Swen Deobald
10. August 2021

Wie Sie Fluktuation mit Predictive Analytics erkennen können

Fluktuation frühzeitig erkennen mit Predictive Analytics

Qualifizierte Mitarbeiter im Unternehmen zu finden und zu halten ist eine Herausforderung. Dazu kommt, dass Fluktuation sich im Unternehmen auf den ersten Blick sehr spät ankündigt. Mithilfe von Predictive Analytics lassen sich frühzeitig individuelle Fluktuationsprognosen erstellen. 

Predictive Analytics ist eine Methode, mit der bestimmte Ereignisse in einem Unternehmen vorhergesagt werden können. Das Modell verwendet hierbei historische und aktuelle Unternehmensdaten, um daraus zukünftige Ereignisse, wie die Fluktuation der Mitarbeiter im Unternehmen zu prognostizieren. Mithilfe des Modells können Unternehmen frühzeitig in einen Prozess eingreifen, diesen stoppen​ und Gegenmaßnahmen ergreifen. Predictive Analytics greift dabei auf verschiedene unterstützende Technologien in den Bereichen Big Data und Machine Learning zurück.

Einflussfaktoren der Fluktuation 

Bevor verschiedene Maßnahmen eingeleitet werden können, gilt es die verschiedenen Ursachen der Mitarbeiterfluktuation herauszufiltern. Eine Fluktuation kann viele verschiedene Ursachen und Beweggründe haben. Ein erster Faktor ist der Arbeitsweg bzw. die Reisezeit der Mitarbeiter zur Arbeitsstelle. Daher gilt es zu prüfen, wie groß dieser Faktor auf die Mitarbeiterfluktuation Einfluss nimmt.  

Ein weiterer Faktor ist das Mitarbeitergehalt. Das sollte im Vergleich zum Marktdurchschnitt in ähnlichen Unternehmen und auch zu Kollegen im Unternehmen passen.  Zudem spielen die Mitarbeiterzufriedenheit und die Bewertungen durch andere Mitarbeiter, Teamkollegen oder Vorgesetzen eine Rolle. Wenn in den ersten Jahren auch Weiterbildungsmaßnahmen durchgeführt werden, ist das eine Investition in den Mitarbeiter. Das spiegelt sich mitunter in seiner Motivation wider. 

Auch sollte sich das Unternehmen bei der Prognose der Fluktuation auf die Arbeitsweise- und den Ort des Mitarbeiters schauen. Arbeitet dieser eher alleine oder im Team? On-site oder Remote?  

Weitere Einflussfaktoren sind unter anderem das Alter und der Familienstatus des Mitarbeiters, der Karriereverlauf (Beförderung) oder die Betriebszugehörigkeit. All diese Faktoren wirken sich positiv oder negativ auf die Fluktuation aus. 

Predictive Analytics

Diese verschiedenen Einflussfaktoren lassen sich überwachen und an dem oben dargestellten Predictive Analytics Modell anwenden. Mithilfe des Modells werden die Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Einflussfaktoren in Beziehung gesetzt und mit Daten aus dem Unternehmen gefüttert. Aus historischen Unternehmensdaten kann mithilfe von Algorithmen ein Modell zu Vorhersage erarbeitet werden. Dieses Modell kann anschließend wieder mit aktuellen Daten gefüttert werden, um auch zukünftig immer wieder Fluktuationsprognosen erstellen zu können. Dieses nachhaltige Modell spart Zeit und Geld im Unternehmen. 

Wie Predictive Analytics wirkt

Predictive Analytics

Die Vorteile von Predictive Analytics

Der Vorteil ist hierbei, dass sich die Methode wie oben abgebildet auf zwei Wegen anwenden lässt. Der erste Anwendungsfall liegt bei einer Personalentscheidung, wie einer Beförderung oder einem Auslandseinsatz vor. Der zweite Fall ist die Nutzung als ein Frühwarnsystem. Das bedeutet, dass Maßnahmen getroffen werden müssen, sonst Tritt Fall XY ein. 

Fluktuation ist bei Ihnen im Unternehmen ein Thema und Sie möchten von prädiktiven Analysen profitieren? Ihre Unternehmensdaten geben schon jetzt mehr Auskunft, als Sie womöglich denken. Schreiben Sie uns gerne eine Mail an info@compamind.de und wir beraten Sie individuell.  

Swen Deobald

Swen Deobald

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

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