title: Key drivers of contact success in digital active sourcing processes
Creators: name: Gari, Annika
Publisher: name: :none
Year: 2024

description: Active Sourcing ist ein bedeutender Rekrutierungstrend, der es Recruiter*innen ermöglicht, in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt hochqualifizierte, jedoch schwer erreichbare Kandidat*innen zu identifizieren. Durch die gezielte Anpassung von Strategien an spezifische Zielgruppen und die Optimierung der Ansprachemethoden kann Active Sourcing den Rekrutierungsprozess verbessern, um diese Talente effizient anzusprechen. Die Masterarbeit schließt eine wichtige Forschungslücke, indem sie Faktoren untersucht, die den Erfolg der Kontaktaufnahme im digitalen Active Sourcing steigern können. Hierfür wurde im Rahmen eines quantitativen Forschungsansatzes Daten durch eine Online-Umfrage unter HR-Fachkräfte aus der DACH-Region erhoben, um deren Einschätzungen zu erfolgreichen Active Sourcing Praktiken zu erfassen. Die Studie untersucht insbesondere, ob Kandidat*innenmerkmale wie Geschlecht, Alter und Betriebszugehörigkeit sowie die Personalisierung von Nachrichten und die Häufigkeit von Follow-up-Nachrichten die Antwortquoten positiv beeinflussen. Zudem wird analysiert, ob der Einsatz von KI die Personalisierung moderiert und somit den Erfolg der Kontaktaufnahme erhöht. Multiple lineare Regressionsanalyse zeigt, dass Alter, Personalisierung und der Einsatz von KI wesentliche Einflussfaktoren sind, während andere Aspekte nur begrenzte Auswirkungen zeigten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Recruiter*innen ihre Erfolgsquoten steigern können, indem sie das Alter der Kandidat*innen berücksichtigen und ihre Nachrichten stärker personalisieren. Allerdings weist der beobachtete negative Effekt des KI-Einsatzes bei der Personalisierung darauf hin, dass aktuelle KI-Tools von Recruiter*innen noch nicht vollständig akzeptiert werden, möglicherweise aufgrund ihrer Einschränkungen, eine menschliche Note authentisch zu vermitteln. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, KI-Tools weiterzuentwickeln, um eine verbesserte Praxistauglichkeit zu erreichen. Trotz dieser Herausforderungen bietet die Studie praktische Empfehlungen zur Optimierung von Active Sourcing Techniken und zum Einsatz digitaler Tools zur Verbesserung der Talentgewinnung. Die Erkenntnisse tragen nicht nur zur theoretischen Forschung bei, sondern liefern auch praxisnahe Leitlinien für Recruiter*innen und HR-Fachkräfte, um ihre Active Sourcing Prozesse zu optimieren.
description: Active sourcing is a prominent recruitment trend, presenting a strategic opportunity for recruiters to reach highly qualified, hard-to-find candidates in an increasingly competitive labor market. By tailoring strategies to specific target groups and optimizing outreach methods, active sourcing can enhance the recruitment process to attract these hard-to-find talents. This master’s thesis addresses a notable research gap by investigating factors possibly enhancing contact success in digital active sourcing approaches. Employing a quantitative research approach, data was collected through an online survey targeted at HR professionals in the DACH region to capture their perceptions of successful active sourcing practices. The study explores whether candidate characteristics like gender, age and tenure, along with message personalization and follow-up frequency, positively influence response rates. Additionally, the thesis analyzes whether the use of AI moderates the personalization of active sourcing messages and therefore enhances contact success. Multiple linear regression analysis shows that age, personalization and the use of AI are key determinants influencing response rates, while other factors have limited impact. These results suggest that recruiters can improve contact success by considering a candidate’s age and personalizing their active sourcing messages. However, the observed negative effect of AI use when personalizing messages suggests that current AI-tools are not yet fully embraced by recruiters, possibly due to their limitations in capturing the human touch. This highlights the need for more fine-tuned AI-tools that are better suited for practical application. Despite these challenges, the study offers practical recommendations to optimize active sourcing techniques and leverage digital tools to improve talent acquisition. The insights not only contribute to theoretical knowledge but also provide applicable guidance for recruiters and HR professionals seeking to optimize their active sourcing processes.