People Analytics: So bringen Sie Ihre Personalarbeit aufs nächste Level

People Analytics ist die systematische Analyse von Personaldaten, um bessere, fundierte HR-Entscheidungen zu treffen. Dabei werden interne Daten wie Gehalt, Antworten aus Umfragen und Krankheitstage sowie externe Benchmarks erhoben, ausgewertet und mit weiteren Unternehmenskennzahlen verknüpft – um konkrete Einsichten zu Fluktuation, Produktivität oder Mitarbeiterzufriedenheit zu liefern.

Durch People Analytics können Sie bestimmte Zusammenhänge aufdecken und herausfinden, in welchen Bereichen im Unternehmen, z. B. die Mitarbeiterzufriedenheit und die Zusammenarbeit, Optimierungspotenziale liegen. Es wird deshalb oft auch von Predictive Analytics gesprochen.

Lesetipp: Business Intelligence erweitert People Analytics um eine weitere Analyseebene, mit der man nicht nur Optimierungspotenziale identifizieren, sondern auch Handlungsempfehlungen ableiten kann.

Das Personalcontrolling legt die Basis für People Analytics, denn im Personalcontrolling werden Personaldaten im Ist-Zustand, aber auch Entwicklungen über einen Zeitraum hinweg, erfasst. Diese Daten nutzen Sie im People Analytics und verknüpfen Sie mit anderen Unternehmensdaten, um Zukunftsprognosen für die Entwicklung des Unternehmens zu erstellen.

Beispiel: Im Personalcontrolling dokumentieren Sie über Jahre hinweg die Mitarbeiterstruktur, z. B. Alter und Geschlecht, im Unternehmen. Beim People Analytics nutzen Sie diese Daten, um eine Fragestellung wie "Welche Einflussfaktoren ermöglichen in Zukunft eine ausgeglichene Mitarbeiterstruktur?".

Wie Sie mit Personio Ihr Personalcontrolling einfach meistern, zeigt Ihnen dieser Artikel.

HR-Analytics und People Analytics werden oft synonym verwendet, sind aber nicht identisch. HR-Analytics beschreibt die datenbasierte Analyse sämtlicher Personalprozesse: von der Bewerberauswahl über die Zeiterfassung bis zur Gehaltsabrechnung. Es liefert die Datenbasis für das gesamte HR.

People Analytics setzt eine Ebene tiefer an: Es nutzt genau diese Daten, um konkrete Zusammenhänge zum Verhalten und zur Leistung von Mitarbeitenden zu beantworten – zum Beispiel wie sich ein neues Lead auf das Team auswirkt, warum die Fluktuation in einem Team steigt oder welche Faktoren die Mitarbeiterzufriedenheit beeinflussen.

Kurz gesagt: HR-Analytics liefert die Datenbasis, People Analytics die vertiefte, oft prognostische Analyse einzelner Personalfragen. Mehr zu den Grundlagen finden Sie im Artikel zu HR-Analytics.

HR-Analytics ist der Oberbegriff für die datenbasierte Auswertung aller Personalprozesse, von Recruiting bis Payroll. People Analytics ist eine Teildisziplin davon und konzentriert sich gezielt auf das Verhalten, die Leistung und die Zufriedenheit von Mitarbeitenden, um konkrete Ursache-Wirkungs-Fragen zu beantworten.

Das Ziel von People Analytics ist es, eine Art Ursache-Wirkungs-Forschung zu betreiben. Mithilfe Ihrer Daten decken Sie kausale Zusammenhänge auf und interpretieren sie. Zum Beispiel: A beeinflusst B oder Nur wenn A hoch ist, dann ist B auch hoch.

Auf einer übergeordneten Ebene zielt People Analytics darauf, stärker auf die Bedürfnisse von Mitarbeitern zu schauen und optimale Arbeitsbedingungen für optimale Mitarbeiterzufriedenheit zu schaffen. Denn nur so können Unternehmen ihr Leistungsmaximum erreichen und nachhaltig erfolgreich sein.

Untergeordnete Ziele sind:

• Prozesse und Strategien verbessern

• Entwicklungen, z. B. hoher Krankheitsstand in Abteilung X, frühzeitig erkennen

• Maßnahmen zur Optimierung ableiten und umsetzen

Wichtig ist, diese Ziele eindeutig festzulegen, bevor Sie mit People Analytics starten. Das gibt Ihnen die Möglichkeit, genau die Personalkennzahlen zu sammeln, die Sie brauchen, um Ihre Fragestellung zu beantworten.

Checkliste: HR-Analytics erfolgreich umsetzen

In dieser Checkliste finden Sie alles Wichtige rund um datengetriebene HR-Arbeit, u.a ein grundlegendes Verständnis von HR Analytics sowie vertiefende Infos zu Recruiting- und Retention-KPIs.

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Die Personalabteilung hat eine wichtige Aufgabe: das Management hinsichtlich personalbezogener Entscheidungen zu beraten und das Unternehmen mit einer HR-Strategie zu unterstützen.

People Analytics hilft Ihnen, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen, um objektive Lösungen / Antworten zu einer (kritischen) Fragestellung zu finden. Dadurch können Sie Ihre HR-Ziele optimal auf die Unternehmensziele ausrichten.

Weitere Vorteile von People Analytics:

• Sie erkennen Unternehmenskrisen und kritische Entwicklungen im Personalbereich frühzeitig und können entsprechende Maßnahmen ergreifen.

• Informationen (und Kennzahlen) aus dem Unternehmen lassen sich schneller und systematischer einsehen und für personalbezogene Entscheidungen heranziehen.

• Zukünftige Ereignisse und Entwicklungen können prognostiziert werden.

• Sie können bessere und passgenaue Leistungen für Mitarbeiter anbieten.

• Sie schaffen mehr Transparenz, da Sie Führungskräften und Entscheidern Daten zur Verfügung stellen können, die bei der Steuerung von ihren Organisationseinheiten unterstützen.

• Die Effizienz und Effektivität Ihres Personalmanagements werden gesteigert, z. B. durch eine Kostenoptimierung durch Prozessoptimierung und eine höhere Produktqualität.

• Sie können die Employee Experience verbessern, z. B. die richtigen Talente rekrutieren, passende Programme zur Mitarbeiterentwicklung implementieren und die Fluktuationsrate sowie die Fluktuationskosten gezielt sinken.

In der Welt des People Analytics sind präzise und aussagekräftige Kennzahlen unerlässlich, um Mitarbeiterengagement, Produktivität und Zufriedenheit zu messen und zu verbessern. Die Arbeitsproduktivitätsformel, ein klassisches Werkzeug, bietet Einblicke in die Effizienz der Belegschaft, während der Bradford Faktor dabei hilft, das Ausmaß und die Auswirkungen von Kurzzeitabwesenheiten zu bewerten. 

Der Employee Net Promoter Score (ENPS) fungiert als Barometer für die Mitarbeiterloyalität, und die Berechnung der Full-Time Equivalents (FTE) ermöglicht eine flexible Personalplanung. Das Ishikawa-Diagramm unterstützt bei der Ursachenanalyse von Problemen in Arbeitsprozessen. Diese und weitere Personalkennzahlen bilden das Rückgrat eines jeden People Analytics-Systems und Workforce Analytics spielt eine zentrale Rolle, indem es tiefere Einblicke in die Arbeitskraft und Leistungsfähigkeit der Mitarbeiter ermöglicht. Auch Mitarbeiterprofile helfen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Personalarbeit strategisch auf das nächste Level zu heben.

Eine wichtige Voraussetzung, um People Analytics wirksam zu nutzen, sind Daten. Diese Personalkennzahlen kommen aus unterschiedlichen internen und externen Quellen, z. B.:

• Umfragen (z. B. wöchentliche Mitarbeiterbefragungen / Erhebungen)

• HR Software (z. B. für die Messung von Krankheitstagen oder der Mitarbeiterstruktur)

• Profile in Social-Media-Kanälen

• Benchmarks aus dritten Seiten

• andere Software, die in den spezifischen Abteilungen genutzt wird, z. B. CRM-Systeme

• biometrische Analysen, z. B. Stimmenanalysen bei Geschäftstelefonaten (sind in Deutschland allerdings nicht zulässig)

• Software zur Produktivitätsmessung

Wichtig ist, dass diese Daten für sich alleine gesehen noch keine verwertbaren Informationen liefern. Erst wenn Sie sie aufbereiten, gegenüberstellen und in Beziehung setzen, lassen sich Zusammenhänge erkennen. Eine solche Analyse könnte beispielsweise das Berechnen von Industrieminuten umfassen, um die Effizienz von Arbeitsabläufen präziser zu quantifizieren.

Sensible Daten und Personalkennzahlen müssen geschützt werden. Das ist auch bei People Analytics nicht anders. Das Bundesdatenschutzgesetz und die DSGVO, Gewerkschaften oder Betriebsräte haben deswegen strenge Vorschriften zum Umgang mit und Auswertung von Mitarbeiterdaten.

Achten Sie zum Beispiel auf diese Aspekte in Bezug auf People Analytics:

• DSGVO Art. 5: Sie brauchen immer einen konkreten Zweck für die Datenerhebung und dürfen nur die Daten sammeln, die für den jeweiligen Zweck nötig sind. Die Daten müssen anonymisiert werden, wenn der Zweck erfüllt ist.

• DSGVO Art. 6: Sie brauchen die Einwilligung Ihrer Arbeitnehmer*innen, um Daten erheben zu können.

• DSGVO Art. 13: Informieren Sie Ihre Mitarbeiter darüber, welche Daten wann und zu welchem Zweck erhoben werden.

• DSGVO Art. 22: Es muss gewährleistet sein, dass zum Beispiel die Geschäftsführung in automatisierte Prozesse eingreifen darf und eine Person nicht nur einer automatisierten Entscheidung unterworfen wird.

Diese Bestimmungen schrecken viele Unternehmen ab, denn laut Deloitte beschränken sich deutsche Unternehmen oft auf unkritische Fragestellungen, z. B. zu Mitarbeiterengagement, oder starten Pilotprojekte zum People Analytics im Ausland (sofern sie international tätig sind). Und übersehen dabei das große Potenzial, mit Daten zu arbeiten.

Damit Ihr People Analytics von Anfang reife Früchte trägt, sollte es diese Voraussetzungen erfüllen.

• Eine sichere Grundlage: Halten Sie alle Datenschutzbestimmungen ein.

• Transparent sein: Lassen Sie Mitarbeiter unbedingt wissen, welche Daten für welchen Zweck erhoben werden.

• Einverständnis einholen: Mitarbeiter sollten ihr Go oder No geben können – und auch nach längerer Zeit der Datenerhebung widersprechen können.

• Am Ende entscheidet der Mensch: Arbeiten Sie immer datenbasiert und nicht datengetrieben, d.h. ziehen Sie Daten als Entscheidungshilfe heran, aber lassen Sie sie nicht das letzte Wort sprechen. Wenn es um andere Menschen geht, sollten Entscheidungen immer von anderen Menschen getroffen werden.

Ob People Analytics für Sie das Richtige ist, können Sie zum Beispiel in einem Pilotprojekt herausfinden. Folgen Sie dabei diesen fünf Schritten.

• Was will ich eigentlich wissen? Definieren Sie eine oder zwei konkrete Fragestellung(en), die Sie mithilfe von People Analytics beantworten wollen. Zum Beispiel: Wie können wir die Qualität unserer Bewerber steigern?

• Stellen Sie ein Projektteam aus den betreffenden Abteilungen (in diesem Beispiel das Recruiting-Team) und HR zusammen, das sich dediziert um das Pilotprojekt kümmert.

• Setzen Sie Milestones fest: Welche Personalkennzahlen brauchen wir? In welchem Zeitraum soll das Pilotprojekt laufen?

• Ergebnisse auswerten und Maßnahmen erarbeiten, z. B.: neue Kanäle bespielen, alternative Cases einsetzen und die Interview-Partner auf Cultural Fit schulen.

Die passende Auswahl einer People-Analytics-Software hängt weniger von der Unternehmensgröße ab als von ein paar konkreten Faktoren. Für den Einstieg gilt: Prüfen Sie zuerst, welche Personalkennzahlen Ihre bestehende HR-Software bereits liefert, bevor Sie in zusätzliche Analytics-Tools investieren. Bevor Sie sich für ein Tool entscheiden, lohnt sich deshalb ein Blick auf folgende Kriterien:

• Datenquellen: Wie viele Systeme (HR-Software, CRM, Zeiterfassung) müssen verknüpft werden?

• Auswertungstiefe: Reichen Standardreports oder brauchen Sie Prognosemodelle und Szenarien?

• Skalierung: Wächst die Belegschaft schnell oder bleibt die Struktur stabil?

• Bedienbarkeit: Kann Ihr HR-Team die Auswertungen selbst durchführen, oder ist Data-Science-Know-how nötig?

Erfüllt Ihre HR-Software die ersten drei Punkte bereits, reicht das in der Regel aus. Treffen mehrere Kriterien zu – etwa viele verknüpfte Systeme und der Bedarf an granularen Prognosen – lohnt sich der Blick auf dedizierte People-Analytics-Plattformen mit tieferer statistischer Auswertung.

Nicht zwingend. Für kleine und mittelständische Unternehmen reicht oft eine HR-Software mit integriertem Reporting, um zentrale Personalkennzahlen auszuwerten. Spezialisierte People-Analytics-Tools lohnen sich erst bei hoher Datenkomplexität, mehreren verknüpften Systemen oder sehr granularen Prognosemodellen.

Meistens liegt das bei HR – oft mit Unterstützung aus IT oder Controlling. Große Unternehmen leisten sich dafür eigene People-Analytics-Teams; im Mittelstand macht das oft die Personalleitung oder ein HR-Business-Partner nebenbei mit. Wichtig ist nur: Betriebsrat und Datenschutz müssen von Anfang an mit an Bord sein. 

HR-Analytics deckt die klassischen Personalkennzahlen ab, etwa Produktivität oder Time-to-Hire. People Analytics geht einen Schritt weiter und untersucht die Gründe dahinter – zum Beispiel, warum die Fluktuation in einem bestimmten Team plötzlich steigt. Kurz: HR-Analytics zeigt das Was, People Analytics das Warum.

Das hängt vom Fokus ab: Bei Recruiting zählen Time-to-Hire und Bewerberqualität, bei Retention Fluktuationsrate und Krankheitsquote, bei Engagement der Employee Net Promoter Score (eNPS) und bei Personalplanung Full-Time Equivalents (FTE). Wichtig ist, dass nur Kennzahlen erhoben werden, die eine konkrete HR-Frage beantworten.

Neben Fluktuationsrate und Krankheitsquote zählen für deutsche Unternehmen vor allem Kennzahlen mit rechtlicher Relevanz, etwa Fehlzeiten nach dem Entgeltfortzahlungsgesetz oder mitbestimmungspflichtige Daten für den Betriebsrat. Der Vergleich mit Branchen-Benchmarks wie dem Fehlzeiten-Report hilft zusätzlich bei der Einordnung.