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HR-Analytics: Weshalb Mitarbeiter kündigen

HR-Analytics soll vorhersagbare und damit wertvollere Informationen liefern als reine Zahlen aus dem Controlling. Diese junge Disziplin im Personalwesen hat großes Potenzial, weil sie Personaler in die Lage versetzt, zu agieren, statt zu reagieren.

Ein Bericht von Peter Ilg veröffentlicht am
Wenn gute Mitarbeiter gehen, ist das für ein Unternehmen unangenehm. Deswegen heißt es, die Fluktuation möglichst gering zu halten.
Wenn gute Mitarbeiter gehen, ist das für ein Unternehmen unangenehm. Deswegen heißt es, die Fluktuation möglichst gering zu halten. (Bild: Martin Wolf/Golem.de)

Neue Mitarbeiter zu finden, kostet Zeit und Geld - und ist ein Risiko für beide Seiten. Lieber behalten Unternehmen ihre guten Leute einfach, allerdings gelingt das nicht immer. Der Fachbegriff für dieses Nicht-Gelingen lautet Fluktuation, und Unternehmen achten akribisch darauf, ihre Fluktuation möglichst gering zu halten. Zumal diese auch Ausdruck für die Zufriedenheit der Beschäftigten mit ihrem Arbeitgeber ist.

Inhalt:
  1. HR-Analytics: Weshalb Mitarbeiter kündigen
  2. Wenige Daten genügen, aber es müssen die richtigen sein

Geringe Fluktuation ist ein großes Plus bei der Personalgewinnung und die Fluktuationsrate eine unverzichtbare Kennzahl im Personalcontrolling. Sie wird errechnet aus dem Verhältnis freiwilliger Abgänge zum Personalbestand insgesamt. "Zahlen zur Bestimmung der Fluktuation und andere wichtige Kenngrößen aus dem Personalbereich erheben HR-Abteilungen schon lange. Neu ist die Verknüpfung von Daten, was Analytics genannt wird", erklärt Torsten Biemann, Professor für Personalmanagement und Personalführung an der Universität Mannheim. HR-Analytics steht erst am Anfang seiner Einführung, weckt aber jetzt schon große Erwartungen.

Missliebige Vorgesetzte sind oft ein Kündigungsgrund

Das Reporting liefert Zahlen, Analytics hilft, sie zu verstehen, also etwa die Gründe für Kündigungen von Mitarbeitern herauszufinden. Sind lange Wege zur Arbeit ein erhöhter Kündigungsgrund? Wie zufrieden sind die Mitarbeiter mit ihren Vorgesetzten? Vor allem dieser Punkt ist ein wichtiger Faktor der Mitarbeiterbindung. Sind Mitarbeiter mit Vorgesetzten unzufrieden, kündigen sie häufig.

"Die Verknüpfung von Daten führt dazu, dass nicht, wie so oft, Entscheidungen im Personalbereich aus dem Bauch heraus getroffen werden, sondern Daten Erkenntnisse für objektive Entscheidungen liefern", sagt Biemann. Beispielsweise dass Mitarbeiter, deren Weg zur Arbeit mehr als 50 Kilometer beträgt, viel häufiger kündigen als die, die näher am Arbeitsplatz wohnen. Die Konsequenz aus dieser Erkenntnis könnte sein, keine weit entfernt wohnenden Bewerber mehr einzustellen, weil diese bald wieder weg sein könnten.

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Für Biemann ist HR-Analytics keine Modeerscheinung, sondern wird sich auf Dauer durchsetzen, weil immer mehr Daten erhoben werden, die sich nutzen und verknüpfen lassen - etwa, ob kurze Morgenbesprechungen in der Produktion sich auf die Qualität der hergestellten Produkte auswirken.

Das tun sie im positiven Sinn, wie Biemann in einem Projekt bei einem großen Unternehmen herausfand. HR-Analytics liefert objektive Informationen für notwendige Entscheidungen und dient zugleich als Controlling-Instrument, um zu testen, ob eine Maßnahme erfolgreich war.

Im Moment nutzen noch nicht viele Unternehmen HR-Analytics. Eine Studie der Universitäten Saarbrücken und Paderborn zeigt, dass das Gros der Unternehmen im Bereich Human Ressources (HR) abfragebasiert mit Kennzahlensystemen arbeite und weltweit nur wenige fortgeschrittenes HR-Analytics nutzten. "Nach meiner subjektiven Wahrnehmung experimentieren aber viele damit", sagt Stefan Strohmeier, BWL-Professor mit Schwerpunkt Managementinformationssysteme an der Universität des Saarlands in Saarbrücken. Es gebe einen Hype um, aber auch viel berechtigte Hoffnung in HR Analytics. Diese Art der Datenverknüpfung im Personalbereich sei ein "Bestandteil der Digitalisierung, die die Datenbasis verbreitert und HR-Analytics erst möglich macht".

Doch selbst viele Daten helfen wenig, wenn es die falschen sind. Um beim Beispiel der Fluktuation zu bleiben: Banken stellen überwiegend Abiturienten als Azubis ein. Nach der Lehre studieren indes viele von ihnen, und die Banken verlieren ihre Nachwuchskräfte. Vielleicht wäre es besser, Realschüler einzustellen, weil diese bleiben? Ein Algorithmus könnte das herausfinden - vorausgesetzt, dass Daten vorhanden sind.

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Wenige Daten genügen, aber es müssen die richtigen sein 
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Kommentator2019 20. Nov 2019 / Themenstart

Ganz genauso ist es. - (Mu)haha kann man da nur hahaha sagen

Kommentator2019 20. Nov 2019 / Themenstart

Wohlgemerkt weitgehende Zustimmung: direkte bidirektionale Kommunikation ist enorm...

Copper 19. Nov 2019 / Themenstart

Wenn sie denn eine (zu sich selbst) ehrliche Meinung hätten, aber daran hapert es auch...

kellemann 18. Nov 2019 / Themenstart

Ahja und die haben auch Geld verdient, wurden fortgebildet, haben 30 Tage Urlaub und...

AllDayPiano 18. Nov 2019 / Themenstart

Dafür oder dagegen ist man in einer Gewerkschaft. Die kann hier durchaus einiges reißen...

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