Was ist Workforce Analytics?
Workforce Analytics messen das Verhalten von Kandidaten und Mitarbeitern. Diese Daten werden genutzt, um die Unternehmensleistung zu verbessern und bessere Entscheidungen in Bezug auf die Belegschaft zu treffen. Organisationen verwenden häufig Workforce-Management-Software, um Berichte basierend auf diesen Mitarbeiterdaten zu erstellen.
Diese Art von Analysen konzentriert sich auf Rekrutierung, Schulung und Entwicklung, Personalplanung sowie Vergütung und Leistungen. Sie umfasst nicht nur vor Ort tätige Mitarbeiter, sondern auch Remote-Mitarbeiter, Freiberufler, Berater und Gig-Arbeiter.
Arten von Workforce Analytics
Verschiedene Arten von Workforce Analytics können einer Organisation Einblicke in ihre Mitarbeiter oder Kunden geben, wie zum Beispiel:
- Mitarbeiterengagement: Viele Organisationen konzentrieren sich auf das Mitarbeiterengagement, um ihr Team an ihre Rolle gebunden und produktiv zu halten. Dies hält die Moral hoch und hilft Unternehmen, die Effektivität des Managements zu bewerten. Daten, die zeigen, dass Mitarbeiter engagiert und motiviert zur Arbeit kommen, signalisieren einer Organisation, dass sie auf dem richtigen Weg ist und über starke Führung verfügt.
- Abwesenheiten: Die Betrachtung von Mitarbeiterdaten zu Abwesenheiten und Freizeit hilft HR-Profis, mehr über die Unternehmenskultur zu erfahren. Abwesenheiten rund um Feiertage und lange Wochenenden sind normal, aber wenn Mitarbeiter häufig frei nehmen, können Daten, die dies hervorheben, aufzeigen, welche Teams ein Anwesenheitsproblem haben und wie es die Organisation beeinflusst.
- Schulung: Der Zugang zu Berichten und Daten darüber, wie effektiv Schulung und Entwicklung sind, hilft HR-Teams, die Planung, Entwicklung und Anpassung zukünftiger Schulungen zu gestalten. Diese Daten können auch Einblicke in die Produktivität der Mitarbeiter und Verbesserungsbereiche bieten.
- Mitarbeiterfluktuation: Daten zur Fluktuationsrate oder Mitarbeiterfluktuation können viel über den Gesundheitszustand einer Organisation aussagen. Die Beobachtung, wann die Fluktuation hoch oder niedrig ist, lässt Manager wissen, wann sie mit ihren Mitarbeitern einchecken sollten.
Vorteile von Workforce Analytics
Organisationen können bestimmte Vorteile nutzen, wenn sie Workforce Analytics jederzeit zur Verfügung haben. Einige dieser Vorteile sind:
- Intelligenter einstellen. HR-Profis können Einstellungsbedarfe im Voraus vorhersagen und priorisieren, was bedeutet, dass offene Stellen schneller besetzt werden.
- Fluktuation vorhersagen. Analysen können Unternehmen helfen, vorherzusehen, wann Mitarbeiter wahrscheinlich kündigen, indem sie Arbeitsprognosen verstehen.
- Onboarding und Offboarding verbessern. Daten können Bereiche im Onboarding- und Offboarding-Prozess aufzeigen, die angepasst oder überarbeitet werden müssen, um einem neuen Mitarbeiter die besten Erfolgschancen zu geben.
- Bessere Teams aufbauen. Hochleistungs- und Top-Teams zu schaffen, ist einfach, wenn Manager jederzeit auf Workforce Analytics zurückgreifen können.
- Richtlinien testen. Von bezahltem Urlaub bis hin zu Disziplinarmaßnahmen können Workforce Analytics aufdecken, welche Mitarbeiter-Richtlinien effektiv sind und welche nicht.
Grundelemente von Workforce Analytics
Bestimmte Bereiche innerhalb einer Organisation können Workforce Analytics nutzen, um Trends zu erkennen und den Arbeitsablauf der Mitarbeiter zu überwachen. Die Grundelemente von Workforce Analytics umfassen:
- Rekrutierung: Diese Daten können verwendet werden, um Lebensläufe nach bestimmten Schlüsselwörtern zu durchsuchen, Hintergrundüberprüfungen durchzuführen, die sozialen Medien eines Kandidaten zu inspizieren oder nach Top-Talenten innerhalb einer Organisation zu suchen. Workforce Analytics reduziert auch die Rekrutierungskosten durch Automatisierung von Aufgaben.
- Bindung: Workforce Analytics kann die Vergütungssätze für überdurchschnittlich leistungsstarke Mitarbeiter überwachen und anpassen, die noch nicht für ihre harte Arbeit anerkannt wurden. Diese Daten sind auch ideal, um Mitarbeiter zu überwachen und zu kennzeichnen, die die Organisation möglicherweise verlassen möchten.
- Mitarbeitererfahrung: Dies umfasst alles vom Moment an, in dem ein Kandidat mit einer Organisation interagiert, bis er sie verlässt. Eine positive Erfahrung kann zu produktiveren und engagierteren Mitarbeitern führen, die langfristig in einem Unternehmen bleiben. Mitarbeiterumfragen und Leistungsbeurteilungen sind alle Teil von Workforce Analytics und helfen, diese Metriken zu bewerten.
- Mitarbeiterleistung: Mitarbeiterdaten können Leistungsbenchmarks erstellen und das zukünftige Potenzial einer Person verfolgen, um sicherzustellen, dass sie die Unterstützung erhält, die sie benötigt. Sie können auch Lücken in der Mitarbeiterschulung identifizieren. Schließlich können diese Daten bei der Nachfolgeplanung für hochleistungsfähige Mitarbeiter innerhalb der Organisation helfen.
- Mitarbeiterabwesenheit: Workforce Analytics umfasst Metriken zu regelmäßiger Schichtplanung und verpassten Tagen. Daten können Mitarbeiter mit Abwesenheitsproblemen aufdecken, die sich auf Geschäftsergebnisse, Moral und Produktivität auswirken könnten.
Workforce Analytics vs. HR Analytics
Es ist üblich, dass Workforce und HR Analytics für denselben Datentyp gehalten werden, aber es gibt wesentliche Unterschiede.
Workforce Analytics wird normalerweise mit Talentmanagement in Verbindung gebracht und konzentriert sich auf die Analyse von Mitarbeiter- oder Personaldaten während der Einstellungs- und Entlassungsphasen. HR Analytics misst typischerweise die Auswirkungen von HR-Metriken und -Verhältnissen in Bezug auf die Belegschaft, wie Bindungsrate, Angebotsannahmerate und Kosten pro Einstellung.

Mara Calvello
Mara Calvello is a Content and Communications Manager at G2. She received her Bachelor of Arts degree from Elmhurst College (now Elmhurst University). Mara writes content highlighting G2 newsroom events and customer marketing case studies, while also focusing on social media and communications for G2. She previously wrote content to support our G2 Tea newsletter, as well as categories on artificial intelligence, natural language understanding (NLU), AI code generation, synthetic data, and more. In her spare time, she's out exploring with her rescue dog Zeke or enjoying a good book.