HR Analytics

Was ist HR Analytics?

Personalabteilungen verfügen in der Regel über umfangreiche Datensätze. Bei HR Analytics werden diese Daten gesammelt, verknüpft und analysiert, um Muster und Zusammenhänge sichtbar zu machen. Die Analyseergebnisse helfen, Optimierungspotenziale zu erkennen. Unternehmen können darauf aufbauend Strategien entwickeln, um das Personalmanagement effektiver zu gestalten.

Datenquellen für HR Analytics

Die Daten, die im Rahmen von HR Analytics ausgewertet werden, stammen aus verschiedenen Quellen wie zum Beispiel:

• CRM-Systemen,

• Arbeitszeitkonten,

• Lohnabrechnungen,

• Personalakten,

• Persönlichkeitstests,

• Social-Media-Kanäle,

• Software aus Fachabteilungen,

• Stellenbeschreibungen,

• und Tools zur Produktivitätsmessung.

Warum ist HR Analytics so wichtig?‍

HR Analytics hilft Unternehmen in mehrfacher Hinsicht.

Es schafft eine objektive Grundlage für Personalentscheidungen und zeigt Optimierungsmöglichkeiten zur Effizienzsteigerung im Personalmanagement auf. So lassen sich durch HR Analytics Muster in der Mitarbeiterfluktuation ermitteln, die im Zusammenhang mit etwaigen Problemen in der Unternehmenskultur oder den Personalpraktiken stehen können. Zeigt sich eine erhöhte Fluktuationsrate, können mit der Methode gezielte Verbesserungsmaßnahmen identifiziert werden.

Ein weiterer Vorteil besteht in der Möglichkeit, durch die Auswertung aktueller und historischer Daten künftige Entwicklungen im Personalbereich vorherzusagen. Auf Basis der Prognosen können Unternehmen frühzeitig Maßnahmen ergreifen, um auf Veränderungen  positiv Einfluss zu nehmen.

HR Analytics kann außerdem zur Minimierung von Risiken und zur Gewährleistung von Compliance im Personalbereich eingesetzt werden. Durch regelmäßige Datenanalysen lassen sich potenzielle Problemfelder – etwa Verstöße gegen Arbeitsgesetze – identifizieren.

Schließlich unterstützt HR Analytics dabei, die Auswirkungen von HR-Initiativen auf den Gesamterfolg von Unternehmen zu dokumentieren. Dadurch können Personalabteilungen den Wert ihrer Handlungen gegenüber der Geschäftsleitung nachweisen und für zusätzliche Ressourcen plädieren.

Unterschied zwischen HR Analytics und People Analytics

Die Begriffe HR Analytics und People Analytics werden zum Teil synonym genutzt, jedoch unterscheiden sich beide Bereiche in ihrem Schwerpunkt. HR Analytics beschäftigt sich mit der Analyse und Optimierung des gesamten HR-Prozesses. Dabei wird das Ziel verfolgt, datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für Effizienzsteigerungen im Personalwesens zu schaffen.

Im Gegensatz dazu fokussiert sich People Analytics auf die Analyse individueller, personenbezogener Mitarbeiterdaten im Kontext der Unternehmensziele. Die Ergebnisse werden genutzt, um die Arbeitsbedingungen besser an die Bedürfnisse der Mitarbeitenden anpassen zu können und so deren Engagement zu steigern.

Um sowohl mitarbeiter- als auch unternehmensorientierte Ziele zu erreichen, werden HR Analytics und People Analytics oft kombiniert.

Mit einem Beispiel lässt sich der Unterschied beider Felder verdeutlichen: Eine Datenanalyse zeigt, dass Mitarbeitende, die kürzere Arbeitswege haben, zufriedener sind. Im Rahmen eines People Analytics Prozesses wird daraufhin die Einführung von hybriden Arbeitsmodellen vorgeschlagen. Dadurch können die Bedürfnisse der Mitarbeitenden besser erfüllt werden, was ihre Motivation steigert und ihren Beitrag zur Unternehmensleistung verbessert. In einem HR Analytics Prozess führt das Ergebnis der Analyse ebenfalls zu dem Entschluss, Homeoffice-Möglichkeiten anzubieten, allerdings aus einem anderen Gesichtspunkt: Steigt die Zufriedenheit der Mitarbeitenden, sinkt die Kündigungswahrscheinlichkeit. Dadurch verringert sich der Recruiting-Aufwand und die Effizienz der Prozesse steigt.

Anwendungsmöglichkeiten von HR Analytics

HR Analytics kann in verschiedenen Bereichen des Personalmanagements zur Optimierung genutzt werden. Dazu zählen:

Recruiting: Durch den Einsatz von HR Analytics lassen sich Recruiting-Prozesse zielgerichteter und kosteneffizienter gestalten. Unter anderem kann ermittelt werden, welche Eigenschaften und Fähigkeiten Mitarbeitende benötigen, um in einer bestimmten Position erfolgreich zu sein. Basierend auf diesen Erkenntnissen lässt sich bei Bewerbenden eine Vorauswahl treffen. Auch über welche Kanäle bisher die geeignetsten Kandidaten und Kandidatinnen gewonnen wurden, kann bestimmt werden. Das bietet die Möglichkeit, die vorhandenen Ressourcen verstärkt auf diesen Kanälen einzusetzen.

Feel-Good-Management: HR Analytics liefert Informationen zur Verbesserung des Arbeitsumfelds und der Arbeitszufriedenheit. Durch Analysen lassen sich die Gründe für Unzufriedenheit wie Überlastung und fehlende Aufstiegsmöglichkeiten identifizieren. Um die Zufriedenheit zu erhöhen, können auf die Ursachen abgestimmte Optimierungsmaßnahmen wie die Implementierung von Entwicklungspfaden beschlossen werden.

Personalplanung: Mit HR Analytics lässt sich sowohl der aktuelle als auch der künftige Personalbedarf bestimmen. Untersuchungen von Daten zu Arbeitsbelastung, Ressourcenverfügbarkeit oder benötigten Kompetenzen für das Unternehmenswachstum machen mögliche Lücken frühzeitig erkennbar. Daraus lassen sich geeignete Strategien zur Personalbeschaffung oder Weiterbildung der Mitarbeitenden ableiten.

Führungsmanagement: Durch die Auswertung von Daten aus Mitarbeiterbefragungen oder Feedbacksystemen im Rahmen von HR Analytics lässt sich der Einfluss von Führungskräften auf ihre Teams bewerten. Fehlende Führungsqualitäten von Teamleitern und Teamleiterinnen können sowohl die Bindung von Mitarbeitenden an ein Unternehmen als auch ihre Produktivität negativ beeinflussen. Werden derartige Probleme erkannt, kann diesen beispielsweise durch die Einführung verpflichtender Trainings der Führungskompetenzen entgegengewirkt werden.

HR Analytics Prozess

HR Analytics Prozesse setzen sich aus vier Schritten zusammen:

1. Definition der Analyseziele: Im ersten Schritt wird festgelegt, welche Frage- oder Problemstellungen untersucht werden sollen.

2. Datenerhebung und Integration: Anschließend werden alle für die Analyse benötigten Daten gesammelt oder, falls ein HR Analytics Tool genutzt wird, in dieses integriert. Welche Daten benötigt werden, hängt vom Ziel der Analyse ab.

3. Analyse der Daten: Schritt drei umfasst die Analyse, deren Ablauf je nach gewählter Methode variiert. Welche Analyseform geeignet ist, ist abhängig davon, was ermittelt werden soll:

- Deskriptive Analyse: Bei dieser Methode werden historische Daten ausgewertet, um Entwicklungen verschiedener personalbezogener Aspekte innerhalb eines Unternehmens zu untersuchen. Ziel ist es, Muster und Trends in den Werten zu erkennen. Ein Beispiel ist eine Analyse der Fluktuationsrate, bei der die Ursachen für ihren bisherigen Verlauf identifiziert werden sollen.

- Prädiktive Analyse: Hierbei werden auf Basis der Analyse von historischen Daten statistische Modelle zur Vorhersage künftiger Entwicklungen erstellt. Beispielsweise kann diese Methode genutzt werden, um den Verlauf der Fluktuationsrate zu prognostizieren und voraussichtlichen Erhöhungen frühzeitig entgegenzuwirken.

- Präskriptive Analyse: Diese Methode zeigt neben Risiken auch deren Konsequenzen auf und generiert geeignete Handlungsvorschläge. Zum Beispiel kann eine präskriptive Analyse ergeben, dass die Kündigungsrate voraussichtlich steigen wird und daraus höhere Recruiting-Kosten resultieren werden. Als Gegenmaßnahme könnten Strategien zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen vorgeschlagen werden.

4. Ableitung von Maßnahmen:

Sofern nicht schon durch die präskriptiven Analyse erfolgt, werden auf Basis der Analyseergebnisse Handlungsmaßnahmen abgeleitet. Beim Beispiel einer erhöhten Kündigungswahrscheinlichkeit könnten das, je nach Ursache, Anpassungen der Vergütungsstrukturen oder die Einführung flexiblerer Arbeitszeitmodelle sein. Abschließend werden diese Maßnahmen bewertet. Die effektivsten Optionen werden ausgewählt und umgesetzt.

Was machen HR Analysten?

Eine Aufgabe von HR Analysten besteht darin, festzulegen, welche Personalkennzahlen benötigt werden, um bestimmte Problemstellungen untersuchen zu können. Sie übernehmen die Sammlung der Daten und stellen sicher, dass diese vollständig und korrekt sind. Fehlen Daten, erheben sie diese. Das kann beispielsweise durch die Entwicklung und Durchführung von Mitarbeiterumfragen erfolgen. Die Verwaltung geeigneter Tools zur Speicherung der Daten sowie die Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben zählen ebenfalls zu den Verantwortlichkeiten von HR Analysten.

Darüber hinaus führen sie die Analyse der Informationen durch. In vielen Unternehmen erfolgt dieser Prozess allerdings automatisiert. In dem Fall sind HR Analysten für die Konfiguration der dafür benötigten Software sowie die Sicherstellung eines reibungslosen Ablaufs zuständig.

Die Interpretation der Analyseergebnisse ist ebenfalls ein großes Aufgabenfeld von HR Analysten. Über ihre gewonnenen Erkenntnisse erstatten sie verschiedenen Stakeholdergruppen Bericht und geben Handlungsempfehlungen ab. Unter anderem arbeiten sie eng mit Personalverantwortlichen zusammen, um gemeinsam mit ihnen auf Basis der Daten Einstellungsstrategien zu entwickeln.

Parallel zu ihrer Mitwirkung am HR Analytics Prozess erweitern sie ihre Skills und Kenntnisse zu HR-Themen kontinuierlich. Da dieser Bereich unter anderem durch die fortschreitende Digitalisierung einem stetigen Wandel unterliegt, können HR Analysten nur durch regelmäßige Weiterbildungen gewährleisten, dass ihre Optimierungsvorschläge effizient und zeitgemäß sind.

Automatisierung des HR Analytics Prozesses

Die manuelle Durchführung von HR Analytics Prozessen ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Automatisierte Softwarelösungen bieten eine effiziente Alternative. Sie integrieren Daten aus verschiedenen Quellen in eine zentrale, jederzeit zugängliche Datenbank und aktualisieren diese automatisch. Dadurch werden Übertragungsfehler minimiert und eine Datenkonsistenz gewährleistet. Moderne Tools übernehmen zudem die Analyse und Auswertung großer Datenmengen vollständig. Das spart Zeit und steigert die Effizienz: Anstatt Ressourcen für die manuelle Bearbeitung von Daten aufzuwenden, können Mitarbeitende sich verstärkt auf die Ableitung und Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen konzentrieren. Darüber hinaus bieten einige Tools Echtzeit-Analysen, die es Unternehmen ermöglichen, schneller auf Veränderungen zu reagieren.