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HR-Analytics bedeutet, Personaldaten in bessere Personalentscheidungen zu verwandeln. Dieser Leitfaden erklärt, was dazugehört, wie es sich von HR-Reporting unterscheidet und wie Sie in einer Woche Nutzen ziehen — ohne Data Scientist.
HR-Analytics bedeutet, Personaldaten zu sammeln, in Kennzahlen zu überführen und mit diesen Kennzahlen bessere Personalentscheidungen zu treffen. Es ersetzt „ich glaube, die Fluktuation im Vertrieb steigt" durch „die Erstjahres-Fluktuation im Vertrieb stieg in zwei Quartalen von 9 % auf 17 %, parallel zur Onboarding-Änderung im März".
Reporting sagt Ihnen, was passiert ist: der Personalbestand liegt bei 512, die Fluktuation betrug 14 %. Analytics erklärt warum und was zu tun ist. Beides wird oft verwechselt — HR-Reporting vs. HR-Analytics erläutert den Unterschied.
| Stufe | Frage | Beispiel |
|---|---|---|
| Deskriptiv | Was ist passiert? | Die Fluktuation lag im letzten Quartal bei 14 % |
| Diagnostisch | Warum? | 60 % der Abgänge waren im ersten Jahr |
| Prädiktiv | Was passiert wahrscheinlich? | Teams mit geringer Führungszugehörigkeit zeigen höhere prognostizierte Abwanderung |
| Präskriptiv | Was sollten wir tun? | Onboarding-Investitionen auf die zwei risikoreichsten Teams verlagern |
Die meisten Teams beginnen deskriptiv und arbeiten sich vor, während ihre Daten reifen. Sie brauchen keine Vorhersagemodelle, um Nutzen zu schaffen — eine klare diagnostische Sicht verändert Entscheidungen bereits.
Mindestens ein Mitarbeitendenstamm mit: ID, Eintrittsdatum, ggf. Austrittsdatum, Abteilung, Standort, Joblevel und — sofern zulässig und angemessen — Vergütung. Ergänzen Sie später Recruiting-, Abwesenheits-, Weiterbildungs- und Kostendaten, um mehr Kennzahlen freizuschalten. HRlytix liest Excel oder CSV und ordnet die Spalten für Sie zu; siehe Daten hochladen.
Beginnen Sie mit drei oder vier, auf die Sie wirklich reagieren — nicht mit dreißig.
HR Metric
Turnover Rate
All exits (voluntary and involuntary unless configured otherwise) divided by average headcount.
Exits During Period / Average Headcount × 100 · Average Headcount = (Beginning HC + Ending HC) / 2
Required data: employee_id, termination_date, employment_status
View metric definition →HR Metric
Retention Rate
Employees active at the beginning of the period who remain active at the end, as a percentage of the beginning population.
Employees Remaining at End / Employees at Beginning × 100
Required data: employee_id, employment_status, hire_date
View metric definition →Die HR-KPIs, die Entscheidungen treiben enthält eine vollständigere Auswahl mit Formeln.
Note
Seien Sie vorsichtig mit „Branchendurchschnitt"-Zahlen. Ein Benchmark bedeutet nur etwas, wenn Sie Quelle, Jahr, Branche, Region und die Definition der Grundgesamtheit kennen. Können Sie das nicht prüfen, behandeln Sie ihn als Rauschen — Ihr eigener Trend über die letzten vier bis acht Perioden ist meist der bessere Maßstab.
Die Begriffe werden synonym verwendet. „People Analytics" ist gebräuchlicher, wenn die Arbeit auch Engagement, Leistung und organisatorische Netzwerkdaten umfasst, nicht nur HR-Basiskennzahlen.
Nein. Deskriptive und diagnostische Analytik braucht saubere Daten und gute Fragen, keine Modellierung. Holen Sie Spezialisten hinzu, wenn Sie zur Vorhersage übergehen.
Eine Periode ergibt eine Momentaufnahme. Vier oder mehr Perioden zeigen Trends und Vergleiche — daher kommen die meisten Entscheidungen.
Jede Kennzahl in diesem Leitfaden ist — mit Formel und Pflichtfeldern — im HR-Kennzahlenlexikon definiert.
Open the HR Metrics DictionaryDatengetriebene HR heißt, Personaldaten zuerst anzusehen — nicht zuletzt. Ein Entscheidungsrahmen, praktische Beispiele und die Datenschutz-Leitplanken, die es verantwortungsvoll halten.
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