People Analytics: Definition, Vorteile und Herausforderungen

People Analytics ist ein faszinierendes Feld in der modernen Personalwirtschaft. Es befasst sich mit der Erfassung und Analyse von Mitarbeiterdaten, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen nutzen diese Daten, um fundierte Personalentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus soll die Mitarbeiterleistung verbessert und der langfristige Geschäftserfolg mittels People Analytics gefördert werden. Was People Analytics genau umfasst und in welchen Bereichen es erfolgreich eingesetzt wird, erfahren Sie diesem Artikel.

Was bedeutet People Analytics im Detail?

Der datengetriebene Ansatz zur Verbesserung der Mitarbeiterführung und der betrieblichen Entscheidungsfindung nutzt eine Vielzahl von Datenquellen. Diese reichen von Mitarbeiterumfragen und Performance-Bewertungen bis hin zu E-Mail-Austausch und Social-Media-Aktivitäten. So erhoffen sich Verantwortliche einen tieferen Einblick in das Verhalten und die Leistung ihrer Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen.

Was sind die Ziele von People Analytics?

People Analytics zielt darauf ab, durch datenbasierte Entscheidungsfindung die Employee Experience ganzheitlich zu verbessern. Die Bedürfnisse der Belegschaft sollen anhand der erhobenen Daten besser verstanden werden, um sie im Rahmen des Personalmanagements besser erfüllen zu können. Denn: Mitarbeiterbindung wird im „War For Talents“ immer wichtiger.

Vorteile: Warum sind People Analytics wichtig?

Während große Tech-Konzerne wie Google und Microsoft schon lange auf datengestützte und zum Teil KI-basierte Erhebungen, Statistiken, Fragebögen und Predictive Analytics setzen, um ihr Personal strategisch zu managen, nutzen nun auch kleinere Unternehmen diese Art der Datenerhebung und -analyse.

People Analytics befasst sich mit den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern eines Unternehmens, ihren Wünschen und Bedürfnissen. Es stehen also, anders als bei anderen Analyseformen, die Menschen im Fokus. Wer erfolgreich und strategisch People Analytics betreibt, kann also gezielte Personalmaßnahmen ergreifen, die die eigenen Mitarbeiter tatsächlich begeistern und ihnen zeigen, dass sie von ihrem Unternehmen ernst genommen und geschätzt werden.

So schaffen Sie mehr Engagement und Motivation sowie eine höhere Produktivität und Zufriedenheit bei Ihrer Belegschaft. Dies führt wiederum zu einer stärkeren Bindung der Mitarbeiter an das Unternehmen.

Welche Herausforderungen gibt es bei People Analytics?

Was Grundvoraussetzung ist, ist bei People Analytics zugleich auch Herausforderung: Datenschutz. Unternehmen müssen strenge Bestimmungen rund um DSGVO, Bundesdatenschutzgesetz & Co. einhalten, ansonsten drohen rechtliche Konsequenzen. Auch die Datenqualität ist oft eine Herausforderung – wer ungenaue Daten verwendet, riskiert Ergebnisse, die nicht valide sind.

Darüber hinaus kann es passieren, dass Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen eher zurückhaltend in Bezug auf Datenerhebung und -analyse sind. Vorbehalte und Unsicherheiten sollten Sie proaktiv ansprechen und im Change Management offen und transparent adressieren.

Voraussetzungen von People Analytics

Wollen Sie für People Analytics erstmals Daten im größeren Stil erheben, müssen Sie in Deutschland unbedingt auf die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) achten, um die korrekte Verarbeitung der personenbezogenen Daten zu gewährleisten. Das ist eine der Grundvoraussetzungen für People Analytics.

Weitere sind:

• Datenverfügbarkeit: Der Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten ist entscheidend – ohne funktioniert die Analyse nicht. Dies können beispielsweise Zahlen und Erkenntnisse aus Mitarbeiterumfragen, Leistungsberichten, Arbeitszeitprotokollen und vielen anderen Unternehmensdaten sein.
• Analysefähigkeiten: Das Know-how im Bereich der Datenanalyse ist elementar. Dazu zählen unter anderem Skills in Statistik, Datenvisualisierung / -interpretation sowie die Nutzung entsprechender People Analytics-Software und Analysetools.
• Transparenz: Bevor Sie Daten erheben, sollten (und müssen Sie in der Regel) das Einverständnis Ihrer Mitarbeitenden einholen. Nehmen Sie diese zudem mit ins Boot und kommunizieren Sie Ihre Pläne transparent.

Betrachten Sie den letzten Punkt als wichtigsten – wenn Sie das nicht erfüllen, riskieren Sie unzufriedene Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen.

Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsbeispiele von People Analytics

Im Unternehmensalltag gibt es zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für People Analytics. Im Folgenden finden Sie drei Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Unternehmensbereichen, wie sie in fast jedem Unternehmen vorkommen könnten.

Homeoffice und Remote Work

Typische Beispiele für People Analytics sind unter anderem Überlegungen und Maßnahmen für Homeoffice und Gleitzeiten. Wenn Sie bei der Analyse von erhobenen Daten feststellen, dass manche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus dem Homeoffice konstant bessere Ergebnisse liefern als aus dem stationären Büro, sollten Sie über die Human Resources-Abteilung eine Homeoffice-Regelung erlassen.

Bittet Sie ein Mitarbeiter oder Mitarbeiterin um Remote Work, damit er oder sie beispielsweise Urlaub und Arbeit zu vereinen, können Sie sich auf die erhobene Datengrundlage verlassen, die beweist, dass dies Ihr Teammitglied zufriedener und damit produktiver macht.

People Analytics im Recruiting

Ein anderes Beispiel sind Untersuchungen von Recruiting-Kanälen. Wenn Sie wissen, über welche Plattformen und auf welchen Wegen Ihre Firma die produktivsten, wertvollsten Kolleginnen und Kollegen gewonnen hat und welche Art der Stellenausschreibung wo besonders erfolgreich war, können Sie zukünftige Recruiting-Maßnahmen in der Personalarbeit daran anpassen.

Vergessen Sie dabei auch nicht, das Bewerbungs- und Einstellungsverfahren aus der Perspektive der Mitarbeitenden in spe zu betrachten: Sie können beispielsweise untersuchen, ob bestimmte Maßnahmen einen Einfluss auf die Anstellungsdauer und Zufriedenheit hatten.

Führungsstil und Fluktuation

Sie können auch erheben, wie Führungsstile und Mitarbeiterfluktuation zusammenhängen. Hat eine Führungskraft in einem konfliktreichen Team beispielsweise eine passgenaue Weiterbildung absolviert, können Sie erheben, ob es messbare Verbesserungen gibt oder nicht.

Generell sollten Sie Fluktuationen in Teams und Abteilungen ernst nehmen und die Gründe genau untersuchen. Eine stichfeste Datengrundlage hilft auch hier, passende Maßnahmen zu ergreifen und die Fluktuationsrate bestenfalls zu senken.

In eine ähnliche Richtung gehen Analysen, die sich mit Kündigungsgründen befassen. Hiermit können Risikoeinschätzungen für zukünftige Fluktuationen durchgeführt werden, aus denen Sie wertvolle Erkenntnisse und Konsequenzen ziehen können. Richtig umgesetzt, zahlen diese Untersuchungen direkt auf die Mitarbeiterbindung ein.

Was ist der Unterschied zwischen People Analytics, Big Data, Business Intelligence und Personalcontrolling?

Obwohl diese vier Begriffe oft synonym verwendet werden, haben sie verschiedene Bedeutungen und Anwendungen:

• Big Data: Große Datenmengen, die in „normalen“ Datenbanken schwer zu verarbeiten sind. Solche Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen – unter anderem Mitarbeiterdaten, die in People Analytics verwendet werden.
• Business Intelligence (BI): Verwendung von Datenanalysen zur Verbesserung betrieblicher Prozesse und Entscheidungswege. Auch BI benötigt Daten aus allen Unternehmenszweigen.
• Personalcontrolling: Teilbereich des Personalmanagements, befasst sich mit der Planung, Steuerung und Kontrolle von Personalressourcen.

Zwar sind alle vier Begriffe datengetrieben, sie unterscheiden sich jedoch teils doch deutlich in ihrer Bedeutung.

Ergänzung von People Analytics: HR Analytics, Talent Analytics, Workforce Analytics

Neben People Analytics existieren weitere Untersuchungsverfahren, anhand derer Big Data im Personalwesen und HR-Abteilungen ausgewertet werden kann. Je nach Zielsetzung können Sie eine oder mehrere Verfahren einsetzen, um noch mehr über das Personalwesen Ihres Unternehmens zu erfahren und es nachhaltig zu optimieren. Dies sind die beliebtesten Untersuchungsverfahren:

HR Analytics

HR Analytics betrachtet das Personalmanagement und die Arbeitssituation der Mitarbeiter in seiner Gänze. HR-Prozesse sollen so insgesamt effizienter werden. Außerdem wird in diesem Rahmen untersucht, wie erfolgreich einzelne Personalmaßnahmen waren.

Sie erfassen beispielsweise, ob Sie bereits genug HR-Daten erheben und auswerten, wie sich ein bestimmtes Training auf das Mitarbeiterfeedback in einem bestimmten Team ausgewirkt hat oder welches neu eingeführte Sales-Tool zu mehr Umsatz geführt hat. HR-Analytics sind demnach mehr auf Prozesse und Management ausgelegt.

Talent Analytics

Während sich People Analytics mit der gesamten Belegschaft befasst, bezieht sich Talent Analytics nur auf diejenigen, die an einem spezifischen Karriere- oder Talentprogramm teilnehmen. Die Methode wird in der Personalplanung genutzt, um die Wirksamkeit von HR-Maßnahmen im Talentpool zu untersuchen.

So können Unternehmen sicherstellen, dass sich ihre erhöhte Investition im Talentmanagement in Talente und Führungskräfte von morgen direkt intern auszahlt – und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen.

Workforce Analytics

Diese Form der Analyse erfasst das Personalkapital eines Unternehmens, seine Struktur und Dynamik; sie nimmt eine holistische Perspektive ein. So können Sie über bestimmte KPIs Erkenntnisse über die vorhandenen und benötigten Kapazitäten gewinnen, die für die strategische Planung von Personal und Auslastungen unerlässlich sind.

Workforce Analytics betrachtet beispielsweise den demografischen Wandel in spezifischen Abteilungen, die Effektivität von HR-Maßnahmen in Bezug auf Diversität und die Leistungsspanne von einzelnen Führungskräften. So werden bessere Entscheidungen im Recruiting, aber auch bezogen auf interne Prozesse getroffen.

Fazit: People Analytics nutzt Fakten, um Ihr Personal glücklicher zu machen

Wer die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter eines Unternehmens mitsamt ihren Bedürfnissen gut kennt, hat bessere Chancen, sie für längere Zeit zu halten und ihre Produktivität nachhaltig zu steigern.

Ein People-Analytics-Projekt ist der Schlüssel zur Mitarbeiterzufriedenheit dank datengetriebener Analyse von Personalinformationen und faktenbasierter Entscheidungsfindung statt subjektiver Empfindungen. Personalisierung und inkrementelle Verbesserungen sind auch im Personalwesen wichtige Faktoren – denn glücklichere Mitarbeiter verrichten bessere Arbeit.

Titelbild: Weiquan Lin / iStock / Getty Images Plus