Einsatz und Nutzen von Datenanalysen bei der Führungskräfteentwicklung
„Leadership of Tomorrow“ – In den vorangegangen Artikeln haben wir umfassend beschrieben, welche Faktoren in der zunehmend digitalen Welt für einen Führungswandel sorgen und wie sich dadurch das grundsätzliche Führungsverständnis verändert. In diesem Artikel beschreiben wir, warum Datenanalysen für die Entwicklung von Führungskräften hin zu „Digital Leaders“ immer wichtiger werden.
Digital Leadership - Neue Ansprüche an Führungskräfte
Die Entwicklung hin zu einem „Digital Leader“ ist ein besonders zukunftsrelevanter und erfolgskritischer Schwerpunkt in der Führungskräfteentwicklung. Dieser „Digital Leader“ zeichnet sich durch eine hohe digitale Versiertheit, die proaktive Förderung der digitalen Transformation im Unternehmen sowie die Entwicklung einer digitalen Kultur aus. Darunter fallen die Verwendung von digitalen Technologien, der Umgang mit Big Data, eine Verlagerung von alten Strukturen hin zu agilen Arbeitsmethoden, Design Thinking Workshops, flexiblen Arbeitszeiten sowie andere Anforderungen an die Soft Skills der digitalen Leaders.
Im individuellen Entwicklungsprozess eines „Digital Leaders“ gilt es, die vorhandenen digitalen Fähigkeiten zu evaluieren und auf dieser Grundlage strategische sowie bedarfsorientierte Entwicklungsmaßnahmen abzuleiten.
Für die Ermittlung des digitalen Reifegrads einer Führungskraft kann z.B. die in Abbildung 1 dargestellte „Digital Leadership Assessment“-Matrix von Capgemini verwendet werden. Hierbei werden anhand eines Fragebogens verschiedene führungsrelevante Kompetenz- und Verhaltensdimensionen untersucht, bewertet und auf Basis der Transformation Management Intensität (Transformation Management Intensity) sowie der digitalen Führungsintensität (Digital Intensity of Leadership) eingeordnet.
Abbildung 1: Digital Leadership Assessment Matrix. Quelle: Eigene Darstellung (in Anlehnung an Capgemini, 2015, S.10)
Warum datengestützte Führungskräfteentwicklung?
Durch den Einsatz von datengestützten Analyseverfahren können individuelle Einflussfaktoren für erfolgreiches Führungsverhalten identifiziert werden. Auf dieser Grundlage kann ein starker Mehrwert für die gesamte strategische Führungskräfteentwicklung generiert werden.
Datenanalysen können verschiedene Auswirkungen haben aus denen Personalverantwortliche Nutzen ziehen:
Zielgerichteter Einsatz von Führungskräfteentwicklungsmaßnahmen
Erhöhung des Mitarbeiter-Engagements
Steigerung der individuellen Produktivität & personalwirtschaftlichen Kosteneffizienz
Verringerung der Fluktuationsquote
People Analytics – Definition & Bedeutung im Führungskontext
Grundsätzlich wird unter dem Begriff People Analytics „die Analyse von HR-Daten in Verbindung mit strategisch relevanten Unternehmensdaten und unternehmensexternen Daten“ (Reindl/Krügl, 2017, S.15) verstanden. In erster Linie geht es dabei um „die zielgerichtete Nutzung von Daten und Datenanalysen zur Entscheidungsfindung im Personalmanagement“ (Huff, et al., 2018, S. 108).
Die Analysestufen, die dabei helfen datengestützte Entscheidungen zu treffen und nachhaltige HR-Strategien zu entwickeln, umfassen einfache, fortgeschrittene sowie prädiktive Datenanalysen.
Die positiven Auswirkungen von People Analytics lassen sich auf vier wesentliche Mechanismen zurückführen (vgl. Huff, et al., 2018, S. 121):
4 Mechanismen von People Analytics
Die genannten Auswirkungen haben direkten Einfluss auf wichtige Verhaltensweisen und Einstellungen der Mitarbeiter:innen, wie zum Beispiel die Arbeitszufriedenheit oder das individuelle Engagement. Außerdem kann die strategische Relevanz der Personalabteilung mit besseren und datengestützten Entscheidungen erhöht werden.
Einsatz von People Analytics im Führungskontext
Mit Blick auf die heutige Arbeitswelt kann festgestellt werden, dass ein geringes Mitarbeiter-Engagement sowie hohe Fluktuationsquoten zu den zentralen Herausforderungen für Unternehmen zählen. Um diesen Entwicklungen entgegenzuwirken, sollten Personalverantwortliche die Gründe identifizieren, die Mitarbeiter:innen zu einem Jobwechsel bewegen. Wie eine Studie von LinkedIn ergeben hat, bildet die zunehmende Unzufriedenheit mit der Führungsqualität des Managements den zweithäufigsten Fluktuationsgrund.
Abbildung 2: Darstellung der häufigsten Gründe für einen Jobwechsel. Quelle: Eckert, 2018.
Es kann also ein großer Nutzen darin bestehen, durch eine datengestützte Fluktuationsanalyse die individualisierten Weiterbildungs- und Entwicklungsbedarfe der Führungskräfte zu ermitteln. Da durch eine hohe Führungsqualität das individuelle Mitarbeiter-Engagement erhöht werden kann, bilden die Führungskompetenzen von Mitarbeiter:innen in Schlüsselpositionen einen zentralen Ansatzpunkt für den Einsatz von People Analytics.
Diese Aspekte tragen insgesamt auch dazu bei, dass Personalabteilungen bedarfsorientierter und somit kosteneffizienter arbeiten.
Vergewissern Sie sich an einem Rechenbeispiel: Fluktuationskosten
Die Kosteneffizienz sowie der betriebswirtschaftliche Nutzen sind für die meisten Organisationen zentrale Erfolgsindikatoren. Anhand eines einfachen Rechenbeispiels lässt sich der Nutzen von People Analytics deutlich machen.
Im Rahmen der LinkedIn Studie wurden neben den Fluktuationsgründen auch die Fluktuationsquoten in verschiedenen Branchen und Industrien untersucht (Eckert, 2018). Der dabei ermittelte branchenübergreifende Durchschnittswert von ca. 10% dient als Grundlage für das folgende Rechenbeispiel:
Für ein Unternehmen mit 10.000 Beschäftigten bedeutet eine Fluktuationsquote von 10%, dass 1.000 Stellen pro Jahr neu besetzt werden müssen. Die Gesamtkosten, die bei Verlust eines kompetenten Mitarbeiters entstehen, umfassen dabei im Wesentlichen die Rekrutierungs- und Einarbeitungskosten sowie das Risiko einer Fehlbesetzung. Unter Berücksichtigung dieser Aspekte können, nach konservativer Schätzung, diese Kosten auf ein durchschnittliches Bruttojahresgehalt (in Deutschland 44.000 €) beziffert werden. Demnach belaufen sich die Gesamtkosten für das Beispielunternehmen bei einer Fluktuationsquote von 10% auf 44 Millionen Euro (1.000 Neubesetzungen x 44.000 €) pro Jahr. Selbst wenn „nur“ jeder hundertste Fluktuationsfall durch den Einsatz von People Analytics verhindert werden würde, könnte das Unternehmen 440.000 € einsparen (44 Millionen € – 990 Neubesetzungen x 44.000 €). Kann jeder 10. Fall verhindert werden, steigt die Einsparung sogar auf 4,4 Millionen €.
Abbildung 3: Beispielrechnung - Fluktuationsanalyse. Quelle: Eigene Darstellung (in Anlehnung an Huff et al., 2018, S. 125).
Wie an diesem vereinfachten Rechenbeispiel zu erkennen ist, können die anfallenden Personalkosten durch den Einsatz von People Analytics erheblich verringert werden. Die Ausschöpfung dieses Potenzials setzt jedoch die tatsächliche Senkung der Fluktuationsquote voraus.
Wie bereits angedeutet, kann dies durch eine Verbesserung der Führungsqualität erreicht werden. Dabei spielt die Identifikation wichtiger Einflussfaktoren durch People Analytics eine zentrale Rolle. Sollte sich beispielsweise im Rahmen des datengestützten Analyseverfahrens zeigen, dass bestimmte Führungseigenschaften oder -verhaltensweisen im Unternehmen einen signifikant positiven Effekt auf das Mitarbeiter-Engagement haben, können strategische Entwicklungsmaßnahmen abgeleitet werden, die explizit diese Kompetenzen fördern und sicherstellen.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass der Einsatz von People Analytics im Rahmen der Führungskräfteentwicklung und des digitalen Wandels große Nutzenpotenziale bietet. Dadurch kann vor allem auch die strategische Relevanz des Personalmanagements nachhaltig gesteigert werden.
Nichtsdestotrotz muss im Zuge der Umsetzung von People Analytics-Projekten berücksichtigt werden, dass der Einsatz von datengestützten Analyseverfahren stets mit materiellen und immateriellen Herausforderungen verbunden ist. Um welche Herausforderungen es dabei im Konkreten geht und wie diese überwunden werden können, wird im fünften und letzten Beitrag der Artikelreihe „Leadership of Tomorrow“ thematisiert.
Eckert, D. (2018). Diese Arbeitgeber sind für deutsche besonders attraktiv. (https://www.welt.de/wirtschaft/karriere/article174855200/Fluktuation-Deutschewechseln-haeufiger-den-Job.html). Capgemini, 2015, S.10
Huff, J.; Mühlbauer, D.; Süß, J. (2018). People Analytics und Arbeit 4.0. In: Werther, S.; Bruckner, L. (Hrsg.): Arbeit 4.0 aktiv gestalten – Die Zukunft der Arbeit zwischen Agilität, People Analytics und Digitalisierung, S. 107-161. Springer.
Reindl, C.; Krügl, S. (2017). People Analytics in der Praxis – Mit Datenanalyse zu besseren Entscheidungen im Personalmanagement. Haufe.
Staritz S.; Biemann, T. (2018). Hype oder Kurswechsel in HR? – Nutzen von People Analytics. In: Personalführung – das Fachmagazin für Personalverantwortliche, 2018, Nr. 5, S. 14-20.
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