People Analytics: Der Schlüssel für eine produktivere, zufriedenere und zukunftsfähige Arbeitswelt

People Analytics ist nicht mehr nur ein Werkzeug für Personalabteilungen, sondern ein strategischer Hebel, der tief in die Unternehmensstrategie integriert ist. Unternehmen nutzen datenbasierte Ansätze, um die Employee Experience zu verbessern, Talente zu identifizieren und die Produktivität zu steigern.

Doch wie sieht die Zukunft aus? Welche Technologien und Ansätze können wir bis 2040 erwarten? Dieser Artikel beleuchtet den aktuellen Stand, innovative Tools und skizziert eine Vision für die Zukunft.

Status Quo: People Analytics im Jahr 2025 - Ziele und Einsatzbereiche

1. Talentmanagement: People Analytics wird im Talentmanagement genutzt, um datengestützte Entscheidungen über den gesamten Talentlebenszyklus der Mitarbeitenden hinweg zu treffen.

Hier sind die wichtigsten Anwendungsbereiche:

• Identifikation von High Potentials: Prädiktive Analysen helfen dabei, Mitarbeitende mit hohem Potenzial frühzeitig zu erkennen. Tools wie Visier oder Workday People Analytics analysieren Leistungsdaten, Feedback und Karriereverläufe, um aufstrebende Talente zu identifizieren.

  
  

• Personalisierte Entwicklungspläne: Mithilfe von People Analytics werden individuelle Entwicklungspläne erstellt. Plattformen wie Cornerstone OnDemand analysieren Lerngewohnheiten und Kompetenzlücken, um maßgeschneiderte Weiterbildungsmöglichkeiten anzubieten.

  
  

• Vorhersage von Fluktuation: Tools wie Eightfold AI setzen KI ein, um Fluktuationsrisiken zu prognostizieren. Daten wie Arbeitszufriedenheit, Karrierefortschritt und Gehaltsentwicklung werden analysiert, um rechtzeitig Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung zu ergreifen.

  
  

• Diversity und Inklusion fördern

  People Analytics ermöglicht die Überwachung von Diversitätszielen. Unternehmen analysieren Daten zu Einstellung, Beförderung und Vergütung, um eine gerechte Behandlung sicherzustellen.

  
  

• Effiziente Talentakquise

  Bei der Rekrutierung werden Daten zu Bewerbern genutzt, um die besten Kandidaten auszuwählen. Systeme wie LinkedIn Talent Insights oder Entelo analysieren Qualifikationen, Berufserfahrung und kulturelle Passung.

  
  

• Optimierung der Teamzusammensetzung

  Datenbasierte Ansätze wie bei Google helfen, Teams optimal zusammenzustellen, indem Persönlichkeitsmerkmale, Kommunikationsstile und Fähigkeiten analysiert werden.

  
  

People Analytics im Talentmanagement zielt darauf ab, Talente nicht nur besser zu finden, sondern auch langfristig zu fördern und zu binden. Dadurch wird das Unternehmen nicht nur effizienter, sondern auch attraktiver für Top-Talente.

2. Mitarbeiterbindung: People Analytics spielt eine entscheidende Rolle bei der Mitarbeiterbindung, indem es datenbasierte Erkenntnisse liefert, die Unternehmen dabei unterstützen, die Bedürfnisse, Zufriedenheit und das Engagement ihrer Mitarbeitenden zu verstehen und gezielt darauf zu reagieren. Die wichtigsten Anwendungen sind:

• Fluktuationsprognosen: Tools wie Visier oder Eightfold AI analysieren Daten wie Kündigungsmuster, Arbeitsbelastung, Zufriedenheitsumfragen, Gehaltsentwicklungen und Beförderungshistorien, um Mitarbeitende zu identifizieren, die ein hohes Fluktuationsrisiko aufweisen.

  
  

  Praxisbeispiel: Ein Unternehmen erkennt, dass Mitarbeitende mit stagnierendem Karrierefortschritt ein erhöhtes Fluktuationsrisiko haben, und entwickelt gezielte Entwicklungsprogramme.

•  Echtzeitüberwachung von Mitarbeiterengagement

  Tools wie: Qualtrics EmployeeXM, SAP SuccessFactors Workforce Analytics

  Diese Tools überwachen das Mitarbeiterengagement in Echtzeit und zeigen Trends oder kritische Veränderungen auf, z. B. sinkende Motivation nach organisatorischen Veränderungen.

  
  

• Praxisbeispiel: Ein Unternehmen erkennt durch Echtzeitdaten, dass nach einer Umstrukturierung das Engagement in bestimmten Teams zurückgeht, und bietet gezielte Unterstützung an.

  
  
  
  

3. Produktivitätssteigerung: People Analytics Tools werden eingesetzt, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die die Produktivität von Mitarbeitenden steigern und Arbeitsprozesse optimieren. Hier sind einige zentrale Anwendungsbereiche und Methoden:

• Identifikation von Produktivitätsmustern:

  Analyse von Arbeitszeiten und Abläufen: Tools können zeigen, wann Mitarbeitende am produktivsten sind (z. B. morgens oder nachmittags) und wie Aufgaben priorisiert werden.

  Erkennung von Hindernissen: Durch die Analyse von Kommunikations- und Workflow-Daten können ineffiziente Prozesse oder übermäßige Meetings identifiziert werden.

  
  

• Optimierung von Teamzusammenstellungen:

  Skill-Matching: Tools analysieren die Fähigkeiten und Erfahrungen der Mitarbeitenden, um Teams optimal zusammenzustellen.

  Kollaborationsmuster: Durch die Analyse von Netzwerkdaten wird sichtbar, welche Mitarbeitenden besonders gut zusammenarbeiten.

  
  

• Personalisierte Entwicklungsmaßnahmen

  Gezieltes Training: Basierend auf Analysen können individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten empfohlen werden, die die Produktivität steigern.

  Feedback-Systeme: Tools sammeln und analysieren Feedback von Mitarbeitenden, um passgenaue Maßnahmen zu entwickeln.

  
  

• Gesundheits- und Stressmanagement

  Stressindikatoren: Analysen von Arbeitszeit und Workload helfen, Überlastungen frühzeitig zu erkennen.

  Work-Life-Balance-Maßnahmen: Daten zeigen, wo flexible Arbeitsmodelle oder Pausenzeiten produktivitätsfördernd wirken können.

  
  

• Messung der Wirkung von Veränderungen

  A/B-Testing: Tools können messen, wie sich Veränderungen (z. B. neue Software, Prozesse oder Führungskonzepte) auf die Produktivität auswirken.

  KPIs tracken: People Analytics Tools überwachen kontinuierlich Leistungskennzahlen und zeigen Trends auf.

  
  

• Förderung von Diversität und Inklusion

  Bias-Analyse: Die Datenanalyse hilft, unbewusste Vorurteile bei der Aufgabenverteilung oder Beförderung zu identifizieren, um eine gleichberechtigte Arbeitsumgebung zu schaffen.

  Motivationsfaktoren erkennen: Tools analysieren, welche Bedingungen die Mitarbeitenden am meisten motivieren, und fördern so ein produktiveres Umfeld.

  
  

• Herausforderungen und ethische Aspekte

  Datenschutz: Es ist wichtig, die Privatsphäre der Mitarbeitenden zu respektieren und Daten anonymisiert zu analysieren.

  Akzeptanz: Mitarbeitende müssen den Nutzen der Tools verstehen und Vertrauen in die erhobenen Daten haben.

People Analytics Tools helfen Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die sowohl die Effizienz als auch die Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigern können. Der Schlüssel liegt darin, die Analyseergebnisse in sinnvolle, menschenzentrierte Maßnahmen umzusetzen.

Hier sind einige der führenden People Analytics Tools, die unterschiedliche Bedürfnisse im Talentmanagement, Mitarbeiterengagement und strategischen HR-Management abdecken:

1. Workday People Analytics

• Fokus: Mitarbeiterbindung, Leistungsmanagement, Diversity-Analysen.

  • Vorteile: KI-gestützte Vorhersagemodelle und visuelle Dashboards, die komplexe HR-Daten einfach aufbereiten.

    
    

    Warum wählen: Besonders geeignet für mittelgroße bis große Unternehmen, die ganzheitliche Analysen benötigen.

    
    

2. Visier People Analytics

• Fokus: Prädiktive Analysen und strategische Personalentscheidungen.

• Vorteile: Benutzerfreundlich, tiefe Einblicke in Fluktuation, Gehaltsanalysen und Karriereentwicklung.

  
  

  Warum wählen: Ideal für Unternehmen, die datenbasierte HR-Strategien

  entwickeln möchten.

  
  

3. Microsoft Viva Insights

• Fokus: Mitarbeiterproduktivität und Wohlbefinden.

Vorteile: Integration in Microsoft 365, Analysen von Arbeitsmustern und Empfehlungen zur Reduzierung von Burnout.

Warum wählen: Perfekt für Unternehmen, die auf hybride Arbeitsmodelle

setzen.

4. Tableau

• Fokus: Visualisierung von HR-Daten und Berichten.

• Vorteile: Flexible Dashboards und einfache Integration mit bestehenden HR-Systemen.

Warum wählen: Für Unternehmen, die komplexe HR-Daten visuell

aufbereiten möchten.

5. Eightfold AI

• Fokus: Talentakquise, Fluktuationsprognosen, Karriereentwicklung.

Vorteile: KI-gestützte Empfehlungen und automatisierte Analyse von Fähigkeiten und Karrierewegen.

Warum wählen: Für Unternehmen, die datengetrieben Talente

gewinnen und fördern möchten.

7. LinkedIn Talent Insights

• Fokus: Marktdatenanalyse für Recruiting und Talentstrategie.

Vorteile: Echtzeitdaten zu Talentverfügbarkeit und Wettbewerbsanalyse.

Warum wählen: Ideal für Unternehmen mit Fokus auf Talentakquise

und Marktanalysen.

8. Culture Amp

• Fokus: Mitarbeiterengagement und Zufriedenheit.

• Vorteile: Umfragen, Feedback-Tools und Benchmarks, die auf Engagement abzielen.

Warum wählen: Für Unternehmen, die die Employee Experience

verbessern möchten.

9. BambooHR

• Fokus: Datenanalyse für kleine bis mittelständische Unternehmen.

Vorteile: Einfachheit, Kosteneffizienz und umfassende HR-Funktionen in einem Tool.

Warum wählen: Für KMUs, die ein erschwingliches,

benutzerfreundliches Tool suche

Abschließend ein Blick in die Zukunft: People Analytics im Jahr 2040:

1. Vollautomatisierte Analysen und Echtzeitentscheidungen: Bis 2040 werden People Analytics-Systeme in der Lage sein, automatisierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. KI-gestützte Plattformen analysieren kontinuierlich Daten wie Mitarbeitendengesundheit, Engagement und Leistung, um proaktive Empfehlungen zu geben.

   
   

2. Integration von Biometrie und Verhaltensökonomie: Wearables und andere biometrische Technologien werden eine zentrale Rolle spielen. Beispielsweise können Sensoren den Stresslevel messen und Daten direkt an Analyseplattformen wie SAP SuccessFactors 2040 übermitteln. Diese können dann Workloads anpassen oder gezielte Erholungspausen vorschlagen.

   
   

3. Hyperpersonalisierung: Die Vision für 2040 umfasst die vollständige Personalisierung der Employee Experience. Jeder Mitarbeiter erhält auf Basis von KI-Analysen individuelle Empfehlungen für Karriereentwicklung, Lernangebote und Arbeitsgestaltung.

   
   

4. Beispiele: Top-Innovatoren im Jahr 2040

   • Google: Nutzt neuronale Netzwerke, um Mitarbeitendenmuster zu analysieren und kollaborative Entscheidungsfindung zu optimieren.

   • Amazon: Entwickelt KI-Agenten, die Teamdynamiken in Echtzeit bewerten und Vorschläge für eine effizientere Zusammenarbeit liefern.

   • Tesla: Verwendet immersive Technologien wie AR und VR, um Mitarbeitendentraining und Produktivitätsanalysen zu revolutionieren.

   
   

Herausforderungen und ethische Aspekte: Mit der Weiterentwicklung von People Analytics entstehen auch neue Herausforderungen wie:

• Datenschutz: Die Balance zwischen datengestützter Entscheidungsfindung und Privatsphäre wird kritischer.

• Bias in Algorithmen: Die Gewährleistung von Fairness und Diversität bleibt eine zentrale Aufgabe.

• Akzeptanz: Mitarbeitende müssen in die Nutzung von People Analytics einbezogen werden, um Vertrauen zu schaffen.

  
  

Fazit: People Analytics wird von einem Analysewerkzeug zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Unternehmensstrategie. Während 2025 der Fokus auf prädiktiven Analysen und KI-gestützten Tools liegt, werden bis 2040 hyperpersonalisierte und vollautomatisierte Systeme die Arbeitswelt revolutionieren. Unternehmen, die diese Entwicklung frühzeitig adaptieren, sichern sich nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern gestalten die Zukunft der Arbeit aktiv mit.