Was für die externen Beziehungen von Unternehmen zu ihren Kunden gilt, lässt sich auch intern auf das HR-Management übertragen: Wer seine Kunden beziehungsweise Mitarbeiter kennt, ist erfolgreicher. Viele Unternehmen setzen dafür heute schon Big Data Analytics ein, denn wer die Wirkungszusammenhänge innerhalb der Belegschaft gut versteht, kann gezielt auf das Employee Engagement einwirken, kritischen Konstellationen vorgreifen und die passenden Leute auf die jeweiligen Projekte ansetzen. Das fördert die Produktivität und aktiviert den individuellen Unternehmergeist der Mitarbeiter. Höchste Zeit also, sich genauer mit HR Analytics auseinanderzusetzen.
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Bei HR Analytics geht es darum, anhand von Daten Erkenntnisse zu gewinnen und damit gezielter auf die Mitarbeiter einwirken zu können. In jedem Unternehmen sind heute große Mengen an Daten aus den verschiedensten Quellen verfügbar, sei es aus IT-Systemen, Social-Media-Netzen, Videokameras, biometrischem Tracking oder Systemen zur Messung der Mitarbeiterproduktivität. Allerdings liefern diese Informationen keinen Nutzen, wenn sie nicht sinnvoll in Bezug gesetzt werden können. Entsprechend lauten die zentralen Stichworte Datenqualität und kompatible Datenmodelle.
Für HR Analytics werden die Daten mit Hilfe moderner Technik verarbeitet, verglichen und in Korrelation zueinander gesetzt. So ist es möglich, Kausalitäten zu identifizieren, etwa welche Faktoren zusammenspielen, wenn Mitarbeiter kündigen wollen. Dem kann dann frühzeitig entgegengewirkt werden. Zudem ermöglicht es HR Analytics, Prognosen für die Zukunft zu stellen (Prädiktionen und Szenarien), um profunde Entscheidungen zu treffen - und zwar nicht aus dem Bauchgefühl heraus, sondern faktenbasiert.
HR-Manager sind damit in der Lage, ihre Maßnahmen monetär messbar zu machen und die Wirkung von geschäftsrelevanten Strategien auf die Mitarbeiter zu quantifizieren. Dies ergibt eine ganz neue Gesprächsgrundlage zwischen HR und Management. So entwickelt sich HR vom Verwalter zum aktiven Gestalter.
Anwendungsbeispiele für HR Analytics
Hier vier Beispiele, wie Personalabteilungen HR Analytics erfolgreich einsetzen können:
Recruiting: Datenanalysen helfen, die Kanäle zu identifizieren, die die besten Talente/Hires versprechen. Eine sinnvolle Ergänzung erfährt dieses Vorgehen durch das automatisierte Pre-Screening von Lebensläufen. Wenn die Ergebnisse im Recruiting dann noch der langfristigen Performance gegenübergestellt werden, ergibt sich ein umfassendes Bild, wer mit welchen Qualifikationen im Unternehmen tätig ist.
Mitarbeiterbindung: Was sind Gründe für Kündigungen, und wie kann man diese vermeiden? Solche Fragen lassen sich mit Hilfe von Data Analytics beantworten. Beispielsweise stellte das HR-Team von Google fest, dass die Kündigungsrate unter Mitarbeiterinnen, die aus der Elternzeit zurückkamen, besonders hoch war. Indem Google den Urlaubsanspruch erhöhte, konnte das Unternehmen die Fluktuationsrate um 50 Prozent reduzieren.
Arbeitsmarktanalyse: Mit Analytics können HR-Manager Angebot und Nachfrage bestimmter Jobgruppen auf dem Markt betrachten und Benchmarks einholen. Für agile Unternehmen, die sich in neuen Bereichen schnell qualifizieren müssen, kann dies von unschätzbarem Wert sein. Im Fall einer Verknappung des Angebots Wenn sich das Angebot verknappt, können sie kreative Wege beschreiten, um die Lücken zu schließen, beispielsweise indem sie stärker auf Persönlichkeitsprofile als auf fachliche Kompetenz achten.
Mitarbeiterentwicklung: Für Unternehmen stellen sich in der Regel folgende Fragen: Welche Skills sind in der digitalen Zukunft besonders wichtig? Brauchen wir mehr "Entrepreneure", "Hasardeure" oder "Maschinisten", und wenn ja, in welchen Bereichen? Welche Mitarbeiter müssen welche Dinge lernen? Data Analytics bringt hier Licht ins Dunkel, weil Machine-Learning-Technologien künftig automatisch erkennen werden, wo und in welchem Umfang ein Mitarbeiter Wissens- oder Skill-Lücken hat, und dann entsprechende Maßnahmen einleiten. Wird darüber hinaus in einem zweiten Schritt noch das Jobprofil an die speziellen Talente des Mitarbeiters angepasst, ergibt sich eine Win-win-Situation für ihn und das Unternehmen.
Was bei der Personalanalyse zu beachten ist
Trotz aller Vorteile ist HR Analytics ein sensibles Thema. Mitarbeiter dürfen sich keinesfalls überwacht fühlen. Es geht nicht darum, das individuelle Verhalten von Einzelnen auszuspähen. Vielmehr ist das Ziel, Optimierungsmöglichkeiten aufzudecken und geeignete Maßnahmen anzustoßen, die sowohl dem Unternehmen als auch den Mitarbeitern nutzen. Mit anderen Worten: Frust oder Fehlbesetzungen konstruktiv aufzulösen.
Das sollten HR-Abteilungen klar kommunizieren. Sie müssen die Gratwanderung meistern, Erkenntnisse zu sammeln und mit Augenmaß zu verwenden. Vertrauen ist hier ein wichtiges Stichwort. Wenn im Ergebnis jede Fehlbesetzung mit einer externen Neubesetzung beantwortet wird, wird sich die nötige Zuversicht schnell verflüchtigen. Werden Fehlbesetzungen hingegen mit internen Neubesetzungen behoben und sucht man nach idealen Einsatzmöglichkeiten für die vorhandenen Mitarbeiter, wird unternehmensweit Vertrauen aufgebaut.
HR Analytics benötigt zudem Daten und die Unterstützung aus der Finanz- und IT-Abteilung. Angesichts der hoch dynamischen Marktentwicklungen müssen HR-Manager heute schneller reagieren und bei Bedarf gegensteuern. Dafür brauchen sie aber auch finanzielle Ressourcen, die eingeplant werden müssen. Eine enge Zusammenarbeit mit dem CFO ist also unabdingbar. Zudem sind Big-Data-Analysen nur mit Hilfe geeigneter IT-Systeme möglich. Auf technischer Seite sollten die Verantwortlichen daher zusammen mit den IT-Verantwortlichen nach einer unternehmensweiten, intelligenten Data-Integrationslösung Ausschau halten, am besten für ein Cloud-System. Denn wenn Unternehmen umfänglich von Datenanalysen profitieren möchten, darf HR Analytics nicht abgeschottet in einem Silo stattfinden.
Essenziell sind zudem präzise, aktuelle und vergleichbare Daten. Nur wenn die Datenqualität stimmt, kommen bei der Analyse verwertbare Ergebnisse heraus. Und nicht zuletzt benötigen HR-Abteilungen für Analytics-Projekte Datenspezialisten, die sich mit den Möglichkeiten von Datenmodellierung und Statistiken auskennen.
Fazit: HR Analytics lohnt sich
Eine aktuelle Studie von Deloitte zeigt: Bereits 66 Prozent der deutschen Unternehmen erachten HR Analytics als "wichtig" oder "sehr wichtig", und Unternehmen wie beispielsweise Fujitsu erkennen die Vorteile innovativer Lösungen aus der Cloud. In der Umsetzung stehen sie jedoch noch am Anfang. Jetzt ist also der richtige Zeitpunkt, um einzusteigen - und der Aufwand lohnt sich: So ergab eine gemeinsame Studie von Oracle und IBM, dass Unternehmen, die bereits Erfahrung mit HR Analytics haben, in allen HR-Herausforderungen besser abgeschnitten haben als andere - sowohl beim Talent Management als auch bei der Mitarbeiterbindung und der Evaluierung des Performance Managements. Wer sich diese Chance nicht entgehen lassen will, sollte in kleinen Schritten starten.
Es empfiehlt sich, zunächst auf zuverlässige Daten aus einer kleinen Anzahl besonders wichtiger Bereiche zu fokussieren, die der Vorstand für Entscheidungen nutzen kann. So liefert ein HR-Analytics-Projekt schnell überzeugende Ergebnisse und kann anschließend weiter ausgebaut werden.