Die meisten deutschen Personalabteilungen sind noch weit von einem produktiven People-Analytics-Einsatz entfernt. Es müsste sich erst einmal die Erkenntnis durchsetzen, dass man Personalmaßnahmen messen kann und auch sollte, bevor eine Diskussion um die richtigen Instrumente überhaupt sinnvoll ist. Das Interesse an diesen Instrumenten ist zwar groß, kommt aber oft nicht von den Personalern, sondern eher aus der Geschäftsleitung oder der IT.
Große Vorbehalte: Die meisten deutschen Personalabteilungen sind noch weit von einem produktiven People-Analytics-Einsatz entfernt.
Genauso groß sind auch die Vorbehalte. Die Angst vor dem gläsernen Mitarbeiter geht um. Vielleicht können ja Beispiele wie das der Bank of America helfen, diese Bedenken zu zerstreuen. Sie zeigen nämlich, dass alle Beteiligten bei einem sinnvollen Einsatz von People Analytics gewinnen können.
Im Fall der ständig wechselnden Callcenter-Belegschaft identifizierten People Analytics übrigens einen scheinbar banalen Faktor als den entscheidenden: In Niederlassungen, in denen die Mitarbeiter gemeinsam Mittag machen durften, war die Kündigungsrate deutlich niedriger. Die Bank führte daraufhin überall gemeinsame Mittagspausen für Teams ein. Ergebnis: Der Mitarbeiterverlust schwand dras-tisch und das Unternehmen sparte sich in der Folge 15 Millionen Dollar.
In fünf Schritten zu People Analytics
Der Erfolg von People Analytics ist von einer sorgfältigen und strukturierten Vorarbeit abhängig.
1. Definieren Sie Ihre Ziele
Beginnen Sie damit, festzulegen, was Sie überhaupt messen und analysieren wollen. Geht es zum Beispiel um die Trefferquote bei der Einstellung neuer Mitarbeiter, die Effektivität von Personalmaßnahmen oder um die Produktivität von Teams?
Es ist zwar verlockend, sofort loszulegen und mit den vorhandenen Daten zu arbeiten. Dabei übersieht man jedoch leicht wichtige Fragen, weil für deren Beantwortung (noch) keine Informationen vorliegen. Außerdem besteht die Gefahr, sich auf Nebenschauplätzen zu verzetteln, nur weil dort viele detaillierte Daten vorhanden sind.
2. Informieren Sie die Betroffenen
Wenn klar ist, was Sie mit den Analysen bezwecken wollen, sollten Sie alle betroffenen Mitarbeiter ausführlich darüber informieren, welche Daten genau erhoben wurden beziehungsweise werden und was Sie mit der Auswertung vorhaben. In größeren Betrieben ist die Einbindung des Betriebsrats und dessen Zustimmung ohnehin gesetzlich vorgeschrieben. Je offener Sie kommunizieren und je klarer die Vorteile auch für die Mitarbeiter erkennbar sind, desto größer wird die Akzeptanz sein.
3. Prüfen und konsolidieren Sie Ihre Daten
Im nächsten Schritt sollten Sie prüfen, ob und in welcher Form die dafür notwendigen Daten vorhanden sind. Aggregieren Sie diese an zentraler Stelle, entweder indem Sie die Daten in eine konsolidierte Datenbank überführen oder über APIs von einer zentralen Applikation aus auf die Datenbanken aller relevanten Systeme zugreifen. Lösen Sie Silos auf und verhindern Sie Mehrfacherhebungen und -ablagen. Beenden Sie konsequent alle Erfassungen von Personaldaten, die nichts zu Ihrer Fragestellung beitragen. Entwickeln Sie neue Erfassungen, falls dies für Ihre Fragestellung nötig ist.
4. Glauben Sie keiner Statistik
Jetzt lassen sich einfache statistische Verfahren, Big-Data-Analysen oder selbstlernende Algorithmen auf Ihre Daten anwenden, um die in Schritt 1 definierten Fragestellungen zu bearbeiten. Überprüfen Sie die Ergebnisse aber immer kritisch auf ihre Plausibilität und auf typische Fehler wie Scheinkorrelationen (Faktoren korrelieren ohne kausalen Zusammenhang) oder den Regressionseffekt (Variationen tendieren langfristig immer zum statistischen Mittel).
5. Ziehen Sie Konsequenzen
Wenn Sie sicher sind, valide Analyse-Ergebnisse zu haben, definieren Sie das weiteren Vorgehen. Vergessen Sie nicht, deren Effektivität erneut anhand von Analysen zu überprüfen.
