HR-Management und Lohnbuchhaltung

HR Analytics: Was sie umfasst und warum sie wichtig ist

Ihre Mitarbeiter sind Ihr größtes Kapital, und sie erbringen nur dann Höchstleistungen, wenn Sie vollständig verstehen, was sie antreibt. HR Analytics erschließt Personaldaten, um Einstellung, Mitarbeiterbindung und Produktivität zu verbessern.

7. November 20259 Minuten zu lesen Teilen

Kein Unternehmer sieht seine Belegschaft einfach nur als einen weiteren Teil der Maschinerie. Wir lernen schnell, wie wichtig es ist, Menschen zufrieden, engagiert und motiviert zu halten. 

Aber ohne die richtigen Daten ist es schwer zu wissen, was Sie richtig machen und wo Sie das Ziel verfehlen. 

Hier kommt HR Analytics ins Spiel. Es hilft Ihnen dabei, Verhaltenstrends zu erkennen, sie zu verstehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. 

In diesem Leitfaden erklären wir, wie HR Analytics funktioniert und wie Sie diese Praxis in Ihre Abläufe integrieren können. 

Inhaltsverzeichnis

Was ist HR Analytics?

HR Analytics, manchmal auch Personalanalyse genannt, ist die Praxis, Daten über Ihre Mitarbeiter zu nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. 

Es geht über einfache Aufzeichnungen hinaus, indem es Ihnen hilft, Muster und Verbindungen in der Mitarbeiterleistung aufzudecken, die nicht immer offensichtlich sind. 

Diese Daten können aus HR-Systemen stammen, aber auch aus Finanz-, Betriebs- oder sogar externen Benchmarks. Sie können Dinge wie Gehalt, Schulungshistorie oder Anwesenheitsaufzeichnungen umfassen. 

Richtig analysiert helfen sie Ihnen, Personaltrends und -herausforderungen mit größerer Präzision zu verstehen. 

Fortgeschrittene Analytics-Tools können sogar Algorithmen verwenden, um Verhaltensänderungen zu kennzeichnen, sobald sie auftreten. 

Dies gibt Ihnen eine stärkere Grundlage für die Planung von HR-Strategien. 

Angemessene Systeme stellen auch sicher, dass Ihr Unternehmen bei der Arbeit mit persönlichen Daten der Mitarbeiter immer Datenschutzregeln wie die DSGVO befolgt. 

Warum ist HR Analytics für Unternehmen wichtig?

HR Analytics gibt Ihnen Einblick in das, was wirklich mit Ihrer Belegschaft geschieht. Es verwandelt Rohdaten in nützliche Informationen und ermöglicht es Ihnen, mit Vertrauen zu handeln. 

Sie können Probleme identifizieren und korrigieren, bevor sie wachsen und Ihren Betrieb stören. 

Zum Beispiel können diese Systeme: 

Rekrutierungseffizienz verbessern, indem sie die Zeit bis zur Einstellung und die Einstellungsquelle analysieren. Dies hilft HR-Teams dabei, Engpässe im Rekrutierungsprozess zu erkennen und zu identifizieren, welche Kanäle die besten Kandidaten am schnellsten bringen. 

Mitarbeiterfluktuation reduzieren, indem sie Abteilungen oder Rollen mit hoher Fluktuation identifizieren und die Gründe aufdecken – wie mangelnde Schulung oder schlechte Führung. 

Personalplanung optimieren basierend auf Geschäftsergebnissen, saisonalen Mustern oder Fluktuationsraten. Analytics unterstützt diese Entscheidungen, indem es Personalbestandstrends liefert oder zukünftige Einstellungsbedarfe prognostiziert. 

Schulungseffektivität steigern, indem Schulungsdaten mit Leistungskennzahlen verknüpft werden. HR kann sehen, welche Lernprogramme die besten Ergebnisse liefern und ihren Ansatz anpassen, um Mitarbeiter effektiver weiterzubilden. 

Mitarbeiterengagement verbessern, indem Umfrageergebnisse und Engagement-Scores über die Zeit verfolgt werden. Das System identifiziert Rückgänge in der Moral und testet die Auswirkungen neuer Initiativen zur Verbesserung der Mitarbeitererfahrung. 

Letztendlich bedeutet dies, dass Sie bessere Entscheidungen rund um Einstellung, Bindung und Engagement basierend auf Fakten statt auf Vermutungen treffen können. 

Analytics hilft Ihnen auch dabei, den Erfolg von HR-Programmen zu messen – von der Einarbeitung bis zur Schulung – und Ihre Personalstrategie mit breiteren Geschäftszielen zu verknüpfen. 

Was sind die 4 Arten der HR-Datenanalyse?

Es gibt vier Kernarten von HR Analytics, die jeweils eine andere Sicht auf Ihre Personaldaten bieten. 

Deskriptive Analytics betrachtet historische HR-Daten und sagen Ihnen, was passiert ist. Sie könnten zeigen, dass Ihre Mitarbeiterfluktuation gestiegen ist oder dass Ihre durchschnittliche Zeit bis zur Einstellung nachlässt. 

Diagnostische Analytics erforscht, warum etwas passiert ist. Sie könnten Ihnen helfen zu erfahren, dass vermehrte Abgänge von einem bestimmten Team verursacht werden oder dass Einstellungsverzögerungen auf längere Genehmigungsprozesse zurückzuführen sind. 

Prädiktive Analytics schaut nach vorn. Sie nutzen Muster in Ihren Daten, um Trends und Ergebnisse vorherzusagen, wie zum Beispiel welche Mitarbeiter am wahrscheinlichsten gehen werden. 

Präskriptive Analytics gehen weiter, indem sie vorschlagen, was Sie als nächstes tun sollten. Basierend auf den Daten und dem vorliegenden Problem bieten sie konkrete Maßnahmen. Zum Beispiel könnte es anzeigen, dass die Priorität darin liegt, die Fluktuation zu reduzieren oder das Engagement zu verbessern. 

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Wichtige HR-Kennzahlen

Innerhalb der vier Arten von HR Analytics haben Sie die Möglichkeit, spezifische Kennzahlen zu überwachen. Die, die Sie wählen, sollten Ihre Geschäftsziele widerspiegeln und Ihnen helfen, strategische Fragen zu beantworten. 

Die richtigen Kennzahlen für Personalanalyse helfen Ihnen zu verstehen, wie Ihre Belegschaft abschneidet und wo Verbesserungen möglich sind. 

Hier sind drei der wichtigsten Kategorien, die Sie verfolgen sollten: 

1. Mitarbeiterfluktuation und Fehlzeiten 

Wenn viele Menschen gehen oder häufig nicht zur Arbeit kommen, kann dies auf schlechte Moral, Führungsprobleme oder ein systemisches Problem hinweisen. 

Dies früh zu erkennen ermöglicht es Ihnen, die Grundursachen anzugehen, bevor das Problem eskaliert. 

2. Produktivitäts- und Effizienzindikatoren 

Diese helfen Ihnen, den Wert zu bewerten, den Ihr Team bringt. 

Umsatz pro Mitarbeiter zeigt, wie effizient Sie in finanzieller Hinsicht arbeiten. 

Kosten pro Einstellung helfen Ihnen, Ihre Rekrutierungsausgaben zu kontrollieren und Ihren Einstellungsprozess zu verbessern. 

Schulungseffektivität betrachtet den Wert von Lernprogrammen. Wenden Mitarbeiter ihre Fähigkeiten an? Wie lange dauert es, bis sich die Produktivität verbessert, wenn überhaupt? 

3. Mitarbeiterstimmung 

Employee Net Promoter Score (eNPS) konzentriert sich auf Loyalität und allgemeine Zufriedenheit. Er fragt, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand Ihren Arbeitsplatz anderen empfiehlt. Dies gibt Ihnen einen einfachen, übergeordneten Überblick darüber, wie Ihr Team über die Arbeit für Sie denkt – und ob ein Risiko für Massendesengagement oder Fluktuation besteht. 

Engagement-Scores graben tiefer in die tägliche Motivation und Beteiligung. Diese basieren normalerweise auf breiteren Umfragen, die Bereiche wie Zweck, Anerkennung, Arbeitsbelastung und Kommunikation abdecken. Hohe Engagement-Scores deuten darauf hin, dass Ihre Mitarbeiter mit ihrer Arbeit verbunden sind, was oft zu besserer Leistung und Bindung führt. 

Beispiele für HR Analytics in der Praxis

Stellen Sie sich vor, Sie bemerken einen Anstieg bei Mitarbeitern, die eine Abteilung verlassen. Mit HR Analytics können Sie Antworten aus Austrittsbefragungen, Leistungsdaten und Fehlzeitmuster betrachten. 

Sie würden diese Informationen mit den Ergebnissen für andere Teams vergleichen. Dies könnte zeigen, dass schlechte Führung – wie übermäßige Arbeitsbelastung – oder mangelnde Aufstiegsmöglichkeiten Menschen vertreiben. 

Sie könnten reagieren, indem Sie Führungsschulungen anbieten, klarere Karrierewege schaffen oder die interne Kommunikation verbessern. 

Sie könnten auch die Arbeitsbelastungsverteilung überprüfen oder Bleibegespräche führen, um zu erfahren, was aktuelle Teammitglieder motiviert zu bleiben. 

Das Ziel ist es zu lernen, wie man mehr Mitarbeiter hält. 

Oder nehmen Sie die Einstellung. Sie könnten die Zeit bis zur Einstellung und die Kosten pro Einstellung über Rollen hinweg analysieren. Wenn eine Position immer länger dauert, um besetzt zu werden, können Sie den Rekrutierungsprozess ändern. 

Vielleicht ist Ihre Stellenausschreibung nicht klar, oder Ihre Interviewschritte dauern zu lange. 

Wie Unternehmen mit HR-Daten und Analytics beginnen können

Der Einstieg in HR Analytics muss nicht überwältigend sein. Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um eine solide Grundlage aufzubauen und Ihren Ansatz über die Zeit zu entwickeln. 

1. Richten Sie Ihre Daten an Geschäftszielen aus 

Beginnen Sie damit, zu identifizieren, was für Ihr Unternehmen am wichtigsten ist. 

Konzentrieren Sie sich darauf, die Fluktuation zu reduzieren, die Einstellung zu beschleunigen oder das Mitarbeiterengagement zu verbessern? 

Wählen Sie Kennzahlen, die diese Ziele direkt unterstützen. 

2. Sammeln Sie die richtigen HR-Daten 

Stellen Sie sicher, dass Sie genaue Daten sammeln, die diesen Kennzahlen entsprechen. 

Dies könnte Anwesenheitsaufzeichnungen, Leistungsbeurteilungen, Schulungshistorie oder Umfrageergebnisse umfassen. 

Performance-Management-Tools können in dieser Hinsicht helfen. Sammeln Sie jedoch keine Daten nur um ihrer selbst willen – konzentrieren Sie sich auf das, was Sie tatsächlich verwenden werden. 

3. Stellen Sie Data Governance und Schutz sicher 

Sie müssen alle Mitarbeiterdaten verantwortungsvoll handhaben. 

Setzen Sie klare Richtlinien dafür, wie Daten gespeichert, abgerufen und verwendet werden. Stellen Sie sicher, dass Sie in jeder Phase rechtliche Anforderungen wie die DSGVO einhalten. 

4. Beginnen Sie einfach, dann bauen Sie aus 

Springen Sie nicht direkt in komplexe prädiktive Modelle. 

Beginnen Sie mit grundlegenden deskriptiver Analytics und einigen wenigen Schlüsselkennzahlen. Wenn Ihr Vertrauen wächst, können Sie tiefere Einblicke und fortgeschrittenere Tools erkunden. 

5. Verwenden Sie die richtigen Tools 

Gute Software macht den Prozess einfacher. 

Human Resources Information System (HRIS) Plattformen und Analytics-Tools können Ihnen helfen, Daten effizient zu sammeln, zu verfolgen und zu analysieren. 

Wählen Sie eines, das zu Ihrer Größe, Ihren Bedürfnissen und Ihrem Budget passt. 

Zum Beispiel verwenden einige fortgeschrittene Tools jetzt KI und maschinelles Lernen zur Unterstützung prädiktiver Analytics. 

Sie können dabei helfen, leistungsstarke Mitarbeiter zu identifizieren, die möglicherweise zu gehen drohen, oder potenzielle Führungskräfte für die Nachfolgeplanung basierend auf Leistungsmustern und Entwicklungshistorie zu kennzeichnen. 

HR Analytics als strategischer Vorteil

Die Vorteile von HR Analytics gehen über Verbesserungen Ihrer HR-Prozesse hinaus – die Praxis stärkt Ihr gesamtes Unternehmen. 

Sie gibt Ihnen ein klareres Bild davon, wie Ihre Belegschaft funktioniert, und hilft Ihnen, Ihre Personalstrategie mit breiteren Geschäftszielen zu verbinden. 

Es ist auch eine wertvolle Fähigkeit. Zu verstehen, wie man Personaldaten interpretiert und darauf reagiert, kann HR-Fachleuten und Geschäftsführern helfen, besser informierte Entscheidungen zu treffen. 

Mit der richtigen Software können sogar diejenigen, die neu in Analytics sind, diese Fähigkeit über die Zeit aufbauen. 

Tools vereinfachen den Prozess, indem sie Daten zusammenführen und Trends kennzeichnen. In Kombination mit HR-Reporting-Software können Sie diese Einblicke in einem klaren, nutzbaren Format präsentieren. 

HR-Teams können auch ihre Datenkompetenz verbessern und lernen, wie man Einblicke verantwortungsvoll extrahiert und sie mit strategischen Ergebnissen verbindet. 

Dies hilft sicherzustellen, dass Analytics-Aktivitäten mit langfristigen organisatorischen Prioritäten im Einklang bleiben.

Fazit

HR Analytics ermöglicht es Ihnen, die volle Kraft Ihrer HR-Daten zu nutzen und hilft Ihnen dabei, proaktiv statt reaktiv zu werden. 

Sie können vorausplanen, Risiken reduzieren und stärkere, produktivere Teams schaffen. Das wiederum steigert die Leistung, verbessert das Mitarbeiterengagement und unterstützt Ihr langfristiges Wachstum.

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