Bei der Personalanalyse handelt es sich um eine Reihe von Prozessen, mit denen Personaldaten gesammelt und analysiert werden, um Unternehmen und die Leistung ihrer Belegschaft zu verbessern.
Ein Unternehmen kann routinemäßig Daten erfassen, aber was sagen diese Daten aus? Ohne eine Richtung oder einen Prozess sind diese Daten möglicherweise bedeutungslos oder überflüssig. HR-Analysen verwandeln Rohdaten aus dem Personalwesen in verwertbare Einblicke und gibt dabei Antworten auf wichtige Fragen. Dazu gehören:
- Welche Muster zeigen sich bei der Fluktuation?
- Wie lange dauert es, Mitarbeiter einzustellen?
- Welche Investitionen sind erforderlich, bis die Mitarbeiter ihre volle Leistungsfähigkeit erreicht haben?
- Bei welchen Mitarbeitern ist die Wahrscheinlichkeit am größten, dass sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums ausscheiden?
- Wirken sich Personalentwicklungsprogramme auf die Leistung aus?
- Bessere Personalakquise
- Geringere Fluktuation
- Bessere Experience
- Stärkung des Personals
- Bessere Prozesse
- Schaffung von Vertrauen
Die Personalabteilung aggregiert Daten, um wichtige Praktiken wie Personalbeschaffung, Talentmanagement, Leistung und Weiterbildung zu bewerten. Zu den Daten, die in der Regel im Rahmen von HR-Analysen erfasst werden, gehören Mitarbeiterprofile sowie Daten im Zusammenhang mit Leistung, Onboarding, Demografie, Mitarbeiterbindung, Fluktuation, Fehlzeiten, Beförderungen und Vergütung.
Sobald die entsprechenden Daten vorliegen, können sie einer kontinuierlichen Messung und einem fortlaufenden Vergleich unterzogen werden. Bei HR-Analysen werden die Daten mit historischen Normen und Standards verglichen, um ein genaues Echtzeitbild der HR-Metriken zu erhalten. Dabei wird von einem kontinuierlichen Informationsfluss ausgegangen (und nicht von einer Momentaufnahme). Der effektive Einsatz von HR-Kennzahlen in der HR-Analyse hängt stark von vorher festgelegten Baselines ab, damit Unternehmen ihre Fortschritte verfolgen können.
Wichtige Metriken für HR-Analysen:
- Dauer bis zur Einstellung: Wie lange dauert es, von der Stellenausschreibung bis zur endgültigen Einstellung.
- Personalbeschaffungskosten: Kosten, die mit der Suche und Einstellung von Mitarbeitern verbunden sind.
- Fluktuation: Die Quote der Mitarbeiter, die ihren Arbeitsplatz nach einer bestimmten Zeitspanne verlassen.
- Fehlzeiten: Die Häufigkeit, mit der Mitarbeiter der Arbeit fernbleiben.
- Engagement: Messung der Mitarbeiterproduktivität und der Zufriedenheit der Mitarbeiter mit der ihnen zugewiesenen Arbeit und den damit verbundenen Aufgaben.
In dieser Phase werden die Ergebnisse der erfassten Metriken analysiert, um Trends zu erkennen, die sich auf das Unternehmen als Ganzes auswirken können. Die Analyse lässt sich in drei spezifische Formen der Analyse unterteilen. Die deskriptive Analyse hilft bei der Interpretation und Quantifizierung historischer Daten, die prädiktive Analyse verwendet statistische Modelle zur Vorhersage zukünftiger Möglichkeiten und die präskriptive Analyse konzentriert sich auf die Nutzung zuverlässiger Informationen und Einblicke, um mögliche Konsequenzen und Ergebnisse zu antizipieren.
Die gesammelten, quantifizierten und analysierten Daten und die daraus resultierenden Einblicke werden dann für Zwecke der Unternehmensstrategie und zur Verbesserung der Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung herangezogen.
- Bessere datengestützte Entscheidungen
- Begründung notwendiger HR-Maßnahmen
- Effektive Bewertung der Wirksamkeit von Maßnahmen
- Ausbau der taktischen und strategischen Rolle innerhalb eines Unternehmens
Die für ein HR-Team nützlichen Daten sind ein Maß für die Leistung, die Experience und die Geschäftsergebnisse der Mitarbeiter. Zu den Metriken gehören Pulsumfragen, Stimmungsanalysen, der Net Promoter Score der Mitarbeiter, persönliche Gespräche und Gespräche über das Ausscheiden oder den Verbleib im Unternehmen.
Die Kapitalrendite (Return on Investment, ROI) erhöht den Geschäftsnutzen, der sich aus besseren Personalentscheidungen ergibt.
Zufriedene, gesunde und engagierte Mitarbeiter fehlen seltener bei der Arbeit. Durch die Nachverfolgung von Fehlzeiten können Unternehmen Einblicke in die Gesundheit und Zufriedenheit ihrer Mitarbeiter gewinnen.
Die unfreiwillige Fluktuation verfolgt die Rate, mit der Mitarbeiter aus ihren Positionen innerhalb des Unternehmens gekündigt werden. Dies wird ermittelt, indem die Anzahl der Mitarbeiter, denen gekündigt wurde, im Verhältnis zur Anzahl der Mitarbeiter innerhalb eines Unternehmens berechnet wird. Die Rate der unfreiwilligen Fluktuation kann auch Informationen über die Einstellungsstrategie liefern, um die Qualität der Einstellungen zu analysieren.
Ob ein potenzieller Mitarbeiter ein Stellenangebot annimmt oder nicht, kann von einer Reihe entscheidender Faktoren abhängen. Viele dieser Faktoren stehen jedoch in direktem Zusammenhang mit der Strategie eines Unternehmens zur Personalgewinnung. Eine niedrige Annahmequote kann auf kritische Probleme im Einstellungsprozess hinweisen. Die Annahmequote wird ermittelt, indem man die Anzahl der formellen Stellenangebote durch die Anzahl der offenen Stellen teilt.
Diese Metrik wird ermittelt, indem der Umsatz durch die Anzahl der Mitarbeiter eines Unternehmens geteilt wird, was den durchschnittlichen Umsatz pro Mitarbeiter ergibt. Das ist ein Maß für die betriebliche Effizienz und dafür, wie effektiv ein Unternehmen bei der Generierung von Einnahmen durch Mitarbeiter ist.
Die Dauer bis zur Einstellung beschreibt die Zeit, die benötigt wird, um neue Fachkräfte zu finden und einzustellen. Eine längere Dauer bis zur Einstellung kann auf Ineffizienzen oder Engpässe im Prozess der Personalbeschaffung hindeuten, während eine kürzere Dauer bis zur Einstellung dazu beitragen kann, den künftigen Mitarbeitern eine zufriedenstellende Experience zu bieten.
Die Schulungseffizienz wird durch die Analyse mehrerer Datenpunkte bestimmt, z. B. Leistungsverbesserung, Aufstieg von Mitarbeitern und Testergebnisse nach der Schulung. Die Messung der Schulungseffizienz liefert bessere Einblicke in die Effektivität der Schulungsprogramme eines Unternehmens.
Übermäßig teure Schulungsprogramme können fast genauso problematisch sein wie ineffektive Programme. Die Schulungskosten pro Mitarbeiter werden gemessen, indem die gesamten Schulungskosten ermittelt und dann durch die Gesamtzahl der Mitarbeiter, die an der Schulung teilgenommen haben, geteilt werden.
Die Rate, mit der Mitarbeiter ihren Arbeitsplatz verlassen, hilft dabei, Probleme in der Mitarbeiter-Experience zu erkennen. Sie wird berechnet, indem die Anzahl der Mitarbeiter, die ihren Arbeitsplatz verlassen haben, durch die Anzahl der Mitarbeiter insgesamt geteilt wird.
Die als „Time-to-Fill“ bezeichnete Zeit bis zur Neubesetzung einer offenen Stelle beschreibt die Zeitspanne zwischen der ersten Ausschreibung einer Stelle und der endgültigen Einstellung eines neuen Mitarbeiters für diese Stelle. Unternehmen profitieren, wenn Stellen schnell besetzt werden, und diese Metrik kann helfen, Strategien zu verfeinern, um den Prozess effizienter zu gestalten.
Die wichtigsten HR-Systeme verfügen für ihre Analytsetools über mehrere aus der Personalabteilung stammende Datenpunkte. Zu den Metriken gehören etwa Dauer der Betriebszugehörigkeit, Vergütung, Schulungsunterlagen, Leistungsbeurteilung, Potenzial und Wert der Mitarbeiter, ergriffene disziplinarische Maßnahmen und Berichtsstrukturen.
Ein Problem bei diesen Metriken ist, dass die Daten möglicherweise unzusammenhängend und nicht ganz zuverlässig sind. Das ist der Punkt, an dem Datenwissenschaftler eine wichtige Rolle bei der Organisation verstreuter Daten und der Gruppierung von Buckets relevanter Punkte spielen.
Extern erhobene Daten erfordern die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens, was unerlässlich ist, um eine breitere Perspektive zu gewinnen. Wichtige externe Metriken fallen im Allgemeinen in die folgenden Kategorien:
- Finanzdaten: Kosten für den Umsatz pro Mitarbeiter und Kosten zur Einstellung neuer Mitarbeiter
- Unternehmensspezifische Daten: Das Unternehmen und sein Kernangebot, das HR-Analysen als Ergänzung für unterschiedliche Analysen benötigt
- Passive Daten: Mitarbeiter geben ständig Daten in ein HRIS ein, und zwar ab dem Moment, in dem sie für eine Stelle kontaktiert werden. Daten aus ihren Beiträgen in den sozialen Medien und geteiltes Feedback in Umfragen sind ebenfalls wichtige Anhaltspunkte für die Analyse von HR-Daten.
- Historische Daten: Es gibt viele externe Faktoren, z. B. globale Daten zu Wirtschaft, Umwelt und Politik, die das Verhalten der Mitarbeiter beeinflussen. Diese Daten können Einblicke liefern, die interne Daten nicht bieten können.
Der Einstieg in den Pfad der HR-Datenanalyse ist nicht schwer. Mit den richtigen Informationen, Strategien, Mitarbeitern und der richtigen Einstellung können Unternehmen verwertbare Einblicke gewinnen, um die Leistung und die Prozesse im Personalwesen zu optimieren. Berücksichtigen Sie die folgenden Best Practices:
Für Personalverantwortliche ist es von entscheidender Bedeutung, Teams und ganze Unternehmen auf analytische Workflows vorzubereiten, die vor den betrieblichen und mathematischen Aspekten ansetzen müssen. Die Diskussion über die Notwendigkeit von Analysen und die Vorbereitung Ihres Teams auf die Arbeit mit den Daten sind zwei Teile, die zusammenarbeiten müssen.
Datenwissenschaftler werden allmählich zu einem integralen Bestandteil von HR-Teams. Sie sind die Schlüsselfiguren, wenn es um die Bewertung von Analyselösungen und deren Realisierbarkeit geht. Sie liefern solidere und detailliertere Vorhersagen und statistische Modelle.
Die Implementierung eines erfolgreichen kleinen Projekts kann dazu beitragen, Stakeholder davon zu überzeugen, dass HR-Analyen einen wichtigen Wert für das Unternehmen darstellen. Diese schnellen Erfolge können in kürzerer Zeit greifbare, wirkungsvolle Ergebnisse liefern.
Die von HR-Teams erfassten Daten unterliegen in hohem Maße Compliancestandards und Gesetzen. Einige rechtliche Überlegungen umfassen:
- Schutz der personenbezogenen Daten der Mitarbeiter
- Standort des Anbieters von HR-Analysen
- Festlegung des Zwecks der Datenerfassung
- Zustimmung der Mitarbeiter zur Datenerfassung
- Sicherheit bei der Verwendung von Software von Drittparteien
Auch wenn verschiedene Unternehmen unterschiedliche HR-Analyseanforderungen haben, weisen effektive HR-Analyselösungen in der Regel bestimmte Gemeinsamkeiten auf:
- Sie zerstreuen Bedenken auf Führungsebene.
- Zu ihrer Nutzung ist keine besondere datenwissenschaftliche Erfahrung erforderlich.
- Sie werden eher in der Cloud als lokal vor Ort bereitgestellt.
- Sie beruhen auf fortschrittlichen ML-Technologien (maschinelles Lernen).
- Sie beinhalten prädiktive Analytics, indem sie Informationen aus vorhandenen Daten extrahieren, um Muster zu erkennen und Events genau vorherzusehen.
- Sie bieten einfachen Zugang zu komplexen Daten durch Visualisierung, oft in Form von Diagrammen und Grafiken.
- Sie sind als SaaS-Lösungen verfügbar, was die Vorlaufkosten senkt und kontinuierliche Wartung und Patching gewährleistet.
Obwohl die Analytik dazu beigetragen hat, nahezu jeden Aspekt der modernen Wirtschaft zu revolutionieren, steckt die HR-Analyse in vielerlei Hinsicht noch in den Kinderschuhen. Das bedeutet, dass diejenigen Unternehmen, die in der Lage sind, die Analytik vollständig in die Prozesse und Aufgaben der Personalabteilung einzubinden, einen klaren Vorteil haben. In dem Buch The Practical Guide to HR Analytics: Using Data to Inform, Transform and Empower HR Decisions identifizieren die Autoren vier Reifestufen der HR-Analyse:
Auf der ersten Stufe von HR-Analysen werden Daten genutzt, um über Events aus der Vergangenheit nachzudenken und Schlussfolgerungen darüber zu ziehen, warum diese Events aufgetreten sind. Auf dieser Ebene geht es im Wesentlichen darum, bereits vorhandene Daten zu verstehen und schließlich abzustimmen, was die Daten für das Unternehmen bedeuten.
Der Unterschied zwischen dieser Stufe und Stufe 1 besteht darin, wie häufig die Daten gemeldet werden. Stufe 2 umfasst proaktive, routinemäßige oder automatisierte Berichte. Die Hauptfunktionalität ist die Untersuchung von Beziehungen zwischen Variablen.
Diese Stufe ist der Beginn einer gründlicheren Analyse. Es kommen Gelegenheitsmodelle, Datenbeziehungen usw. ins Spiel, und ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse werden sorgfältig bewertet.
Die letzte Stufe wird durch prädiktive Analytics definiert. Auf Stufe 4 sammeln Personalabteilungen Daten und wenden sie an, um die Zukunft vorherzusagen und die richtigen Pläne dafür zu machen.
Die Mehrzahl der Personalabteilungen in Unternehmen arbeitet allerdings ausschließlich auf Stufe 1, und nur ein Drittel ist in der Lage, auf Stufe 2 zu arbeiten. Die Personalabteilungen, die auf den Stufe 3 und 4 arbeiten, profitieren allerdings von einer höheren Effizienz, optimierten Prozessen und einer wichtigeren Rolle bei der Entscheidungsfindung.
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