functionHR Glossar
Die wichtigsten HR und People Analytics Definitionen auf einen Blick
Diagnostisches People Analytics
Auch in der Personalarbeit geht es zunehmend darum, Zusammenhänge zwischen wichtigen personalwirtschaftlichen Variablen zu erkennen und zu verstehen, anstatt rein deskriptiv den Status-Quo zu beschreiben. Die Frage nach dem „Warum“ rückt zunehmend in den Vordergrund. Beispielsweise geht es um Fragen wie…
- Warum empfehlen Mitarbeitende das Unternehmen in ihrem sozialen Kreis weiter?
- Warum ist die Fluktuationsquote an einem bestimmten Standort auffallend hoch?
- Warum ist die Offer Acceptance Rate so niedrig?
Definition diagnostisches People Analytics
Diagnostisches (auch fortgeschrittenes) People Analytics zielt auf die Analyse wichtiger Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in der Personalwirtschaft ab, anstatt HR-Kennzahlen lediglich zu beschreiben. Somit bildet es ein nützliches Werkzeug für das strategische Personalmanagement.
Nutzen von diagnostischem People Analytics
Durch die Identifikation personalwirtschaftlicher Wirkzusammenhänge schafft diagnostisches People Analytics eine datengestützte Entscheidungsgrundlage, um personalwirtschaftliche Zielgrößen und den Unternehmenserfolg zu beeinflussen. Beispielsweise kann eine Treiberanalyse untersuchen, durch welche Variablen die Bleibeintention der Mitarbeiter:innen beeinflusst wird. Es könnte z.B. sein, dass Mitarbeiter:innen, die lange keine Beförderung erhalten haben, eine besonders hohe Abwanderungsabsicht haben. Daraufhin können gezielte Maßnahmen ergriffen werden, um die Bleibeintention der Mitarbeiter:innen zu erhöhen. Das verbessert nicht nur die Employee Experience und Bindung der Mitarbeiter:innen zum Unternehmen, sondern spart auch erhebliche Fluktuationskosten.
Datenanalyse im diagnostischen People Analytics
Für diagnostisches People Analytics werden Verfahren der multivariaten Statistik verwendet (z.B. multiple Regressionsanalyse). Während rein deskriptive Verfahren nicht die Richtung einer Kausalbeziehung bestimmen können, ist dies in multivariaten Verfahren möglich. Zum Beispiel indem ausgeschlossen wird, dass Drittvariablen den vermuteten Zusammenhang beeinflussen oder sogar gänzlich erklären. Wegen der höheren Datenanforderungen und Komplexität der statistischen Methoden setzen viele Unternehmen bisher maßgeblich auf den ersten Reifegrad von People Analytics, nämlich deskriptives People Analytics. Dabei bietet fortgeschrittenes People Analytics ein deutlich höheres Nutzenpotential, insbesondere mit Blick auf die strategische Relevanz der generierten Ergebnisse.
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