Optimierung der Bewerbungsprozesse auf LinkedIn
Durch ein Job-Tracking-Dashboar
Meine Rolle: UX/UI Designer, Design Thinking, UX Research, Design & Prototyping, Testing, Iteration, Design & Prototyping.
Zeitraum: OKT–DEZ 2025
Tools: Figma, Mase, Jira, Zoom
Das Team: 2 UX/UI Designer
Nutzer empfinden es während ihrer Jobsuche oft als schwierig oder frustrierend, ihren Bewerbungsprozess über LinkedIn zu verwalten, und zweifeln manchmal daran, dass LinkedIn die richtige Plattform für diesen Zweck ist.
LinkedIns Rolle im heutigen Karriereweg
Diese Plattform ist das weltweit führende berufliche Netzwerk und verbindet Millionen von Menschen und Organisationen auf der ganzen Welt. Hier sehen Sie wichtige Datenpunkte, die den beeindruckenden Umfang und die aktive Community verdeutlichen.
135 M
Daily active users
+ 9 K
Job application/min
65 M
Search jobs weekly
+ 69 K
Company with profiles
Top-Produktmerkmale
Was Nutzer sagen?
Ergebnisse der Interview-Studie
Die wahren Geschichten hinter LinkedIn-Bewerbungen
Wir haben 11 LinkedIn-Nutzer vom Junior- bis zum Senior-Level interviewt. Die Ergebnisse zeigen praktische Schmerzpunkte wie fehlende Rückmeldungen und mangelhaftes Tracking, Datenfragmentierung und das Fehlen eines integrierten Verwaltungssystems sowie emotionale Belastungen durch tägliche Beharrlichkeit (24 %), wöchentliche Bemühungen (56 %) bis hin zu monatlicher Unsicherheit (26 %).
Mangel an Bewerbungsverfolgung und personalisiertem Feedbackack of application tracking and personalized feedback
Nutzer erhalten keine Rückmeldung zu ihren Bewerbungen und wissen nicht, ob diese überhaupt gesehen wurden. Dies führt zu Entmutigung und dem Gefühl, sich in der Masse an Bewerbungen zu verlieren.
39 % der Befragten verloren sich unter der großen Anzahl von Bewerbungen ohne Rückmeldung.
I send out my resume, but it feels like it disappears into a black hole.
Datenfragmentierung und Fehlen eines integrierten Jobsuche-Verwaltungssystems auf LinkedIn
Ohne integriertes Verwaltungssystem nutzen Bewerber externe Tools, was zu Datenchaos, Zeitverlust und schwindender Kontrolle führt. LinkedIn verliert dadurch an Bedeutung als Jobsuchplattform.
29% der Befragten verwenden persönliche und parallele Tools zur Organisation ihrer Informationen.
I use my own spreadsheets because LinkedIn just isn’t enough to organize my job search
Vertrauen in die LinkedIn-Plattform versus Misstrauen gegenüber dem Jobsuchprozess
Nutzer vertrauen der LinkedIn-Anwendung selbst im Allgemeinen, bleiben aber skeptisch gegenüber dem Jobsuchprozess auf LinkedIn. Daher nutzen sie LinkedIn, um Chancen zu finden, Unternehmen zu recherchieren und Schlüsselpersonen zu identifizieren, schließen ihren Einstellungsprozess jedoch anderswo ab.
18% der Befragten schließen ihren Einstellungsprozess anderswo ab.
LinkedIn is great for finding companies, but I always end up applying somewhere else
Von der Direktbewerbung zum Networking und professionellen Profilen
Aufgrund ineffizienter Bewerbungssysteme setzen Nutzer auf Networking statt Direktbewerbungen. Persönliche Empfehlungen erhöhen die Einstellungschancen deutlich mehr als hunderte unbeantwortete Bewerbungen. LinkedIn wird daher primär zum Kontaktaufbau genutzt, während der Bewerbungsbereich gemieden wird.
14% der Befragten haben Networking und den Aufbau eines professionellen LinkedIn-Profils als ihre Hauptstrategie für die Jobsuche gewählt.
Networking works better for me now; I’ve given up on applying directly through LinkedIn
Die Heuristischen Ergebnisse
Blinder Fleck nach der Bewerbung
Device: Desk windows/ macOS
Flow Overview: LinkedIn Jobs section
Die heuristischen Ergebnisse zeigen einen deutlichen „blinden Fleck nach der Bewerbung”, bei dem die schwerwiegendsten Usability-Probleme in den Phasen der Bewertung und Nachverfolgung/Tracking auftreten. Diese werden hauptsächlich durch mangelhafte Statussichtbarkeit und schwache Fehlervermeidung verursacht, wodurch Nutzer im Unklaren darüber bleiben, was nach ihrer Bewerbung geschieht.
Persona
3 Verhaltensmuster von Arbeitssuchenden im Research
Journey Map
Wettbewerbsanalyse
Wie haben Wettbewerber diese Probleme gelöst?
Wir haben die Bewerbungsprozesse von Wettbewerberplattformen analysiert, um Lösungen für die Herausforderungen der LinkedIn-Nutzer zu finden. Die Analyse konzentrierte sich auf direkte und indirekte Wettbewerber und untersuchte die Vereinfachung von Formularen, das Informationsmanagement und die Prozesstransparenz.
Tracking-Lücke:
Das Bewerbungs-Tracking ist versteckt oder unvollständig. Bewerber sehen selten Statusupdates oder Rückmeldungen von Recruitern und sind dadurch gezwungen, auf Tabellenkalkulationen oder externe Tools zurückzugreifen.
Vertrauens-Lücke:
Ungeprüfte oder gefälschte Stellenanzeigen mindern das Vertrauen. Nutzer zögern sich zu bewerben, wenn die Identität des Recruiters und die Echtheit der Stelle unklar sind.
Engagement-Lücke:
Nutzer verlieren nach der Bewerbung das Interesse, weil der Prozess kein Feedback, keine Fortschrittsanzeigen oder Erinnerungen bietet. Dadurch verlassen sie die Plattform und verlieren den Antrieb weiterzumachen.
Warum verlassen sich Nutzer trotz vieler Job-Portale auf dem Markt immer noch auf Tabellenkalkulationen und andere Tools, um ihre Bewerbungen zu verwalten??
Brainstorming
UI Design
My Jobs
Das Problem
Zuvor bot LinkedIn nur eine einfache „Meine Jobs”-Liste mit begrenzten Statusbezeichnungen. Nutzer hatten keinen konsolidierten Überblick darüber, wie viele Bewerbungen sie gesendet hatten, wie viele noch geprüft wurden, wie viele zu Vorstellungsgesprächen oder Angeboten führten oder wie lange Rückmeldungen typischerweise dauerten. Infolgedessen waren Arbeitssuchende gezwungen, alles manuell in Tabellen oder Notizen zu verfolgen, mit schlechter Einsicht in ihre eigene Leistung und ohne Gefühl des Fortschritts.
Die Lösungen:
Unser neues Job-Dashboard führt einen dedizierten, erkenntnisgesteuerten Tracking-Bereich ein, den LinkedIn zuvor nicht angeboten hat, und gibt Nutzern einen klaren Überblick über alle gespeicherten und beworbenen Stellen.
Overview: Übergeordneter Überblick über Fortschritt und Leistung. Eine übergeordnete Übersicht fasst Gesamtbewerbungen, in Prüfung befindliche Stellen, Vorstellungsgespräche, Angebote, Absagen und durchschnittliche Antwortzeit zusammen, sodass Nutzer sofort verstehen, wie sich ihre Jobsuche im Laufe der Zeit entwickelt.
Applied jobs list: Bewerberliste mit Zweck und Kontext. Eine strukturierte Liste beworbener Stellen zeigt Unternehmen, Position, Standort, Anzahl der Kontakte in diesem Unternehmen (für KI-Nachrichten), Bewerbungsdatum und aktuellen Status an und ermöglicht so eine gezielte Nachverfolgung, anstatt zu raten, was als Nächstes zu tun ist.
Smart application: management Intelligentes Bewerbungsmanagement mit drei Hauptregisterkarten. Drei übersichtliche Registerkarten – Gespeichert, In Bearbeitung ( In Progress ), Archiviert – organisieren Stellen nach Phase, reduzieren Unübersichtlichkeit und verstreute Daten und helfen Nutzern, schnell zu erkennen, wo sich jede Möglichkeit in ihrer Pipeline befindet.
Application progress: Bewerbungsfortschrittsdetails für jede Stelle. Das Öffnen einer Stelle zeigt eine detaillierte Bewerbungsfortschrittsansicht mit einer visuellen Zeitleiste (Beworben → Screening → In Prüfung → Vorstellungsgespräch → Angebot), Interviewplan und Links, Erinnerungen und einem Gesamtfertigstellungsprozentsatz, wodurch LinkedIn zu einem echten End-to-End-Bewerbungs-Tracker wird.
Job Cards
Das Problem
Als Nutzer die Jobs-Seite öffneten, standen sie vor einer sehr überfüllten Benutzeroberfläche, die überwältigend wirkte. Die Seite war in mehrere Abschnitte mit inkonsistenten Layouts aufgeteilt, und der wichtigste Teil – die Stellenkarten – waren lange horizontale Blöcke, die die wichtigsten Informationen nicht anzeigten. Nutzer mussten oft jede Stelle öffnen, nur um grundlegende Informationen zu sehen, die auf der Karte sichtbar hätten sein können.
Die Lösungen:
scanning The job list:
Kompakte Karten für schnelleres Scannen. Die Stellenliste wird in übersichtliche, vertikal gestapelte quadratische Karten (wie Visitenkarten) umgestaltet, die auf einen Blick wichtige Entscheidungsdaten anzeigen – Titel, Unternehmen, Standort, Seniorität, Stellentyp und Tags – sodass Nutzer Stellen vergleichen können, ohne jede Ausschreibung zu öffnen.
Einheitliches Layout mit responsiven Filtern. Ein einheitliches Kartenlayout wird in allen Stellenbereichen verwendet, und die Anwendung von Filtern formt die Kartenliste dynamisch um, reduziert visuelles Rauschen und verdeutlicht, wie sich die Ergebnisse mit jedem Filter verändern.
Job Datails
Das Problem
Nachdem Nutzer eine Stelle auf der Jobs-Seite ausgewählt hatten, gelangten sie zu einer Stellenbeschreibungsansicht mit einem verwirrenden geteilten Layout. Auf der linken Seite lenkte ein vertikaler Scroll weiterer horizontaler Stellenkarten ständig die Aufmerksamkeit ab, während auf der rechten Seite nur die Hälfte des Bildschirms die eigentliche Stellenbeschreibung anzeigte. Dieser gemischte Kontext erschwerte es, sich auf eine Stelle zu konzentrieren und deren Details vollständig zu verstehen.
Heuristik-Probleme: Sichtbarkeit des Systemstatus. Ästhetisches und minimalistisches Design.
Die Lösungen:
Fokussierte Ganzseitenansicht für Stellen. Die Auswahl einer Stelle öffnet nun eine dedizierte Ganzseitenansicht, die sich nur auf diese Rolle konzentriert, das Lesen und Bewerten klar vom allgemeinen Durchsuchen trennt und Nutzern hilft, sich auf eine einzige Möglichkeit zu konzentrieren.
AI Resume Fit:
KI-Lebenslauf-Übereinstimmung für intelligentere Bewerbungen. Ein neues KI-Lebenslauf-Übereinstimmungsmodul ermöglicht es Nutzern, einen Lebenslauf hochzuladen oder auszuwählen (von ihrem Gerät oder dem vorhandenen LinkedIn-Lebenslauf) und sofort einen Übereinstimmungsprozentsatz sowie gezielte Verbesserungstipps zu sehen, wodurch Vermutungen reduziert und relevantere, qualitativ hochwertigere Bewerbungen gefördert werden.
company insights:
Umfassendere Unternehmenseinblicke für bessere Übereinstimmung. Ein erweiterter Abschnitt „Über das Unternehmen” zeigt wichtige Signale wie Mitarbeiterbewertungen an, sodass Kandidaten die Übereinstimmung beurteilen können, ohne LinkedIn für externe Bewertungsseiten zu verlassen.
AI messaging for hiring team and network:
KI-Nachrichtenübermittlung für das Einstellungsteam und das Netzwerk. Der Block „Personen, die Sie kontaktieren können” und „Das Einstellungsteam kennenlernen” listet Recruiter, Einstellungsmanager und Kontakte in diesem Unternehmen auf. Die klassische Nachrichtenschaltfläche wird zu einem KI-gestützten Ablauf, bei dem Nutzer Ziel und Ton wählen, einige Schlüsselwörter hinzufügen und eine bearbeitbare, personalisierte Kontaktaufnahme-Nachricht erhalten.
A/B-Test-Bericht
AI Fit Check UI Präferenztestergebnisse: Mehr Vertrauen = Mehr Nutzung
Präferenztestergebnisse: Nutzer bevorzugten größtenteils UI 1 aus folgenden Gründen:
- Klare Erklärung der Funktionalität
- Der Nutzer weiß, welches Ergebnis er vor dem Klicken erwarten kann
- Mehr Orientierung für den Nutzer
- Größeres Vertrauen in die Nutzung der Funktion
Wenn Nutzer wissen, was passieren wird und welches Ergebnis sie erhalten, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie es nutzen, weitaus höher.
5-Second Test
User Feedback
Zuhören auf echte Nutzerbedürfnisse statt auf angenommene Anforderungen
Wie gut haben die Nutzer die Funktion „In Progress“ und „Archived“ im Bereich Job-Tracking verstanden?
Nach Nutzertests und der Sammlung von Feedback haben wir einen kritischen Mangel in unserem Design festgestellt. Die Nutzer äußerten Frustration darüber, dass sie bestimmte Bewerbungen nicht finden konnten, insbesondere wenn sie bei bestimmten Möglichkeiten nachfassen wollten.
- Zeitaufwändiges manuelles Scrollen durch lange Bewerbungslisten.
- Keine schnelle Möglichkeit, nach Unternehmensname, Berufsbezeichnung oder Einreichungsdatum zu filtern.
Lösung: Hinzufügen von Such- und Filterfunktionen
- Datumsbasierte Suche: Nutzer können Bewerbungen anhand bestimmter Daten oder Datumsbereiche finden.
Schlüsselwortsuche: Suche nach Berufsbezeichnung, Unternehmensname, Stellenart oder Standort.
Ergebnisse:
- 75 % weniger Zeit zum Auffinden bestimmter Bewerbungen.
- 40 % Verbesserung der Nutzerzufriedenheitsbewertungen.