Wie Datenanalyse die Employee Experience verbessert

Wie Datenanalyse die Employee Experience verbessert

Datenanalyse verändert die Art und Weise, wie Organisationen ihre Mitarbeiter betrachten. Anstatt sich auf Annahmen und Gefühle von Führungskräften zu verlassen, erhältst du mit Daten objektive Einblicke in das, was wirklich vor sich geht. Dies führt zu gezielten Verbesserungen, die direkte Auswirkungen auf die Arbeitserfahrung deiner Mitarbeiter haben.

Der Unterschied zwischen Intuition und Fakten ist größer als du denkst. Organisationen, die datengetrieben arbeiten, treffen Entscheidungen auf Basis von Echtzeit-Einblicken statt auf politischen Präferenzen oder veralteten Erfahrungen. Dies resultiert nicht nur in besseren Entscheidungen, sondern auch in höherer Akzeptanz von Veränderungen, weil Interventionen an tatsächliche Bedürfnisse anknüpfen.

Von reaktivem zu proaktivem Handeln

Viele HR-Abteilungen arbeiten noch immer reaktiv. Sie warten, bis Probleme auftreten, bis Mitarbeiter kündigen oder bis Engagement-Scores einbrechen. Mit Datenanalyse drehst du dies um. Du erkennst Muster, bevor sie eskalieren, und greifst präventiv ein.

Predictive Analytics macht dies möglich. Durch die Kombination verschiedener Datenquellen wie Engagement-Scores, Fehlzeitenquoten und Teilnahme an Entwicklungsaktivitäten kannst du vorhersagen, welche Mitarbeiter ein Risiko für Fluktuation oder Burnout haben. Dies gibt dir die Chance, rechtzeitig das Gespräch zu suchen und Lösungen anzubieten.

IBM illustriert dies perfekt. Sie analysieren Sentiment an mehr als 200 Touchpoints in der Employee Journey mit KI-Technologie. Durch frühzeitige Identifizierung von Mitarbeitern mit Risiko und gezielte Interventionen reduzierten sie ihre Fluktuation um 2 bis 5 Prozent. Das spart nicht nur Recruitingkosten, sondern auch Wissen und Teamdynamik.

Die Employee Journey vollständig erfassen

Die Erfahrung von Mitarbeitern beginnt nicht an ihrem ersten Arbeitstag und endet nicht beim Austrittsgespräch. Jede Phase, von der ersten Bewerbung bis Monate nach dem Ausscheiden, beeinflusst, wie Menschen über deine Organisation denken und sprechen. Durch die Analyse der vollständigen Employee Journey entdeckst du, wo Menschen wirklich feststecken.

Aptiv, ein Automobilzulieferer, entdeckte beispielsweise, dass fast 50 Prozent ihrer Jobangebote abgelehnt wurden. Durch detaillierte Analyse der Candidate Journey fanden sie heraus, dass Vergütung und ein komplizierter Rekrutierungsprozess die Übeltäter waren. Nach Anpassungen stieg die Akzeptanz um 18 Prozent.

Es geht nicht nur um das Sammeln von Daten, sondern um die Verknüpfung verschiedener Informationsquellen. Wenn du Survey-Feedback mit operativen Daten wie IT-Ausfallzeiten, Trainingsteilnahme oder Beförderungsmustern kombinierst, entsteht ein vollständiges Bild davon, was die Arbeitserfahrung beeinflusst.

Erstelle eine visuelle Karte deiner Employee Journey mit allen wichtigen Phasen: Recruitment, Onboarding, Development, Performance Management und Offboarding. Identifiziere pro Phase drei bis vier kritische Touchpoints, an denen du Feedback sammeln kannst. Dies gibt dir eine Prioritätenliste für konkrete Verbesserungen.

Personalisierung im großen Maßstab realisieren

Traditionelle HR-Programme sind oft One-Size-Fits-All. Aber Mitarbeiter haben unterschiedliche Bedürfnisse, abhängig von ihrer Rolle, Lebensphase, Team und Präferenzen. Datenanalyse ermöglicht es dir, diese Unterschiede zu erkennen und maßgeschneiderte Interventionen einzusetzen.

Sephora nutzte Employee-Feedback-Daten, um Sephora University zu schaffen, ein umfassendes Onboarding- und Entwicklungsprogramm. Mitarbeiter im Einzelhandel, die das Programm abschlossen, waren 25 Prozent produktiver. Dies funktionierte, weil das Programm auf tatsächlichem Mitarbeiterfeedback basierte, nicht auf dem, was das Management für notwendig hielt.

Moderne Analytics-Plattformen bieten die Möglichkeit, Kohorten zu analysieren, beispielsweise alle Junior-Mitarbeiter im Vertrieb oder alle Remote-Mitarbeiter. Für jede Gruppe kannst du anschließend spezifische Interventionen entwerfen, die auf ihre einzigartige Situation zugeschnitten sind.

Segmentiere deine Workforce in drei bis fünf Personas wie junge Talente, Mid-Career-Professionals, Führungskräfte oder Remote-Worker. Für jede Persona sammelst du spezifisches Feedback und entwirfst gezielte Interventionen. Miss regelmäßig, ob diese Interventionen tatsächlich Wirkung zeigen, und passe bei Bedarf an.

Den digitalen Arbeitsplatz optimieren

Für viele Organisationen ist der digitale Arbeitsplatz eine Quelle der Frustration. Langsame Systeme, mangelhafte Integration und IT-Probleme kosten Mitarbeiter Zeit und Energie. Datenanalyse der digitalen Employee Experience macht sichtbar, wo Technologie versagt.

Durch den Einsatz von Monitoring-Tools siehst du, welche Anwendungen haken, wie schnell Systeme reagieren und wo sich IT-Probleme konzentrieren. Der Vorteil ist, dass du Probleme löst, bevor Mitarbeiter massenhaft darunter leiden, anstatt auf Beschwerden zu warten. Dies ist essenziell in hybriden und Remote-Arbeitsumgebungen, wo der digitale Arbeitsplatz weitgehend den physischen Arbeitsplatz ersetzt.

Yelp hörte auf die Mitarbeiter und entdeckte, dass 86 Prozent lieber von zu Hause arbeiten und 87 Prozent sagten, zu Hause effektiver zu arbeiten. Sie bauten ihre HR-Strategie darauf auf, was zu einem Fünf-Punkte-Anstieg des Engagements und einer Verdopplung der Intent-to-Stay führte.

Führe einen Quick Scan deines digitalen Arbeitsplatzes durch. Welche Systeme nutzen Mitarbeiter täglich? Wo entstehen Verzögerungen? Sammle Feedback zur Nutzererfahrung und verknüpfe dies mit technischen Performance-Daten. Dies gibt dir einen Aktionsplan für digitale Optimierung.

Von Daten zur Aktion: der kritische Schritt

Daten zu sammeln ist eine Sache, etwas damit zu tun eine andere Geschichte. Viele Organisationen ertrinken in Dashboards, bleiben aber in Analysen ohne Aktion stecken. Der Wert liegt nicht in den Daten selbst, sondern in den Entscheidungen und Interventionen, die daraus hervorgehen.

Beginne klein und fokussiere auf Impact. Identifiziere drei kritische Schmerzpunkte in deiner Organisation, wie hohe Fluktuation in spezifischen Teams, niedriges Engagement nach dem Onboarding oder Produktivitätsverlust durch Arbeitsdruck. Sammle Daten via kurze Pulse-Surveys und analysiere diese monatlich. Dies gibt dir eine objektive Basis für die Priorisierung.

Sorge für einen klaren Prozess von Daten zur Aktion. Wer analysiert die Ergebnisse? Wer trifft Entscheidungen? Wer implementiert Interventionen? Und wie misst du, ob diese Interventionen funktionieren? Ohne diese Struktur bleiben Einblicke liegen und nichts verändert sich.

Deepler hilft Organisationen, diesen Prozess zu optimieren, mit schnellen Employee Surveys, die in zwei Minuten ausgefüllt sind, sodass du kontinuierlich am Puls bleibst, ohne Survey-Müdigkeit zu verursachen. Die Kombination aus Software, Training und Beratung sorgt dafür, dass du nicht nur Daten sammelst, sondern diese auch in konkrete Verbesserungen umsetzt.

Die sieben Säulen von People Analytics

People Analytics besteht aus sieben Kernbereichen, die zusammen ein vollständiges Bild deiner Workforce geben. Kapazität geht darum, wie viele Menschen du brauchst und wo. Erfahrung misst, wie Mitarbeiter ihre Arbeit und ihren Arbeitgeber erleben. Leistung analysiert individuelle und Team-Performance.

Netzwerke untersuchen Zusammenarbeitsmuster und informelle Strukturen innerhalb deiner Organisation. Kultur misst Werte, Normen und Verhalten. Retention sagt vorher und erklärt, warum Menschen bleiben oder gehen. Und schließlich betrachtet Recruitment die Effektivität deiner Rekrutierungsprozesse.

Durch systematisches Monitoring und Analysieren dieser sieben Bereiche erhältst du ein holistisches Bild deiner Organisation. Du siehst nicht nur, wo Probleme liegen, sondern auch, wie verschiedene Faktoren sich gegenseitig beeinflussen. Das macht Interventionen effektiver und nachhaltiger.

Praktische Schritte für einen Datenanalyseplan

Starte mit der Definition deiner wichtigsten Fragen. Was willst du über deine Organisation wissen? Welche Probleme willst du lösen? Denke an Fragen wie: Warum verlassen Menschen spezifische Teams, was beeinflusst Produktivität, oder wie effektiv ist unsere Führungskräfteentwicklung?

Bestimme anschließend, welche Daten du brauchst, um diese Fragen zu beantworten. Kombiniere verschiedene Quellen wie Engagement-Surveys, Performance-Daten, Fehlzeitenquoten, Austrittsgespräche und HR-Systeme. Stelle sicher, dass deine Daten qualitativ gut sind, sonst ziehst du falsche Schlüsse.

Wähle die richtigen Analysetechniken. Für manche Fragen genügt Descriptive Analytics, die zeigt, was passiert. Für andere brauchst du Predictive oder Prescriptive Analytics, die vorhersagen, was passieren wird, oder empfehlen, was du tun solltest.

Schaffe eine Berichtsstruktur, die Einblicke für verschiedene Stakeholder zugänglich macht. Führungskräfte brauchen andere Informationen als HR-Professionals oder das Management-Team. Sorge für visuelle Dashboards, die schnell interpretierbar sind.

Baue eine Feedback-Schleife ein. Miss regelmäßig, ob deine Interventionen funktionieren, und passe bei Bedarf an. Datenanalyse ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess des Messens, Lernens und Verbesserns.

Beginne diese Woche mit einem konkreten Verbesserungspunkt. Wähle einen Aspekt der Employee Experience, bei dem du Impact erzielen willst, sammle relevante Daten und entwirf eine gezielte Intervention. Miss nach sechs Wochen, ob du Fortschritte machst. So baust du Schritt für Schritt eine datengetriebene HR-Praxis auf, die wirklich einen Unterschied für deine Mitarbeiter und deine Organisation macht.