Data Science im HR Bereich: 11 Punkte wie Sie HR Analytics erfolgreich einsetzen

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 / 27. November. 2019

Das Thema „Data Analytics“ findet immer mehr auch Einzug in den HR-Bereich. Doch mal ganz ehrlich: wirkliche Erfolgsgeschichten, wie mittels HR Analytics Prozesse optimiert wurden, die Mitarbeiterzufriedenheit gesteigert wurde oder die Wahrscheinlichkeiten der Abwanderung präzise vorhergesagt werden konnten, sind im D/A/CH Raum bisher eher spärlich bekannt. Fehlendes Wissen in den Fachbereichen der Unternehmen, unzureichende Verfügbarkeit der Daten und mangelnde Zeit neben dem Kerngeschäft der HR Abteilungen stehen einer intensiven Auseinandersetzung mit dem vielversprechenden Thema im Wege. Dabei ist der Anfang weitaus weniger schwer als gedacht.

Die im Zuge der HR Digitalisierung notwendige Implementierung von Software wurde bzw. wird in den meisten Unternehmen bereits vollzogen. Nun soll sie Werkzeug dessen werden, was in anderen Bereichen des Unternehmens bereits längst gang und gäbe ist: Daten sollen genutzt werden, um Prozesse zu tracken, zu optimieren und um Personalcontrolling effizienter/effektiver zu machen. Anwendungsfälle gibt es viele [1] [2] . Jedoch sind HR Abteilungen bisher selten mit der systematischen Datenauswertung und den statistischen Verfahren in Berührung gekommen [3] . Gerade in einem Bereich, welcher auf die Ressource Mensch spezialisiert ist und in welchem menschliche Fähigkeiten an erster Stelle des Auswahlprozesses stehen, ist der Umgang mit großen Datenmengen, verschiedenen Analyseverfahren und dafür gegebenenfalls notwendiger Software eher weniger vertraut. Dabei ist der Erfolg eines Unternehmens nicht weniger von einer erfolgreichen HR Strategie abhängig, wie er von einem guten Controlling ist.

In den Bereichen der Buchhaltung, der Logistik, des Vertriebs und des Finanzmanagements ist der Einsatz von Kennzahlen weitestgehend erfolgreich etabliert. Da sich viele Personalabteilungen seit Beginn der Digitalisierung bisher lediglich damit beschäftigt haben, die bestehenden Recruiting-, Talent- und Lernprozesse zunächst einmal digital abzubilden, ist das Reporting an dieser Stelle auf der Strecke geblieben. Die HR Software selbst, bietet selten genügend Lösungsansätze. Reporting und Analytics-Möglichkeiten sind hier eher rudimentär und unflexibel. Es gibt außerdem für HR Analytics im deutschsprachigen Raum bisher wenige Weiterbildungsmöglichkeiten und die Begriffe wie HR Analytics, People Analytics, Workforce Analytics uvm. werden zum Teil noch willkürlich und ohne klare Abgrenzung verwendet. Doch letztendlich verbirgt sich hinter all diesen Begriffen nur ein einziger Sinn und Zweck: die durch (HR) Software erfassten Daten so auszuwerten, dass Personalgewinnung, -einsatz und -planung möglichst effizient gestaltet werden können.
Jedoch stehen viele Unternehmen hier aktuell vor den gleichen Fragen: Wie und woher gewinne ich meine Daten? Welche sind die „besten“ KPI? Welche die besten Tools? Welche Kennzahlen messen meine Konkurrenten? Wie steigere ich die Datenqualität?

Diese Fragestellungen haben durchaus ihre Berechtigung, gestellt zu werden. Doch vor lauter Buzzwörtern, vielversprechenden Studien, bunten Dashboards mit Unmengen an KPI und immer neuaufkommenden Tools, schrecken viele vor dem entscheidenden ersten Schritt zurück. Sie verlieren das Wesentliche aus den Augen: klare Zielstellungen, welche mit Hilfe von Daten gelöst oder zumindest unterstützt werden können. Ein Hinterherlaufen von Trends und Tools, ohne diese wirklich zu hinterfragen, hindert den Start und den tatsächlichen Erfolg. Mit den folgenden 11 Schritten können Sie im Bereich HR Analytics unkompliziert und erfolgreich durchstarten und die HR Transformation in Ihrem Unternehmen vorantreiben:

1. Lieber klein anfangen als gar nicht anfangen

Wer nicht wagt, der nicht gewinnt. Dem Thema Reporting und HR Analytics kann man sich auch mit kleinen Schritten annähern. Starten Sie damit, wenige Kennzahlen systematisch zu erheben. Versuchen Sie diese Erhebung zu standardisieren und in periodischen Abständen zu tracken. Beobachten Sie Veränderungen und Abhängigkeiten dieser Kennzahlen. Sprechen Sie mit involvierten Personen über die Plausibilität der Daten und deren Aussagekraft. Wenn Sie die Prozesse hinter den Zahlen verstehen, werden Sie schnell ein Gefühl dafür bekommen, welche Zahlen für Ihr Unternehmen wirklich sinnvoll sind. Nach und nach verschaffen Sie sich durch kontinuierliche Kommunikation einen Überblick darüber, was gewinnbringend für das operative Geschäft ist und welche Zahlen das Management interessieren. Statt sich Hals über Kopf in ein großes Reportingprojekt zu stürzen, reicht es für den Anfang aus, wenige Zahlen zu überwachen und die Stakeholder hierfür zu sensibilisieren. Gemeinsam bekommt man ein Gefühl für die Zahlen, deren Aussagekraft und die Stellschrauben im eigenen Unternehmen. Identifizieren Sie einen „Quick Win“ und zeigen Sie damit allen Ihren eigenen „Proof of Concept“.

Der Einsatz der Datenanalyse im HR Bereich ist oftmals weitausweniger als ein Großprojekt. Deskriptive Statistik, statt aufwendiger Algorithmen und statistischer Tests, kann durchaus bereits gewinnversprechend sein. Um eines klar zu stellen: Faktorenanalyse, Clustering und Regressionen sind durchaus effektive Verfahren aus dem Bereich „Data Science“ und auch plausible Vorhersagen mittels „Predictive Analytics“ sind möglich. Doch bevor Sie abwarten, bis Sie notwendiges Budget, Zeit und ein eigenes Analysten Team beisammen haben, welche Methode und Software beherrschen, lohnt es sich, durchaus auch mit gängigen (fast uncool wirkenden) Methoden wie dem Mittelwert, prozentualen Anteilen und anderen deskriptiven Methoden zu starten.
Außerdem: Viele junge Talente haben bereits in Ihrem Studium Bekanntschaft mit statistischen Methoden gemacht und können sich an dieser Stelle gut einbringen. Nicht nur Analysten und studierte „Data Science“ Experten, sondern auch Studenten anderer Fachrichtungen, wie beispielsweise Psychologen oder Sozialwissenschaftler haben Statistik auf dem Lehrplan.

2. Suchen Sie sich einen Verbündeten

Identifizieren Sie einen Bereich oder einen Partner aus dem Business, welcher Sie von Beginn an unterstützt, sich für das Projekt von Anfang bis Ende einsetzt, Ihre Beziehungen pflegt und sich an allen kritischen Stellen im Prozess beteiligt. Mit diesem Verbündeten können Sie auch frühzeitig Anforderungen besprechen und sich Feedback einholen. Das Testing sollte ebenfalls mit Partnern stattfinden, sodass das Vertrauen in die Daten bei den späteren Nutzern nicht verloren geht. Je öfter Sie mit dem Business Rücksprache halten, desto schneller können Sie Daten und Kennzahlen ermitteln, welche im Bereich Personalcontrolling wirklich gefragt sind.

3. Datenqualität ist wichtig, aber nicht kriegsentscheidend

Die Datenqualität ist ein entscheidender Punkt im Reporting und Analytics. Oftmals spiegeln die Daten nicht die Realität im Unternehmen wider oder sind zu ungenau. Die Bereinigung dieser ist ein notwendiger Schritt. Doch warten Sie nicht auf die perfekten Daten. Diese wird es nie geben.

Wenn das HR Tool nicht korrekt genutzt wird, gibt es nur zwei Wege: entweder Sie bewegen die Mitarbeiter durch Schulung, Aufklärung und andere Maßnahmen dazu, die Software korrekt zu nutzen. Oder Sie nutzen das Reporting wiederrum dafür, um diese unsaubere Nutzung aufzudecken. Sobald Sie beginnen bereichsübergreifend, beispielsweise die „Time-to-hire“ zu berichten und diese auch im Unternehmen zu besprechen, werden sich die verantwortlichen Bereiche im Recruiting bemühen, nicht mit schlechten Zahlen dazustehen und automatisch mehr Wert auf eine korrekte Nutzung der Software legen.

Des Weiteren müssen Kennzahlen nicht zu 100% perfekt sein, um einen Mehrwert zu liefern. Auch eine Annäherung kann bereits eine Richtlinie für Entscheidungen liefern. Stellen Sie lediglich sicher, dass die Qualität ausreichend genug ist und seien Sie sich über mögliche Verzerrungen im Klaren. Beispielsweise habe Veränderungen über die Zeit hinweg eine große Aussagekraft, auch wenn die Kennzahl selbst nicht 100% korrekt ist. Wenn Sie etwa sehen, dass die Anzahl der Bewerbungen in einem Monat drastisch gesunken ist und Sie rund 1/3 weniger erhalten haben, ist dies ein aussagekräftiges Warnsignal. In diesem Fall wäre es zweitrangig, ob Sie z.B. nicht alle Bewerbungen in der Kennzahl erfassen können, da die Initiativbewerbungen per Mail kommen und nicht im System erfasst werden. Ob mit oder ohne Initiativbewerbungen sollten Sie sich an dieser Stelle lieber fragen, warum sich die Anzahl der Bewerbungen über die anderen Kanäle drastisch reduziert hat.

4. Fragestellung zuerst setzen

Beginnen Sie mit der Geschäftsstrategie, um herauszufinden wo analytische Maßnahmen wahrscheinlich den größten Mehrwert für die Geschäftsergebnisse bringen. Sinnlos Daten zu erheben und eine Masse an Kennzahl zu berichten, ist nicht zielführend. Es ist wichtig, vorab Use Cases und Zielstellungen klar zu definieren. Nicht für jedes Unternehmen und jede HR Strategie sind dieselben Kennzahlen relevant und aussagekräftig. Legen Sie klare Fragestellungen fest und testen Sie diese Hypothesen anschließend gezielt anstatt eine Fülle an Zahlen zu reporten, welche keine gewinnbringenden Erkenntnisse liefert.

5. Hinterfragen Sie KPI

Wichtig ist außerdem, KPI im Detail zu hinterfragen. Wo beginnt der Messzeitpunkt und wo endet dieser? Welche Personengruppen werden involviert? Gibt es zeitliche Begrenzungen oder andere Filterkriterien? Eine passende Vorlage an KPI für alle Unternehmen gibt es selten. Es gilt, die Kennzahl nach den Anforderungen, fachlichen Prozessen und technischen Möglichkeiten im Unternehmen zu definieren und zu berechnen. Suchen Sie dabei auch immer wieder das Gespräch mit Ansprechpartnern aus den fachlichen Abteilungen. Diese wissen meist am besten, welche genauen Definitionen den „wirklichen“ Prozess wiederspiegeln und welche Kennzahlen Sinn machen. Beispielsweise ist eine „Time-to-Hire“ bei Positionen für Expertenrollen in einer kleinen Nische weniger entscheidend, als bei Massenvakanzen wie Auszubildenden oder Produktionsmitarbeitern. Andersherum werden Indikatoren für das Binden von Talenten vermutlich stärker für die Expertenrollen relevant sein.

6. Orientieren Sie sich nicht an anderen

„Wie sieht denn diese Kennzahl bei anderen Unternehmen aus?“ – Diese Frage wird zwangsläufig aufkommen, sobald Sie in die Kommunikation mit den Stakeholdern gehen. Zahlen ohne relative Maßstäbe zu beurteilen fällt meist schwer. Dennoch sind die Prozesse eines jeden Unternehmens anders, die Messzeitpunkte der Kennzahlen variieren stark und auch die strategische Ausrichtung kann sich unterscheiden. Deshalb empfiehlt es sich, lieber schon während des Projektes seine eigenen HR Benchmarks zu setzen. Wenn Sie bei der initialen Vorstellung der Analytics bereits einen Rückblick über die letzten 3 Monate geben können, wird es den Beteiligten bereits deutlich einfacher fallen, ein Gefühl für die Kennzahlen zu bekommen. Externe HR Benchmarks sind für externe Kennzahlen sinnvoller. Für Ihre internen Kennzahlen können Sie als Richtgröße eher den Vergleich über Bereiche oder Standorte hinweg ziehen. [4]

7. Erzählen Sie eine Geschichte

Nicht jeder ist der geborene Zahlenmensch oder fühlt sich im Bereich Personalcontrolling zu Hause. Für viele Personen sind Kennzahlen wenig aussagekräftig und trocken. Erzählen Sie eine Geschichte. Ein erfolgreiches Analytics Projekt endet nicht damit, die Kennzahlen abzuliefern. Werden Sie zum Consultant in Ihrem eigenen Bereich. Setzen Sie die Daten in einen Kontext und erklären Sie diese möglichst bildlich: Was bedeuten diese Zahlen, anhand von Beispielen? In welchem Zusammenhang stehen Sie? Sind die Kennzahlen gut oder schlecht? Wie schneiden andere Bereiche ab? Was wären mögliche künftige Ziele?

Auch ein Dashboard kann helfen die Zahlen verständlicher darzustellen. Achten Sie hierbei ebenfalls auf ein übersichtliches und intuitiv bedienbares Layout. Dashboards haben den Vorteil, dass Sie sowohl die Kennzahlen im Self-Service liefern können als diese meistens auch tagesaktuell reporten können. Es gibt bereits zahlreiche Studien zu Diagrammtypen und Darstellungsarten von Zahlen, welche Menschen aus koginitiv-psychologischer Sicht besser verarbeiten können als andere. Denken Sie außerdem auch an UX Aspekte, wie kleine Hilfetexte, Hover-Effekte mit Erklärungen oder FAQs. Je mehr Hilfe Sie bieten, desto eher nehmen die Akzeptanz, das Verständnis und folglich das Interesse zu.

8. Tracken Sie Veränderungen und zeigen Sie Erfolge

Um die Akzeptanz von HR Analytics und somit auch des Personalcontrollings zu steigern, ist es von enormer Wichtigkeit wirklich mit den Zahlen zu arbeiten. Betrachten Sie Ihre Kennzahlen nicht nur, sondern nutzen Sie diese als effektives Steuerungsinstrument. Wenn Sie sehen, dass eine relevante Kennzahl eine negative Veränderung zeigt, greifen Sie ein. Im Nachgang verfolgen Sie den weiteren Verlauf und veranschaulichen Sie den Erfolg eines frühzeitigen Eingreifens. Gerade mit Kennzahlen lassen sich viele Erfolge quantifizieren und glaubwürdig aufzeigen. Berichten Sie diese mit verständlichen Veranschaulichungen wie „jeder Dritte Mitarbeiter hat diese Schulung absolviert“ oder „wir konnten die Recruitingkosten um 10% innerhalb eines Monats senken“. Auf diese Weise werden die Erfolge Ihrer Arbeit greifbar und die Kennzahlen gewinnen an positiver Wahrnehmung.

9. Weniger ist mehr

Es gibt viele interessante KPI im HR [5] . Fokussierung Sie jedoch lieber sich auf die Generierung umsetzungsfähiger Erkenntnisse und nicht nur auf die Verarbeitung von Daten. Schaffen Sie ein abgestimmtes Set von Kennzahlen, um
Geschäftsprobleme zu analysieren und zu klären. Allein die Tatsache, dass die Daten verfügbar sind, macht sie nicht notwendigerweise „erhebungswürdig“. Und auch wenn alle anderen Unternehmen diese Kennzahl erheben, könnte es sein, dass genau diese trotzdem keine gewinnbringenden Erkenntnisse für Ihr Unternehmen liefert. Beschäftigen Sie sich lieber intensiv mit der Erhebung und dem Tracking von ein paar wenigen, dafür aber aussagekräftigen Kennzahlen, als sich im Kennzahlen-Dschungel zu verlieren. Dadurch bekommen Sie die Chance, jede einzelne Kennzahl detailliert zu prüfen und zu diskutieren. Außerdem bekommen Sie ein Gefühl für Schwankungen und können die Optimierung zielgerichtet angehen. Auch ein überfülltes Dashboard wird die Akzeptanz und interne Auseinandersetzung mit den Zahlen schwächen. Bringen Sie die Erkenntnisse und internen Baustellen prägnant auf den Punkt.

10. Arbeiten Sie bereichsübergreifend zusammen

Wie bereits beschrieben, macht es Sinn bereichsübergreifend zu arbeiten, um die HR Transformation voranzutreiben. Nicht nur die Erhebung der Kennzahlen über unterschiedliche Bereiche hinweg ist erkenntnisgewinnend, sondern auch die Kooperation in den Analytics Teams unterschiedlicher Unternehmensbereiche bringt einen entscheidenden Vorteil: Wenn Controlling Teams zusammenarbeiten, lässt sich ein umfassendes unternehmensweites Bild anhand von Kennzahlen zeichnen. Zusammenhänge werden deutlich und das „Big Picture“ wird sichtbar. Hierzu ein Beispiel: Das Lernmaterial zum Thema Arbeitssicherheit wurde von Ihren Mitarbeitern durchgehend schlecht bewertet. Stellen Sie sich vor, HR arbeitet nun hart daran das Schulungsvideo inhaltlich zu optimieren und die Aufbereitung interessanter zu gestalten. Wie kann man nun den Erfolg dieser Optimierung messen? Sicherlich, die Bewertungen werden nach und nach besser. Doch hat man das Gesamtbild im Auge, könnte sich durch Kennzahlen folgendes abzeichnen: Durch die Verbesserung der Qualität des Videos, sind tatsächlich auch die Arbeitsunfälle zurück gegangen. Die Kosten für entstandene menschliche Fehler innerhalb der Produktionskette sind ebenfalls gesunken. Aufgrund dieser beiden Faktoren konnte sich das Unternehmen XY an Geld einsparen und XY Manntage an Fehlzeiten verhindern. Das klingt doch deutlich überzeugender als nur eine 5 Sterne Bewertung, oder nicht? [6]

11. Machen Sie jemandem im Unternehmen zum Experten

Zu guter Letzt ein wichtiger Punkt, um eine langfristige Etablierung von HR Analytics im Unternehmen zu gewährleisten: Machen Sie jemanden im Unternehmen zum Experten. Jemanden der sich verantwortlich fühlt, immer wieder auf die Zahlen zu sehen, sie gemeinsam mit den Stakeholdern zu besprechen und dem Management zu präsentieren. Jemanden, der die Handlungsempfehlungen ableitet, Zahlen interpretiert und berät. Und das über eine langfristige Zeitspanne hinweg, statt nur einer kurzfristigen Implementierung. Automatisieren Sie soweit es geht, lassen aber den Menschen die Entscheidungen treffen.
HR Analytics dienen Ihrem Unternehmen als Basis für eine Überprüfung der verfolgten HR Strategie. Etwaige Probleme können auf diesem Weg somit aufgedeckt und aus der Welt geschafft werden. Die Nutzung von Data Analytics im Personalbereich kann also eine sinnvolle Erweiterung Ihres HR Portfolios darstellen.

[1] https://www.hrtechnologist.com/articles/hr-analytics/people-analytics-champions-companies-that-got-it-right/?utm_source=hrt&utm_campaign=2872&utm_term=chiradeepbasumallick
[2] https://www.clevis.de/ratgeber/hr-analytics/
[3] Fenja Villeumier, Jan Kirchner & Alexander Fedossov (2017): HR-Analytics Whitepaper: Mehr Recruiting-Erfolg dank KPI, Wollmilchsau
[4] https://www.clevis.de/ratgeber/hr-benchmarking/
[5] https://www.analyticsinhr.com/blog/51-hr-metrics/
[6] Beispiel aus Alec Levenson and Gillian Pillans (2017): Strategic Workforce Analytics. Corporate Research Forum, London

Elisa Pietrasch ist Consultant bei CLEVIS Consult, eine Unternehmensberatung aus München, welche HR Prozesse digitalisiert und die damit verbundene Transformation begleitet.