in irgendeiner Form, in Diagrammen, Organikrammen, ähnlichen Darstellungsformen kommt.

00:17:20: Wenn du dann mit Zahlen kommst, das hab ich noch nie erlebt, dass irgendein Führungsgremium gesagt hat, ah nee, du, dass das mal mit den Daten ist, interessiert uns nicht.

00:17:28: In den Teams, ja, es ist eben das Zeigen, dass es nicht weh tut und dass es eigentlich auch nicht mega kompliziert ist.

00:17:35: Nochmal, du musst aus meiner Sicht kein Statistiker sein, um halbwegs passable Auswertungen hinzukriegen.

00:17:41: Wenigstens erst mal am Anfang.

00:17:43: Und dann funktioniert es auch.

00:17:45: Die meisten heute haben ja natürlich auch im Rahmen ihrer Ausbildung sei es ein Studium oder auch in der Berufsschule schon ein bisschen was in Sachen Analyse mitgekriegt.

00:17:53: Das ist also nie ein großes Thema.

00:17:55: Und am Anfang, ja, gebe ich zu, bin ich auch sehr oft selbst noch Hands-on mit dabei.

00:17:59: Das heißt, das mache ich dann auch gemeinsam mit denen und dann lassen wir es auch laufen und es funktioniert aber.

00:18:05: Hast du irgendeine Basisschulung oder

00:18:07: irgendwas,

00:18:07: was du mit den Leuten selber machst oder wo du mit irgendwelchen... Woher hab

00:18:12: ich hinauswürdig?

00:18:13: Exiformen?

00:18:15: Exiformenschulung?

00:18:16: Nein.

00:18:17: Aber auch grundlegend ein bisschen mit Daten über das Arbeiten zu können.

00:18:19: Also ich selber mache ja mit Arbeiten im Queb auch zusammen, machen dann Ausblumen.

00:18:23: Wir merken dann wirklich ganz grundlegende Dinge, die teilweise... nicht vorhanden sind.

00:18:28: Unterschied Koalition, Kausalität, gerade auch im Vortrag von

00:18:31: Ralfs noch ein bisschen mitbekommen.

00:18:33: Wie lese ich und interpretiere ich überhaupt eine Statistik?

00:18:36: Wie gehe ich mit Zahlen um?

00:18:38: Wie falle ich nicht auf alles rein, was mir an Daten gegeben wird und so weiter und so fort?

00:18:42: Das sind noch viele Grundkompetenzen, die ich weniger stark ausgeprägt sehe.

00:18:47: Ist das anders und was machst du dagegen?

00:18:50: Bin ich bei dir, muss ich offen gestanden sagen, habe ich aber noch nie jetzt über eine eigene Schulung oder sowas nachgedacht.

00:18:56: Das ist was, das passiert on the fly.

00:18:58: Also sprich, wenn dann die ersten Daten da liegen.

00:19:01: Und ich glaube, das ist aber auch ein ganz guter Weg, sowas zu lernen, wenn du dann fehlende Appretationen einfach mal aufzeigst und sagst, pass mal auf, ne, kannst du so nicht anschauen.

00:19:09: Das funktioniert so nicht.

00:19:11: Dann wird es auch nicht zu theoretisch.

00:19:12: Dann sehen Sie es an der eigenen Arbeit.

00:19:15: Das hilft dann schon.

00:19:16: Aber vielleicht beim nächsten Mal durchaus.

00:19:18: Warum keine Schule?

00:19:19: Hab ich noch nie darüber nachgedacht.

00:19:20: Okay.

00:19:22: Ansonsten den Podcast natürlich anhören.

00:19:23: Ja, das sowieso.

00:19:25: Und es soll ja jemanden geben, der ein Buch geschrieben hat zu dem Thema.

00:19:28: Hab ich gehört.

00:19:28: Das

00:19:28: ist der Veranstalter

00:19:29: hier.

00:19:29: Ja, das ist dieser Herr Rücken.

00:19:35: Sehr schön, sehr schön, sehr schön.

00:19:36: Cool.

00:19:37: Christoph, du hast doch bestimmt noch eine total wichtige Frage, die du unbedingt dem Markus stellen wolltest.

00:19:44: Vielleicht noch eine fiese Frage, die nicht bei dem Vorabfragen dabei war.

00:19:47: Wenn du dich auf drei Kennzahlen beschränken solltest, im Recruiting.

00:19:52: Welche hetzt denn gerne?

00:19:55: Die Kanalanalyse, schlicht und ergreifend einfach, wo kriege ich den Kram her.

00:20:01: Dann sicher im Prozessart zu bleiben, wie Time to hire, die ist wichtig für mich.

00:20:06: Und eine Dritte, brauche ich noch eine Dritte.

00:20:08: Lass mich überlegen.

00:20:09: Ja, der Kostper-Heuer, klar.

00:20:11: Weil in meinen Rollen hast du immer einen Budgetdruck und dann musst du schauen, was funktioniert.

00:20:16: Und zu jedem dieser Themen gibt es schon einen eigenen Deep-Dive bei uns.

00:20:20: Das ist wunderbar.

00:20:21: Schaut rein.

00:20:21: Ich will es nicht jede Nummer sagen, aber genau das sind auch die Themen, mit denen wir uns ja auch als Erstes hier beschäftigt haben, weil die, glaube ich, total essenziell sind.

00:20:28: Sie liegen auf

00:20:29: der Hand, würde ich sagen, oder?

00:20:30: Du hast sehr viel internationale Erfahrung und ... Jetzt denkt man immer, Daten wären komplett neutral und Daten funktionieren, doch weil Zahlen ja die internationale Sprache sind, ist natürlich Quatsch.

00:20:42: Wir wissen, dass es viele Einflussfaktoren kulturell gibt, die dazu führen, dass man entweder mit anderen Daten standardmäßig arbeitet, anderes Antwortverhalten gibt bei Befragungen in verschiedenen Ländern usw.

00:20:56: Wie ist ja so deine Erfahrung eigentlich so?

00:20:58: Ja, es ist in der Tat, du hast Recht.

00:21:00: Das ist aber nicht nur in Bezug auf Internationalität.

00:21:03: Das bezieht sich definitiv auf unterschiedliche Zielgruppen, jung, alt.

00:21:09: Ingenieure, Betriebswirtschaftler, du kannst es nehmen, wie du es willst.

00:21:13: Du hast auf der einen Seite natürlich Kulturelle Differenzen, wenn wir bei der Ethnie bleiben, unterschiedliches Antwortverhalten.

00:21:20: Aber beispielsweise, ich halte ja heute noch einen kurzen Vortrag zum Thema Recruiting Fünfzig Plus.

00:21:27: Es war allein da schon schwierig zwischen Deutschland und der Schweiz, eine gemeinsame Datenbasis zu finden.

00:21:32: Das sind banale Sachen, aber die Schweizer Messen Fünfzig Plus.

00:21:36: In Deutschland hast du fast jede Statistik, fünfundfünfzig plus.

00:21:40: Das sind fünf Jahre Unterschied.

00:21:41: Und wenn ich in diese Kohorte fünfundfünfzig bis fünfundfünfzig reinschaue, um vergleichbare Daten hinzukriegen, dann stellt mich das für riesen Probleme, weil du hast einfach dann eine unterschiedliche Datenbasis.

00:21:52: Und das wird dann noch schwieriger, wenn du über Asien redest, wenn du über Südamerika redest.

00:21:58: Nordamerika geht noch, die sind noch nah dran.

00:22:01: Aber da wird es dann ganz wild.

00:22:02: Und Antwortverhalten sowieso, wir wissen das alle der Chinesen, um das Klischee zu halten, der gerne das Gesicht verliert wird, wird sich sehr zurückhaltend mit negativen Dingen.

00:22:12: Das ist dem Franzosen vollkommen schnuppe, dann macht er relativ easy.

00:22:17: Also das heißt, du kannst dann auch nicht unbedingt zum Beispiel so eine Zufriedenheitsbefragung in der Auswertung der beiden Ländern nebeneinander legen.

00:22:24: Das ist nicht dasselbe.

00:22:27: Vergleichsgruppen.

00:22:28: Ein extrem wichtiger Faktor beim Betrachten von Studien zu gucken.

00:22:32: Auf was bezieht sich diese Studie?

00:22:34: Was ist die Referenz?

00:22:35: Weil ich habe schon so manche schreiende Überschrift gelesen, was alles auf dem Arbeitsmarkt los ist, um dann festzustellen, die Studie bezieht sich auf was, was auf zumindest meinen Verantwortungsbereich überhaupt gar nicht übertragbar ist.

00:22:47: Absolut.

00:22:49: Wir haben in der Folge vier auch das Thema Kennedy Experience gehabt, wo wir auch den Netpromotor-Score und solche Sachen vorgestellt haben.

00:22:55: Und ich meine, wir haben da auch was verlinkt, weil es gibt tatsächlich ganz gute Studien, die auch zeigen, wie unterschiedlich das Antwortverhalten von Land zu Land ist.

00:23:03: Wenn man einen standardisierten Fragebogen hat und man lässt ihn in Nordamerika, in Deutschland, in Indien und Japan geben, dann werden einfach andere Antwortmuster rausgeben bei der gleichen Intention.

00:23:13: Und das ist relativ gut wissenschaftlich nachgewiesen.

00:23:16: Kaum ein Unternehmen denkt so weit und hat das auf dem Schirm.

00:23:20: Und aus meiner internationalen Arbeit erinnere ich noch, dass ich es überhaupt nicht sinnvoll fand, Kennzahlen zwischen Ländern und Märkten zu vergleichen, weil einfach die Märkte zu unterschiedlich agieren.

00:23:31: Aber so ein Binnenvergleich ist auch das, was ich schon mehrfach im Podcast gesagt habe.

00:23:35: Der Binnenvergleich ist es das.

00:23:36: Also an einem selben Messpunkt musst du dich stetig verbessern, aber einen Vergleich wirklich nur zwischen... Äpfeln und Äpfeln und nicht Äpfeln und Birnen, sprich also zwischen asiatischem Markt und europäischem Markt gibt es vielleicht zu große Unterschiede, dass man das jetzt nicht miteinander vergleicht, sondern binnenvergleich ist die Lösung.

00:23:55: Es ist im Prinzip so, wie du sagst, es wird halt viel schreierisch gearbeitet.

00:24:00: Du siehst die Headlines dann und das ist was, davor kann ich sowieso nur warnen.

00:24:05: Wenn ich überlege, welche Säue da alle durchs Dorf gedrieben werden, dann muss ich sagen, Leute entspannt mal.

00:24:11: Schaut euch das mal an, ob was da wirklich dahinter ist und werdet feststellen, bei ganz vielen Dingen so schlimm ist es dann eigentlich gar nicht.

00:24:19: Würde man so halb mit Blick auf die Uhr, kommen wir mal zu den Takeaways.

00:24:26: Ich würde so für mich sagen, mein erstes Takeaway aus dem Gespräch mit Markus ist bleibt entspannt.

00:24:39: Lass euch nicht von Daten treiben, Daten sollen euch unterstützen.

00:24:43: Und wenn es mal Dinge gibt, die durch die Sau, die durchs Dorf getrieben werden oder ähnliche Sachen, lasst euch da nicht ein X von O vormachen.

00:24:53: Vielleicht aufbauen darauf, mein Take-away Nummer zwei wäre, baut auf dem auf, was ihr bislang schon gemacht habt, wenn ihr in anderen Jobs oder im anderen Kontext schon mit Daten gearbeitet habt.

00:25:06: knüpft daran an und nutzt das, um eure Teams mitzunehmen und ihnen zu zeigen, was man mit Daten machen kann.

00:25:13: Und letztes Takeover von meiner Seite wäre gehämt euch nicht, wenn ihr gewisse Kennzahlen noch nicht habt, weil ihr steht damit nicht alleine da.

00:25:22: Wir haben das Quality of Fire Thema vorhin angesprochen und natürlich kann man sich ärgern, wenn man diese Kennzahlen noch nicht hat, aber man steht erst mal nie alleine da und man kann ja dann arbeiten, sie auch dann irgendwann zu haben.

00:25:33: Das wäre mein Das dritte wunderbare Takeaway, lieber Christoph.

00:25:39: Markus, und jetzt kommt dir die Ehre zuteil als Gast Data Dude, unseren Hörerinnen, die Empfehlung der Folge mitzuteilen.

00:25:49: Die Dude-Empfehlung.

00:25:53: Einer meiner großen Helden ist der Martin, mit dem ich da im Time for Hires zusammenmache.

00:25:56: Der Typ ist kreativ, bis zum geht nicht mehr.

00:25:59: Er teilt längst nicht so viel, wie ich gerne hätte, weil der ist an der Stelle fantastisch.

00:26:05: Das wäre Martin Maas, wer so einer, wo ich sage, lohnt sich, der hat auch mittlerweile so ziemlich jeden Preis einmal abgeräumt, den es bei uns so gewinnen gibt.

00:26:15: Ansonsten sind mir Sachen wichtiger, die in die Tiefe gehen.

00:26:19: Also ich mag dieses Clickbait nicht, wenn du da Blockbeiträge hast, die über zwei... Über zwei Absätze gehen.

00:26:25: Warum hast

00:26:25: du dabei mich zu sehen?

00:26:26: Ich, das war zufältig.

00:26:27: Habt ihr

00:26:28: alle gesehen?

00:26:28: Das

00:26:30: war wegen unserer letzten Folge, zwölf Dood-Hacks, die du unbedingt

00:26:34: hier aber gedacht

00:26:35: brauchst.

00:26:37: Nein, also ansonsten bedauere ich jetzt sehr, dass du aus dem Podcast aussteigst, aber man sieht dich sicher wieder irgendwo.

00:26:44: Dann nehmen wir den Martin mit als Empfehlung der Folge.

00:26:47: Wenn ihr ihn sprechen hören könnt, wenn ihr ihn treffen könnt, tut das, folgt ihm, verletzt euch.

00:26:53: Genau.

00:26:53: Lieber Markus,

00:26:54: tausend Dank, dass du da warst.

00:26:56: Danke, dass ich bei deinem letzten Auftritt dabei sein durfte.

00:26:59: Danke, dass ihr mich gedacht habt.

00:27:00: Sehr gerne, sehr gerne.

00:27:02: In diesem Sinne kann man hier Glück auf als Ende sagen.

00:27:05: Ja, ne?

00:27:05: Wir sind

00:27:06: mit

00:27:06: in Duisburg.

00:27:07: Ja.

00:27:08: In diesem Sinne Glück

00:27:09: auf.

00:27:09: Glück auf.

00:27:15: HR Data

00:27:16: Dudes.

00:27:18: Der Podcast rund um das Arbeiten mit Daten in Employer Branding, Personalmarketing und Recruiting.

00:27:24: Mit Tim Verhöfen und Christoph Fellinger.

00:27:27: den Jake und Elwood

00:27:29: der deutschen

00:27:30: HR-Szene.