People Analytics: Definition, Ziele und Vorteile

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Was ist People Analytics?

Daten hat es in der HR seit jeher gegeben. Auch die Auswertung vorhandener Daten in Personalabteilungen ist keine Neuheit. Im Unterschied zum HR-Controlling geht People Analytics jedoch einen Schritt weiter. Anstatt vergangene Entwicklungen und Ist-Zustände zu ermitteln, liefert die Analyse Antworten auf konkrete Fragestellungen. Daraus werden Hypothesen für künftige Entwicklungen abgeleitet, die als faktenbasierte Entscheidungsgrundlage dienen. People Analytics verknüpft dafür Personaldaten und HR-Kennzahlen mit Unternehmensdaten und Businesskennzahlen. Kurzum: People Analytics, auch HR-Analytics oder Workforce Analytics genannt, beschreibt eine intelligente Datenanalyse, die Faktoren für positive Entwicklungen ermittelt und sie gewinnbringend im Unternehmen einsetzt.

Was sind die Ziele von People Analytics?

Warum kündigen eigentlich Top-Performer und welchen Einfluss hat der Unternehmensstandort auf die Mitarbeiterbindung? People Analytics liefert Antworten auf relevante HR-Fragen. Übergeordnetes Ziel ist es, Zusammenhänge und Kausalitäten zu erkennen, um daraus fundierte Entscheidungen ableiten zu können. Ist beispielsweise der Grund für den Weggang von zahlreichen Mitarbeitern in der Probezeit bekannt, kann die HR aktiv mit vorbeugenden Maßnahmen wie einem besseren Onboarding-Prozess gegensteuern. Grundsätzlich geht es darum, mit den richtigen Maßnahmen und mit verbesserten Prozessen die idealen Arbeitsbedingungen zu schaffen.

Wofür wird People Analytics eingesetzt?

Die Anwendungsbereiche von People Analytics in der HR sind vielfältig. Mit der Personalanalyse können Sie beispielsweise die Qualität der Arbeit mit den Ausfallzeiten ins Verhältnis setzen und daraus Rückschlüsse auf relevante Einflussfaktoren ziehen. Ebenso können Sie ermitteln, welche Skilllevel Ihr Unternehmen künftig benötigt, um weiterhin erfolgreich arbeiten zu können. Auch Fragen nach dem richtigen Standort können relevant sein – beispielsweise, um durch kürzere Fahrtwege die Mitarbeiterzufriedenheit und Mitarbeiterbindung zu erhöhen.

Grundsätzlich ist die Verarbeitung und Nutzung der personenbezogenen Daten aber immer an die Vorgaben des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) und der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) gebunden. Dies bedeutet u. a., dass Daten immer nur zweckgebunden und nach schriftlicher Zustimmung durch die Mitarbeiter:innen verarbeitet werden dürfen.

Die Vorteile von People Analytics

Heute schon wissen, was Morgen wichtig ist: People Analytics schafft Klarheit, Transparenz und macht Entwicklungen voraussehbar. Dies kommt sowohl dem Personalmanagement wie auch dem gesamten Unternehmen zugute.

• Mitarbeiterfokus: HR-Analytics ist an den Wünschen, Vorstellungen und Bedürfnisse der Mitarbeiter:innen ausgerichtet. Die Analyse von Fluktuationsfaktoren kann beispielsweise Wahrscheinlichkeiten für ein bestimmtes Alter, einen Qualifizierungsgrad oder für Gehaltsstufen aufzeigen. Mithilfe von HR-Analytics lernen Sie die Gründe für ein bestimmtes Verhalten kennen und haben die Chance, Unternehmenswerte langfristig zu verändern.
• Zukunftsorientiert: People Analytics ist im Gegensatz zum Personalcontrolling in die Zukunft gerichtet. Das bedeutet: Sind Einflussfaktoren bekannt, können negative Entwicklungen schneller erkannt und Gegenmaßnahmen getroffen werden. Es kann aber auch vorausgesagt werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Ereignis in Zukunft eintreffen wird (Predictive Analytics).
• Datenbasierte Entscheidungen: Statt Bauchgefühl liefern Zahlen und faktenbasierte Hypothesen die Grundlage für Entscheidungen. Chancen und Risiken können besser eingeschätzt, wiederkehrende Fehler vermieden werden. Dies schafft Sicherheit und spart langfristig Kosten. Auch HR-Prozesse und HR-Services können so verbessert werden.
• Optimiertes Talentmanagement: Mit People Analytics können Mitarbeiter:innen individueller und zielgerichteter gefördert werden. Zudem ist schnell ersichtlich, welche Kompetenzen in Teams fehlen. Die HR erhält dadurch wichtige Erkenntnisse, um den Fachkräfte-Wettstreit erfolgreich meistern zu können.

Warum People Analytics auch scheitern kann

Für eine erfolgreiche Umsetzung von Human Resource-Analytics sind analytische wie auch strategische Kompetenzen gefragt. Außerdem sind sinnvolle Fragestellungen und KPIs unverzichtbar. Sind sie nicht vorhanden, ist das Ziel der Datenanalyse unklar. Wer nicht weiß, auf welche Fragen er Antworten finden möchte, wird auch keine hilfreichen Erkenntnisse ermitteln können.

Ebenso entscheidend ist, dass HR und Geschäftsführung die Potenziale und Chancen von Big Data für sich erkennen und nutzen. In der Praxis kann sich das durchaus als schwierig herausstellen. Stimmt die Führungsebene zu, muss sie der Personalabteilung zunächst einen Vertrauensvorschuss geben, da sich die Erfolge von People Analytics erst in Kombination mit den richtigen Schlüssen und Maßnahmen zeigen. Dies kostet Zeit – ebenfalls wie die Einarbeitung und Schulung der beteiligten Mitarbeiter:innen. Hier ist Überzeugungsarbeit gefragt.

Erfolgsfaktoren: wie People Analytics gelingt

Wer People Analytics erfolgreich umsetzen will, braucht eine klare Rollen- und Aufgabenverteilung in der HR. Wer kümmert sich um die Planung, wer legt die konkreten Fragestellungen fest, wer verfügt bereits über Kompetenzen im Bereich Datenanalyse? Neben Fragen der Datenerhebung und Datenauswertung müssen Erhebungszeiträume, Auswertungsmethoden, die Ableitung von Empfehlungen und die Maßnahmenplanung mitgedacht werden.

Ein weiterer wesentlicher Faktor ist die zentrale Speicherung relevanter Daten. HR-Software wie digitale Personalakten sind eine gute und anwenderfreundliche Möglichkeit, um Daten für People Analytics zu generieren und allen Beteiligten den Datenzugriff per Klick zu ermöglichen. HR Analytics-Anwendungen bieten zudem die Möglichkeit, konkrete Informationen direkt per Mausklick abzurufen. Reportingfunktionen geben zusätzlich Hinweise auf Veränderungen und zeigen Erfolge auf. Trotz Zielstellung, KPIs und Software: Wer langfristig erfolgreich sein will, macht Entscheidungen aber nie allein von Daten abhängig!