✨ AI Kontextualisierung
Empfehlungen von anderen Personen, wie von Bekannten, Freunden, Familie und Kollegen, können einen großen Einfluss auf unsere Entscheidungsfindung, beispielsweise bei Kaufentscheidungen, haben. Zu diesem Schluss kommt auch Greven Medien in einer Umfrage aus dem Jahr 2019. Demnach geben mehr als die Hälfte der befragten Studienteilnehmer (56,4%) an, bei Kaufentscheidungen nach Bewertungen oder Erfahrungsberichten im Internet zu suchen. Auch die Talentsuche lässt sich durch dieses Phänomen positiv beeinflussen. Das österreichische Personalsoftware-Unternehmen Firstbird bietet seinen Kunden deshalb eine App an, die es Mitarbeitern erlaubt, ihre Erfahrungen mit anderen potentiellen Kollegen zu teilen.
Firstbird: Mitarbeiter werben für Arbeitgeber
Mitarbeiterempfehlungen sind die authentischste Werbung für einen Arbeitgeber und zudem kostengünstiger als Personalberater oder Stellenanzeigen. Das digitale Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter Programm Firstbird unterstützt seine Kunden dabei, neue Talente zu werben, indem es Mitarbeitern eine Stimme im Recruitingprozess gibt.
Hierfür hat das Unternehmen eine App entwickelt, welche Mitarbeiter automatisiert zu neuen Stellenanzeigen informiert. Mitarbeiter können diese Stellenanzeige dann ganz einfach über die App auf ihren sozialen Netzwerken oder per E-Mail teilen und empfehlen. Zugleich können Unternehmen ihre Mitarbeiter auch zum Stand des Bewerbungsprozesses von empfohlenen Kandidaten informieren und individuelle Sach- und Geldprämien als Dankeschön an die Mitarbeiter vergeben.
Firstbird setzt auf die AWS Cloud
Die IT-Infrastruktur für diese App läuft dabei fast vollständig auf der AWS Cloud. Das ermöglicht es Firstbird, sich flexibel an das Kundenaufkommen anzupassen, neueste Technologien, wie etwa Analyse-Werkzeuge, kostengünstig zu beziehen, und konstant neue Funktionen und Verbesserungen für seine Kunden voranzutreiben.
In den letzten drei Monaten hatte sich das Empfehlungsprogramm beispielsweise zum Ziel gesetzt, weniger aktive Nutzer der App stärker zu motivieren und so den Recruitingprozess seiner Kunden weiter zu stärken. Hierfür musste das Unternehmen jedoch zunächst besser verstehen, wie sich diese von aktiven Nutzern unterscheiden. „Wir wollten herausfinden, wo wir ansetzen müssen, um auch weniger aktive Nutzer zu Recruitingempfehlungen zu animieren“, erklärt Daniel Pfeiffer, VP of Engineering bei Firstbird, der auch im neuesten TechTalk zu Gast ist.
Dies erforderte es, tiefergreifende Datenanalysen durchzuführen. Wann bricht ein Nutzer den Empfehlungsprozess ab? Ab welchem Prozessschritt bleibt der Nutzer bis zum Ende in der Applikation? Zusätzlich werden alle Daten so abgelegt und aufbereitet, um Data Scientisten die Möglichkeit zu bieten, die Daten je nach Fragestellung abzufragen.
„Nachdem wir in einem Workshop mit AWS unsere Idee erläuterten, konnten wir schnell nächste Schritte für unser Projekt erarbeiten. Dazu gehörte etwa der Aufbau einer neuen Technologie-Architektur als auch die Etablierung eines Cloud-basierten Datawarehouses“, erklärt Pfeiffer. „In Kombination mit Diensten für Datenanalysen aus der AWS Cloud werden wir künftig die Möglichkeit haben zu verstehen, wie und bei welchen Schritten wir Prozesse verbessern müssen, um unsere Kunden dabei zu unterstützen, auch weniger aktive Mitarbeiter dazu zu motivieren, potentielle Kollegen zu werben“, führt der VP Engineering weiter aus.
Firstbird und AWS: Vom Objektspeicher zum Datalake
Bisher nutzte Firstbird Amazon S3 ausschließlich als Objektspeicher – künftig soll damit ein skalierbarer Datalake entstehen. In dem mehrstufigen Prozess werden die gespeicherten Daten in einem nächsten Schritt mit dem Datenabfrageservice Amazon Athena zur Verfügung gestellt und anschließend im ETL-Service AWS Glue aufbereitet. Ab diesem Schritt stehen die Daten für Analysen zur Verfügung und Firstbird kann in naher Zukunft mit dem Dienst Amazon QuickSight auf übersichtlichen Dashboards sehen, wo ihr Empfehlungsprogramm gut funktioniert und mit welchen Maßnahmen es verbessert werden kann. „Ich freue mich schon sehr, wenn wir dieses Projekt implementieren können. Damit wird unser Geschäftsmodell als Ganzes verbessert“, so Daniel Pfeiffer.
