Als größtes Arbeitsvermittlungsunternehmen in den Niederlanden verfügt Randstad über eine riesige Datenbank mit offenen Stellen und Inseraten für alle verfügbaren Stellen. Es kann daher eine ziemliche Herausforderung sein, den Überblick über die aktuellen Inserate zu behalten. Welche Plattformen tragen zu Konversionen bei? Und welche Stellenanzeigen sind noch online, obwohl sie eigentlich offline sein sollten? Neue datengesteuerte Lösungen machen es für Randstad einfacher und effizienter, verfügbare Jobs an der richtigen Stelle zu zeigen und zu besetzen.
Skalierbarkeit als Bedingung
Skalierbarkeit ist ein Muss für Randstad. Alle Lösungen wurden daher innerhalb der Google Cloud Platform entwickelt, mit der Idee, dass ein anderes Land innerhalb der globalen Organisation von Randstad die gleiche Technologie problemlos nutzen kann. Unsere Datenmodelle und maschinellen Lernanwendungen sind generisch und können auf Daten aus anderen Ländern angewendet werden.
Auf diese Weise haben wir Lösungen entwickelt, die wiederverwendbar sind, zukünftige Entwicklungskosten für andere Länder reduzieren und eine schnelle Skalierung des Business Impacts der Lösungen ermöglichen.
Ein personalisiertes Attributions-Framework
Wir haben ein maßgeschneidertes Attributions-Framework in Google Cloud entwickelt, das vollständig auf die Arbeitsweise von Randstad abgestimmt ist und die gesamte Customer Journey von Tausenden von Bewerbenden abbildet. Ein Framework, das es den Marketern bei Randstad erleichtert, Daten zu sammeln, Erkenntnisse zu gewinnen und mit Kampagnen zu experimentieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Der komplette Attributionsrahmen besteht aus vier Schritten:
Datensammlung
Strukturierung von Daten in Customer Journeys
Modellierung
Erstellen und Automatisieren von datengesteuerten Attributionsmodellen
Erkenntnisse sammeln
Visualisierung der Attributionsergebnisse und Gewinnung von Erkenntnissen
Experimentieren
Basierend auf den Erkenntnissen werden durch Experimente innerhalb der Marketingkanäle und -budgets Änderungen an den Kampagnen vorgenommen. Dies ist der Schritt, bei dem der tatsächliche Business Value generiert wird.
Ein intelligentes Modell für Angebot und Nachfrage
Randstad möchte die Medienausgaben für offene Stellen, die vom Markt bereits stark nachgefragt werden, eliminieren oder reduzieren, um unnötige Kosten zu vermeiden. Unsere Lösung: das Nachfrage- und Angebotsmodell. Dieses Modell verwendet Datenquellen aus dem Job-Feed, der Randstad-eigenen Datenbank und Google Analytics, um die erforderlichen Eingabevariablen zu generieren. Die Rohdaten werden dann an Bigquery, das Data Warehouse in der Google Cloud Platform, übertragen, und es wird täglich ein Fill Score berechnet. Diese Werte werden an verschiedene Datenbanken gesendet, die von den Marketing- und IT-Teams genutzt werden können, und Randstad helfen, als Unternehmen datengesteuerter zu werden:
- Onlinemarketing-Optimierung: Anhand der Scores wird entschieden, ob ein Stellenangebot in bezahlte Kanäle verschoben werden soll. Wenn die Punktzahl des Angebots- und Nachfragemodells einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird die Stelle nicht mehr gepusht. Das Stellenangebot kann jedoch weiterhin aktiv bleiben, hat dann aber eine höhere Chance, Bewerbende über organische Kanäle zu erhalten
- Plattform-Optimierung: Die Scores können zur Aktivierung auf der Randstad-Website verwendet werden. Stellen, die schwieriger zu besetzen sind, werden auf bestimmten Seiten platziert, um mehr Aufmerksamkeit zu erzeugen.
Datengesteuert, effizient und kostensparend
Die Ergebnisse
Die maßgeschneiderten Lösungen, die wir gemeinsam mit Randstad entwickelt haben, helfen Randstad als Organisation dabei:
- Datengesteuerter zu werden;
- effizienter mit seinem Medienbudget umzugehen;
- die User Experience potenzieller und bestehender Kandidat:innen zu verbessern
Fragen?
Team Lead Data Engineering
