Dein Einstieg in die HR-Analytik – ein Leitfaden

Human Resource Analytik hat sich unter dem englischen Begriff HR Analytics einen Namen gemacht. Wir möchten dir in diesem Artikel den Einstieg in diesen Bereich erleichtern.

Was sind eigentlich HR Analytics?

HR Analytics sind der Definition nach ein Prozess, in dem HR Daten aus dem Personalwesen gesammelt und analysiert werden. Ziel ist dabei, die Leistung der Mitarbeiter im Unternehmen zu verbessern. Man bezeichnet diesen Prozess auch als Talent Analytics, People Analytics, Data Analytics oder sogar als Workforce Analytics. Generell werden dabei Daten, die ohnehin schon routinemäßig im Personalwesen gesammelt werden, eingesetzt. Sie werden allerdings in den HR Analytics in eine Beziehung mit Zielen der Organisation und der Personalabteilung gesetzt.

Es geht in der Praxis um Zusammenhänge von Mitarbeiterfluktuation und der Produktivität. Denn logischerweise muss ein Unternehmen Zeit und Geld investieren, um immer wieder neue Mitarbeiter nicht nur zu gewinnen, sondern auch in die Prozesse einzuweisen.

Durch die HR Analyse HR bezogener Daten kannst du erkennen, welche Maßnahmen einen hohen Wirkungsgrad haben und welche eben nicht. Du kannst daraus schlussfolgern, wo du mit deinen Verbesserungen ansetzen kannst. Damit ist eine effektive Planung für die Zukunft möglich.

Wofür brauchst du HR Analytics in der Praxis?

Die meisten HR Abteilungen sammeln ohnehin permanent Daten aus dem Personalwesen. Warum also solltest du diese Daten auswerten? Welchen Nutzen hast du, wenn du HR Analytics betreibst?

Die Daten, die deine HR Abteilung sammelt, bilden lediglich die Basis deiner Analyse. Es handelt sich um Rohdaten, die noch nicht in eine Beziehung gesetzt wurden. Das wäre ungefähr so, als würdest du eine Tabelle aus Zahlen und Wörtern vor dich legen und erwarten, dass du damit dein Unternehmen steuern kannst. Das wird nicht funktionieren. Du brauchst eine Organisation, einen Vergleich und eben die Analyse. Sobald du das alles umgesetzt hast, kannst du wertvolle Erkenntnisse für dein Unternehmen daraus ziehen. Du kannst beispielsweise solche Fragen beantworten:

• Wie lange dauert es in meinem Unternehmen, neue Mitarbeiter einzustellen (Time to Hire)?
• Gibt es ein Muster bei der Mitarbeiterfluktuation und welches ist es?
• Was muss ich investieren, um einen neuen Mitarbeiter auf die volle Produktivitätsstufe zu bringen?
• Inwiefern steigert sich der Umsatz pro Mitarbeiter, wenn ich Lern- und Entwicklungsstrategien etabliere?

All diese Fragen werden durch HR Analytics datenbezogen beantwortet und sie versetzen dich in die komfortable Lage, dich auf nötige Verbesserungen zu konzentrieren. Zukünftige Initiativen basieren dadurch auf einem guten und soliden Fundament.

Viele Unternehmen, die HR Analytics einsetzen, berichten, dass sie ihre Leistungen signifikant durch HR Initiativen steigern konnten.

Konkrete Beispiele für HR Analytics

HR Analytics findest du in diversen gängigen Themen der Organisation.

1. Fluktuation: Wenn Mitarbeiter immer wieder kündigen, verstehen viele Unternehmen nicht, woran das liegen könnte. Mit HR Analytics hat das Rätselraten ein Ende, denn du setzt alle Daten und Fakten, die damit in Verbindung stehen, in Beziehung. Denn Fluktuation ist nicht nur ein schlechtes Zeichen für deine Personalsituation. Sie ist auch ein echter Zeit- und Kostenfaktor.
   Mit der Hilfe von HR Analytics wirst du in der Lage sein, Fluktuation zu analysieren und Muster daraus abzuleiten. Du wirst den aktuellen Status deiner Mitarbeiter verstehen und dann vorhersagen zu können, welche Mitarbeiter aktuell überlegen, dich zu verlassen. Du kannst in letzter Konsequenz sogar die Mitarbeiterzufriedenheit steigern.
2. Einstellungen: Unternehmen sind immer auf der Suche nach Talenten. Aber wenn du erstmal Hunderte oder Tausende Lebensläufe und Motivationsschreiben durchforsten musst, bevor du eine Entscheidung treffen kannst, ist das nicht nur sehr zeitaufwändig, sondern mit großer Wahrscheinlichkeit wirst du auch großartige Kandidaten übersehen.
   HR Analytics beendet auch in diesem Bereich das Rätselraten. Du legst fest, welche Faktoren du in deinem Unternehmen fördern möchtest. Du kannst schnell und automatisiert Daten über die Kandidaten erfassen und auswerten. Auf der Basis dieser Daten und der Analyse schließt du die gewohnheitsmäßige Voreingenommenheit, der die meisten Menschen naturgemäß unterliegen, aus und letzten Endes wirst du die richtigen Kandidaten einladen.

Wie funktioniert HR Analytics nun?

Ob du es nun HR Analytics, Workforce Analytics, People Analytics oder einfach nur HR Analyse nennst – du musst zuerst einmal die Komponenten verstehen, auf der deine Analyse beruhen soll.

Daten sammeln

Wenn du effektive People Analytics betreiben willst, brauchst du viele Daten. Diese Tatsache hat sich unter den Begriff Big Data einen Namen gemacht. Es geht darum, dass du eine gute Datenbasis brauchst, um überhaupt etwas analysieren zu können. Dabei solltest du allerdings nicht irgendwelche Daten aus deinem Unternehmen sammeln, sondern nur qualitativ hochwertige. Diese Daten sollten leicht zugänglich sein und du solltest sie direkt in ein Berichtssystem integrieren können. Sorge dafür, dass das System, das du für die Datensammlung für den HR Analytics Prozess einsetzt, diese Daten auch direkt aggregieren kann. Du musst unbedingt die Möglichkeit haben, sie zu sortieren und zu organisieren.

Der Name People Analytics ergibt dann einen Sinn, wenn du erfährst, welche Daten gesammelt werden:

• Leistung
• Mitarbeiterprofile
• Daten über Niedrigleister (Mitarbeiter, die wenig für dein Unternehmen leisten)
• Daten über Leistungsträger (Mitarbeiter, die viel für dein Unternehmen leisten) (intern verlinken zum entsprechenden Artikel)
• Onboarding
• Retention (Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung)
• Fluktuation
• demografische Daten
• Abwesenheitszeiten
• Training
• Gehalts- und Beförderungshistorie
• Engagement

Messung der Daten

Dann geht es in die Phase der kontinuierlichen Messung und des Vergleichs. Diesen Prozess nennt man im Bereich HR Analytics auch HR Metrik. Die Daten werden mit historischen Normen und Organisationsstandards verglichen. Es handelt sich bei diesem Schritt bewusst um keine Momentaufnahme, sondern um einen längerfristigen Vergleich, weshalb eine kontinuierliche Datenzufuhr gewährleistet bleiben muss.
Natürlich brauchst du für diesen Punkt auch Vergleichswerte. Du musst selbst festlegen, welche Spanne der Werte für dich akzeptabel ist und ab wann es eben kritisch wird.

Die HR Analytics überwachen in diesem Zusammenhang (Stichwort People Analytics) diese wichtigsten Kennzahlen:

1. Leistung der Organisation: Wie sieht es in deinem Unternehmen mit Fluktuation, Fehlzeiten und mit den Rekrutierungsprozessen (Stichwort Time to Hire) aus?
2. operativer Bereich: Effektivität und Effizienz der täglichen Prozesse werden überprüft und die Personalabteilung wird in die Lage versetzt, konkrete Initiativen auf Basis dieser Daten zu ergreifen.
3. Prozessoptimierung: Hier findet ein Vergleich von Unternehmensleistung und Betriebskennzahlen statt. Dadurch findest du heraus, an welchen Punkten du deine Prozesse verbessern kannst.

Analyse

Nachdem du die Daten mit der HR Analytics gesammelt und gemessen hast, geht es jetzt an die Auswertung der Daten. Dabei hast du die Auswahl, Descriptive Analytics (beschreibende Analyse), Prescriptive Analytics (normative Analyse) oder Predictive Analytics (vorausschauende Analyse) einzusetzen.

Descriptive Analytics will historische Daten verstehen und daraus Rückschlüsse ziehen, was du in deinem Unternehmen verbessern kannst.

Prescriptive Analytics benutzt Statistik, um anhand der HR Daten künftige Risiken oder Chancen vorherzusagen.

Predictive Analytics schließt den Prozess damit ab, dass du die Konsequenzen der vorhergesagten Ergebnisse abschätzen willst.

Anwendung

Alle Analyse der HR Daten hilft deinem Unternehmen nicht, wenn du aus den HR Analytics keine Schlussfolgerungen ziehst.

Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und du kannst das Ergebnis nicht nur der gesamten Organisation verbessern, sondern konkret pro Mitarbeiter aktiv werden. HR Analytics verschafft dir beispielsweise ein Verständnis dafür, dass du bis zur Einstellung eines neuen Mitarbeiters zu lange brauchst. Dann solltest du deinen Recruitingprozess beschleunigen und effektiver vorgehen. Vielleicht bemerkst du aber auch, dass deine Mitarbeiter recht häufig krank sind und fehlen. Dann sind die Fehlzeiten zu hoch und das könnte an mangelnder Motivation liegen. Die HR ist nun herausgefordert, nicht nur über die HR Analytics herauszufinden, dass die Mitarbeiter fehlen, sondern auch, was getan werden kann, um die Fehlquote zu senken.

Was sind die Vorteile von HR Analytics?

Wenn du dich mit HR Analytics etwas auseinandergesetzt hast und einen konkreten HR Analytics Prozess etabliert hast, wirst du diese wichtigen Daten bald nicht mehr missen wollen. Denn dank HR Analytics kannst du Entscheidungen datengesteuert fällen. Die Zukunft ist für dich kein Spiel auf gut Glück mehr. Stattdessen kannst du Prozesse konkret und gezielt auf der Grundlage von Daten optimieren und Dinge wie Rekrutierung, Mitarbeiterbindung und eine gesteigerte Motivation werden für dich zum Kinderspiel.

Was sind die Nachteile von HR Analytics?

Um gute HR Analytics betreiben zu können, benötigst du Analysetools, die deine Unternehmensdaten nicht nur aufnehmen und messen, sondern auch auswerten. Bisweilen wird auch die große Menge der gesammelten Daten (Big Data) kritisch betrachtet. Oft fehlt in Unternehmen die pure Manpower, um gute strategische Management Entscheidungen mit HR Analytics auf die Beine zu stellen. Schon die Sammlung und Messung, geschweige denn die Auswertung der Daten wäre an sich schon ein Fall für den HR Analyst.

Fazit HR Analytics

Wie du gesehen hast, gibt es gute Argumente für eine datenbasierte HR Arbeit. Denn das Personalwesen ist heutzutage ein wesentlicher Erfolgsfaktor im Unternehmen. Es findet in allen Bereichen des Unternehmens Anwendung und du kannst deine Ziele damit leicht erreichen. Die Optimierung deiner Prozesse findet nicht mehr auf Basis von Rätselraten statt und Entscheidungen werden dir leichter fallen.

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