Kürzere Einstellungsdauer
65%
- Von 90+ auf 32 Tage
Talenty · Fallstudie
FinTech Innovations: Spezialisten für Finanztechnologie gewinnen
Die Fallstudie beschreibt FinTech Innovations, ein wachsendes Finanzdienstleistungsunternehmen mit 800 Beschäftigten. Einstellungsprozesse von mehr als 90 Tagen führten dazu, dass geeignete Bewerber andere Angebote annahmen. Die bisherige Suche erreichte zu wenige Personen, die zugleich Finanzwissen und technische Fähigkeiten mitbrachten und nicht aktiv nach einer Stelle suchten.
Veröffentlichte Fallstudie von Talenty.ai; Ergebnisse beziehen sich auf den beschriebenen Einsatz. · Originalquelle ansehen ↗
Finanzdienstleistungsunternehmen | 800 Beschäftigte
FinTech • Spezialisierte Fachkräfte • Wettbewerb um Bewerber
Mehr qualifizierte Bewerber
3,5x
- Mehr geeignete Bewerber im Auswahlprozess
Annahmequote von Stellenangeboten
89%
- Von 58% gestiegen
Geringere Kosten je Einstellung
45%
- Von $22K auf $12K
Mit Talenty verkürzte das Unternehmen laut Quelle die Einstellungsdauer um 65%, steigerte die Zahl qualifizierter Bewerber um das 3,5-fache, erreichte eine Annahmequote von 89% und senkte die Kosten pro Einstellung um 45%. Die Fallstudie beschreibt damit eine bessere Position im Wettbewerb mit größeren Finanzinstituten.
Ausgangssituation
FinTech Innovations suchte Personen mit Finanzdienstleistungserfahrung und aktuellen technischen Kompetenzen. Im Wettbewerb mit Technologieunternehmen und Banken waren mehr als 90 Tage bis zur Einstellung zu langsam. Stellenanzeigen und klassische Ansprache erreichten viele geeignete, aber nicht aktiv suchende Personen nicht.
Hauptprobleme
Wenige Bewerber mit passender Spezialisierung
Gesucht wurden FinTech-Fachwissen, Blockchain-, API- oder Data-Science-Kompetenzen und Verständnis regulatorischer Anforderungen. Nur wenige Bewerber brachten diese Kombination mit.
Schnelle Entscheidungen im Wettbewerb
Einstellungsprozesse von mehr als 90 Tagen führten zu Absagen. Besonders geeignete Personen erhielten laut Quelle innerhalb von 2 Wochen nach Beginn ihrer Suche mehrere Angebote.
Vergütungswettbewerb
Große Technologieunternehmen und Investmentbanken boten 30-40% höhere Gehälter. FinTech Innovations musste deshalb Aufgaben, Zusammenarbeit, Unternehmensziele und schnelle Abläufe überzeugend vermitteln.
Praktische Fähigkeiten früh prüfen
FinTech-Kompetenzen und Zusammenarbeit wurden bisher erst in langen Interviewfolgen geprüft. Dadurch floss viel Zeit in Gespräche mit Personen, die nicht zu den Anforderungen passten.
Nicht aktiv suchende Fachkräfte erreichen
Geeignete Personen suchten häufig nicht aktiv nach einer Stelle und waren mit Stellenanzeigen oder bisheriger Ansprache nur schwer erreichbar.
Geschäftsauswirkungen vor Talenty.ai:
- 70% der besonders geeigneten Bewerber gingen laut Quelle während des langen Auswahlprozesses an schnellere Wettbewerber verloren.
- Unbesetzte Stellen in der technischen Entwicklung verzögerten die Produktplanung um 4-6 Monate.
- Kosten von $22.000 pro Einstellung bei starker Nutzung teurer Personalvermittlungen.
Einführung bei FinTech Innovations
Die Fallstudie beschreibt KI-gestützte Kandidatensuche, individuell abgestimmte Kontaktfolgen und eine datenbasierte Eignungsbewertung. Diese Funktionen sollten das Unternehmen bei schwer zu besetzenden Spezialistenrollen unterstützen.
Phase 1: KI-gestützte Suche (Wochen 1-4)
- Kandidaten finden: Suche nach FinTech-Erfahrung auf GitHub, LinkedIn, in Branchenforen und technischen Communities, auch bei nicht aktiv Suchenden.
- Eignung einschätzen: Modelle berücksichtigten mehr als 50 Merkmale, darunter technische Fähigkeiten, berufliche Entwicklung und Zusammenarbeit.
- Arbeitsmarkt beobachten: Aktuelle Daten zu Vergütung, verfügbaren Fachkräften und Einstellungsaktivitäten anderer Unternehmen als Grundlage der Suchstrategie.
Phase 2: Persönlich abgestimmte Ansprache (Wochen 5-8)
- Nachrichten anpassen: Bezug auf Hintergrund, Interessen und berufliche Ziele der Kandidaten. Die Quelle nennt 34% Antwortquote gegenüber 12% im Branchendurchschnitt.
- Kontaktkanäle abstimmen: LinkedIn, E-Mail, Twitter und GitHub mit festgelegten Folgen und Zeitpunkten für Rückfragen.
- Arbeitgeber vorstellen: Aufgaben, Technologien, Zusammenarbeit und Entwicklungsmöglichkeiten anhand der Interessen der Kandidaten erklären.
Phase 3: Eignung schneller prüfen (Wochen 9-12)
- Praktische Kompetenztests: FinTech-Aufgaben und technische Prüfungen in 45 Minuten statt 2-stündiger Erstinterviews.
- Zeitversetzte Videoantworten: Antworten auf Kernfragen ermöglichten dem Team laut Quelle die Bewertung von 3x mehr Bewerbern.
- Interviewablauf beschleunigen: Koordinierte Termine und Rückmeldungen am selben Tag verkürzten den Gesamtprozess laut Quelle von 6-8 auf 2 Wochen.
Beschriebene Funktionen
- KI-gestützte Suche nach nicht aktiv wechselwilligen Fachkräften.
- Datenbasierte Einschätzung der Eignung.
- Individuell abgestimmte Ansprache über mehrere Kanäle.
- Plattform für technische Kompetenztests.
- Übersicht mit aktuellen Arbeitsmarktdaten.
- Verwaltung und Pflege von Kandidatenkontakten (CRM).
Effizienzgewinne
- Verkürzung der Einstellungsdauer: 65%.
- Eingesparte Zeit bei der Kandidatensuche: 78%.
- Antwortquote der Kandidaten: 12% → 34%.
- Interviews je Stellenangebot: 6:1 → 2.5:1.
Qualitätsverbesserungen
- Mehr qualifizierte Bewerber: +250%.
- Annahmequote von Stellenangeboten: 89%.
- Nach 12 Monaten noch im Unternehmen: 94%.
- Leistungsbewertung neuer Beschäftigter: 4.4/5.
Finanzielle Auswirkungen - Jahr 1
Eingesparte Gesamtkosten
$580K
Kosten pro Einstellung
$22K → $12K
Rendite der Investition (ROI)
385%
Weitere berichtete Veränderungen
Auswirkungen auf das Team
- 3-fache Produktivität des Recruiting-Teams bei unveränderter Teamgröße.
- Anteil der Einstellungen über Agenturen: von 80% auf 15%.
- Einstellende Führungskräfte sparten 12 Stunden pro Woche bei der Vorauswahl.
Geschäftsergebnisse
- Besetzte Schlüsselpositionen ermöglichten die weitere Umsetzung der Produktplanung.
- Laut Fallstudie erfolgreiche Einstellungen im Wettbewerb mit großen Technologieunternehmen (FAANG).
- Glassdoor-Bewertung als Arbeitgeber von 3,8 auf 4,6 verbessert.
" Im Fintech-Bereich sind Geschwindigkeit und Qualität alles. Talenty.ai half uns, mit den großen Playern zu konkurrieren, indem wir Top-Talente identifizierten und engagierten, bevor unsere Wettbewerber überhaupt wussten, dass sie existierten. Das KI-gestützte Sourcing fand passive Kandidaten, die wir nie erreicht hätten, und das personalisierte Engagement erzielte 3x höhere Antwortraten als unsere alten Methoden. Wir besetzen jetzt spezialisierte Rollen in 5 Wochen statt 3 Monaten, mit besseren Qualitätskandidaten, die tatsächlich unsere Angebote annehmen. "
Jennifer Park
Chief People Officer
FinTech Innovations
Woche 1-2
Arbeitsmarkt und Suchstrategie prüfen
Arbeitsmarkt analysieren, Anforderungen an Kandidaten festlegen und die Suchstrategie entwickeln.
Woche 3-4
Plattform konfigurieren
KI-Modelle trainieren, Suchkanäle anbinden und Kompetenztests entwickeln.
Woche 5-8
Pilotkampagne für 5 Rollen
Erste Kontaktfolgen starten, Antwortquoten prüfen und Abläufe überarbeiten.
Woche 9-12
Einführung für alle offenen Stellen
Weitere Stellen einbinden, das Team schulen und die gemeinsame Übersicht mit Auswertungen bereitstellen.
Monat 4-6
Nutzung ausweiten und verbessern
Weitere Suchkanäle anbinden, Modelle prüfen und erfolgreiche Vorgehensweisen dokumentieren.
Besprechen Sie, welche Spezialisten Sie suchen und welche Anforderungen, Kanäle und Abläufe für die Ansprache geeignet sind.
Weiterführende Inhalte
Talenty für Ihren Recruiting-Prozess ansehen
Besprechen Sie Kandidatensuche, Ansprache und Vorauswahl für Ihre Stellen. In der Demo sehen Sie die passenden Funktionen und die Verbindung zu Talky.