Es stimmt, Kündigungen können ein unangenehmes Thema sein. Aber so muss es nicht sein.
Durch Exit-Befragungen und Analysen kann auch bei der Trennung von Mitarbeiter:innen noch ein Mehrwert für das Arbeitserlebnis und ein Lerneffekt für das Unternehmen entstehen. Mit systematischen Exit-Befragungen im Offboarding-Prozess werden Daten zur Stimmung der austretenden Mitarbeiter:innen gesammelt und mit statistischen Verfahren und KI-gestützten Analysen ausgewertet. Dadurch werden Schwachstellen im Unternehmen identifiziert und effektive Gegenmaßnahmen abgeleitet. Damit können gezielt die Mitarbeitererfahrungen (Employee Experience) und mitarbeiterbezogene Kennzahlen verbessert werden.
Oftmals fehlt das Verständnis für die Notwendigkeit von systematischen Austrittsanalysen und den Mehrwert von Exit KPIs. Umso wichtiger erscheint es uns, auf die Exit-Kennzahlen und deren Nutzen nochmals genauer einzugehen.
5 typische Exit-Kennzahlen
Diese Exit-Kennzahlen sind Indikatoren für die Stimmung beim Austritt und das zu erwartende Verhalten der austretenden Mitarbeiter:innen gegenüber dem Unternehmen nach dem Austritt. Darum sollten diese KPIs mit Hilfe von Austrittsbefragungen kontinuierlich gemessen und beobachtet werden.
Mitarbeiterfluktuation - Exit-Kennzahlen im HR-Reporting
Die Analyse von Mitarbeiterfluktuation nimmt einen hohen Stellenwert im HR-Reporting ein, da sie für die Personalplanung relevant und mit hohen Kosten verbunden ist.
Das Reporting von deskriptiven Kennzahlen und Exit KPIs ist hilfreich und wichtig, um die Entwicklung der Austritte im Blick zu behalten. Trotzdem kratzen sie nur an der Oberfläche der Analyse-Möglichkeiten. Wäre z.B. die Geschäftsführung nicht viel zufriedener, wenn sie auch über die Treiber und Gründe einer hohen Fluktuation informiert würde und konkrete Handlungsempfehlungen vorgelegt bekäme?
Kennzahlen wie die Weiterempfehlung oder Bleibeintention stehen in direktem Zusammenhang mit den Austrittsgründen. Demnach sollte die Entwicklung der Fluktuation nicht nur im Zeitverlauf gemessen werden. Auch der Zusammenhang der Austritte mit anderen Kennzahlen sowie die Auswirkung von präventiven Maßnahmen sollten in das Reporting integriert werden.
Use Case Weiterempfehlung - von Exit KPIs zu Handlungsimplikationen
Wie würden Maßnahmen basierend auf den Kennzahlen denn abgeleitet werden?
Bei der Auswertung der Exit-Kennzahlen könnte z.B. festgestellt werden, dass die Weiterempfehlung des Unternehmens schlecht ist. Mit Hilfe eines fortgeschrittenen Analyseverfahrens kann dann ermittelt werden, welche Gründe die fehlende Weiterempfehlung hat und wie sie zukünftig verbessert werden kann.
Ein mögliches Ergebnis dieser Analyse könnte sein, dass austretende Mitarbeiter:innen an dem Job und den Führungskräften nichts auszusetzen hatten aber einen Mangel an Weiterbildungs- und Aufstiegsmöglichkeiten erfahren haben und den Arbeitgeber deswegen nicht weiterempfehlen. Damit wäre ein eindeutiger Handlungsbereich im Bereich der „Learning & Development Experience“ identifiziert.
In einer weiterführenden Analyse könnte dann untersucht werden, ob das Problem an der Kommunikation der bestehenden Maßnahmen, der fehlenden Unterstützung von Führungskräften oder Mentoren, oder am bestehenden Konzept der Weiterbildungs- und Karrieremöglichkeiten an sich liegt. Die Darstellung in sogenannten Impact Grids ermöglicht dabei die gezielte Ableitung von Handlungsmaßnahmen.
Verlegenheit entsteht wegen fehlender Handlungskompetenz
Mitarbeiter:innen sind das größte Potenzial eines Unternehmens. Daten, Kennzahlen und Analysen sind ein unverzichtbares Instrument, um dieses Potenzial zu nutzen. Darum ist es so wichtig, auch im Rahmen der Mitarbeiterfluktuation die Einstellungen, Erfahrungen und Erwartungen der austretenden Mitarbeiter:innen zu erfragen, um auf dieser Basis fundierte Prognosen erstellen und gezielte Maßnahmen ableiten zu können.
Fehlende analytische Kompetenzen oder Kapazitäten können dabei durch die Wahl von passenden Dienstleistern kompensiert werden, um einfach und schnell relevante Auswertungen der erhobenen Daten und Kennzahlen zu erhalten.
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