HR Analytics ist einer der grossen Trends, der die HR-Welt bewegt. Die Relevanz wird kaum bestritten, die Umsetzung lässt vielerorts noch zu wünschen übrig. Es fehlen die Kompetenzen und die Motivation, sich im HR vermehrt mit Daten zu befassen. Unzureichende Datenqualität und Tools in einer oft heterogenen Systemlandschaft erschweren es zusätzlich, HR Analytics qualitativ zu positionieren. Ein komplexes Thema, dessen Legitimation und Umsetzung dieser Beitrag beleuchten will.
Die Frage, wie man für HR Analytics einen guten Start findet, gleicht ein wenig der «Huhn oder Ei»-Frage. Denn wo es einerseits ohne die Unterstützung und ein entsprechendes Commitment der Geschäftsleitung nicht geht, muss man andererseits erst in der Lage sein, diese von den Möglichkeiten und dem Mehrwert von HR Analytics zu überzeugen. Die Einführung von HR Analytics bedarf daher einem schrittweisen Prozess, dem es nicht an Zielgerichtetheit fehlen darf.
Wozu HR Analytics:
HR Analytics ist eine Weiterentwicklung des Personalcontrolling, die über das informative Sammeln und Aufbereiten personalbezogener Daten hinausgeht. Während Reporting die Vergangenheit und Controlling die Gegenwart beschreibt, erkennt HR Analytics Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge und kann zukünftige Entwicklungen prognostizieren. Das wiederum ist die Basis, auf der zielgerichtete Massnahmen definiert werden können und wodurch HR Analytics eine Steuerungsfunktion erlangt. Ziel ist es also, HR als strategischen Partner zu legitimieren, der für den Unternehmenserfolg relevante Schlüsselentscheidungen datenbasiert unterstützt und damit Wettbewerbsvorteile ermöglicht.
Die Möglichkeiten mittels HR Analytics Mehrwert zu bieten sind so vielfältig, wie es die Prozesse sind, die eine HR-Abteilung abdeckt. Anhand des Employee Lifecycles können in jeder Phase Daten erhoben und ausgewertet werden, womit folgende beispielhaften Fragen beantwortet werden können:
- Attraction: Wie wird unser Employer Brand wahrgenommen?
- Recruitment: Finden wir die richtigen Talente für die richtigen Rollen?
- Onboarding: Kommen unsere neuen Mitarbeitenden gut im Unternehmen und ihrer neuen Rolle an?
- Development: Entwickeln wir unsere Beschäftigten genügend und nutzenbringend?
- Retention: Wie steht es um die Zufriedenheit und das Engagement unserer Mitarbeitenden?
- Separation: Warum verlassen uns unsere Mitarbeitenden?
Wenn man bedenkt, dass beispielsweise ein verlorener Mitarbeiter und dessen Nachbesetzung das Unternehmen ca. ein Drittel bis zu dem Doppelten seines Jahresgehalts kostet, wird deutlich, wie geschäftsrelevant die Beantwortung solcher Fragen und das Ableiten von Handlungsempfehlungen durch HR Analytics ist.
Wie fängt man an:
Starten Sie Ihr erstes Pilotprojekt! Gerade in einem Unternehmensumfeld, in dem die Ressourcen knapp sind und der Mehrwert von HR Analytics erst noch bewiesen werden will, kann es sich lohnen, mit einem Pilotprojekt zu starten.
Ziehen Sie die Unternehmens- und HR-Strategie heran, leiten Sie daraus in Zusammenarbeit mit dem Business Fragestellungen und Hypothesen ab und entscheiden Sie gemeinsam, welche davon prioritär in einem ersten Pilotprojekt bearbeitet werden sollen. Diese Herangehensweise ist entscheidend, damit Sie am Ende nicht nur mit ein paar «nice-to-have» KPIs dastehen, die den Mehrwert von HR Analytics eher noch in Frage stellen als beweisen.
Steht das strategische Fundament, kann für den weiteren Verlauf Ihres Pilotprojekts die Datenorganisation in fünf Schritten nach Strohmeier (2017) eine Orientierung bieten:
- Informationsbedarfsanalyse: Anwendungsintention und Nutzen klären
- Datenbereitstellung: das Richtige messen und die relevanten Daten in einem Data Warehouse zusammenführen
- Datenaufbereitung: mittels ETL-Prozessen Daten bereinigen und harmonisieren
- Datenanalyse: abfragende, suchende und mustererkennende (Data Mining) Analysen durchführen
- Informationsanwendung: zielgerichtete Verwendung und korrekte Interpretation sicherstellen
In jedem Fall wird Ihnen Ihr Pilotprojekt wichtige Erkenntnisse liefern: Einerseits bezogen auf die behandelten Fragestellungen, andererseits aber insbesondere über den aktuellen Reifegrad Ihrer Organisation und über Anpassungen (Prozesse, Datenqualität) und Ressourcen (Investition in Tools, Kompetenzen), die für die Weiterentwicklung von HR Analytics notwendig sind.
Aus einem erfolgreichen Pilotprojekt kann zudem ein automatisiertes, integriertes Reporting Instrument werden, das bald schon nicht mehr wegzudenken ist. So können schrittweise die Möglichkeiten und der Nutzen von HR Analytics aufgezeigt und verbreitet werden.
Ich wünsche Ihnen viel Erfolg bei Ihren Schritten in Richtung gewinnbringender HR Analytics.
Literaturhinweise und weiterführende Links zum Thema
FHNW Trendstudie 2023 «Data-driven HRM»
Huf Stefan, 2022. HR Analytics: Informatorisches Fundament von Personalmanagemententscheidungen. In: S. Huf (Hrsg.), Personalmanagement. Wiesbaden: Springer Gabler.
Loscher Georg Josef & Bader Verena, 2023. Creating accountability through HR analytics – An audit society perspective. In: Human resource management review, Vol. 33.
Strohmeier Stefan, 2017. Big HR Data – Konzept zwischen Akzeptanz und Ablehnung. In: W. Jochmann, I. Bröckenholt, & S. Diestel (Hrsg.), HR-Exzellenz. Innovative Ansätze in Leadership und Transformation (S. 339-355.) Wiesbaden: Springer Gabler.
Swiss HR Analytics: Übersicht über relevante Informationen zum Thema Ethik und Datenschutz.
Wirges Felix, Ahlbrecht Marlene, & Neyer Anne-Katrin, 2020. HR Analytics. Wiesbaden: Springer Gabler.
