Swen Deobald
 - 8. Juni 2020

Predictive Analytics im Personalwesen (HCM)

Predictive Analytics HR

Predictive Analytics ist heute eine Standardfunktion f├╝r HR-Teams. Erfahren Sie in diesem Beitrag, wie der Einsatz von Predictive Analytics in der Personalabteilung Ihre Performance erheblich verbessern kann.

Predictive Analytics Anf├Ąnge

Zuerst kam Big Data – ein technisches Schwergewicht, das die Gespr├Ąche in Unternehmen in den vergangenen Jahren dominiert hat. Dann folgte predictive Analytics: ein w├╝rdiger 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 – allt├Ągliche Vorg├Ąnge, die das Business as usual ver├Ąndern k├Ânnen. An dieser Stelle kommt die Personalabteilung ins Spiel.

Analytics im Personalwesen

Die Personalabteilung nutzt mehr als jede andere Branche Analytics und ├╝bertrifft 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-F├╝hrungskr├Ąfte 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, ├╝ber die Leistungs-/Produktivit├Ątskartierung bis hin zur H├Âherqualifizierung und sogar zum Outplacement. Die Macht von Analytics kann bei jedem Schritt einen betr├Ąchtlichen Unterschied machen – sie bringt ein Element „vorhersehbarer, quantifizierbarer Ergebnisse“ in etwas, das im Wesentlichen dynamisch ist – menschliche F├Ąhigkeiten.

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HR-Analytics

Einfach ausgedr├╝ckt 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 ├ťberwachung und Verbesserung von Gesch├Ąftsabl├Ąufen sind F├╝hrungskr├Ąfte in der Lage, HR-Daten in Informationen umzuwandeln und diese Informationen zu nutzen, um einen strategischen Mehrwert f├╝r das Unternehmen zu schaffen.

Personalabteilungen sammeln und speichern seit Jahren gro├če Mengen an Personaldaten im Rahmen einer „Tickbox“-├ťbung, was bedeutet, dass die Daten in den meisten F├Ąllen nicht so genutzt werden, wie sie k├Ânnten, und genau hier setzt die Personalanalyse an. Wenn man in der Lage ist, einen solchen Einblick zu gew├Ąhren, steigert die Effizienz der HR-Funktion und zeigt, dass sie einen echten Mehrwert f├╝r ein Unternehmen darstellt.

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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 zun├Ąchst 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 sch├Ân 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 ├╝beraus wichtig, People Analytics Kennzahlen auszusuchen und zu beobachten, die f├╝r Ihre Unternehmensziele wichtig sind. Wenn Sie neu in der HR-Analyse sind, sollten Sie sich zun├Ąchst mit den eher standardm├Ą├čigen Gesch├Ąftsfragen befassen, z. B. mit der Messung von Abwesenheit und Krankenstand, Leistungsproblemen und Schulungsausgaben. Nun k├Ânnen Sie den perfekten Zeitraum f├╝r die Datenmessung w├Ąhlen, 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 abl├Ąuft, m├╝ssen Sie als erstes herausfinden, welche Daten Sie ben├Âtigen, und alle Daten aus den verschiedenen Quellen sammeln, damit sie an einem SPOT (Single-Point-of-Truth) zusammengef├╝hrt werden k├Ânnen. So k├Ânnen die Informationen fix und pr├Ązise extrahiert werden. Dieser Prozess kann in einer Excel-Tabelle oder durch eine daf├╝r entwickelte HR-Software erfolgen. Wenn Sie mit Big Data zu tun haben, k├Ânnte es eine gute Idee sein, qualifizierte Data Analysts f├╝r die Verwaltung des Prozesses zu rekrutieren. Doch denken Sie daran, dass dies alles im Verh├Ąltnis zu den Ressourcen, Mitteln und Zielen Ihrer Organisation stehen sollte.

Predicitve Analytics

Analysen visualisieren

Um aus den analysierten Daten die beste Kapitalrendite zu erzielen, muss die Personalabteilung die Daten als Beweis daf├╝r nutzen, dass es einen Zusammenhang zwischen den aufgezeigten Mustern oder Trends und Problemen im Gesch├Ąftsbetrieb gibt, damit sie in der Lage ist, die Prozesse im Einklang mit den Gesch├Ąftszielen zu bringen.

Um dann zu messen, ob die analysierten Daten genaue Ergebnisse geliefert haben, ist es wichtig, die Analyse regelm├Ą├čig durchzuf├╝hren und diese Daten in ein leicht verst├Ąndliches Format zu ├╝bersetzen, das bei Bedarf von jedem im Unternehmen pr├Ąsentiert und verstanden werden kann.

Integrieren Sie die HR-Analyse in das gesamte Unternehmen

Es ist leicht einzusehen, warum man die HR-Analyse f├Ąlschlicherweise f├╝r die alleinige Verantwortung der HR-Funktion h├Ąlt, aber da die Ergebnisse einen enormen Einfluss auf das gesamte Unternehmen haben k├Ânnen, 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 er├Âffnen, die sonst vielleicht ├╝bersehen worden w├Ąren. Die Durchf├╝hrung einer Analyse mit verschiedenen Datens├Ątzen ist f├╝r die Personalabteilung und das Unternehmen von Vorteil und wird zu genaueren Ergebnissen f├╝hren.

Da die Personalabteilung jetzt die Bedeutung von Daten und Kennzahlen versteht, k├Ânnen 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-F├╝hrungskr├Ąfte die M├Âglichkeit, Strategien zu entwickeln, mit denen alle Fragen zur Erreichung der Unternehmensziele verbessert werden k├Ânnen.

Predictive Analytics im Personalwesen

Wenn Sie jedoch bereit sind, Ihre Daten auf die n├Ąchste Stufe zu heben, dann ist es an der Zeit, Predictive Analytics im Personalwesen zu ├╝bernehmen.

Predictive Analytics im Personalwesen gilt als eine Neuerung, da sie die Interaktionen zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer erheblich verbessern kann, bevor sie ├╝berhaupt zu einem Problem wird. Sie kann aus unverarbeiteten Daten handlungsrelevante Erkenntnisse gewinnen, die sich auf allt├Ągliche Prozesse und Abl├Ąufe anwenden lassen. Unternehmen holen diesen Trend endlich ein und erkennen die Vorteile, die sich aus der Verbesserung ihres Gesch├Ąftspotenzials ergeben.

Predictive Analytics HR

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 Ma├čnahmen ergreifen, um die Art und Weise zu verbessern, wie sie Personendaten betrachten.

Predictive Analytics gibt F├╝hrungskr├Ąften in der Organisation die Einsicht, auf der Grundlage fr├╝herer Daten evidenzbasierte Entscheidungen treffen zu k├Ânnen. Der Prozess der Analyse kann es Unternehmensleitern erm├Âglichen, aus fr├╝heren Erfahrungen zu lernen und k├╝nftige Ergebnisse vorherzusagen.

Vorteile von predictive Analytics im HR-Modell

Wie predictive Analytics HR-Funktionen transformieren wird
Predictive Analytics hat das Potenzial, von acht Schl├╝sselbereichen zu profitieren. Wir werfen einen Blick auf die Implementierungsbereiche und Anwendungsf├Ąlle, die den effektiven Einsatz der Predictive Analytics demonstrieren.

Talentprognose

Gro├čartige Mitarbeiter sind ein Muss f├╝r jedes erfolgreiche Unternehmen – und „gro├čartig“ umfasst nicht nur den talentiertesten oder erfahrensten oder sogar den qualifiziertesten Kandidaten. Unternehmen achten zunehmend auf eine „kulturelle ├ťbereinstimmung“ – eine schwer zu quantifizierende Kennzahl, die jedoch f├╝r das Unternehmensgef├╝ge unerl├Ąsslich 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 ├ťberpr├╝fen von Hintergr├╝nden und das Aufzeigen von Strategien werden durch die Analysen unterst├╝tzt. 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 f├╝r die Einstellung der f├╝r ein Unternehmen am besten geeigneten Talente sein.

Einstellungsvorgang

Mit der predictive Analytics k├Ânnen Sie sehen, welche vergangenen Werbekampagnen die beste Reaktion hervorriefen und welche On-Boarding-Techniken ein Muster h├Âherer Retentions- und Engagement-Raten aufwiesen. Dies erm├Âglicht es F├╝hrungskr├Ąften, eine verbesserte und rationalisierte Einstellungsstrategie zu entwickeln, die effektiver ist, um eine qualitativ hochwertige Einstellung innerhalb eines schnelleren Zeitrahmens zu gew├Ąhrleisten.

Predicitve Analytics HR

Feinabstimmung der Leistung und Steigerung der Produktivit├Ąt

Eine der gr├Â├čten Anwendungen der Predictive Analytics im Personalwesen ist die Produktivit├Ątssteigerung. 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 k├Ânnen 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 H├Âherqualifizierung weiter zu verbessern? Wer ist am offensten f├╝r Mentorenschaft und damit f├╝r eine zuk├╝nftige F├╝hrungsposition? Durch die Zuweisung von Punktzahlen f├╝r jeden Kandidaten kann Predictive Analytics den HR-F├╝hrungskr├Ąften genau sagen, wer der beste Kandidat f├╝r all diese Programme sein wird.

Qualifizierung der Belegschaft

Im Jahr 2016 f├╝hrte das Energieministerium der mexikanischen Regierung ein Predictive-Analytics-Modell f├╝r die Personalplanung ein, mit dem Ziel, Qualifikationsl├╝cken in kritischen ├ľl- und Gasberufen (sowohl bestehende als auch potenzielle) zu lokalisieren und zu beseitigen.

Die L├Âsung ber├╝cksichtigt mehrere Faktoren, wie z.B. anpassbare makro├Âkonomische Variablen, die direkt mit der Nachfrage und dem Angebot an qualifizierten Arbeitskr├Ąften in der Branche korrelieren.

Bemerkenswert ist, dass die Auswirkungen von predictive Analytics nicht auf gro├č angelegte, ma├čgeschneiderte Implementierungen beschr├Ąnkt sind. Nehmen Sie zum Beispiel Yoi, eine Schulungsl├Âsung, die Analytics mit dem Lernen am Arbeitsplatz verkn├╝pft, um die Erfahrung kontextbezogener zu gestalten.

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Die F├Ąhigkeit, L├╝cken vorherzusagen und diese mit minimalen Leistungsverz├Âgerungen zu schlie├čen, ist ein gro├čartiges Werkzeug f├╝r jedes Unternehmen, und die Tools von predictive Analytics machen dies einfacher als je zuvor.

F├Ârderung eines tieferen Engagements

Hier kommt die wahre Macht von Analytics ins Spiel – die Mitarbeiterzufriedenheit war schon immer eine greifbare, aber schwer messbare Variable. L├Âsungen, die uneinheitliche Zahlen und nichtnumerische Daten (Umfragen, Feedback, pers├Ânliche Interaktionen) zermalmen und Einblicke bieten, sind f├╝r HR-Praktiker in der Regel wenig wertvoll.

Predictive Analytics in der Personalabteilung kann den Arbeitgebern helfen, herauszufinden, welche Arten von Arbeitnehmern in Zukunft einem h├Âheren Fluktuationsrisiko ausgesetzt sind. Mit diesen Informationen k├Ânnen die Methoden zur Mitarbeiterbindung neu gestaltet werden, um sich speziell auf diese Personengruppen zu konzentrieren, damit sie gl├╝cklich und engagiert bleiben und im Unternehmen bleiben wollen.

Verbesserter Umsatz

Mit Hilfe von Prognosemethoden k├Ânnen F├╝hrungskr├Ąfte den m├Âglichen zuk├╝nftigen 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 ber├╝cksichtigen. Das bedeutet, dass Sie die Bereiche, die Anlass zur Sorge geben, verbessern und K├╝ndigungen und Panikeinstellungen reduzieren k├Ânnen, was Ihrem Unternehmen die enormen Kosten erspart, die durch Umsatzprobleme entstehen.

Risikomanagement

Predictive Analytics kann Risiken f├╝r das Unternehmen vorhersagen, wie z.B. schlechte Leistung und schlechtes Verhalten und die Verkn├╝pfung der Probleme mit einem bestimmten Faktor, wie z.B. Management oder Schulung.

Predictive Analytics HR

Top-Talente halten

Hier ist eine kurze Momentaufnahme der Kritikalit├Ąt 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 betr├Ąchtliche Ressourcen in die Identifizierung, Einarbeitung und Schulung von Arbeitnehmern – diejenigen mit hoher Fluktuation m├╝ssen am Ende hohe Kosten tragen. Und mit einer hohen Fluktuation, die sich negativ auf die Arbeitgebermarke auswirkt, k├Ânnte sich der Teufelskreis drehen. Predictive Analytics nutzt historische Daten, um m├Âgliche Fluktuation aufzudecken, bevor sie eintritt.

Predictive Analytics das Mainstream-Instrument

Die unz├Ąhligen Anwendungen der Predictive Analytics und ihre breite Akzeptanz bei HR-Fachleuten bedeuten, dass es sich um ein Instrument handelt, das einen enormen Mehrwert f├╝r das Endergebnis eines Unternehmens darstellen kann. Die Messung nicht quantifizierbarer Daten ist jetzt viel einfacher und die Verwendung wesentlicher Metriken f├╝r HR-Predictive Analytics kann die Art und Weise ver├Ąndern, wie Unternehmen ihre Mitarbeiter rekrutieren und verwalten.

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Swen Deobald

Swen Deobald

Mein Name ist Swen Deobald und ich bin begeisterter SAP Analytics Berater. Als Fachbereichsleiter von Compamind unterst├╝tze ich Sie mit meinem Team bei allen Fragen rund um SAP Analytics, Business Warehouse, BusinessObjects und der SAP Analytics Cloud.

Sie haben Fragen? Kontaktieren Sie mich!



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