Wer nach Recruiting-Kennzahlen sucht, findet reichlich Listen. Manche nennen sechs Kennzahlen, andere zwölf oder dreiundzwanzig. Unabhängig von der Anzahl stehen fast immer dieselben Begriffe darauf: Time to Hire, Time to Fill, Cost per Hire, Annahmequote von Angeboten, Herkunft der Einstellungen, Quality of Hire und Funnel-Conversion.
Gegen diese Listen ist nichts einzuwenden. Sie hören nur dort auf, wo die eigentliche Arbeit beginnt. Welche Kennzahlen es gibt, ist schnell geklärt. Welche davon sich in Ihrer Situation zu entwickeln lohnen, ist die schwierigere Frage. Eine Liste kann sie nicht beantworten, denn die Antwort hängt davon ab, was Sie mit den Zahlen erreichen wollen und was Ihre Daten überhaupt hergeben.
Ich würde deshalb so vorgehen: Beginnen Sie mit der Aufgabe, die vor Ihnen liegt. Nehmen Sie die dafür passende Vorauswahl und unterziehen Sie jede Kennzahl drei Prüfungen, bevor Sie etwas bauen.
Beginnen Sie mit Ihrer konkreten Aufgabe
In unserer Forschung mit Recruiter:innen und HR-Verantwortlichen bündeln sich die Wünsche an Recruiting-Kennzahlen um drei Aufgaben. Wer die Zahlen anfordert und wie groß das Unternehmen ist, spielt dabei kaum eine Rolle. Entscheidend ist, dass jede Aufgabe andere Kennzahlen braucht. Werden sie vermischt, entsteht ein Dashboard, das niemandem wirklich dient.
Lesen Sie die drei Beschreibungen und wählen Sie diejenige, die Ihrer Arbeitswoche am nächsten kommt. Die meisten Menschen erkennen sich in genau einer wieder. Fangen Sie dort an. Der Rest der Liste kann warten, bis eine konkrete Situation danach verlangt.
1. Sie optimieren den Funnel
Ihre Frage lautet: Was sollen wir ändern? Sie behandeln den Recruiting-Prozess wie Performance-Marketing eine Landingpage: die Stufe finden, an der Menschen verloren gehen, eine Sache verändern und prüfen, ob sie wirkt.
| Kennzahl | Berechnung | Beispiel |
|---|---|---|
| Conversion von Stufe zu Stufe | Kandidat:innen, die die nächste Stufe erreicht haben, geteilt durch alle, die diese Stufe erreicht haben. Eine Quote je Übergang, nicht eine für den ganzen Funnel | 80 Personen erreichten das Screening, 20 das Interview. Screening zu Interview = 20 / 80 = 25 % |
| Kanalqualität, nachgelagert gemessen | Je Kanal: Personen, die das erste Screening bestanden haben, geteilt durch die Bewerbungen dieses Kanals. Danach Einstellungen je Kanal | Stellenbörse: 12 von 120 bestanden das Screening = 10 %. Empfehlungen: 5 von 10 = 50 %. Die Stellenbörse lieferte zwölfmal so viel Volumen und dieselbe Zahl bestandener Screenings |
| Kosten pro Bewerbung und Einstellung, je Kanal | Kanalausgaben geteilt durch Bewerbungen dieses Kanals und anschließend durch dessen Einstellungen | 600 € für eine Stellenbörse, 50 Bewerbungen, 1 Einstellung. 12 € pro Bewerbung, 600 € pro Einstellung |
Die Reihenfolge ist wichtig. Die Conversion zeigt, wo das Problem liegt. Die Kanalqualität zeigt, ob es schon am oberen Ende des Funnels entstanden ist. Die Kosten sagen, was Sie daraus machen können. Wer die Zahlen in dieser Reihenfolge liest, liegt mit der nächsten Änderung selten falsch.
Eine Warnung zur dritten Kennzahl: Kosten pro Bewerbung sagen für sich allein nichts aus. Ob 12 € teuer oder günstig sind, hängt vollständig vom Vergleich ab. Vielen Teams fehlt dafür ein belastbarer Referenzwert. Nutzen Sie in diesem Fall den Kanalvergleich oben und ignorieren Sie den absoluten Betrag.
Drei Kennzahlen können vorerst warten: Time to Hire, Annahmequote von Angeboten und Quality of Hire. Time to Hire ist ein Ergebnis und lässt sich deshalb nur schwer einer bestimmten Änderung zuordnen. Die Annahmequote klingt hilfreich, doch in den meisten Unternehmen ist die jährliche Zahl der Angebote zu klein, um eine Quote sinnvoll zu lesen. Quality of Hire hat ein anderes Problem; dazu mehr in der zweiten Prüfung.
Wenn das Symptom am oberen Ende des Funnels liegt
Zwei Symptome verweisen eher auf die Stellenanzeige als auf den Prozess: zu wenige Bewerbungen oder Bewerbungen von Menschen, die offensichtlich nicht zur Stelle passen. Beides taucht in keiner Conversion-Rate auf, weil die gesuchten Kandidat:innen nie in den Funnel gelangt sind.
Das sollte gesondert gemessen werden. Zugleich ist es die Messung, für die die meisten Recruiter:innen aus unseren Gesprächen keine Methode haben. Titel und Beschreibungen werden regelmäßig nach Gefühl umgeschrieben, ohne später zu prüfen, ob die Änderung geholfen hat.
Die Lösung ist ein bewusster Vorher-nachher-Test der Stellenanzeige. Wählen Sie genau eine Änderung: Stellentitel, Formulierung der Seniorität, Gehaltsspanne, Einleitung oder Länge der Anforderungsliste. Notieren Sie das Datum. Vergleichen Sie dann Bewerbungen pro Woche und Screening-Erfolgsquote in den vier Wochen davor mit den vier Wochen danach.
Zwei Bedingungen machen den Test ehrlich. Ändern Sie jeweils nur eine Variable, sonst wissen Sie nicht, welche den Ausschlag gab. Und vergleichen Sie nach Möglichkeit denselben Zeitraum des Vorjahres. Recruiting ist saisonal; ein Anstieg im Januar beweist noch keinen besseren Titel.
2. Sie berichten nach oben
Der Anlass für das Dashboard ist eine wiederkehrende Pflicht: Management-Update, Unterlage für die Geschäftsführung oder Wochenbericht. Ihr Publikum war am Prozess nicht beteiligt und wird kaum zwischen den Zeilen lesen.
| Kennzahl | Berechnung | Beispiel |
|---|---|---|
| Besetzte Stellen gegenüber Plan | Stellen, für die im Zeitraum ein Angebot angenommen wurde, im Verhältnis zu den geplanten Besetzungen | 7 Annahmen bei 10 geplanten Besetzungen = 7 von 10 |
| Time to Fill mit einem festgelegten Startpunkt, als Median | Tage vom erklärten Startpunkt bis zur Angebotsannahme. Ausgegeben wird der Median | Fünf Stellen mit 21, 28, 35, 40 und 96 Tagen. Median 35. Der Durchschnitt liegt bei 44 und wird allein von der schwierigen Suche nach oben gezogen |
| Kandidat:innen im Prozess je offener Stelle | Aktive Personen ohne Absagen und zurückgezogene Bewerbungen, geteilt durch offene Stellen | 48 aktive Personen bei 6 offenen Stellen = 8 je Stelle |
| Herkunft der Einstellungen | Anteil der Einstellungen im Zeitraum nach Kanal. Legen Sie Erstkontakt oder letzten Kontakt fest | 7 Einstellungen: 3 Stellenbörse, 2 Empfehlung, 1 Agentur, 1 Direktansprache |
Die erste und dritte Zeile leisten gemeinsam den größten Teil der Arbeit. Eine zeigt, was geliefert wurde, die andere, was voraussichtlich folgt. Zusammen beantworten sie die Anschlussfrage, die sonst jeden Monat kommt.
Der Median in der zweiten Zeile ist keine Stilfrage. Eine sechsmonatige Executive-Suche zieht den Durchschnitt so weit nach oben, dass er unbrauchbar wird. Im Raum wird jemand merken, dass die Zahl nicht stimmt, ohne genau sagen zu können, warum.
Conversion je Stufe und Cost per Hire können hier zunächst warten. Die erste Kennzahl fällt weg, weil Ihr Publikum sie nicht lesen wird. Cost per Hire lohnt sich nur, wenn Finance bereits eine Ausgabenzahl verantwortet, die Sie ohne neue Berechnung übernehmen können. Auch jede Kennzahl, die Sie im nächsten Monat nicht reproduzieren können, fällt weg. Diese Art von Reporting funktioniert nur mit langfristig vergleichbaren Zahlen.
Die eigentliche Einschränkung ist selten fehlende Erkenntnis. Es ist die Stunde, in der Sie jeden Monat dieselbe Ansicht neu bauen. Ein einheitliches Zeitfenster und eine feste Definition beseitigen den größten Teil dieser Arbeit.
3. Sie halten den Prozess in Bewegung
Ihnen geht es um Pünktlichkeit: Niemand soll zu lange warten, Antwortzusagen sollen eingehalten und Hiring Manager:innen erinnert werden. Sie handeln heute mit diesen Zahlen, statt sie nächsten Monat zu berichten.
| Kennzahl | Berechnung | Beispiel |
|---|---|---|
| Tage in der aktuellen Stufe | Heute minus Eintrittsdatum in die aktuelle Stufe. Legen Sie den Grenzwert vor der Auswertung fest | Grenzwert 7 Tage. Drei Personen warten seit 9, 12 und 15 Tagen. Das ist Ihre Aufgabenliste für den Morgen |
| Zeit bis zur ersten Antwort | Arbeitstage vom Bewerbungseingang bis zur ersten substanziellen Antwort | Vorgabe 5 Arbeitstage. Bewerbung am Montag, dem 3., Antwort am Montag, dem 10. = 5 Arbeitstage, genau am Limit |
| Tage seit der letzten Aktivität je offener Stelle | Heute minus Datum der letzten erfassten Aktion an einer Person für diese Stelle | Stelle seit 40 Tagen offen, letzte Aktivität vor 12 Tagen. Die Suche ist unbemerkt ins Stocken geraten |
| Dauer von Interview bis Feedback | Arbeitstage vom Interview bis zur dokumentierten Entscheidung der zuständigen Führungskraft | Vier Interviews mit 1, 2, 8 und 11 Tagen. Median 5 und zwei notwendige Gespräche |
Die ersten beiden sind eher Grenzwerte mit einer Handlung als klassische Kennzahlen. Genau deshalb funktionieren sie. Eine Obergrenze von ungefähr einer Woche pro Stufe und eine zuständige Person, die beim Überschreiten sofort nachfasst, bewirken mehr als jede Grafik zur durchschnittlichen Verweildauer. Die Teams in unseren Gesprächen betreiben informelle Varianten davon ständig. Ein Team verspricht eine erste Antwort innerhalb von fünf Arbeitstagen und eskaliert an die Geschäftsführung, wenn das nicht gelingt.
Die vierte Zeile wird gern vermieden, weil sie die Arbeit anderer misst. Messen Sie sie trotzdem. Interviewfeedback ist die häufigste Verzögerung im Recruiting-Prozess und ohne Belege am schwersten anzusprechen. Ein Median je Hiring Manager:in macht das Gespräch sachlich.
Vorerst nicht nötig: Cost per Hire, Herkunft der Einstellungen und Conversion-Raten. Alle sind für jemanden nützlich. Keine sagt Ihnen, was Sie heute Morgen tun sollen.
Wenn Time to Hire derzeit die einzige Zahl Ihres Teams ist, vergleichen Sie sie mit fünf Kennzahlen, die besser sind als Time to Hire.
Die drei Vorauswahlen im Vergleich
| Ihre Aufgabe | Zuerst messen | Vorerst nicht nötig |
|---|---|---|
| Funnel optimieren | Conversion je Stufe, nachgelagerte Kanalqualität, Kosten pro Bewerbung und Einstellung je Kanal | Time to Hire, Annahmequote, Quality of Hire |
| Nach oben berichten | Besetzungen gegenüber Plan, Time to Fill mit festem Startpunkt, aktive Kandidat:innen je Stelle, Herkunft der Einstellungen | Stufendiagnostik, Cost per Hire, alles im nächsten Monat nicht Reproduzierbare |
| Prozess in Bewegung halten | Tage in Stufe mit Grenzwert, Zeit bis zur ersten Antwort, Tage seit letzter Aktivität je Stelle, Dauer bis zum Interviewfeedback | Cost per Hire, Herkunft der Einstellungen, Conversion-Raten |
Welche davon tatsächlich standardisiert sind
Drei. Für die übrigen gibt es keinen Standard. Wer den Unterschied kennt, spart sich viele Grundsatzdiskussionen.
Cost per Hire ist die am stärksten standardisierte Recruiting-Kennzahl und zugleich die am uneinheitlichsten berichtete. ANSI und SHRM formalisierten die Formel 2012: interne plus externe Recruiting-Kosten, geteilt durch die Einstellungen im selben Zeitraum. ISO/TS 30407:2017 deckt dasselbe Feld ab. Am internen Anteil zerfällt die Vergleichbarkeit, denn Zeit von Recruiter:innen, Hiring Manager:innen und Interviewpanels sowie Tools fehlen in den meisten Berechnungen.
Time to Fill wird von ISO 30414:2025 abgedeckt, der aktuellen Norm zur Berichterstattung über Humankapital. Die öffentliche Seite bestätigt den Geltungsbereich, nicht aber die genaue Berechnung. Erklären Sie deshalb Ihren Startpunkt, statt sich allein auf die Bezeichnung zu verlassen.
Quality of Hire hat seit 2018 eine eigene technische Spezifikation, ISO/TS 30411. Der Standard existiert seit acht Jahren. Nur jede fünfte Organisation misst die Kennzahl.
Für die anderen acht Kennzahlen in den Tabellen gibt es keinen Standard. Tage in der Stufe, Zeit bis zur ersten Antwort, Screening-Erfolgsquote je Kanal oder Kandidat:innen je Stelle: Keine Instanz gibt die Definition vor. Sie müssen sie selbst schreiben. Entscheidend ist, dass alle Leser:innen sie sehen und gleich verstehen können.
Prüfen Sie die Vorauswahl anschließend dreifach
Eine Vorauswahl ist eine Hypothese. Drei Fragen machen daraus einen Plan. Heute gestellt sind sie günstig; nach dem Bau eines Dashboards werden sie teuer.
Prüfung eins: Was würden Sie tun, wenn sich diese Zahl ändert?
Beginnen Sie hier. Etwas zu messen, auf das nie eine Handlung folgt, ergibt wenig Sinn. Diese Prüfung rechtfertigt überhaupt erst das Wort Vorauswahl.
Volumenkennzahlen scheitern daran besonders oft. Die Zahl der Bewerbungen ist im Recruiting am einfachsten zu messen und für viele Teams am wenigsten nützlich. Viele Recruiter:innen sagen uns dasselbe: Zu wenige Bewerbungen sind nicht ihr Problem. Entscheidend ist, wie viele dieser Menschen eingestellt werden. Teams mit hohem Volumen formulieren es am deutlichsten, denn ihre Schwierigkeit liegt darin, gute Kandidat:innen zu finden und die dafür wirksamen Kanäle zu erkennen.
Das passt zur Richtung, die das Berufsfeld für sich beansprucht. The Josh Bersin Company und AMS argumentieren, dass geschäftliche Ergebnisse operative Recruiting-Kennzahlen als wichtigsten Erfolgsmaßstab verdrängen. Organisationen bewegten sich demnach weg von Time to Fill und Cost per Hire, hin zu Produktivität und Fähigkeiten der Belegschaft. Da die Pressemitteilung weder Stichprobe noch Methode nennt, behandle ich das als Position, nicht als Messung. Die Richtung entspricht jedoch unseren Gesprächen.
Eine Kennzahl kann trotz dieses Ergebnisses nötig sein. Nennen Sie sie dann Reporting und halten Sie sie getrennt, damit sie nicht mit den handlungsrelevanten Zahlen um Aufmerksamkeit konkurriert.
Die Frage deckt auch den umgekehrten Fall auf: Die Kennzahl, die eine Entscheidung verändern würde, steht auf keiner Liste. Eine Person aus dem Recruiting sagte uns, rückblickende Leistungsdaten brächten wenig. Benötigt wurde vor Veröffentlichung einer Stelle eine belastbare Begründung für Ausgaben, nicht danach eine Erklärung.
Lässt sich ohne Vergangenheitsdaten eine vorausschauende Zahl erzeugen? Eigentlich nicht. Jede Erwartung an eine noch nicht veröffentlichte Stelle stammt entweder aus aggregierter Vergangenheit oder aus dem aktuellen Markt. Konkret geht es um Bewerbungen für vergleichbare Stellen, Besetzungsdauer, Kosten und heute ausgeschriebene Gehälter. Die ersten drei sind Vergangenheitsdaten. Wer genügend ähnliche Stellen hatte, kann die eigene Historie nutzen; den meisten Teams fehlt dafür eine verlässliche Fallzahl. Die vierte Information ist gegenwärtige Marktdaten und liegt nicht im ATS. Deshalb bleibt diese Anfrage so häufig unerfüllt. Klären Sie zunächst, welche der vier Informationen Ihnen tatsächlich fehlt.
Prüfung zwei: Können Sie die Kennzahl berechnen?
An dieser Prüfung scheitern mehr KPI-Listen als an jeder anderen. Trotzdem wird sie fast nie erwähnt.
Jede Geschwindigkeitskennzahl braucht gespeicherte Zeitpunkte der Stufenwechsel. Time to Hire, Time to Fill und Tage in der Stufe benötigen alle einen Datensatz darüber, wann eine Person jede Stufe betrat und verließ. Viele Systeme speichern diese Historie nicht erreichbar. Ein typischer Export zeigt nur den aktuellen Status. Daraus können Sie Personen zählen, aber keinen einzigen vergangenen Tag rekonstruieren.
Funnel-Conversion hat eine ähnliche Abhängigkeit. Sie benötigt auch die Personen, die ausgeschieden sind. Enthält der Export nur aktive Kandidat:innen, fehlen Absagen und zurückgezogene Bewerbungen. Der berechnete Funnel sieht dann deutlich gesünder aus als die Realität.
Quality of Hire ist der Extremfall. Die nötigen Daten liegen überwiegend außerhalb des Recruitings, in Leistungsbeurteilungen und Bindungsdaten, und müssen einer Einstellung von vor einem Jahr zugeordnet werden. Das erklärt vermutlich, warum der SHRM-Benchmarkingbericht 2026 unter 4.657 Befragten zwischen dem 24. November 2025 und dem 23. Januar 2026 feststellt, dass nur jede fünfte Organisation die Kennzahl überhaupt misst. Nicht schlecht misst, sondern gar nicht.
Hier beginnt Recruiting Analytics: Fragen Sie vor Einführung einer Kennzahl, ob das zugrunde liegende Ereignis mit Zeitstempel auch für ausgeschiedene Kandidat:innen in Ihren Daten existiert. Wenn nicht, handelt es sich um eine Datenanforderung mit anderer Zuständigkeit und anderem Zeitplan. Sie gehört auf eine andere Liste.
Diese frühe Frage ordnet Prioritäten sinnvoll neu. Teams versprechen ein Geschwindigkeitsdashboard, entdecken nach drei Wochen fehlende Zeitstempel und landen bei einer manuell gepflegten Tabelle. Wer zuerst prüft, beginnt eher mit Herkunfts- und Funnel-Kennzahlen. Deren Datenhürde ist meist niedriger, sodass in denselben drei Wochen etwas Belastbares entsteht.
Prüfung drei: Verstehen alle dasselbe darunter?
Eine Kennzahl besteht aus einem Wort und einer Berechnung; beides kann sich verschieben. Der Fehler bleibt leise: Zwei Menschen lesen dieselbe Zahl als unterschiedliche Tatsachen und merken es nie.
Das Wort. Cost per Hire zeigt das Problem besonders deutlich, sogar innerhalb der Veröffentlichungen einer einzigen Organisation. Die oft zitierte SHRM-Zahl von durchschnittlich 4.129 USD stammt von einer am 8. August 2016 veröffentlichten Seite über Daten aus dem Geschäftsjahr 2015 von 2.048 Mitgliedern; welche Kosten enthalten sind, wird nicht erklärt. Die SHRM-Veröffentlichung 2025 nennt für nichtleitende Stellen durchschnittlich 5.475 USD. Der Recruiting-Benchmarkingbericht 2026 nennt einen Median von 1.300 USD.
Drei Zahlen, dieselbe Bezeichnung, dieselbe Organisation. Sie widersprechen sich nicht, denn unterschiedliche Studien messen Unterschiedliches: zwei Durchschnitte und ein Median, verschiedene Stichproben und höchstwahrscheinlich verschiedene Kostendefinitionen. Genau das ist das Problem. Seit 2012 gibt es eine standardisierte Formel, trotzdem sind die veröffentlichten Zahlen nicht vergleichbar. Legen Sie vor jedem Bericht fest, welche Kosten enthalten sind und ob Sie Durchschnitt oder Median zeigen.
Time to Fill und Time to Hire sind das zweite Beispiel, diesmal mit Standard. ISO 30414:2025 ist die aktuelle Norm zur Berichterstattung über Humankapital. Da ihre öffentliche Seite keine Detailberechnung enthält, schreibt dieser Artikel ihr keine genaue Time-to-Fill-Definition zu. Das praktische Problem bleibt: Teams zählen ab Anforderung, Freigabe oder Veröffentlichung der Stelle. Ein Standard existiert; interne Definitionen müssen trotzdem ausdrücklich benannt werden.
Die Berechnung. Selbst bei einem eindeutigen Begriff verlangt ein Funnel-Diagramm mehrere unabhängige Entscheidungen. Falsche Entscheidungen machen es nicht nur ungenau, sondern unlesbar.
- Startpunkt. Time to Hire ab Veröffentlichung und ab internem Kick-off beantworten andere Fragen. Eine Recruiterin beginnt bewusst beim Kick-off, um eigene Verzögerungen von denen der Führungskraft zu trennen. Sobald Verantwortlichkeit gemessen wird, ist diese Wahl die Kennzahl.
- Erste oder jede Ankunft. Wird eine Person zurück- und wieder vorwärtsbewegt: zählt sie einmal oder zweimal?
- Übersprungene Stufen. Wer direkt ins Interview gelangt, war nie im Screening. Zählt die Person dort mit? Ohne sie zeigt die Grafik einen Rückgang, der nie stattgefunden hat.
- Erreichen oder Verweildauer. Beides lässt sich nicht sauber auf dieselbe Population anwenden. Wer eine Stufe überspringt, erreicht die nächste, verbringt aber keine Zeit in der ausgelassenen.
- Automatische Absagen. Durch Knockout-Fragen aussortierte Personen wurden nie von einem Menschen geprüft. Als geprüft gezählt überhöhen sie die Arbeitslast und verdecken das tatsächliche Screening-Verhältnis.
Auch eine gemeinsame Recruiting-Pipeline braucht ein erklärtes Ereignismodell. Keine dieser Entscheidungen ist universell richtig. Jede braucht lediglich eine Antwort, bevor jemand das Diagramm liest.
Ein einfacher Test: Geben Sie Kennzahl und Definition einer Person, die sie nicht gebaut hat, und bitten Sie um eine Erklärung. Sagt sie etwas anderes als Sie, ändern Sie die Bezeichnung oder zeigen Sie die Berechnung direkt daneben. Für die meisten kleinen Teams ist diese Gewohnheit nützlicher als ein formeller Data-Governance-Prozess.
Ihre Checkliste vor dem Dashboard
Schreiben Sie für jede Kennzahl sechs Punkte auf:
- Aufgabe: Funnel optimieren, nach oben berichten oder Prozess in Bewegung halten.
- Entscheidung: Was tun Sie anders, wenn die Zahl steigt oder fällt?
- Daten: Welches gespeicherte Ereignis und welcher Zeitstempel speisen sie? Sind ausgeschiedene Kandidat:innen enthalten?
- Definition: Population, Zeitraum, Startpunkt, Endpunkt, Nenner und alle Ausschlüsse.
- Bezeichnung: Kann eine Person außerhalb des Projekts die Zahl richtig erklären?
- Handlung: Bei operativen Kennzahlen: Grenzwert, zuständige Person und nächster Schritt.
Wahrscheinlich fallen die meisten vorgeschlagenen Kennzahlen beim zweiten oder dritten Punkt heraus. Das ist kein Misserfolg. Vier berechenbare, verständliche und handlungsrelevante Kennzahlen sind ein besseres Ergebnis als dreiundzwanzig vertraute Begriffe.
Quellen
- Join Research, interne Interviews und Forschungsgespräche mit Recruiter:innen und HR-Verantwortlichen. Methodik, Grenzen und Vertraulichkeit: Join Forschung.
- SHRM, Recruiting Benchmarking: Full Data Brief, veröffentlicht 5. August 2026; Feldphase 24. November 2025 bis 23. Januar 2026; 4.657 Befragte. https://www.shrm.org/topics-tools/research/recruiting-benchmarking/full-data-brief
- SHRM, SHRM Benchmarking Report: $4,129 Average Cost-per-Hire, veröffentlicht 8. August 2016; Daten aus dem Geschäftsjahr 2015; 2.048 Mitglieder. https://www.shrm.org/topics-tools/news/shrm-benchmarking-report-4129-average-cost-per-hire
- SHRM, SHRM Releases 2025 Benchmarking Reports, veröffentlicht 15. Oktober 2025; durchschnittliche Cost per Hire für nichtleitende Stellen: 5.475 USD. https://www.shrm.org/about/press-room/shrm-releases-2025-benchmarking-reports—how-does-your-organizat
- ISO, People power, ISO/TC 260, veröffentlicht 12. Juli 2021. Hintergrund zu ISO/TS 30407:2017 und ISO/TS 30411:2018, nicht zum aktuellen Standard für Humankapitalberichterstattung.
- ISO, ISO 30414:2025 Human resource management — Requirements and recommendations for human capital reporting and disclosure, abgerufen am 25. August 2026.
- ANSI/SHRM 06001.2012, Standard für Cost per Hire. Der Standard ist kostenpflichtig; der Artikel zitiert deshalb Existenz und Struktur, nicht einzelne Klauseln. Die Zulassung als erster von SHRM geförderter amerikanischer HR-Standard meldete CBIA am 1. Juni 2012. https://www.cbia.com/news/hr-safety/ansi-approves-first-american-hr-standard/
- The Josh Bersin Company und AMS, Navigating the Talent Acquisition Revolution, Pressemitteilung vom 7. Juli 2026. Als Position zitiert; die Mitteilung legt weder Stichprobe noch Methode offen. https://www.prnewswire.com/news-releases/josh-bersin-company-research-shows-talent-acquisition-moving-beyond-ai-experimentation-302819410.html
Woher die übrigen Aussagen stammen
Alles, was oben keiner Quelle zugeordnet ist, stammt aus Joins eigener Forschung mit Recruiter:innen und HR-Verantwortlichen. Die vollständige Beschreibung finden Sie unter Join Forschung. Einzelne Teilnehmende und ihre Arbeitgeber bleiben vertraulich; Beobachtungen erscheinen deshalb als Muster. Wenn eine Aussage nur auf einem Gespräch beruht, ist das ausdrücklich vermerkt.
