People Analytics-Studie: Starke Auswirkungen auf die Strategische Personalplanung

Die Vorteile einer datengetriebenen Personalfunktion liegen auf der Hand. Doch wie weit sind deutsche Unternehmen auf dem Weg zur datengestützten HR-Arbeit? Eine neue Studie von Kienbaum zeigt auf, welche Bereiche der Personalarbeit betroffen sein werden und welche Erfolgsfaktoren Unternehmen auf dem Weg zur datengestützten Personalarbeit helfen.

Obwohl es im Business längst üblich ist, Entscheidungen auf Grundlage von Datenanalysen zu treffen, basieren Entscheidungen im Personalbereich noch zu oft auf Bauchgefühl und Erfahrung. Dies ist auch z. T. gut so und war in der Vergangenheit durchaus sehr erfolgreich – geht es doch oft auch um „weiche“ Kriterien. Dennoch werden so viele Chancen versäumt und Potenziale ungenutzt gelassen, denn entsprechende Tools zu Analyse von HR-Daten gibt es längst. So sieht auch die HR-Funktion lt. Kienbaum-Studie eine hohe Relevanz von People Analytics für ihre eigene Zukunft – gleichzeitig ist jedoch der Grad der Implementierung eher als gering anzusehen. Nur 13% der Befragten nutzen bspw. prädiktive Analyseverfahren – dabei zeigt die Analyse der Unternehmensperformance, dass 37% der Unternehmen im oberen Quartil auf People Analytics setzen, während es im unteren Quartil nur 1% sind.

Erfolgreiche Unternehmen nutzen signifikant häufiger People Analytics

Gerade im Bereich der Strategischen Personalplanung kann People Analytics durch prädiktive Analysen und Simulation möglicher Zukunftsszenarien einen großen Einfluss haben. Auch im Matching von Kandidaten – bspw. im Recruiting oder dem „internen Arbeitsmarkt“ – liegen erhebliche Potenziale für eine passgenauere Auswahl und Entwicklung von Personal. Zudem lassen sich so die Kosten für Qualifizierung und insb. auch ungewollte Fluktuation minimieren. Wir können also gespannt sein, welche hilfreichen Use Cases wir in naher Zukunft für den Einsatz strukturierter Datenanalysen sehen werden.

Vor allem die Strategische Personalplanung wird sich durch People Analytics verändern

Um diese Potenziale zu heben und Hürden, wie bspw. eine fehlende Datenqualität oder eine mangelnde Akzeptanz, aus dem Weg zu räumen, haben die Studienautoren die folgenden zentralen Erfolgsfaktoren identifiziert:

pa_erfolgsfaktoren

Die gesamte Studie kann hier heruntergeladen werden.

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