Prädiktive Analyse im Personalwesen: Vorteile, Modelle und reale Anwendungsfälle

Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Antragsteller für eine Kreditkarte. Sie füllen ein Antragsformular aus, und der Kreditgeber prüft Ihre persönlichen Angaben. Er prüft Ihre Kreditgeschichte, ob sie mit dem geforderten Kreditscore übereinstimmt, und entscheidet, ob er Ihren Antrag annimmt oder ablehnt.

Dies ist eine bewährte Strategie zur Ermittlung Ihrer Kreditwürdigkeit, die auf der Analyse von Daten beruht.

Warum dieser Ansatz? Der Kreditgeber muss vorhersagen, wie verantwortungsvoll Sie mit Ihrem Geld umgehen werden. Er nutzt die Daten, um abzuschätzen, ob Sie Ihre Kreditkartenrückzahlungen leisten oder nicht, und um zu berechnen, wie groß Ihr Risiko für ihn ist. 

Und das ist die Essenz dessen, wie prädiktive Analytik in jedem Geschäftsbereich funktioniert.

In diesem Leitfaden befassen wir uns mit der prädiktiven Analyse im Personalwesen, einschließlich der vielen Anwendungsfälle und Vorteile, die sie einem Unternehmen bringt. 

📊 Wie definieren Sie die prädiktive Analyse im Personalwesen? 

Bei der prädiktiven Analyse werden aktuelle oder historische Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens verwendet, um potenzielle zukünftige Ergebnisse zu ermitteln. In der Personalabteilung können wir die prädiktive Analyse nutzen, um das Verhalten von Mitarbeitern auf der Grundlage früherer Leistungen, demografischer Daten oder anderer Faktoren vorherzusagen. So können Personalverantwortliche künftige Trends vorhersehen und entsprechend planen. 

Wie funktioniert die prädiktive Analyse? 

Predictive Analytics ist wissenschaftlich fundiert, aber in vielerlei Hinsicht ahmt sie den natürlichen menschlichen Instinkt nach, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. 

Beispiel 1: Wenn ein Kind in der Schule wiederholt wegen eines nicht zugeknöpften Hemdes nachsitzen muss, lernt es im Idealfall schnell, sein Hemd zuzuknöpfen, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Bestrafungen zu verringern. 

Beispiel 2: Wenn ein Vertriebsmitarbeiter mit einer bestimmten Verkaufstechnik einen Volltreffer landet, wird er sie wahrscheinlich wiederholt anwenden, um seine Erfolgsquote zu maximieren. 

Die prädiktive Analytik funktioniert ähnlich, aber wir nutzen Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt uns auf unser Bauchgefühl oder unsere Intuition zu verlassen. Dabei wird untersucht, wie verschiedene Faktoren zusammenwirken, und es werden historische Muster ermittelt, um fundierte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. 

Deskriptive vs. prädiktive vs. präskriptive Analytik im Personalwesen

Es gibt drei Haupttypen von Analysen im Personalwesen: deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen.

Im Folgenden wird erläutert, wie HR-Teams jede dieser Analysetechniken einsetzen können. 

Deskriptive Analytik 

Bei der deskriptiven Analyse werden Daten aus der Vergangenheit ausgewertet, um Trends zu erkennen und Schlussfolgerungen über die Entwicklung zu ziehen. Personalabteilungen verlassen sich auf diese Art von Daten, um Trends bei Fluktuationsraten, demografischen Daten und Leistungskennzahlen von Mitarbeitern zu verstehen. 

Beispiel: Analysieren Sie die Daten aus der Vergangenheit, um festzustellen, warum Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, und nutzen Sie diese Informationen, um Strategien zur Mitarbeiterbindung zu entwickeln.

Prädiktive Analytik 

Die prädiktive Analyse nutzt dieselben Daten, um auf der Grundlage statistischer Modelle künftiges Mitarbeiterverhalten oder -ergebnisse vorherzusagen . Personalabteilungen können diese Technik nutzen, um die Auswirkungen von Personalinitiativen auf die Geschäftsergebnisse vorherzusagen. 

Beispiel: Angenommen, Sie planen die Einführung eines neuen Programms zur Mitarbeiteranerkennung. Sie können frühere Korrelationen zwischen Lob oder positivem Feedback und erhöhtem Mitarbeiterengagement analysieren und Verbesserungen bei der Mitarbeiterbindung und Produktivität vorhersagen. 

Prädiktive Analytik

Die präskriptive Analyse geht noch einen Schritt weiter, indem sie wertvolle Datenerkenntnisse nutzt, um spezifische Empfehlungen zur Erreichung eines bestimmten Ergebnisses zu geben. Personalabteilungen können präskriptive Analysen nutzen, um Bereiche zu identifizieren, in denen Sie sich verbessern könnten. 

Beispiel: Die Datenanalyse zeigt, dass bestimmte Teams ihre Leistungsziele nicht erreichen; die Personalabteilung kann mithilfe von präskriptiven Analysen Schulungs- und Entwicklungsprogramme für Mitarbeiter empfehlen, um deren Fähigkeiten zu verbessern.

➡️ Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie aussagekräftige Daten für Ihre HR-Teams extrahieren können, mit unserem ausführlichen Leitfaden zu People Analytics. 

🕵️‍♂️ 6 Anwendungsfälle von Predictive People Analytics im Personalwesen

Wenn Sie noch keine Erfahrung mit prädiktiven Analyselösungen haben, lassen Sie sich von den folgenden sechs Möglichkeiten inspirieren, wie Sie mit Hilfe von Zahlen Ihre Personalabteilung unterstützen können. 

Suche und Filterung von Bewerbern 

Nutzen Sie die Daten früherer Einstellungen, um ein Profil erfolgreicher Mitarbeiter zu erstellen, und filtern Sie diese anhand von Faktoren wie Fähigkeiten, Bildungsniveau und Erfahrung. Verwenden Sie dann diese typischen Mitarbeiterprofile als Grundlage für Ihre Einstellungsentscheidungen und zur Vorhersage der künftigen Arbeitsleistung. So stellen Sie sicher, dass die Personalabteilung in jeder Phase des Einstellungsprozesses die richtigen Mitarbeiter findet. 

➡️ Erfahren Sie in unserem umfassenden Leitfaden mehr über die Bedeutung dieser wichtigen Entscheidungen für das Talentmanagement.

Analyse des sozialen Profils 

Verfolgen Sie auch soziale Konversationen, um zu erkennen, wie Mitarbeiter über ihre Erfahrungen bei Ihnen sprechen. Analysieren Sie das soziale Profil Ihres Unternehmens auf Plattformen wie LinkedIn oder Glassdoor, um die Stimmung und das Engagement der Mitarbeiter zu verstehen. Diese Art von Analyse gibt einen Überblick über Ihr Wertversprechen als Arbeitgeber. Sie kann Bereiche aufzeigen, in denen Sie Ihr öffentliches Image verbessern können. 

Denken Sie daran: Die Analyse sozialer Medien ist auch ein wesentlicher Bestandteil des Kundenfeedbacks. Es lohnt sich also, in die richtigen Tools zu investieren, die Ihnen helfen, Datenpunkte zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. 

Analyse der Sitzung 

Analysieren Sie Besprechungsdaten, um die Anwesenheits- und Teilnahmemetriken vergangener Besprechungen zu verfolgen. Anhand dieser Erkenntnisse lässt sich feststellen, wer in künftigen Sitzungen eher einen positiven Beitrag leisten wird. Dies hilft den HR-Teams, die Teamdynamik zu erkennen und bessere Beziehungen zu den Mitarbeitern aufzubauen.  

Überwachung der Mitarbeiter 

Das Wohlbefinden der Mitarbeiter ist ein wichtiger Schwerpunkt für Personalabteilungen, und wir können prädiktive Tools zur Überwachung der geistigen und körperlichen Gesundheit der Mitarbeiter einsetzen. Verfolgen Sie spezifische Datenpunkte wie Fehlzeiten, Urlaubsanspruch, Arbeitszeiten und Pulsumfragedaten, um sich ein genaues Bild vom Wohlbefinden der Mitarbeiter zu machen und Initiativen zur Lösung von Problemen zu entwickeln. 

Risiken der Mitarbeiterbindung und -fluktuation 

Die Personalabteilung kann besser verstehen, welche Mitarbeiter das Unternehmen wahrscheinlich verlassen werden, und nach Möglichkeiten suchen, dieses Risiko zu verringern. 

Beispiel: Analysieren Sie die Daten zum Mitarbeiterengagement, um Muster zu erkennen, wie die Mitarbeiter ihr Arbeitsumfeld oder ihre Arbeitsaufgaben empfinden. Trägt dies zu hohen Fluktuationsraten bei? Kommen Sie dem Kündigungsschreiben mit rechtzeitigen Maßnahmen zuvor, um die Abwanderung zu verringern. 

Leistungsmanagement 

Finden Sie heraus, ob Ihre Mitarbeiter bewusst auf die primären KPIs hinarbeiten, indem Sie Daten zur Verfolgung und Überwachung der Leistung nutzen.

Die Analyse von Leistungsbewertungen, Feedback-Reviews und Projektabschlussstatistiken kann den HR-Teams dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Mitarbeiter besonders gut sind oder zusätzliche Unterstützung benötigen. 

➡️ Erfahren Sie in unserem Leitfaden mehr darüber, wie Sie ein leistungsfähiges Unternehmen führen. 

🏆 11 Vorteile des Einsatzes prädiktiver Analysen im Personalwesen

Sobald Sie prädiktive Analysen in diese wichtigen HR-Prozesse integriert haben, werden Sie die ersten Früchte ernten.

Hier sind die elf wichtigsten Vorteile, die Sie erwarten können.

Schnellere und genauere Entscheidungen 

Daten helfen HR-Teams dabei, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Prädiktive Analysen bieten einen unvoreingenommenen Blick auf die Daten der Mitarbeiter und ermöglichen so fundiertere und genauere Entscheidungen. CEO Matt Teifke erklärt, wie Teifke Real Estate auf prädiktive Analysen zurückgreift: 

"Unser HR-Team greift diesen Trend auf, indem es in datengesteuerte Entscheidungsfindung investiert und prädiktive Analysen und maschinelles Lernen einsetzt, um ein besseres Verständnis unserer Belegschaft zu gewinnen. Wir untersuchen auch den potenziellen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Automatisierung bestimmter HR-Aufgaben, wie z. B. das Sortieren großer Mengen von Mitarbeiterdaten und die Bereitstellung von personalisiertem Feedback.

Weniger Fälle von menschlichem Versagen 

Dank datengestützter Erkenntnisse kann Ihre People-Teams Herausforderungen vorhersehen und sich darauf vorbereiten, bevor sie entstehen. Dadurch wird das Risiko kostspieliger menschlicher Fehler verringert.

Verbesserte Erfahrung der Bewerber 

Der Einsatz von Predictive Analytics zum Filtern von Bewerbern stellt sicher, dass HR-Teams nur mit den am besten qualifizierten Personen Gespräche führen. Sie können schnellere Einstellungsentscheidungen treffen, abgelehnten Bewerbern Feedbackdaten zur Verfügung stellen und die Erfahrung der Bewerber insgesamt verbessern.

Besseres Risikomanagement 

Ergreifen Sie proaktive Maßnahmen zur Verringerung von Gesundheits- und Sicherheitsrisiken, indem Sie potenzielle Gefahren erkennen und Präventivmaßnahmen ergreifen, um diese zu minimieren.

Beispiel: Sie könnten Sicherheitsschulungen für Mitarbeiter durchführen oder Sicherheitsprotokolle aktualisieren. Nutzen Sie Analysen, um Personen oder Gruppen mit hohem Risiko zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um Vorfälle zu verhindern.

Gesteigerte Produktivität 

Nutzen Sie Daten zu Projektressourcen oder Mitarbeiterfeedback, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Bereiche zu identifizieren, in denen Sie die Produktivität fördern können. Daten ermöglichen es Teams, bei Projekten auf Kurs zu bleiben, indem sie wertvolle Einblicke liefern, die die Zusammenarbeit, die Kommunikation und den Output des Teams verbessern, was wiederum zu zufriedenen Kunden führt.

Stärkere Strategien zur Mitarbeiterbindung 

Erkennen Sie Muster im Mitarbeiterverhalten, um festzustellen, welche Faktoren zur Bindung von Talenten beitragen. Auf dieser Grundlage entwickeln Sie Strategien, wie z. B. eine transparente Vergütung oder Aufstiegsmöglichkeiten, um leistungsstarke Mitarbeiter zu binden, zu motivieren und in eine stabile Arbeitsplatzkultur einzubinden.

Genaue Vorhersage der Geschäftseinnahmen 

Prognostizieren Sie künftige Geschäftseinnahmen durch die Analyse von Daten wie Arbeitskosten und Leistungskennzahlen der Mitarbeiter. Die Verbindung zwischen diesen beiden Datenpunkten kann Aufschluss darüber geben, wie sich wichtige Geschäftsentscheidungen positiv auf das Endergebnis auswirken.

Proaktive Strategie für Mitarbeiterfragen 

Analysieren Sie die Stimmungsdaten der Mitarbeiter, um die zugrundeliegenden Geschäftsprobleme zu verstehen, die sich auf die Mitarbeiter auswirken. Auf diese Weise können die HR-Teams proaktive Personalstrategien entwickeln, um Probleme mit Arbeitsunzufriedenheit oder Burnout zu lösen.

Strategische Weiterqualifizierung und Einstellungsentscheidungen 

Die Entscheidung, ob Sie die Fähigkeiten Ihrer vorhandenen Mitarbeiter verbessern oder recruiting von außen hinzuziehen sollen, kann Ihnen Kopfzerbrechen bereiten. Mit Hilfe von Daten können Sie eine strategischere Personalpolitik entwickeln und so leichter entscheiden, welcher Weg die Gesamtproduktivität und Rentabilität erheblich beeinflussen wird. 

Verbesserte Unternehmenskultur 

Nutzen Sie Daten, um die Unternehmenskultur zu messen und herauszufinden, ob sich Ihre Mitarbeiter sicher fühlen und sich in ihrem Arbeitsumfeld frei entfalten können oder ob Ihre Kultur überarbeitet werden muss. Mit den richtigen Erkenntnissen können Sie Initiativen entwickeln, die ein besseres Zugehörigkeitsgefühl und einen starken Teamgeist fördern.

Konsistenter Hybridaufbau 

Es kann eine Herausforderung sein, einen nahtlosen Übergang zwischen Fern- und Innendienst zu schaffen und dabei das Feedback und die Präferenzen der Mitarbeiter zu berücksichtigen. Matthew Ramirez, CEO von Paraphrase Tool, erklärt, 

"Hybride Arbeitsumgebungen stellen Manager vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, für ihre Mitarbeiter Konsistenz zu schaffen. Ein Trend, den die HR-Teams aufgreifen, ist die Entwicklung einheitlicher Erwartungen an die Mitarbeiter, unabhängig davon, wo sie arbeiten. Unabhängig davon, ob die Mitarbeiter im Büro oder von zu Hause aus arbeiten, ist es wichtig, dass sie wissen, was von ihnen erwartet wird, wie ihre Leistung gemessen wird und wie ihre Work-Life-Balance aussieht."

Durch den Einsatz prädiktiver Analysen können Sie die Dynamik der Belegschaft besser verstehen und eine hybride Struktur aufbauen, die für alle Beteiligten funktioniert. 

💼 6 Schritte zur Implementierung eines erfolgreichen prädiktiven HR-Analysesystems

Personalleiter können die folgenden sechs Schritte nutzen, um ein erfolgreiches Predictive Analytics-System für ihr Unternehmen einzuführen.

Definieren Sie kristallklare Geschäftsziele 

Ein Fahrplan ist das A und O. Beginnen Sie damit, die Ziele Ihres Teams mit Hilfe von prädiktiven Analysen zu definieren, und stellen Sie sicher, dass diese mit den Gesamtzielen des Unternehmens übereinstimmen. 

Beispiel: Nehmen wir an, Sie wollen die Mitarbeiterfluktuation verringern. Legen Sie klare Ziele fest, z. B. die Senkung der Fluktuation um 10 % in drei Monaten, und bestimmen Sie dann die HR-Kennzahlen, die Sie zur Erreichung Ihres Ziels verfolgen möchten. 

Datenethik berücksichtigen 

Bei der Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen sollte die Datenethik an erster Stelle stehen. Es ist wichtig, den Datenschutz und die Sicherheit von Mitarbeiterdaten zu berücksichtigen und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle durch die Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse nicht diskriminierend sind. Beginnen Sie mit einer Dateninventur, um zu verstehen, welche Informationen Sie kontrollieren. Wie in"Data-driven HR: How to use analytics and metrics to drive performance" von Kogan Page, Limited beschrieben:

"Man kann Daten nicht richtig schützen oder eine gute Data Governance praktizieren, wenn man nicht ganz sicher ist, welche Daten man hat. Dies kann insbesondere für HR-Teams eine Herausforderung darstellen, da mitarbeiterbezogene Daten in allen möglichen Abteilungen und Systemen außerhalb des HR-Teams selbst untergebracht sein können." 

Arbeiten Sie immer mit Ihren Compliance-Abteilungen und Rechtsteams zusammen, um zu verstehen, welche Auswirkungen die Speicherung von Mitarbeiterdaten hat und wie Sie diese verarbeiten oder den Beteiligten präsentieren. Seien Sie sich bewusst, dass sich die Gesetze je nach Region oder sogar von Bundesstaat zu Bundesstaat in den USA erheblich ändern.

Entwicklung von Analysekompetenzen

Ihr HR-Team muss sich im Umgang mit den Daten sicher fühlen und diese interpretieren können, um sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Ein Gallup-Artikel erklärt dies, 

"Die Personalabteilung hat sich schnell mit zu vielen Daten (die oft nur oberflächlich sind) und ohne ausreichende oder richtige Anleitung verzettelt. Es ist schwer, datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage von Zahlen zu treffen, wenn man nicht weiß, was die Zahlen bedeuten."

Wenn Ihre Personalabteilung (HR) noch nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, sollten Sie einen Datenwissenschaftler einstellen. 

➡️ Erfahren Sie, wie Sie einen Datenwissenschaftler effektiv in Ihr Unternehmen aufnehmen. 

Wählen Sie Ihre vorrangigen Daten 

Entscheiden Sie, welche Datenpunkte Sie benötigen, um Ihre Ziele effektiv zu messen, und wo Sie diese finden können. Personaldaten lassen sich in der Regel in die folgenden Kategorien einteilen: 

• Intern: Daten, die sich auf Ihre Organisation beziehen, wie z. B. Ergebnisse zum Mitarbeiterengagement. Dies kann eingeschränkt sein, wenn Sie Daten mit anderen Organisationen vergleichen müssen.
• Extern: Daten aus Quellen außerhalb Ihres Unternehmens, z. B. Gehälter, Anzahl der Stellenausschreibungen und Branchentrends. 
• Strukturiert: Daten, die in eine Tabelle passen, wie z. B. Ergebnisse von Eignungsprüfungen, Leistungsbeurteilungen oder Abwesenheitsquoten.
• Unstrukturiert: Daten, die schwieriger zu kategorisieren sind, z. B. E-Mail-Konversationen, Beiträge in sozialen Medien, Videos, Audiodateien, CCTV-Aufnahmen oder Kundenrezensionen. 

Überlegen Sie, welche Art von Daten für die Erreichung Ihrer langfristigen Geschäftsziele wichtig ist, und entwickeln Sie dann eine Strategie, um sie zu sammeln und zu analysieren. Einige Unternehmen nutzen beispielsweise KI-gestützte Stimmungsanalysen, um E-Mails und Konversationen in sozialen Medien zu durchforsten.

Entscheiden Sie, wo Ihre Daten gespeichert werden sollen 

Sobald Sie sich entschieden haben, welche Daten Sie erfassen wollen, müssen Sie sich überlegen, wo Sie diese am besten speichern. Wenn Sie bereits ein HRIS verwenden, könnte dies eine naheliegende Lösung sein. Andernfalls müssen Sie ein sicheres Repository für Ihre Daten finden, z. B. ein Data Lake oder ein Data Warehouse, um sicherzustellen, dass nur diejenigen darauf zugreifen können, die sie benötigen. Wägen Sie die Vorteile (und Nachteile) der Speicherung Ihrer Daten in der Cloud gegenüber der Speicherung vor Ort ab. 

Denken Sie daran: Organisieren und bereinigen Sie Ihre Daten regelmäßig, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.

Entwicklung eines Vorhersagemodells 

Arbeiten Sie mit einem Datenwissenschaftler zusammen, um ein geeignetes Vorhersagemodell für Ihr Unternehmen aus einer der folgenden Möglichkeiten auszuwählen:   

• Klassifizierungsmodell: Dieses Modell erstellt eine einfache Ja/Nein-Vorhersage darüber, ob etwas wahrscheinlich eintreten wird, z. B. ob eine Person erfolgreich eingestellt werden kann.
• Prognosemodell: Mit diesem vielseitigen Modell können Sie künftige Ereignisse vorhersagen, z. B. die Fluktuationsrate oder den Umsatz.
• Clustering-Modell: Dieses Modell identifiziert Gruppen ähnlicher Objekte oder Personen und ermöglicht es Ihnen, potenzielle Probleme und Chancen zu erkennen.
• Ausreißermodell: Dieses Modell sucht nach Anomalien in Ihren Daten, die auf Chancen oder Probleme hinweisen könnten. 
• Zeitreihenmodell: Dieses Modell sagt zukünftige Werte auf der Grundlage vergangener Trends voraus. Verwenden Sie es, um potenzielle Mitarbeiterpräferenzen oder Stimmungsänderungen in einem bestimmten Zeitraum zu ermitteln.
• Entscheidungsbaum: Hier wird eine baumartige Reihe von Ja/Nein-Fragen auf der Grundlage von Dateneingaben konstruiert. Verwenden Sie ihn, um potenzielle Risiken oder Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln. 
• Neuronales Netz: Es erkennt Muster, indem es verschiedene Datentypen miteinander verbindet. Nutzen Sie es, um HR-Strategien zu personalisieren oder Talent-Pipelines zu erstellen.
• Allgemeines lineares Modell: Dieses Modell ermittelt die Beziehungen zwischen mehreren Variablen und ist ideal für die Ermittlung von Korrelationen. 
• Gradientenverstärktes Modell: Dieses Modell kombiniert mehrere schwache Modelle, um ein stärkeres zu erstellen. Verwenden Sie es zur Vorhersage der Mitarbeiterzufriedenheit oder des Leistungspotenzials. 
• Propheten-Modell: Dieses Modell sagt künftige Ereignisse voraus, insbesondere wenn es eine saisonale Komponente gibt, wie z. B. die Messung der Produktivität während der Ferienzeit. 

🏢 3 Beispiele aus der Praxis von erfolgreichen Unternehmen, die die Möglichkeiten der prädiktiven Analyse nutzen 

Google sagt die Qualität von Einstellungen voraus 

Google hatte lange Zeit verschiedene Einstellungsstrategien ausprobiert, darunter die Konzentration auf Bildungserfahrungen oder die Aufforderung an Bewerber, komplexe Rätsel zu lösen. Das Unternehmen war jedoch von den Ergebnissen enttäuscht. Den Bewerbern, die sie einstellten, fehlte es an Teamfähigkeit und sie verfügten nicht über die notwendigen Eigenschaften, um in dem Unternehmen erfolgreich zu sein. 

Stattdessen konzentrierte sich der Suchmaschinengigant darauf, die besten Bewerber der Branche einzustellen und sie dort zu halten. Das ursprüngliche System war jedoch sehr ressourcenintensiv, so dass das Unternehmen zu einem prädiktiven Einstellungsverfahren überging, das auf einer Metaanalyse von Frank Schmidt und John Hunter über die Vorhersage der Leistung von Bewerbern beruht. Dieser datengestützte Ansatz umfasst Arbeitsproben, strukturierte Interviews mit einheitlichen Fragen und Tests der kognitiven Fähigkeiten. 

In Work Rules: Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead, erklärt Laszlo Bock, wie diese Tests funktionieren, 

"Sie sind prädiktiv, weil die allgemeinen kognitiven Fähigkeiten auch die Fähigkeit zu lernen einschließen, und die Kombination aus roher Intelligenz und Lernfähigkeit die meisten Menschen in den meisten Berufen erfolgreich macht.

Google hat den Zeitaufwand für die Personalbeschaffung um 75 % reduziert und kann sich über eine höhere Qualität der Einstellungen freuen. 

BestBuy extrahiert Engagement-Daten zur Umsatzprognose 

BestBuy, ein Elektronikhändler, nutzte prädiktive Analysen, um die Korrelation zwischen Engagement und Ladenumsatz zu ermitteln. Die Analyse ergab, dass eine Steigerung des Engagements um nur 0,1 % zu einer bemerkenswerten Umsatzsteigerung von 100.000 US-Dollar pro Geschäft führen kann.

Infolge dieser bedeutenden Erkenntnis begann BestBuy, das Engagement regelmäßig zu messen und die Faktoren zu ermitteln , die das Engagement fördern. Auf diese Weise konnte das Unternehmen HR-Strategien umsetzen, die das Engagement und den Umsatz des Unternehmens steigern. 

Credit Suisse identifiziert Trends bei der Mitarbeiterfluktuation 

Die Credit Suisse analysierte Daten zur Mitarbeiterfluktuation, um die Hauptgründe für die Kündigung ihrer Mitarbeiter zu ermitteln. Um das Problem der Mitarbeiterbindung zu lösen, überprüften die Vorgesetzten die Blinddaten. Zudem erhielten sie eine spezielle Schulung, wie sie Leistungsträger davon abhalten können, einen anderen Arbeitsplatz zu suchen.

Dieses vorausschauende Projekt wurde als Erfolg gefeiert, nachdem die Investmentbank jährlich 70 Millionen Dollar an recruiting und Einarbeitungskosten eingespart hatte. 

Hier finden Sie weitere unglaubliche Beispiele für Personalstrategien vor Ort. 

➡️ Sammeln und Analysieren von aussagekräftigen Daten mit Zavvy

Prädiktive Analysen beruhen auf qualitativ hochwertigen Informationen, die mit robusten Datenerfassungsmethoden beginnen. Zavvy bietet eine Auswahl an Tools, die Ihr zukunftsorientiertes Unternehmen unterstützen und positive Mitarbeitererfahrungen schaffen. 

• Analysen: Zeigen Sie die wichtigen Daten über unsere anpassbaren Dashboards an. Filtern Sie Schlüsseldaten, einschließlich Vergütungsstatistiken, Einstellungsdaten, Fluktuationsraten, demografische Informationen und Managerstatistiken.  
• Pulsumfragen: Befragen Sie Ihre Mitarbeiter regelmäßig, um Trends und Stimmungen zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um Chancen oder Probleme zu lösen. 
• Leistungsfeedback: Sammlung und Bewertung von Daten zu Überprüfungszyklen, Entwicklungsfortschritten und individuellen KPIs
• Onboarding: Analysieren Sie, wie schnell sich Ihre neuen Mitarbeiter einleben und produktiv werden. 
• Lernmanagement: Verstehen Sie, wie sehr sich Ihre Lernenden mit den Schulungsmaterialien und Kursinhalten beschäftigen und ob sie wesentliche Fortschritte bei der Erreichung ihrer Entwicklungsziele machen. 

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❓ FAQs

Hier finden Sie einige der am häufigsten gestellten Fragen zu prädiktiven Analysen im Personalwesen.

Gibt es empfehlenswerte Analysetechniken, die Sie bei der prädiktiven HR-Analyse einsetzen können?

Für Personalabteilungen stehen verschiedene prädiktive Analysewerkzeuge und -techniken zur Verfügung, z. B. Regressionsanalysen, Algorithmen für maschinelles Lernen und Text Mining. Algorithmen des maschinellen Lernens sind praktisch für die Analyse großer Datensätze. Gleichzeitig kann Text Mining helfen, Muster in Mitarbeiterkommentaren oder Umfragen zu erkennen. 

Warum ist prädiktive Analytik im Personalwesen wichtig? 

Mithilfe von evidenzbasierten Vorhersagen und umsetzbaren Erkenntnissen kann die Personalabteilung Bereiche identifizieren, auf die sie ihre Bemühungen konzentrieren sollte, sowie potenzielle Probleme, die sich aus der Mitarbeiterfluktuation oder dem Engagement der Mitarbeiter ergeben könnten. Darüber hinaus können Personalabteilungen Predictive Analytics nutzen, um ihre Belegschaft besser zu verstehen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und lohnendere Mitarbeitererfahrungen zu schaffen. 

Was versteht man unter prädiktiver Analyse? 

Die prädiktive Analyse ist eine Art der Datenanalyse, die historische Daten zur Vorhersage künftiger Ergebnisse nutzt. Unternehmen können sich mithilfe der prädiktiven Analyse besser auf zukünftige Herausforderungen und Chancen vorbereiten, indem sie aktuelle und vergangene Trends vergleichen. Die prädiktive Analyse kann in verschiedenen Branchen - vom Finanzwesen bis zum Gesundheitswesen - eingesetzt werden, um Unternehmen dabei zu helfen, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu verbessern. 

Welches sind die 4 Schritte der prädiktiven Analytik? 

Die vier Schritte der prädiktiven Analyse sind die Datenerfassung und -organisation, die Modellentwicklung, die Bewertung und Validierung sowie der Einsatz.

1. Bei der Datenerfassung werden relevante Informationen gesammelt, z. B. über das Kundenverhalten oder Beschäftigungsmuster. 
2. Bei der Modellentwicklung geht es darum, ein Prognosemodell zu erstellen und zu verwenden, um genaue Vorhersagen zu treffen. 
3. Bewertung und Validierung beziehen sich auf das Testen des Modells, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
4. Der Einsatz besteht darin, das Modell in Produktion zu bringen, damit die Entscheidungsträger es verwenden können. 

Was sind HR-Prädiktive-Analytik-Kennzahlen?

HR-Prädiktive Analysemetriken sind Datenpunkte, die wir zur Messung und Analyse der Mitarbeiterleistung verwenden können. Dazu können unter anderem Fluktuationsraten, Engagement oder Arbeitszufriedenheit gehören.