People Analytics

Stefan Mach: Und da kann People Analytics auf jeden Fall helfen das zu identifizieren „warum verlassen Mitarbeiter mein Unternehmen?“, um daraus dann Maßnahmen abzuleiten. 

People Analytics ist ein faktenbasierter oder ein datengestützter Entscheidungsweg für HR. Gerade im Fachkräftemangel ist es halt wichtig zu erkennen „welche Qualifikationen habe ich im Unternehmen? Welche brauche ich auch für die Zukunft?“ Und zu identifizieren „warum kündigen eigentlich meine Mitarbeiter und was kann ich denn dagegen tun?“ Und da ist People Analytics ein perfektes Tool für. 

Eins, was ich immer gerne rein, rausgreife, es gibt ein Unternehmen, das hat analysiert, warum seine Krankheitstage so hoch sind. Die lagen da über dem Branchendurchschnitt. Die hatten erstmal die Kennzahl „Krankheitstage“ und haben darauf basierend dann Hypothesen aufgestellt, bedeutet Antworten zu finden, warum das so ist. Diese Hypothesen haben sie dann verprobt mit Daten, die sie schon haben, und da kam heraus, dass ein Zusammenhang zwischen Krankheitstagen und zu wenig beantragtem Urlaub entsteht. Bedeutet Mitarbeiter, die zu wenig Urlaub hatten, waren öfter krank und dementsprechend haben sie die Urlaubspolicies angepasst und haben so auch den Krankenstand gesenkt.

Definitiv eine Grundvoraussetzung ist eine Data Governance, dass ich sehe „okay, welche Daten habe ich und langen mir diese Daten überhaupt, um diese Probleme zu identifizieren bzw. Hypothesen zu überprüfen?“. Ein zweiter, ganz wesentlicher Aspekt ist die Datenqualität. Man kennt das ja, nur wenn ich gute Daten habe, kann ich auch gute Ergebnisse erzielen bzw. das verproben und deswegen ist Datenqualität ein extrem wichtiges Thema an der Stelle. 

Viele Unternehmen wissen gar nicht, wo sie anfangen sollen und das haben auch schon ein paar Studien dazu gegeben und da kam halt vor allem raus, dass HR in der Form ein Kompetenzproblem hat, was Datenanalyse angeht. Das war ein Faktor. Der zweite Faktor ist, dass gerade wenn man auf personenbezogene Daten referenziert, sehr viel Unsicherheit auch da ist „was passiert mit meinen Daten?“. Ja und das ist oft eine Hürde, wo sie sagen „damit sind wir sehr vorsichtig, weil das eben datenschutztechnisch relevant ist“. 

Für mich sind das vier wesentliche Erfolgsfaktoren. Einmal, dass man volle Transparenz schafft „was passiert mit den Daten?“. Punkt 2 wäre von Anfang an alle Stakeholder zu involvieren, IT, Betriebsrat, Manager. Dritter Punkt wäre, dass man Businessprobleme identifiziert, die man lösen möchte und darauf basierend Hypothesen bildet. Und der vierte Punkt wäre für mich, dass man so viele Daten wie nötig, aber so wenig wie möglich heranzieht, um halt auch richtige Auswertungen fahren zu können.