HR-Analytics

HR-Analytics oder auch Workforce-Analytics bezeichnet die Analyse HR-bezogener Daten zur Optimierung von Entscheidungsprozessen. Daten aus dem Personalwesen werden dabei mittels Analysetools mit anderen relevanten Unternehmensdaten in Beziehung gesetzt. In diesem Sinne handelt es sich bei Workforce-Analytics um eine Schnittstellentechnik, die das Zusammenwirken vieler Unternehmensbereiche betrifft (zum Beispiel Management, Personalwesen, IT, Unternehmenskommunikation). Dadurch lässt sich die Auswirkung bestimmter HR-Prozesse auf übergreifende Unternehmensergebnisse (Outcomes) und die Unternehmensorganisation analysieren. Die Erkenntnis dieser Zusammenhänge wiederum dient als Grundlage strategischer Management-Entscheidungen. Übergeordnetes Ziel dabei ist die Optimierung des Return on Investment (ROI) und der HR-Kernfunktionen wie Personalakquise/Talent-Akquise, Mitarbeiter-Performance, Gehaltsstrukturen und Personalentwicklung.

Workforce-Analytics spielt eine wichtige Rolle in der Optimierung von Entscheidungsprozessen. Intuitive und erfahrungsbasierte Entscheidungen lassen sich mittels datengestützter Analysetools um eine weitere Entscheidungsebene ergänzen. In der Analyse werden konkrete Zusammenhänge auf Basis von Hypothesen statistisch untersucht und als ergänzende Entscheidungsgrundlage genutzt. Entscheidend für eine solche Analyse sind die Fragestellungen, welche Daten auf welche Weise genutzt werden, um ein konkretes Ziel (zum Beispiel eine bessere Mitarbeiter-Performance) zu erreichen. Die genutzten Daten lassen sich dabei in drei Ebenen einteilen: Unternehmensebene, Team- und Abteilungsebene, Individualebene. Da hier personenbezogene Daten verwendet werden, ist ein transparenter Datenschutz nach Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) von Bedeutung. Wichtig ist auch, dass die Mitbestimmungspflicht des Betriebsrats gewahrt wird.

Abzugrenzen ist der Bereich HR-Analytics vom Personalcontrolling. Im Controlling geht es vor allem um die Sammlung von Daten (zum Beispiel Zahl der durchschnittlichen Fehltage pro Mitarbeiter) und um die Aufbereitung von Kennzahlensystemen. Ziel ist es, wichtige Zahlen zur Verfügung zu stellen und die Entwicklung bestimmter Variablen zu dokumentieren. Der Bereich HR-Analytics hingegen zielt vor allem darauf ab, aus den gesammelten Daten Vorhersagen zu treffen und Kausalzusammenhänge abzuleiten. Dazu werden große Datensätze/Big Data auf bestimmte Muster untersucht und hypothesenbasiert in Beziehung gesetzt. Stellschrauben wie beispielsweise eine ungewollte Mitarbeiterfluktuation können dadurch gezielt identifiziert und beeinflusst werden. 

Einsatzbereiche von HR-Analytics

Wir halten fest: HR-Analytics ist ein Instrument zur IT-gestützten Analyse unterschiedlicher Personalmaßnahmen und Unternehmensprozesse. Anhand von quantitativen und qualitativen Kennzahlen sollen strategische Management-Entscheidungen datenbasiert unterstützt werden. Dabei kann die Datenanalyse in vielen verschiedenen Bereichen zum Einsatz kommen, zum Beispiel:

im Recruiting zur Bewerberauswahl/Mitarbeitergewinnung: HR-Analytics kann eingesetzt werden, um den Recruiting-Prozess zu optimieren. Unternehmen können zum Beispiel mittels Kennzahlenanalyse feststellen, welche Recruiting-Kanäle die meisten Bewerber liefern (Bewerberquote) und über welche Portale die meisten Einstellungen generiert werden konnten (Erfolgsquote). Kennzahlen sind dabei zum Beispiel die Aufrufe der Stellenanzeige, die Anzahl der Bewerber pro Recruiting-Kanal, die Kosten pro Bewerber und die Konvertierungsrate. Anhand der Messungen lässt sich die Auswahl der Recruiting-Kanäle erfolgsoptimiert anpassen. Auch andere Recruiting-Parameter wie zum Beispiel die notwendige Anzahl an Auswahlgesprächen lassen sich anhand der Erfolgsquote analysieren und optimieren.  – Eine datengestützte Auswertung von Bewerberinformationen kann dazu genutzt werden, passende Kandidaten herauszufiltern. Dazu können Unternehmen zum Beispiel speziell programmierte Algorithmen nutzen, die Bewerber anhand verschiedener Kriterien (vor)qualifizieren.

in der Zusammenarbeit

HR-Analytics ist auch zur Analyse der Zusammenarbeit zwischen einzelnen Mitarbeitern und Unternehmensbereichen nutzbar. So lässt sich beispielsweise über die Datenauswertung aus dem sozialen Intranet nachvollziehen, wie effizient der Wissenstransfer zwischen Mitarbeitern und Abteilungen funktioniert und wie gut die einzelnen Mitarbeiter abteilungs- und teamübergreifend vernetzt sind.

zur Mitarbeiterbindung: Eine Analyse von Kündigungsgründen kann dabei helfen, Kündigungen gezielt vorzubeugen und qualifizierte Mitarbeiter langfristig zu binden. Zusätzlich kann auch analysiert werden, welche Charakteristika Langzeitmitarbeiter aufweisen, die einem Unternehmen besonders treu sind. So lassen sich Strategien erarbeiten, die eine nachhaltige Mitarbeiterbindung anstreben und die Mitarbeiterfluktuation verringern.

zur Messung von Mitarbeiter-Performance: Um die Produktivität der Mitarbeiter zu messen, können verschiedene Kennzahlen genutzt werde: zum Beispiel der Profit pro Mitarbeiter, Umsatz pro Mitarbeiter, Kosten pro Mitarbeiter, Überstunden etc.

zur Messung der Mitarbeiterzufriedenheit: Zur Messung der Mitarbeiterzufriedenheit werden klassischerweise anonyme Mitarbeiterbefragungen/Interviews eingesetzt. Eine gesteigerte Mitarbeiterzufriedenheit führt in vielen Fällen auch zu einer besseren Mitarbeiterbindung und Mitarbeiterproduktivität.

zur Erfassung des Belegschaftsprofils: Personenbezogene Kennzahlen können dazu genutzt werden, das Belegschaftsprofil in seiner Zusammensetzung darzustellen, zum Beispiel nach kulturellem Hintergrund/Herkunft, Altersstruktur, Führungsqualitäten oder weiteren Skills und Qualifikationen. Eine Altersstrukturanalyse beispielsweise ermöglicht es, Überalterungen bestimmter Unternehmensbereiche festzustellen oder im Falle von Verrentungen dafür zu sorgen, dass wichtiges Erfahrungswissen unternehmensintern weitergegeben wird.

Implementierung von HR-Analytics

Um ein Problem zielgerichtet analysieren zu können, ist eine strukturierte Vorarbeit sinnvoll. Folgende Prozessschritte unterstützen die Implementierung von HR-Analytics im Unternehmen:

Die übergeordnete Fragestellung hierbei ist, ob und durch welche Maßnahmen sich die Erfolgsquote im Recruiting-Prozess erhöhen lässt.

• Datensammlung und Datenerhebung: Anhand der konkreten Fragestellungen lassen sich im zweiten Schritt die problemrelevanten Daten systematisch herausfiltern. Überflüssige Daten können so vermieden werden. Hier stellt sich zum Beispiel die Frage, welche Daten bereits vorhanden und zugänglich sind, wie hoch der Aufwand der Datenbeschaffung ist etc. Dabei sollten Unternehmen verstärkt darauf achten, Datenschutzbestimmungen zu berücksichtigen.
• Kennzahlen verarbeiten: Aus den Daten können relevante Kennzahlen für den Zielzeitraum verarbeitet und aggregiert werden. Die Analyse der Daten erfolgt im nächsten Schritt.
• Datenanalyse: In der Datenanalyse werden relevante Daten mit Blick auf die konkrete Fragestellung bzw. Hypothese in Beziehung gesetzt, um konkrete Handlungskonsequenzen abzuleiten. So lassen sich Erfolgsgrößen wie die Bewerberquote oder die Einstellungsquote im Recruiting-Prozess über einen bestimmten Zeitraum messen. Anhand der Messungen können dann zum Beispiel die erfolgversprechendsten Recruiting-Kanäle identifiziert und ausgebaut werden. Als Grundlage für die Messungen dienen die konkreten Hypothesen (Schritt 1), die sich mithilfe der Kennzahlen weiter verfeinern lassen. Werden Kennzahlen über einen längeren Zeitraum erhoben, können sie auch dabei helfen, Trends zu beobachten und vorausschauend darauf zu reagieren.
• Handlung: Auf Basis der konkreten Kennzahlen und Erkenntnisse aus der Datenanalyse können nun strategische Entscheidungen getroffen und in Handlungen übersetzt werden. Die vollständige analytische Wertschöpfungskette von Schritt 1 bis 5 dient dazu, Entscheidungen und die damit einhergehenden Handlungskonsequenzen gezielt und vorausschauend zu optimieren.

Zur Optimierung ihrer Business-Strategien nutzen einige Unternehmen softwaregestützte Verfahren. Mithilfe von HR-Analytics-Software können konkrete Daten in regelmäßigen Abständen automatisiert erhoben und aggregiert werden. Der Aufwand von Datenerhebung und -verarbeitung lässt sich dadurch deutlich reduzieren. So kann beispielsweise wie in prosoftrecruiting© die Zahl der Bewerber und der generierten Einstellungen je Recruiting-Kanal mittels Software automatisch erfasst werden. 

Fazit

HR-Analytics ist eine erfolgsversprechende Möglichkeit für Unternehmen, strategische Entscheidungen datengestützt zu optimieren. Big Data dient dazu als Grundlage, fundierte Informationen zu konkreten Fragestellungen oder Hypothesen zu gewinnen. Wichtig ist, strukturiert vorzugehen, um die richtigen Daten für das jeweilige Problem aufzubereiten. Anhand einer Datenanalyse können dann datengestützte Handlungskonsequenzen abgeleitet werden. Zum einen können Entscheidungen dadurch fundierter getroffen werden, d. h. auf Grundlage konkreter, empirischer Daten. Zum anderen kann das Unternehmen auch vorausschauender agieren, wenn es zum Beispiel wichtige Trends beobachtet und angemessen darauf reagiert. Da HR-Analytics mit personenbezogenen Daten operiert, sollten Unternehmen darauf achten, datenschutzrechtliche Bestimmungen einzuhalten. HR-Analytics ist ein sensibles, aber zukunftsträchtiges Thema.