Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Workforce Analytics gilt als bahnbrechend für das Personalwesen, doch eine aktuelle Deloitte-Umfrage ergab, dass nur 8 % der Unternehmen ihre Organisation im Bereich People Analytics als stark einschätzen, während 75 % der Unternehmen die Nutzung von People Analytics für unerlässlich halten. Dies verdeutlicht die Diskrepanz zwischen den Anforderungen und der tatsächlichen Umsetzung von Analysen im Personalwesen.
Im heutigen wettbewerbsintensiven und dynamischen Umfeld stehen Personalverantwortliche vor vielfältigen Herausforderungen – der Bewältigung komplexer Rekrutierungsprozesse, der Förderung eines engagierten Arbeitsumfelds und der Erfolgsmessung der unternommenen Anstrengungen sowie der Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch die Messung der Effektivität ihrer Weiterbildungsprogramme.
Daher ist die Analyse von Mitarbeiterdaten entscheidend für den Geschäftserfolg und jede zukünftige Strategie, und die Verantwortung der Personalabteilung besteht darin, sich zu einem strategischen Kompetenzzentrum innerhalb moderner Organisationen zu entwickeln.
HR-Analysetools können evidenzbasierte Erkenntnisse zu grundlegenden Fragen in Bereichen wie der Verbesserung von Einstellungsentscheidungen, der Reduzierung der Mitarbeiterfluktuation und der Steigerung des Mitarbeiterengagements liefern.
Die entscheidende Herausforderung für Unternehmen besteht darin, die gewünschten Fähigkeiten im Bereich der Personalanalyse aufzubauen.
Im heutigen wettbewerbsintensiven und dynamischen Umfeld stehen Personalverantwortliche vor vielfältigen Herausforderungen – der Bewältigung komplexer Rekrutierungsprozesse, der Förderung eines engagierten Arbeitsumfelds und der Erfolgsmessung der unternommenen Anstrengungen sowie der Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch die Messung der Effektivität ihrer Weiterbildungsprogramme.
Data Analytics bezeichnet die Gesamtheit der Technologien, statistischen Verfahren und Prozesse, die Personalverantwortliche dabei unterstützen, Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu erfassen, Datenmodelle zu erstellen, um komplexe Logiken abzubilden, und die Erkenntnisse der HR-Analyse auf die effektivste Weise zu kommunizieren, um so bessere Entscheidungen zu treffen und eine höhere Rendite auf Investitionen in Mitarbeiter zu erzielen.
HR-Analytics ist ein Teilgebiet der Datenanalyse im Personalwesen. Der Begriff „Datenanalyse im Personalwesen“ umfasst die Gesamtheit der Technologien, statistischen Verfahren und Prozesse, die Personalverantwortliche dabei unterstützen, Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu erfassen, Datenmodelle zur Erstellung komplexer Logiken zu entwickeln und die gewonnenen Erkenntnisse optimal zu kommunizieren. Eine aktuelle Umfrage von LinkedIn zeigt einen massiven Anstieg des Bedarfs an Datenanalyse-Kenntnissen bei HR-Fachkräften um 242 %.
Befasst sich mit Personalanalysen, um der Personalabteilung zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, was zu einer verbesserten Mitarbeiterbindung und -leistung und somit zu einer höheren Rendite der Investitionen in Personal führt.
Das HR-Analytics-Dashboard kann wichtige Erkenntnisse zur Verbesserung bestehender HR-Prozesse liefern:
- Wie entwickelt sich die Mitarbeiterzahl im Quartal/Jahr an den verschiedenen Standorten?
- Wie hoch sind die Kosten für das Unternehmen bei der Einstellung neuer Mitarbeiter?
- Wie entwickelt sich die Mitarbeiterfluktuation im Verhältnis zur Zeit seit der letzten Beförderung?
- Welche demografischen Merkmale der Mitarbeiter tragen zu einer hohen Leistung bei? (Qualifikation/Zugehörigkeit zu einem bestimmten Standort/Beschäftigung bei einem bestimmten Unternehmen)
- Wie viele und welcher Prozentsatz der leistungsstarken Mitarbeiter verlässt das Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitraums?
- Wie korreliert die Teamleistung mit der Diversität im Führungsteam?
- Welchen Einfluss hat die Kompetenzentwicklung auf die Leistung?
- Führt eine höhere individuelle Vergütung zu einer höheren individuellen Leistung?
Besorgt Sie die Fluktuation in Ihrem Unternehmen?
Erfahren Sie, wie wir mithilfe von Predictive Analytics vorhersagen, welche Mitarbeiter das Unternehmen voraussichtlich verlassen werden, um präventive Maßnahmen zu ergreifen, bevor es zu spät ist.
Die Daten liegen oft in mehreren Datensilos innerhalb verschiedener Anwendungen und Systeme vor. Die größte Herausforderung besteht daher darin, die Daten aus diesen Quellen zu integrieren und die erforderlichen Standards für Datensicherheit, -integrität und -reinheit zu gewährleisten.
Datenfehler beeinträchtigen unmittelbar die Qualität der aus dem Analysemodell gewonnenen Erkenntnisse. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, diesen Schritt sorgfältig durchzuführen, damit die Nutzer der Qualität der vom Modell gelieferten HR-Kennzahlen vertrauen können.
Andernfalls wird das sprichwörtliche „Müll rein, Müll raus“ bei den Beteiligten eine negative Wahrnehmung der Effektivität von Analysen hervorrufen und deren Expansionsmöglichkeiten einschränken.
Die Erkenntnisse aus der People-Analytics-Analyse müssen über die effektivsten Kanäle kommuniziert werden, möglichst in Echtzeit, unter Verwendung bewährter Methoden der Datenvisualisierung und aussagekräftiger Berichte, die einen 360-Grad-Blick auf die Funktion ermöglichen – um die gewünschte Wirkung auf die Entscheidungsfindung zu erzielen.
Es erfordert die richtige Datenmanagementlösung mit einer leistungsstarken Engine, die robuste Datenmodelle erstellen und eine schnelle Abfrageleistung gewährleisten kann, um Echtzeitberichte zu liefern.
1. Die richtigen Mitarbeiter einstellen
Um vorherzusagen, wer voraussichtlich gut ins Team passt, werden aus den vorhandenen Mitarbeiterdaten wichtige Datenpunkte extrahiert – wie z. B. demografische Daten und bisherige Beschäftigungsverhältnisse (ggf. weitere Datenpunkte identifizieren). Daraus werden präzise und zuverlässige Vorhersagemodelle erstellt. Mithilfe dieses Modells werden die Lebensläufe der Kandidaten bewertet, um ihre Eignung für das Unternehmen einzuschätzen.
2. Förderung einer hoch engagierten Belegschaft
Durch die Messung wichtiger Datenpunkte aus Mitarbeiterbefragungen, Gamifizierung, Mitarbeiterveranstaltungen und der Teilnahme an Aktivitäten sowie Vorschlagsboxen kann ein „Glücksquotient“ ermittelt werden, der dem Unternehmen hilft, die Bereiche zu identifizieren, in die es mehr investieren muss, um ein höheres Engagement und eine stärkere Verbundenheit der Mitarbeiter zu fördern.
3. Hochwertige Mitarbeiter trotz des Risikos der Fluktuation halten
Laut AmericanProgress.org können die Kosten für die Neubesetzung einer Stelle über 200 % des Jahresgehalts betragen. Datenwissenschaftler können Machine-Learning-Modelle anhand bestehender Kandidatendatenbanken trainieren. Hochpräzise und zuverlässige Machine-Learning-Modelle lassen sich einsetzen, um wertvolle Mitarbeiter mit hohem Kündigungsrisiko zu identifizieren und zu warnen. Mithilfe assoziativer Regelanalyse-Algorithmen werden Cluster identifiziert, also Mitarbeiter, die dem Profil vergangener Kündigungen entsprechen. Analysieren Sie Kündigungsmuster nach Geschlecht, Jahresgehalt, Alter und Einstellungsjahrgang. Weitere Informationen finden Sie in unserem Produkt„Frühwarnsystem“ .
4. Steigerung der Produktivität
Durch den Aufbau nützlicher Modelle zur Vorhersage von Produktivitätslücken, die Analyse der Gründe wie etwa wachsende Kompetenzen, Personalfluktuation, mangelnde Schulung usw. und die Nutzung der Möglichkeiten präskriptiver Analytik, um Personalmanagern zu helfen, die Hebel in der Hand zu halten und proaktiv auf den zukünftigen Personalbedarf einzugehen und die folgenden Schlüsselfragen zu beantworten.
- Wer wird voraussichtlich die besten Ergebnisse erzielen?
- Wo sind die Investitionen/Schulungen erforderlich?
- Wer sind die zukünftigen Führungskräfte?
- Welches Mentoringprogramm eignet sich für die einzelnen Segmente?
Amway nutzte beispielsweise Analysen, um die am besten geeigneten Kandidaten aus internen Stellenanzeigen zu identifizieren. So konnte Amway einen Kandidaten einstellen, der zwei Hierarchieebenen unter dem für die gewünschte Position vorgesehenen Mitarbeiter stand. Seine Verhaltens- und Leistungsindikatoren zeigten, dass er perfekt geeignet war, weshalb er befördert wurde.
Damit Analysen wie gewünscht genutzt werden, sollten sie nicht nur als Technologieinvestition betrachtet werden. Oftmals ist ein tiefgreifender und grundlegender Paradigmen- und Kulturwandel im Unternehmen erforderlich. Das Design muss Best Practices berücksichtigen. Die Lösungsentwickler müssen zunächst verstehen, welche Art von Erkenntnissen die Personalverantwortlichen benötigen – jedes Unternehmen ist anders. Analysen verfehlen ihr Ziel, wenn sie nicht die gesuchten Antworten auf die Fragen liefern.
Sie müssen beurteilen, welche Technologie am besten geeignet ist – indem sie verstehen, wie technisch versiert die Nutzer sind und auf welchen Plattformen die Erkenntnisse genutzt werden. Sie können Berichte (mit Hyperlinks) und Dashboards direkt in die Nutzerportale einbetten, um den Nutzern die Analysen direkt zugänglich zu machen. Da die angestrebte höhere Geschwindigkeit und Agilität für die Entscheidungsfindung entscheidend sind, müssen Unternehmen auch eine starke Governance sicherstellen, um den Zugriff auf funktionsübergreifende Datenbestände zu kontrollieren. Dies hilft, die Risiken zu minimieren und die verantwortungsvolle Einführung dieser Technologie zu gewährleisten.
Die Geschäftswelt verändert sich rasant. Proaktive Entscheidungsfindung, unterstützt durch Analysen, ist heute unerlässlich. Andernfalls riskieren Unternehmen, den Anschluss zu verlieren. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Sie die aktuellen Trends im Bereich Analytics kennen. Verstehen Sie, wie sich die Umbrüche auf Ihr Unternehmen auswirken und wie Ihre Wettbewerber sie für ihren Erfolg nutzen.
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Wir orientieren uns an bewährten Verfahren im Bereich der Frühwarnsysteme und bieten ein Framework für Auditing, Fehlerbehandlung und Einsatzplanung, um die Effizienz in Echtzeit-Personalanalysen zu verfolgen und Kostentransparenz zu schaffen. Wir haben bereits mit führenden Unternehmen zusammengearbeitet, um innovative HR-Lösungen zu entwickeln und ihnen Einblicke in den gesamten Personalzyklus – von der Einstellung bis zum Ausscheiden – zu ermöglichen.
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