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Die Bindung von kompetenten und loyalen Mitarbeitern gilt als entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen.Dabei ist die Fluktuation umso einschneidender, je unerwarteter das Ausscheiden eines Mitarbeiters das Unternehmen, trifft. Um solche Überraschungen zu vermeiden, kann man Methoden aus dem Data Mining und der Statistik gezielt einsetzen, um Daten prädiktiv auszuwerten. So ist es im daten-basierten HR-Management möglich mit Predictive Analytics unerwünschte Mitarbeiterfluktuation vorherzusehen. Sind abwanderungswillige Mitarbeiter identifiziert, können effektiv und zielgerichtet Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Somit kann man Leistungsträger proaktiv von einer Abwanderung abhalten. Die Voraussetzungen dafür – eine belastbare und valide Datenbasis – sind im Human Ressource Management meistens bereits verfügbar. Die Umsetzung ist daher einfacher, als es vorab erscheint. Wir zeigen Ihnen wie Analysen zur Vermeidung von Personalfluktuation im Einklang mit den geltenden Datenschutzbestimmungen durchgeführt werden.
Mitarbeiterfluktuation: Kein Mitarbeiter kündigt von heute auf morgen
Der Kündigung von Mitarbeitern gehen immer Warnzeichen voraus. Kein Mitarbeiter gibt seinen Arbeitsplatz unüberlegt von heute auf morgen auf! Um eine Kündigung zu verhindern, muss man die Warnsignale frühzeitig erkennen.
Als Gründe für Personalfluktuation werden laut einer Studie von 2019 oft ähnliche Motive angegeben. Typische Motive für den Abgang eines Mitarbeiters sind mangelnde Wertschätzung, zu niedriges Einkommen, ein besseres Angebot eines Mitbewerbers und fehlende Aufstiegsmöglichkeiten.
Fragen Sie Ihre Mitarbeiter!
Mit diesen Hintergrundinformationen lassen sich im HR-Management Instrumente entwickeln, die regelmäßig die Zufriedenheit, Motivation, sowie das Employer Branding der Mitarbeiter messen. So kann man mit einer Umfrage die Mitarbeiterbindung messen. Damit eine solche Mitarbeiterbefragung effizient und zielführend ist, müssen einige Kriterien erfüllt sein, wie beispielsweise:
1) Wertschätzende und neutrale Fragen
2) Anonymität durch Pseudonymisierung
3) Verwendung validierter Messinstrumente beziehungsweise Fragebögen
Um eine Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten, hat es sich in der Praxis bewährt, externe Dienstleister mit der Durchführung von Mitarbeiterbefragungen zu beauftragen.
Unzufriedene Mitarbeiter sind meist froh, ihrem Frust oder Unmut Ausdruck geben zu können. Dabei ist wichtig, diesen Unmut konkret eingrenzen zu können und nach Verbesserungswünschen proaktiv zu fragen.
Gleichfalls sollten Umfragen, Mitarbeiterbindung zu messen, nicht einmalig, sondern in regelmäßigen Intervallen standardisiert erfolgen. So kann man Trends erkennen und gegebenfalls frühzeitig gegensteuern.
Mitarbeiterfluktuation vorhersagen
Nachdem die Mitarbeiterbefragung abgeschlossen ist, kann man die Ergebnisse nutzen, um die Mitarbeiterfluktuation vorherzusagen. Dabei wird versucht, die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, mit der ein Mitarbeiter das Unternehmen verlässt. Dazu werden zunächst anhand der Daten aus dem HR-Management statistische Modelle erstellt. So kann man Faktoren identifizieren, die in einem hohen Zusammenhang mit einer Abwanderung stehen.
Die Daten der Umfrage können hinsichtlich der Fluktuationsgründe analysiert werden. Dabei sind einerseits individuelle Auswertungen möglich, andererseits können aber auch Subgruppen Analysen durchgeführt. Solche detaillierten Analysen können für Faktoren wie Abteilung, Unternehmensbereich, Geschlecht oder Alter durchgeführt werden.Letztendlich erhält man mit einer Analyse der Mitarbeiterbefragung den aktuellen Ist-Stand der Zufriedenheit. Dies umfasst Faktoren wie beispielsweise Gehalt, Wertschätzung durch Vorgesetzten, Aufstiegsmöglichkeiten oder psychologischer Belastung (Stress, Druck, Arbeitsklima und so weiter).
Werden die Umfragen regelmäßig erhoben, können diese einerseits mit den Daten der tatsächlichen Personalfluktuation in Verbindung gebracht werden. Die Vorhersagen lassen sich so noch weiter verbessern. Andererseits hat das HR-Management somit ein Instrument zur Hand, um Trends zu beobachten. So kann man beobachten, ob nach Einleitung von Maßnahmen eine Verbesserung der Zufriedenheit eintritt.
Grenzen von Predictive HR Analytics
Um zuverlässige und korrekte Vorhersagen der Mitarbeiterfluktuation zu erreichen, müssen gewisse Voraussetzungen gegeben sein.Der Aspekt von qualitativ hochwertigen Daten aus einer gut geplanten Mitarbeiterbefragung ist als wesentliche Grundlage zu sehen. Trotz der vielen Vorteile, die Predictive Analytics bieten, sollten aber immer auch die Einschränkungen berücksichtigt werden.
1)Bei statistischen Modellen sind keine absoluten Aussagen möglich. Es werden lediglich Wahrscheinlichkeiten für eine bevorstehende Kündigung angegeben.
2)Predictive Analytics allein bewahren nicht vor einer Kündigung von Mitarbeitern. Nachfolgend können Gegenmaßnahmen, beispielsweise in Form von Leistungsanerkennung oder Förderungsmaßnahmen zielgerichtet eingeleitet werden, die der Personalfluktuation entgegenwirkt.
3)Die Mitarbeiterbefragungist an die geltenden Datenschutzbestimmungen gebunden. Diese erfordern insbesondere eine anonymisierte Auswertung und Aufklärung der Mitarbeiter zum Zweck der Datenerhebung. Ebenfalls ist die Freiwilligkeit der Beteiligung von großer Wichtigkeit. Dies gilt einerseits hinsichtlich des Datenschutzes, andererseits aber auch in Bezug auf die Akzeptanz der Studie. Eine effektive Analyse ist unter diesen Reglementierungen ohne Einschränkungen möglich.
