Predictive Analytics im Personalwesen (HCM)
Predictive Analytics ist heute eine Standardfunktion für HR-Teams. Erfahren Sie in diesem Beitrag, wie der Einsatz von Predictive Analytics in der Personalabteilung Ihre Performance erheblich verbessern kann.
Predictive Analytics Anfänge
Zuerst kam Big Data – ein technisches Schwergewicht, das die Gespräche in Unternehmen in den vergangenen Jahren dominiert hat. Dann folgte predictive Analytics: ein würdiger Nachfolger, der das rohe Potenzial unverarbeiteter Daten nutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen, die vor Ort umsetzbar sind.
Predictive Analytics hat sich aus den reinen Technologiezirkeln in den Mainstream bewegt. Unternehmen nehmen nun das, was die Bastion einiger weniger war, und wenden es auf reale Prozesse an – alltägliche Vorgänge, die das Business as usual verändern können. An dieser Stelle kommt die Personalabteilung ins Spiel.
Analytics im Personalwesen
Die Personalabteilung nutzt mehr als jede andere Branche Analytics und übertrifft selbst den Finanzbereich, einen Bereich, in dem Analytics mehrere Entscheidungen steuert. Es wurde auch festgestellt, dass die Personalabteilung mehr Vertrauen in den Einsatz von predictive Analytics hat als ihre Kollegen.
Was bedeutet das? Vielleicht, dass HR-Führungskräfte und Unternehmen bereit sind, den wissenschaftlichen und den menschlichen Aspekt der Personalarbeit zu kombinieren, um einen Talentpool zu schaffen, der effizient ist und eine bedeutende Position in der Organisation einnimmt.
Personalabteilungen sind seit langem mit einigen der wichtigsten Funktionen in jedem Unternehmen betraut, angefangen bei der Talentakquise mit People Analytics, über die Leistungs-/Produktivitätskartierung bis hin zur Höherqualifizierung und sogar zum Outplacement. Die Macht von Analytics kann bei jedem Schritt einen beträchtlichen Unterschied machen – sie bringt ein Element “vorhersehbarer, quantifizierbarer Ergebnisse” in etwas, das im Wesentlichen dynamisch ist – menschliche Fähigkeiten.
HR-Analytics
Einfach ausgedrückt ist die HR-Analyse (oder auch: People Analytics) der datengesteuerte Ansatz zur strategischen Planung durch die Personalabteilung.
Durch das Sammeln und Analysieren von Daten zum Zweck der Überwachung und Verbesserung von Geschäftsabläufen sind Führungskräfte in der Lage, HR-Daten in Informationen umzuwandeln und diese Informationen zu nutzen, um einen strategischen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.
Personalabteilungen sammeln und speichern seit Jahren große Mengen an Personaldaten im Rahmen einer “Tickbox”-Übung, was bedeutet, dass die Daten in den meisten Fällen nicht so genutzt werden, wie sie könnten, und genau hier setzt die Personalanalyse an. Wenn man in der Lage ist, einen solchen Einblick zu gewähren, steigert die Effizienz der HR-Funktion und zeigt, dass sie einen echten Mehrwert für ein Unternehmen darstellt.
4 Schritte zur HR-Analyse
Aber Daten auf irgendeine alte Art und Weise zu analysieren ist nicht die Antwort. Damit die HR-Analyse richtig eingesetzt werden kann, sollten Sie zunächst versuchen, diese einfachen Schritte zu befolgen:
Die richtigen HR-KPIs
Analysieren Sie Daten nicht nur, um der Implementierung von HR-Analysen in Ihrem Unternehmen willen. Es ist zum Beispiel schön und gut, die Mitarbeiterfluktuation zu analysieren, aber wenn Sie ein kleines Unternehmen sind und wissen, dass die Fluktuation kein Problem darstellt, warum sollten Sie dann Ihre Zeit in diesem Bereich verschwenden?
Es ist überaus wichtig, People Analytics Kennzahlen auszusuchen und zu beobachten, die für Ihre Unternehmensziele wichtig sind. Wenn Sie neu in der HR-Analyse sind, sollten Sie sich zunächst mit den eher standardmäßigen Geschäftsfragen befassen, z. B. mit der Messung von Abwesenheit und Krankenstand, Leistungsproblemen und Schulungsausgaben. Nun können Sie den perfekten Zeitraum für die Datenmessung wählen, wie z.B. jedes halbe Jahr oder auch nur einmal im Jahr, um eine gute Menge an Informationen zu erhalten, um sich abzeichnende Muster oder Trends zu erkennen.
Datenselektion- und Speicherung
Manchmal werden Daten nicht ordentlich an einem Ort gespeichert. Organisationen speichern Daten an zahlreichen Orten, sei es auf Papier oder in einer Mischung aus verschiedenen Online-Plattformen oder innerhalb verschiedener Abteilungen innerhalb der Organisation, was den Analyseprozess erschweren kann.
Um sicherzustellen, dass Ihre Analyse reibungslos abläuft, müssen Sie als erstes herausfinden, welche Daten Sie benötigen, und alle Daten aus den verschiedenen Quellen sammeln, damit sie an einem SPOT (Single-Point-of-Truth) zusammengeführt werden können. So können die Informationen fix und präzise extrahiert werden. Dieser Prozess kann in einer Excel-Tabelle oder durch eine dafür entwickelte HR-Software erfolgen. Wenn Sie mit Big Data zu tun haben, könnte es eine gute Idee sein, qualifizierte Data Analysts für die Verwaltung des Prozesses zu rekrutieren. Doch denken Sie daran, dass dies alles im Verhältnis zu den Ressourcen, Mitteln und Zielen Ihrer Organisation stehen sollte.
Analysen visualisieren
Um aus den analysierten Daten die beste Kapitalrendite zu erzielen, muss die Personalabteilung die Daten als Beweis dafür nutzen, dass es einen Zusammenhang zwischen den aufgezeigten Mustern oder Trends und Problemen im Geschäftsbetrieb gibt, damit sie in der Lage ist, die Prozesse im Einklang mit den Geschäftszielen zu bringen.
Um dann zu messen, ob die analysierten Daten genaue Ergebnisse geliefert haben, ist es wichtig, die Analyse regelmäßig durchzuführen und diese Daten in ein leicht verständliches Format zu übersetzen, das bei Bedarf von jedem im Unternehmen präsentiert und verstanden werden kann.
Integrieren Sie die HR-Analyse in das gesamte Unternehmen
Es ist leicht einzusehen, warum man die HR-Analyse fälschlicherweise für die alleinige Verantwortung der HR-Funktion hält, aber da die Ergebnisse einen enormen Einfluss auf das gesamte Unternehmen haben können, sollten die Daten und Analysen nicht in der HR-Isolation gehalten werden.
Die Kombination von HR-Daten mit Daten aus anderen (relevanten) Unternehmensbereichen wie Finanzen und Gehaltsabrechnung kann weitere Einblicke eröffnen, die sonst vielleicht übersehen worden wären. Die Durchführung einer Analyse mit verschiedenen Datensätzen ist für die Personalabteilung und das Unternehmen von Vorteil und wird zu genaueren Ergebnissen führen.
Da die Personalabteilung jetzt die Bedeutung von Daten und Kennzahlen versteht, können die Unternehmen Antworten auf alle wichtigen Fragen erhalten, z.B. wie viele Personen in diesem Jahr das Unternehmen verlassen haben und warum? Welche Muster und Trends haben sich herauskristallisiert und wieso?
Durch die Analyse umfangreicher Daten und die Messung jedes Aspekts des Mitarbeiterlebenszyklus erhalten HR-Führungskräfte die Möglichkeit, Strategien zu entwickeln, mit denen alle Fragen zur Erreichung der Unternehmensziele verbessert werden können.
Predictive Analytics im Personalwesen
Wenn Sie jedoch bereit sind, Ihre Daten auf die nächste Stufe zu heben, dann ist es an der Zeit, Predictive Analytics im Personalwesen zu übernehmen.
Predictive Analytics im Personalwesen gilt als eine Neuerung, da sie die Interaktionen zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer erheblich verbessern kann, bevor sie überhaupt zu einem Problem wird. Sie kann aus unverarbeiteten Daten handlungsrelevante Erkenntnisse gewinnen, die sich auf alltägliche Prozesse und Abläufe anwenden lassen. Unternehmen holen diesen Trend endlich ein und erkennen die Vorteile, die sich aus der Verbesserung ihres Geschäftspotenzials ergeben.
Im Jahr 2016 waren nur 32% der Arbeitgeber bereit, ein Predictive Analytics-Managementmodell aufzubauen, aber 2018 ist diese Zahl bereits auf 69% angestiegen, da die Unternehmen aktiv Maßnahmen ergreifen, um die Art und Weise zu verbessern, wie sie Personendaten betrachten.
Predictive Analytics gibt Führungskräften in der Organisation die Einsicht, auf der Grundlage früherer Daten evidenzbasierte Entscheidungen treffen zu können. Der Prozess der Analyse kann es Unternehmensleitern ermöglichen, aus früheren Erfahrungen zu lernen und künftige Ergebnisse vorherzusagen.
Vorteile von predictive Analytics im HR-Modell
Wie predictive Analytics HR-Funktionen transformieren wird
Predictive Analytics hat das Potenzial, von acht Schlüsselbereichen zu profitieren. Wir werfen einen Blick auf die Implementierungsbereiche und Anwendungsfälle, die den effektiven Einsatz der Predictive Analytics demonstrieren.
Talentprognose
Großartige Mitarbeiter sind ein Muss für jedes erfolgreiche Unternehmen – und “großartig” umfasst nicht nur den talentiertesten oder erfahrensten oder sogar den qualifiziertesten Kandidaten. Unternehmen achten zunehmend auf eine “kulturelle Übereinstimmung” – eine schwer zu quantifizierende Kennzahl, die jedoch für das Unternehmensgefüge unerlässlich ist. Aus diesem Grund setzen Innovatoren Analysen ein, um eine Vielzahl von Daten zu sichten und festzustellen, welcher Kandidat zur Kultur der bestehenden Belegschaft passt.
Sogar traditionelle Aspekte der Personalbeschaffung wie das Überprüfen von Hintergründen und das Aufzeigen von Strategien werden durch die Analysen unterstützt. Fortschrittliche Technologien machen es einfacher denn je, diese entscheidenden Erkenntnisse aus einem wahren Berg historischer Daten zu gewinnen. Bei der Rekrutierung wird predictive Analytics ein entscheidender Faktor für die Einstellung der für ein Unternehmen am besten geeigneten Talente sein.
Einstellungsvorgang
Mit der predictive Analytics können Sie sehen, welche vergangenen Werbekampagnen die beste Reaktion hervorriefen und welche On-Boarding-Techniken ein Muster höherer Retentions- und Engagement-Raten aufwiesen. Dies ermöglicht es Führungskräften, eine verbesserte und rationalisierte Einstellungsstrategie zu entwickeln, die effektiver ist, um eine qualitativ hochwertige Einstellung innerhalb eines schnelleren Zeitrahmens zu gewährleisten.
Feinabstimmung der Leistung und Steigerung der Produktivität
Eine der größten Anwendungen der Predictive Analytics im Personalwesen ist die Produktivitätssteigerung. Sobald der ideale Mitarbeiter identifiziert und erfolgreich an Bord gebracht wurde, liegt es an der Personalabteilung, ihre Rolle im Unternehmen zu maximieren. Mit Hilfe von Analytics können sich Manager messerscharf auf Leistung, Fortschritt, Ausrutscher und Triumphe konzentrieren.
Diese Daten bieten, wenn sie aggregiert werden, wichtige Erkenntnisse: Wer hat das Potenzial, sich mit einer gewissen Höherqualifizierung weiter zu verbessern? Wer ist am offensten für Mentorenschaft und damit für eine zukünftige Führungsposition? Durch die Zuweisung von Punktzahlen für jeden Kandidaten kann Predictive Analytics den HR-Führungskräften genau sagen, wer der beste Kandidat für all diese Programme sein wird.
Qualifizierung der Belegschaft
Im Jahr 2016 führte das Energieministerium der mexikanischen Regierung ein Predictive-Analytics-Modell für die Personalplanung ein, mit dem Ziel, Qualifikationslücken in kritischen Öl- und Gasberufen (sowohl bestehende als auch potenzielle) zu lokalisieren und zu beseitigen.
Die Lösung berücksichtigt mehrere Faktoren, wie z.B. anpassbare makroökonomische Variablen, die direkt mit der Nachfrage und dem Angebot an qualifizierten Arbeitskräften in der Branche korrelieren.
Bemerkenswert ist, dass die Auswirkungen von predictive Analytics nicht auf groß angelegte, maßgeschneiderte Implementierungen beschränkt sind. Nehmen Sie zum Beispiel Yoi, eine Schulungslösung, die Analytics mit dem Lernen am Arbeitsplatz verknüpft, um die Erfahrung kontextbezogener zu gestalten.
Die Fähigkeit, Lücken vorherzusagen und diese mit minimalen Leistungsverzögerungen zu schließen, ist ein großartiges Werkzeug für jedes Unternehmen, und die Tools von predictive Analytics machen dies einfacher als je zuvor.
Förderung eines tieferen Engagements
Hier kommt die wahre Macht von Analytics ins Spiel – die Mitarbeiterzufriedenheit war schon immer eine greifbare, aber schwer messbare Variable. Lösungen, die uneinheitliche Zahlen und nichtnumerische Daten (Umfragen, Feedback, persönliche Interaktionen) zermalmen und Einblicke bieten, sind für HR-Praktiker in der Regel wenig wertvoll.
Predictive Analytics in der Personalabteilung kann den Arbeitgebern helfen, herauszufinden, welche Arten von Arbeitnehmern in Zukunft einem höheren Fluktuationsrisiko ausgesetzt sind. Mit diesen Informationen können die Methoden zur Mitarbeiterbindung neu gestaltet werden, um sich speziell auf diese Personengruppen zu konzentrieren, damit sie glücklich und engagiert bleiben und im Unternehmen bleiben wollen.
Verbesserter Umsatz
Mit Hilfe von Prognosemethoden können Führungskräfte den möglichen zukünftigen Umsatz des Unternehmens erkennen, selbst wenn er auf bestimmte Funktionen oder geografische Gebiete reduziert ist. Predictive Analytics kann Daten wie Pendelzeit, Leistungsprobleme, Rollenwechsel und Engagementraten berücksichtigen. Das bedeutet, dass Sie die Bereiche, die Anlass zur Sorge geben, verbessern und Kündigungen und Panikeinstellungen reduzieren können, was Ihrem Unternehmen die enormen Kosten erspart, die durch Umsatzprobleme entstehen.
Risikomanagement
Predictive Analytics kann Risiken für das Unternehmen vorhersagen, wie z.B. schlechte Leistung und schlechtes Verhalten und die Verknüpfung der Probleme mit einem bestimmten Faktor, wie z.B. Management oder Schulung.
Top-Talente halten
Hier ist eine kurze Momentaufnahme der Kritikalität von guten Programmen zur Mitarbeiterbindung: Ein leitender Angestellter eines Kontaktzentrums in den USA sagte, dass trotz der Tausenden von Mitarbeitern seine durchschnittlichen Kosten pro Abgang bei 3.000 USD lagen. Und als es um das Endergebnis ging, vervierfachte sich die Wirkung.
Arbeitgeber investieren beträchtliche Ressourcen in die Identifizierung, Einarbeitung und Schulung von Arbeitnehmern – diejenigen mit hoher Fluktuation müssen am Ende hohe Kosten tragen. Und mit einer hohen Fluktuation, die sich negativ auf die Arbeitgebermarke auswirkt, könnte sich der Teufelskreis drehen. Predictive Analytics nutzt historische Daten, um mögliche Fluktuation aufzudecken, bevor sie eintritt.
Predictive Analytics das Mainstream-Instrument
Die unzähligen Anwendungen der Predictive Analytics und ihre breite Akzeptanz bei HR-Fachleuten bedeuten, dass es sich um ein Instrument handelt, das einen enormen Mehrwert für das Endergebnis eines Unternehmens darstellen kann. Die Messung nicht quantifizierbarer Daten ist jetzt viel einfacher und die Verwendung wesentlicher Metriken für HR-Predictive Analytics kann die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Mitarbeiter rekrutieren und verwalten.
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