In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt spielt Business Intelligence & Analytics auch eine zentrale Rolle für moderne HR-Abteilungen. Die spezielle Methodik der People Analytics bietet wertvolle Einblicke in die Belegschaft, ermöglicht datenbasierte Entscheidungen und trägt zur Optimierung von HR-Prozessen bei. In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Aspekte von People Analytics beleuchten und Fragen beantworten wie: Was versteht man unter People Analytics? Wie funktioniert People Analytics? Welches sind die wesentlichen Stufen von People Analytics? Und natürlich beleuchten wir am Ende des Artikels People Analytics Beispiele.
Was versteht man unter People Analytics?
People Analytics Definition: People Analytics, auch HR Analytics oder Talent Analytics genannt, bezieht sich auf die Nutzung von Datenanalyse-Techniken, um tiefere Einblicke in die Arbeitswelt und das Verhalten der Mitarbeiter zu gewinnen. Diese Praxis umfasst die Sammlung, Analyse und Interpretation von HR-Daten, um Muster zu erkennen und strategische Entscheidungen zu unterstützen. People Analytics kann in verschiedenen Bereichen angewendet werden, einschließlich Personalbeschaffung, Mitarbeiterentwicklung, Leistungsmanagement und Mitarbeiterbindung.
Anwendungsbereiche in Unternehmen (People Analytics Beispiele):
- Personalbeschaffung: Optimierung des Rekrutierungsprozesses durch Analyse von Bewerberdaten.
- Mitarbeiterentwicklung: Identifikation von Schulungs- und Entwicklungsbedarfen.
- Leistungsmanagement: Bewertung und Verbesserung der Mitarbeiterleistung.
- Mitarbeiterbindung: Vorhersage von Kündigungen und Entwicklung von Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung.
Wie funktioniert People Analytics?
People Analytics basiert auf einem strukturierten Prozess, der aus mehreren Schritten besteht und bestenfalls in einer ganzheitlichen HR Analytics Lösung abgebildet wird:
1. Datensammlung: Der erste Schritt in People Analytics ist die Sammlung relevanter Daten. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel:
- Mitarbeiterbefragungen: Regelmäßige Umfragen zur Mitarbeiterzufriedenheit und -engagement.
- Leistungsbewertungen: Beurteilungen der Mitarbeiterleistung durch Vorgesetzte.
- HR-Systeme: Daten aus Gehaltsabrechnungen, Anwesenheitsaufzeichnungen und Mitarbeiterakten.
- Externe Quellen: Markt- und Branchendaten, die für Vergleichszwecke genutzt werden können.
2. Datenanalyse: Sobald die Daten gesammelt sind, werden sie mit verschiedenen Methoden und Tools analysiert. Dazu gehören:
- Statistische Analysen: Identifikation von Trends und Mustern in den Daten.
- Datenvisualisierung: Erstellung von Grafiken und Diagrammen, um die Ergebnisse anschaulich darzustellen.
- Machine Learning: Einsatz von Algorithmen zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen und Verhaltensweisen.
3. Interpretation der Ergebnisse: Die Interpretation der analysierten Daten ist entscheidend für die Ableitung von Handlungsempfehlungen. HR-Experten bringen ihre Fachkenntnisse ein, um die Ergebnisse im Kontext der Unternehmensziele zu bewerten. Dies ermöglicht es, gezielte Maßnahmen zu entwickeln und umzusetzen, die auf den gewonnenen Erkenntnissen basieren.
Durch die Kombination von fortschrittlichen Analysetechniken und menschlicher Expertise kann People Analytics Unternehmen dabei helfen, fundierte und strategisch wertvolle Entscheidungen zu treffen.
Welches sind die wesentlichen Stufen von People Analytics?
People Analytics kann in verschiedene Stufen unterteilt werden, die jeweils unterschiedliche Arten von Erkenntnissen und Analysen bieten:
Deskriptive Analyse: Diese Stufe beantwortet die Frage: “Was ist passiert?” Sie umfasst die grundlegende Analyse historischer Daten, um vergangene Ereignisse und Trends zu verstehen. Beispiel: Analyse der Mitarbeiterfluktuation im letzten Jahr.
Diagnostische Analyse: Diese Stufe geht einen Schritt weiter und versucht zu erklären, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind. Sie untersucht die zugrunde liegenden Ursachen und Korrelationen. Beispiel: Analyse der Gründe für eine hohe Fluktuation in einer bestimmten Abteilung.
Prädiktive Analyse: Hierbei handelt es sich um die Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf Basis historischer Daten und Mustern. Beispiel: Vorhersage, welche Mitarbeiter mit hoher Wahrscheinlichkeit das Unternehmen in den nächsten sechs Monaten verlassen werden.
Präskriptive Analyse: Die präskriptive Analyse liefert konkrete Handlungsempfehlungen, die auf den Erkenntnissen der vorherigen Stufen basieren. Beispiel: Entwicklung eines Programms zur Mitarbeiterbindung für gefährdete Mitarbeitergruppen.
People Analytics Beispiele
People Analytics Personalentwicklung: Ein bedeutendes Anwendungsbeispiel ist die Identifikation von Talenten und Entwicklungspfaden. Durch die Analyse von Leistungsdaten und Karriereverläufen können Unternehmen vielversprechende Mitarbeiter identifizieren und gezielt fördern. Dies führt zu einer besseren Talententwicklung und langfristigen Mitarbeiterbindung (Artikel zur Mitarbeiterbindung und -engagement).
Optimierung des Rekrutierungsprozesses: Ein weiteres Beispiel ist die Optimierung des Rekrutierungsprozesses. Durch die Analyse von Bewerberdaten können Unternehmen den Auswahlprozess verbessern, die besten Kandidaten schneller identifizieren und die Einstellungsrate erhöhen. Dies spart Zeit und Kosten und erhöht die Qualität der Neueinstellungen.
Mitarbeiterbindung: People Analytics kann auch zur Vorhersage und Reduktion von Kündigungen eingesetzt werden. Durch die Analyse von Mitarbeiterzufriedenheit, Engagement und anderen Faktoren können Unternehmen gefährdete Mitarbeiter frühzeitig erkennen und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen und zur Erhöhung der Mitarbeiterbindung ergreifen.
Ist People Analytics KI?
Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine wichtige Rolle in People Analytics, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Durchführung komplexer Analysen. KI-gestützte Systeme können Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Empfehlungen geben, die über traditionelle statistische Methoden hinausgehen.
Unterschied zwischen traditionellen Analysen und KI-gestützten Analysen:
- Traditionelle Analysen: Basieren auf statistischen Methoden und erfordern oft manuelle Datenverarbeitung und -interpretation.
- KI-gestützte Analysen: Nutzen maschinelles Lernen und Algorithmen, um Daten automatisch zu analysieren und tiefere Einblicke zu gewinnen.
People Analytics für den Einsatz von KI:
- Chatbots: Automatisierte Kommunikationswerkzeuge zur Beantwortung von HR-bezogenen Fragen.
- Predictive Analytics: Vorhersage von Mitarbeiterverhalten und -trends basierend auf historischen Daten und Mustern.
Warum People Analytics?
Strategische Vorteile: People Analytics bietet eine Vielzahl strategischer Vorteile. Durch die Nutzung datenbasierter Erkenntnisse können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung steigern und die Effizienz der HR-Prozesse verbessern. Dies führt zu einer insgesamt besseren Unternehmensperformance und Wettbewerbsvorteilen.
Wirtschaftliche Vorteile: People Analytics trägt auch zur Kostenreduktion bei. Durch die Optimierung von Rekrutierungsprozessen, die Verbesserung der Mitarbeiterbindung und die Identifikation von ineffizienten HR-Praktiken können Unternehmen erhebliche Einsparungen erzielen. Zudem steigert eine datengetriebene Personalentwicklung die Produktivität und Innovationskraft des Unternehmens.
Zukunftssicherheit: Der Einsatz von People Analytics hilft Unternehmen, sich besser an Marktveränderungen anzupassen und zukunftssicher zu werden. Durch die kontinuierliche Analyse und Anpassung von HR-Strategien können Unternehmen auf Veränderungen in der Belegschaft und auf externe Herausforderungen reagieren. Dies fördert eine agile und resiliente Unternehmenskultur.
Fazit
People Analytics ist ein mächtiges Instrument, das es Unternehmen ermöglicht, fundierte und strategische HR-Entscheidungen zu treffen. Durch die Kombination von Datenanalyse und menschlicher Expertise können Unternehmen ihre HR-Prozesse optimieren und langfristig erfolgreich sein. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erweitert die Möglichkeiten von People Analytics und bietet tiefere Einblicke und präzisere Vorhersagen. Unternehmen, die People Analytics nutzen, sind besser gerüstet, um den Herausforderungen des modernen Arbeitsmarktes zu begegnen und ihre Mitarbeiter erfolgreich zu managen.
