OMD
McDonald's ist einer der größten Arbeitgeber des Landes mit einer enormen Bandbreite an verschiedensten Jobs im Unternehmen. Es kam leider öfter als man glauben mag vor, dass Leute sich auf die falschen Jobs bewarben, was zur Folge hatte, dass sie entweder schon das Assessment nicht bestanden, oder bald einen neuen Job suchten. Das wollten wir ändern.
Mit der Hilfe von einer DMP im Zentrum, analysierten und bauten wir Audience Cluster pro Ausschreibung als dass wir genau wussten, welche Leute am besten in einem Jobprofl aufblühen. Programmatisch ausgespielt und mit adaptiven Creatives sprachen wir somit Menschen individuell auf ihre Bedürfnisse an die Arbeit an und was McDonald's dazu beitragen kann, dass sie im richtigen Job landen.
Mit Machine Learning über eine DMP haben wir herausgefunden und optimiert, welche Menschen in welchen Jobs erfolgreich sein werden. Mit diesem Wissen schafften wir es, Bewerbungsströme richtig zu lenken damit Bewerber und HR wertvolle Zeit zurückgewinnen.
6.2.2017 - 31.3.2017 (Welle 1) ab Herbst ongoing
Der Cost per Acquisition (CpA) wurde im Schnitt um 20% im Vergleich zu den bisherigen Akquise-Methoden gesenkt.
Im Schnitt haben 30% mehr Leute das Bewerbungsverfahren erfolgreich bestanden als mit den bisherigen Akquise-Methoden.
Werbung kann selbst dort an Unternehmenszielen arbeiten, wo man es nicht vermuten mag. Mit Daten im Zentrum haben wir einen Prozess aufgesetzt, der stetig lernend dafür verantwortlich sein wird, dass McDonald's weniger, dafür passendere Bewerbungen auf die richtigen Jobs bekommt.
Somit bewerben sich Interessierte nun verstärkt auf Jobs, die tatsächlich zu ihnen passen, was viel Zeit bei der HR-Abteilung spart, die sie bisher nutzen musste, um unpassende Bewerber zu filtern.
McDonald's Franchise GmbH
OMD
DDB Wien
