People Analytics: Steuerungsinformationen für Talente, Mobilität und Entwicklung

Was ist People Analytics?

People Analytics bedeutet, Daten über Mitarbeitende zu sammeln, zu analysieren und anzuwenden, um bessere Entscheidungen zu treffen. Es geht nicht um Dashboards oder Berichte als Selbstzweck, sondern um Erkenntnisse, die zu Maßnahmen führen.

In der Praxis beantwortet People Analytics Fragen wie „Wo ist unser Talent, wo sind wir verletzlich, wer ist bereit für den nächsten Schritt, und wo liegen die größten Entwicklungschancen?“ Der Unterschied zum klassischen HR-Reporting liegt darin, dass Analytics nicht nur zurückblickt (Was ist geschehen?), sondern auch nach vorn (Was ist nötig?).

People Analytics ist kein eigenständiges System. Es ist das Ergebnis von Daten, die in Ihrer Organisation bereits vorhanden sind: Stellenprofile, Assessmentergebnisse, Feedbackwerte, Matchingdaten. Die Kunst besteht darin, diese Daten zu verbinden und nutzbar zu machen.

Welche Fragen beantwortet People Analytics?

People Analytics wird konkret, wenn Sie es in die Fragen übersetzen, die HR und Geschäftsführung täglich stellen.

• Talent: Wo ist unser Talent? Welche Mitarbeitenden erzielen hohe Werte bei Kompetenzen, Anlagen und Verhalten? Wo sind die High Potentials, und wer ist bereit für eine Beförderung?
• Verletzlichkeit: Für welche Stellen fehlt eine Nachfolge? Bei welchen Mitarbeitenden besteht ein Abwanderungsrisiko, weil sie sich in ihrer Rolle ausentwickelt haben?
• Fehlbesetzung: Welche Mitarbeitenden passen besser zu einer anderen Rolle? Wo wird Talent nicht optimal eingesetzt?
• Entwicklungschancen: Welche Kompetenzunterschiede zwischen Stellenprofil und Talentprofil kommen am häufigsten vor? Wo sollte die Organisation in Entwicklung investieren?
• Mobilität: Wie viele Stellen besetzen wir intern? Wie leisten Mitarbeitende nach einem internen Wechsel?

Diese Fragen sind nicht neu. Neu ist, dass Sie sie auf Basis von Daten statt nach Gefühl beantworten können.

Welche Daten brauchen Sie?

People Analytics ist nur so zuverlässig wie die Daten dahinter. Drei Datenquellen sind entscheidend.

• Stellenarchitektur und Stellenprofile: die Nachfrageseite. Welche Rollen gibt es, was verlangen sie, welche Kompetenzen und Ebenen gehören dazu? Ohne Stellenarchitektur vergleichen Sie Stellenbezeichnungen.
• Assessments: die Angebotsseite für Anlagen und Potenzial. Woraus zieht jemand Energie, was motiviert jemanden, welche Rollen passen? Das ist das Fundament des Talentprofils.
• 360-Grad-Feedback: die Angebotsseite für gezeigtes Verhalten. Zeigt sich die Anlage auch in der Praxis? Feedback von Kolleginnen und Kollegen macht sichtbar, wie Verhalten erlebt wird. Regelmäßig eingesetzt, misst es auch Wachstum über die Zeit.
• Matchingdaten: das Ergebnis des Vergleichs von Stellenprofil und Talentprofil. Werte für Anlagen, Verhalten, Kultur und Skills je Person und je Rolle.
• Kulturdaten: Kulturmessungen über das Feedbackmodul liefern Erkenntnisse über die Lücke zwischen gewünschter und erlebter Kultur, je Team und Abteilung. Das ist wertvoller Input für Organisationsentwicklung und Interventionen.

Je mehr dieser Datenquellen verfügbar sind, desto aussagekräftiger ist die Analytics. Sie müssen nicht alles gleichzeitig haben. Beginnen Sie mit dem, was vorhanden ist, und bauen Sie aus.

Von der Erkenntnis zur Maßnahme

Das Risiko von People Analytics ist, dass es bei Dashboards und Berichten bleibt. Der Wert liegt in dem, was Sie damit tun.

• Talent-Matching: Analytics zeigt, wer wohin passt. Das Matching macht das konkret: Vergleichen Sie Mitarbeitende mit Rollen und begründen Sie Auswahl- und Mobilitätsentscheidungen.
• Interne Mobilität: Analytics signalisiert, wo Talent besser eingesetzt werden kann. Mobilität ist die Maßnahme, die daraus folgt.
• Nachfolgeplanung: Analytics zeigt, welche Stellen verletzlich sind. Nachfolgeplanung bedeutet, Nachfolgerinnen und Nachfolger gezielt zu entwickeln.
• Entwicklung: Analytics zeigt die häufigsten Kompetenzunterschiede. Entwicklungspläne übersetzen sie in konkrete Maßnahmen je Person.

So liefern die Stellenarchitektur und die Messungen nicht nur Erkenntnisse, sondern werden auch in konkrete Maßnahmen und Wachstum umgesetzt.

Häufige Fehler bei People Analytics

People Analytics kann viel bringen, doch es gibt Fallstricke.

• Zu viel messen, zu wenig tun: Dashboards ohne klares Ziel bauen. Beginnen Sie mit der Frage, nicht mit den Daten.
• Schlechte Datenqualität: Analytics auf Basis veralteter Stellenprofile oder fehlender Assessments liefert unzuverlässige Erkenntnisse. Investieren Sie zuerst in die Grundlage.
• Keine Verantwortung: Wenn niemand für die Umsetzung der Erkenntnisse verantwortlich ist, bleibt es bei Berichten. Verknüpfen Sie Analytics mit konkreten Prozessen und Entscheidungsmomenten.
• Datenschutz ohne Transparenz: Mitarbeitende müssen wissen, welche Daten erhoben werden und wofür. Transparenz stärkt Vertrauen und Akzeptanz.
• Einmalig statt fortlaufend: People Analytics ist kein Projekt, sondern ein Prozess. Der Wert wächst, je mehr Daten Sie sammeln und je länger Sie vergleichen können.

Worauf achten Sie bei Software für People Analytics?

Nicht jedes Analytics-Tool liefert denselben Wert. Worauf sollten Sie achten?

• Integrierte Daten: Die Stärke liegt in der Verbindung von Stellenarchitektur, Assessments, Feedback und Matching. Ein eigenständiges Analytics-Tool ohne diese Quellen liefert nur begrenzte Erkenntnisse.
• Handlungsorientiert: Die Software sollte nicht nur Erkenntnisse liefern, sondern auch die Übersetzung in Maßnahmen unterstützen. Vom Signal zum Matching, vom Matching zum Entwicklungsplan.
• Signalisierung: Die automatische Signalisierung von Risiken (Abwanderungsrisiko, Nachfolgerisiko, Fehlbesetzung) und Chancen (High Potentials, bereit für eine Beförderung) spart Zeit und verhindert, dass Signale übersehen werden.
• Transparenz: Werte und Erkenntnisse müssen erklärbar sein. Eine Zahl ohne Kontext ist für Gespräche mit Führungskräften und Mitarbeitenden nicht nutzbar.

Möchten Sie sehen, wie das funktioniert? Sehen Sie sich Talent-Matching auf der Talensa-Plattform an.