HR Analytics

Unter HR-Analytics (auch Workforce-Analytics) versteht man einen digitalen Teilbereich des Personalwesens. HR-bezogene Daten werden im Rahmen von Workforce-Analytics analysiert. Ob Erkenntnisse aus dem Bereich der Sozialpsychologie, Verhaltenswissenschaften oder Big Data und Business Intelligence - verschiedenste Bereiche aus der Forschung bilden die Grundlage für HR-Analytics. Diese umfangreiche Datenanalyse bildet eine Schnittstelle zwischen unterschiedlichen Teilbereichen eines Betriebes. Teilbereiche wie das Management, IT, Personalwesen und Unternehmenskommunikation können darunter fallen. Mit Hilfe von HR Analytics sollen Entscheidungsprozesse optimiert werden. Informationen aus dem Personalwesen werden dabei mit anderen relevanten Daten aus anderen wichtigen Teilbereichen des Unternehmens in Bezug gesetzt. Die Erkenntnisse dieser umfangreichen Datenanalyse dienen schließlich als Grundlage für strategische Management-Entscheidungen. Die obersten Ziele von HR-Analytics sind Personalentwicklung, Akquise neuer Mitarbeiter, die Optimierung von Return on Investment sowie die Gehaltsstrukturen.

Wir leben im digitalen Zeitalter und die Erhebung und Analyse von Daten spielt eine immer wichtigere Rolle für den Unternehmenserfolg. In den Jahren 2021 und 2022 werden digitale Teilbereiche wie HR-Analytics zunehmend an Bedeutung gewinnen. Mit Hilfe von HR-Analytics können relevante Wahrscheinlichkeiten für das Unternehmen berechnet werden. Zum Beispiel lässt sich anhand der Datenanalyse herausfinden, wie wahrscheinlich die Kündigung eines Mitarbeiters ist oder welches Jobportal die meisten Bewerbungen generiert. HR-Analytics ermöglicht außerdem die Berechnung, wie viele Angestellte mit bestimmten Skills für künftige bestimmte Positionen benötigt werden. Außerdem hilft HR-Analytics bei der Filterung der am besten geeignetsten Kandidaten für eine Job-Position. In Zukunft wird dieser digitale Teilbereich also nicht mehr aus dem Personalwesen wegzudenken sein.

Eine Form der HR Analytics besteht in der Verhaltensvorhersage. Algorithmen werden dazu herangezogen, Das Verhalten oder die Eignung von Angestellten für spezifische Aufgaben vorauszusagen. Die Algorithmen können auch von Unternehmen dazu eingesetzt werden, um zu berechnen wie wahrscheinlich es ist, dass ein Arbeitnehmer das Unternehmen verlässt. Wird HR Analytics im Bereich Recruiting angewendet, lässt sich herausfinden, wie hoch die Quote passender Kandidaten auf bestimmte Jobanzeigen ist oder über welche Portale die meisten Bewerbungen generiert werden. In der Personalplanung lässt sich berechnen, wie viele Mitarbeiter mit welchen Qualifikationen in Zukunft für spezielle Positionen benötigt werden. Im HR Marketing lässt sich untersuchen, warum sich Kandidaten auf eine bestimmte Stelle und bei einem bestimmten Unternehmen bewerben.

In der Personalauswahl dient HR Analytics dazu, den am besten geeigneten Mitarbeiter für eine Position zu bestimmen, das heißt denjenigen mit den höchsten Chancen auf gute Leistungen und einen langen Verbleib im Unternehmen. In der Personalentwicklung lassen sich die Entwicklungsmaßnahmen bestimmen, die für einen Mitarbeiter mit einem spezifischen Kenntnisstand besonders effektiv sind. HR Analytics in der Führungskräfteentwicklung ermöglicht es zu berechnen, welche Angestellten für eine Führungslaufbahn besonders geeignet sind. Eine weitere Form von HR Analytics ist die Altersstrukturanalyse. Unter Einbeziehung von Betriebs- und Personaldaten sowie Personalmaßnahmen lassen sich hierbei Zukunftsszenarien entwickeln, wie die Personalstruktur wahrscheinlich aussehen wird. Als anzuwendende Methoden können quasi-experimentelle Designs oder Fragebogenuntersuchungen herangezogen werden.

Beim HR Analytics im Bereich Recruiting können die Bewerber- und Erfolgsquote auf verschiedenen Kanälen gemessen werden. Wichtige Kennzahlen sind hierfür die Anzahl der Bewerber pro Kanal, die Klicks auf die Stellenanzeige, die Konvertierungsrate und die Kosten pro Bewerber. Die Messungen dienen dazu, die Nutzung der Recruiting-Kanäle zu optimieren. Im Bereich der Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitern und Unternehmensbereichen kann eine Datenauswertung des sozialen Intranets erfolgen. Dabei lässt sich berechnen, wie effizient der Wissenstransfer abläuft und wie hoch der Vernetzungsgrad zwischen den Angestellten ist. Werden die Kündigungsgründe von ausscheidenden Mitarbeitern erfasst und analysiert, kann dies bei der Vorbeugung von Kündigungen helfen.

Auch ist es möglich, die Charakteristika von Langzeitmitarbeitern zu ermitteln um herauszufinden, wie Arbeitnehmer an das Unternehmen gebunden werden können. Beispielsweise die Dauer der Beschäftigung, Fehlzeiten, Lohnentwicklung oder Überstunden können dafür als Kennzahlen herangezogen werden. Um die Performance eines Mitarbeiters zu messen, dienen unter anderem Indikatoren wie der Umsatz und Profit pro Mitarbeiter, sowie die Kosten pro Mitarbeiter und Überstunden. Ein Belegschaftsprofil lässt sich anhand von Kennzahlen wie Altersstruktur, kulturellem Hintergrund, Qualifikationen und Führungsqualitäten erstellen.

Zum Beispiel die Firma Google inc. versucht durch einen Einstellungsalgorithmus die Chancen eines Bewerbers vorauszusagen, nach der Einstellung erfolgreich zu sein. Darauf folgt allerdings noch eine Reihe von Vorstellungsgesprächen, in denen die Verantwortlichen die Eignung beurteilen. Im Bereich der Personalplanung ist die Software „Insight Applications“ auf dem Markt, die berechnen soll, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Mitarbeiter seinen Job wechseln wird. Vom Unternehmen Dynaplan wurde eine Software entwickelt, die Unternehmenszahlen und –strategie integriert, um in einer Simulation die zukünftige Entwicklung der Altersstruktur darzustellen. Soma Analytics konzentriert sich auf die Mitarbeiter, genauer gesagt auf deren Stresslevel. Unter anderem anhand der Stimme soll berechnet werden, wie gestresst ein Angestellter ist. Das OKR-Tool oder das Cloud-basierte Perdoo-Tool befassen sich damit, die Ziele von Unternehmen und Mitarbeitern sowie deren Verfolgung zu dokumentieren und analysieren.