HR Analytics, People Analytics und Workforce Analytics sind synonyme Begriffe für eine Sache: Das datengestützte Analysieren von Eigenschaften von Mitarbeitern und deren Verhalten. Wie viele Digitalisierungstrends hat auch HR Analytics seinen Anfang bei den großen Betrieben in den USA genommen. Im Zuge der Digitalisierung verschiedenster Unternehmensprozesse war es unvermeidlich, dass auch im Personalwesen IT-gestützte Verfahren entwickelt und implementiert wurden. Heute gibt es eine Vielzahl Dienstleister, die Analyse-Software für Personalabteilungen anbieten. HR Analytics-Tools können dabei helfen, datengestützt bessere Entscheidungen zu treffen.
Insbesondere in den Themenfeldern Rekrutierung von Mitarbeitern, Mitarbeiterbindung und Loyalität, Motivation von Mitarbeitern und Produktivitätsanalyse liefert HR Analytics-Software wertvolle Erkenntnisse, die sich zur internen Prozessoptimierung nutzen lassen.
Wir wollen in diesem Artikel aufzeigen, welche Voraussetzungen für den effektiven Einsatz von HR Analytics gegeben sein müssen und welche Grenzen HR Analytics hat.
Mehrwert: Was bringt HR Analytics?
HR Analytics und Rekrutierung
Mitarbeiter sind nicht nur oft der größte Kostenfaktor in Unternehmen, sie sind immer auch ihr wichtigstes Kapital. Unternehmen, die unter Fachkräftemangel leiden, können davon ein Lied singen. HR Analytics kann bei der Suche nach neuen Mitarbeitern sinnvolle Arbeit leisten: Von der Identifikation der geeignetsten Kommunikationskanäle über Metriken, die die Übereinstimmung von Eigenschaften mit Anforderungsprofilen darstellen bis hin zur Berechnung der Erfolgswahrscheinlichkeit von Rekrutierungsversuchen bieten statistische Daten wertvolle Hinweise, die helfen können, Personallücken zu schließen.
HR Analytics und Mitarbeiterbindung
Mitarbeiter, die bereits produktiver Bestandteil des Unternehmens sind, ziehen lassen zu müssen, ist immer ein herber Verlust. Zum richtigen Zeitpunkt proaktiv auf Mitarbeiter zuzugehen und ihnen Entwicklungsmöglichkeiten im Unternehmen aufzuzeigen, kann daher äußerst lohnend sein. Die Analyse von Daten zu den Arbeitsbedingungen von Mitarbeitern in den jeweiligen Abteilungen und Tätigkeitsbereichen kann helfen, Gründe für Fluktuation und Frühverrentung rechtzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Die gesetzlich vorgeschriebene Gefährdungsbeurteilung psychischer Belastung gibt Unternehmen bereits einen niedrigschwelligen Einstieg in People Analytics: effektiv umgesetzt können hieraus schon die wichtigsten Erkenntnisse gezogen werden, warum Mitarbeiter das Unternehmen verlassen oder bleiben.
HR Analytics und Motivation
Motivierte Mitarbeiter sind oft auch produktivere Mitarbeiter. Die statistische Erhebung von Mitarbeiterzufriedenheit und die Analyse von Motivationsfaktoren hilft dabei, ein klareres Bild über eventuelle Missstände und Gestaltungsmöglichkeiten zu bekommen. So bleiben Mitarbeiter länger produktiv, gesund und loyal.
HR Analytics und Produktivität
Natürlich sind all diese Dinge kein Selbstzweck: Sie dienen dem Unternehmensziel, Gewinn zu erwirtschaften, was in der Regel von der Gesamtproduktivität abhängt. Auch hier lassen sich anhand der richtigen Daten Erkenntnisse über die Produktivität von Mitarbeitern gewinnen. Was uns zum nächsten Punkt führt:
Die Grundlage: Bessere HR Insights mit den richtigen Daten
Es geht bei HR Analytics darum, möglichst hochwertige Ergebnisse zu bekommen. Die Regeln hierfür richten sich im besten Fall nach wissenschaftlichen Erkenntnissen, sowohl bei der Datenerhebung als auch bei der Datenauswertung. Wir wollen uns hier nicht in statistischen Feinheiten ergehen, nur so viel: Um mit HR Analytics wertvolle Insights zu erhalten, müssen die zugrundeliegenden Daten valide und reliabel sein. Das bedeutet: Die Messung der Daten muss mit dem logischen Konzept hinter der Erhebung zusammenpassen und möglichst messfehler- und zufallsfehlerfreie Ergebnisse liefern. Und neben den allgemeinen Voraussetzungen sauberer Statistik sollte man noch ein weiteres Thema ins Auge fassen: Den Analyseumfang. Die Verführung, bei großen zur Verfügung stehenden Datenmengen und breiten Analysemöglichkeiten zu viel zu tun, ist groß.
Bevor Daten zur Analyse herangezogen werden, sollten sich Unternehmen daher bewusst werden, welche Fragen sie beantworten wollen und die Analyse der Daten auf die Beantwortung dieser Fragen begrenzen. Das Stichwort hierfür lautet: „Datensparsamkeit“. Es besteht sonst die Gefahr, dass das eigentliche Ziel vor lauter (technischen) Möglichkeiten und großen Datenmengen aus den Augen verloren geht und gemessen wird, was gemessen werden kann, anstatt zu messen was dem Zweck dient.
Datenschutz, HR Analytics und ethische Fragen
Kommen wir von den Grenzen des Möglichen und Sinnvollen zu den Grenzen des Erlaubten: Datenschutz ist, spätestens seitdem die DSGVO zur Anwendung kommt, in das Bewusstsein auch des letzten Unternehmens gerückt. In Deutschland werden persönliche Daten seit jeher gut geschützt und der Umgang mit ihnen wird aus guten Gründen streng reglementiert. Mit anderen Worten: Es gibt ethische Grenzen für HR Analytics, die einzuhalten sind. Wie das im Einzelnen gelingen kann ist von Fall zu Fall unterschiedlich, schließlich sind auch die Daten, und was aus ihnen gelesen wird, von Fall zu Fall unterschiedlich. Es gibt jedoch Wege, wie man HR Insights gewinnen kann und gleichzeitig die Rechte des Einzelnen wahrt. Vorbildhaft hierfür ist beispielsweise das Herangehen von IBM. Marie Wallace, die an der Entwicklung der HR Analytics bei IBM beteiligt war, erklärt in ihrem TED-Talk „The ethics of collecting data“, welche Prinzipien vor der Entwicklung von IBMs HR Analytics festgelegt wurden. Frei übersetzt unterteilt sie diese in drei Grundpfeiler:
- Transparenz: Die Information darüber, welche Daten ausgewertet werden, wie sie ausgewertet werden und zu welchem Zweck, wird den Mitarbeitern zur Verfügung gestellt.
- Einfachheit und Anwendungsfreundlichkeit: Die HR Insights werden klar und deutlich beschrieben und so einfach präsentiert, dass jeder Mitarbeiter sie verstehen kann.
- Persönliche Datenhoheit: Jeder Mitarbeiter darf entscheiden, ob er einer Verwendung und Weitergabe seiner Daten im Rahmen von HR Analytics zustimmt. HR Insights, die auf Managementebene präsentiert werden, basieren immer auf aggregierten Daten, so dass keine Rückschlüsse auf Individuen möglich sind.
Nicht jede HR Analytics-Lösung geht hier die gleichen Wege wie IBM – an den gleichen Grundprinzipien festzuhalten, erscheint uns allerdings nicht nur ethisch geboten, sondern auch äußerst vorteilhaft, da es als gelebte Corporate Social Responsibility zu einer aktiven Teilnahme an Umfragen und anderen freiwilligen Datenerhebungen führt, womit wiederum die Qualität der Daten steigt.
Reine Daten sind noch keine Insights
So gut wie jedes HR Analytics-Tool verfügt über die Möglichkeit, die erfassten und ausgewerteten Daten übersichtlich zu präsentieren. Es braucht aber zusätzlich zu diesen Daten eine Einordnung ihrer Bedeutung sowie im optimalen Fall auch ein Beratungsangebot, um geeignete Maßnahmen zu empfehlen und gegebenenfalls bei der Umsetzung zu begleiten.
Zu wenig aussagekräftige Daten?
Wenn man sich an das oben genannte Vorgehen hält und vor der Analyse festlegt, welche Fragen man beantworten möchte, kommt es mitunter vor, dass die vorhandenen Daten keine Ergebnisse bringen oder gänzlich ungeeignet sind. Dann müssen zusätzliche zum Beispiel tätigkeits- oder branchenspezifische Daten erhoben werden. Dies einfach und anwenderfreundlich zu gestalten, ist eine der Aufgaben unserer digitalen HR Analytics Lösung. Dass unsere Software dafür designt wurde, in Kombination mit Maßnahmenempfehlungen die Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Befragten zu fördern und zu optimieren, ist in diesem Anwendungsfall mehr als nur ein zusätzliches Plus für Ihre Mitarbeiter: DearEmployee schlüsselt sowohl Analyse als auch Maßnahmenempfehlungen in die drei Aspekte Gesundheit, Motivation und Bindung auf und vermittelt so ein umfassendes Bild der psychosozialen Gegebenheiten und Möglichkeiten im Unternehmen, das auch eine Optimierung der Strukturen an sich ermöglicht.
Autor: Daniel Fodor
Dieser Beitrag entstand in Zusammenarbeit mit der DEKRA.
Dieser Beitrag entstand in Zusammenarbeit mit der DEKRA.
