Je nach Bedarf und Zielsetzung bieten sich maßgeschneiderte Benchmarking-Konzepte, die sich hinsichtlich Komplexität und Erkenntnisgewinn unterscheiden:

Einfacher Kennzahlenvergleich

Kennzahlenvergleiche bieten in der Regel eine schnelle "erste Positionierung" der eigenen HR Performance anhand von Key Performance Indicators, auf die sich die Vergleichsgruppe der Unternehmen verständigt hat. Externe Dienstleister beraten bei der Zusammenstellung der Key Performance Indicators und bieten den Teilnehmern die effiziente, zum Teil webbasierte Erfassung an. Die Ergebnisse werden statistisch verarbeitet und dann - meistens anonymisiert - den beteiligten Unternehmen zurückgespiegelt. Die Komplexität dieses Vorgehens ist gering. Allerdings ist auch der resultierende Erkenntnisgewinn, wie die herkömmlichen Branchenvergleiche zeigen, eher begrenzt. Ein Kennzahlenvergleich liefert - in Bezug auf die gewählten Performance Indicators - Informationen über die eigene Positionierung im Branchen- oder Wettbewerbsvergleich. Ein Hinterfragen der Positionierung oder gar eine Erklärung dafür, warum eine gute oder schlechte Positionierung zustande kommt, ist in der Regel nicht möglich. Kennzahlenvergleiche sollten daher stets einen darüber hinausgehenden Benchmarking-Prozess mit weiterführenden Best-Practice-Analysen und Diskussionen anstoßen.

Hypothesengestütztes Benchmarking

Die Methodik des Methodik "hypothesenorientierten Benchmarking" optimiert die herkömmlichen Kennzahlenvergleiche und stellt das "Lernen von den Besten" in den Vordergrund stellt. Dabei wird üblicherweise wie folgt vorgegangen:

  • In einer Vergleichsgruppe von wenigstens 5 bis 10 Unternehmen werden zunächst der Vergleichsgegenstand und das Untersuchungsdesign gemeinsam festgelegt.
  • Für den Vergleichsgegenstand (z. B. einen Geschäftsprozess) werden die relevanten Outputgrößen definiert (z. B. erledigte Arbeitsvorgänge pro Vollzeitkraft).
  • Anschließend formuliert die Expertengruppe Hypothesen darüber, welche Einflussfaktoren die Outputgrößen positiv oder negativ beeinflussen (z. B. "der Einsatz von IT-System X beeinflusst die Anzahl erledigter Arbeitsvorgänge pro Vollzeitkraft.").
  • Die Hypothesen werden messbar gemacht und das so entstehende Datengerüst wird von den Benchmarking-Teilnehmern erfasst.
  • Der externe Dienstleister führt eine Qualitätssicherung der Daten durch und stellt den Vertraulichkeitsschutz sicher.
  • Durch eine Best-In-Class-Analyse werden die Outputgrößen ausgewertet. Jedes Unternehmen erhält seine Positionierung in seiner individuellen Benchmarking-Vergleichsgruppe, z. B. "die eigenen Mitarbeiter schaffen 1.200 Arbeitsvorgänge pro Vollzeitkraft und Jahr, der Mittelwert liegt bei 1.480, die Besten erreichen 1.900, die schlechtesten 900".
  • Bei Einsatz einer webbasierten Benchmarkingplattform kann jeder Benchmarking-Teilnehmer seine eigene Definition von Outputgrößen vornehmen und seine Vergleichsgruppe je Einzelauswertung individuell zusammenstellen.
  • Durch die Auswertungsmechanik werden anschließend die zuvor aufgestellten Hypothesen verifiziert bzw. falsifiziert. Auf diesem Weg erhalten die Benchmarking-Teilnehmer eine Best-Practice-Aussage zu den Hypothesen, zum Beispiel: "Die Produktivität, gemessen in Anzahl Arbeitsvorgänge pro Vollzeitkraft, korreliert mit der Funktionalität des eingesetzten IT-Systems. Die Unternehmen, die mehr als 16 Standardfunktionalitäten in ihrem System aktiv nutzen und gleichzeitig das System in das IT-System Y integriert haben, erzielen in der Vergleichsgruppe die höchste Produktivität gemessen in Anzahl Arbeitsvorgänge je Vollzeitkraft."

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