Lange galt HR als der am wenigsten analytische Bereich im Unternehmen. Steht doch hier vor allem der Mensch im Mittelpunkt. Doch in einer hybriden Arbeitswelt wird die systematische Auswertung von Personaldaten zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Wir zeigen Ihnen, wie HR Analytics funktioniert und wie Sie Ihre Personalstrategie durch reale Daten zukunftssicher machen.
Kurz erklärt:
- HR Analytics ist die systematische Analyse von Personaldaten zur datenbasierten Entscheidungsfindung im Personalmanagement.
- Durch Sammeln, Messen und Auswerten von HR-Kennzahlen (KPIs) – von Recruiting-Metriken über Fluktuationsraten bis zu Engagement-Scores – ersetzen Unternehmen Bauchgefühl durch validierte Insights.
- Dieser Prozess optimiert strategische Entscheidungen, senkt messbar Kosten (z. B. durch geringere Fluktuation) und sichert so einen langfristigen Wettbewerbsvorteil.
Definition: Was ist HR Analytics?
HR Analytics ist der systematische Prozess des Sammelns, Analysierens und Interpretierens von Personaldaten in Verbindung mit Unternehmensdaten, um datenbasierte Entscheidungen im Personalmanagement zu treffen.
Das Ziel: Arbeitsproduktivität verbessern, Fluktuation senken und strategische HR-Entscheidungen durch valide Datengrundlagen statt Bauchgefühl treffen.
Abgrenzung: HR Analytics vs. People Analytics
Während beide Begriffe oft synonym verwendet werden, gibt es einen feinen Unterschied:
- HR Analytics fokussiert sich primär auf HR-spezifische Kennzahlen (Recruiting, Performance, Vergütung).
- People Analytics geht breiter und integriert Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen – von Mitarbeiterumfragen über externe Plattformen bis hin zu Geschäftsergebnissen – für ein ganzheitliches Bild der Workforce.
In der Praxis bedeutet dieser analytische Blick vor allem eines: Probleme nicht nur zu sehen, sondern ihre Ursachen zu verstehen. Weist ein Unternehmen beispielsweise eine hohe Fluktuationsrate auf, übersieht es wahrscheinlich Schlüsselfaktoren in seiner Personalorganisation.
Dies ist sicherlich kein einfacher Prozess. Es braucht Zeit und Investitionen, um maximale Mitarbeiterzufriedenheit und Produktivität zu erreichen. HR Analytics hilft dabei zu verstehen, was funktioniert und was nicht, damit Unternehmen sich in Zukunft verbessern und in die richtige Richtung wachsen können.
Um diese Datengrundlage zu schaffen, nutzt ein HR-Analysetool zwei Quellen:
- Interne Daten: Von HR gesammelte Informationen wie Betriebszugehörigkeit, Vergütung oder Urlaubstage.
- Externe Daten: Benchmarks zum Vergleich mit anderen Unternehmen, wie Branchendaten oder historisches Marktverhalten.
Damit die Privatsphäre geschützt bleibt, arbeiten moderne Systeme wie Factorial hierbei DSGVO-konform mit automatisierter Anonymisierung.
HR Analytics: Wie es Ihrem Unternehmen helfen kann
Sehr oft kommt es bei HR Analytics zu Zweifeln. Einige Unternehmen erfassen ihre Mitarbeiterdaten bereits regelmäßig. Was ist also der wahre Vorteil einer zusätzlichen Analyse? Können Manager nicht einfach die Daten einsehen, über die sie bereits verfügen?
Auf dem Papier mag das stimmen. Das Problem liegt jedoch in der Art der Daten: Die überwiegende Mehrheit der gesammelten Informationen sind lediglich rohe, dekontextualisierte Daten. Ohne Analyse ist das wie der Blick auf eine riesige Excel-Tabelle voller Zahlen ohne Aussagekraft. Sie sind verwirrend und bieten keine Grundlage für Entscheidungen.
Hier setzt HR Analytics an: Es hilft dabei, diese Rohdaten zu organisieren, zu vergleichen und zu kontextualisieren. So entsteht aus einem Datenhaufen eine strategische Vision mit konkreten Handlungsideen.
Dass dieser Schritt entscheidend ist, zeigen die aktuellen Marktdaten des Factorial People Analytics:
- Adoption: In Deutschland nutzen bereits 59 % der mittelgroßen und großen Unternehmen People Analytics.
- Potenzial: Obwohl die Methode verbreitet ist, geben 47 % der deutschen Unternehmen an, dass ihnen noch immer zuverlässige Daten für wirklich strategische Entscheidungen fehlen.
- Investment: Die Relevanz ist erkannt – 88 % der hiesigen Betriebe planen, ihre Investitionen in People Analytics in den nächsten zwei Jahren zu erhöhen.
Wie HR Analytics kritische Fragen beantworten kann
Wer über das reine Sammeln hinausgeht, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil. Ein HR Analytics System hilft Ihnen dabei, kritische Fragen präzise zu beantworten.
- Welche Trends oder Situationen führen zu einer hohen Fluktuation?
- Wie lange dauert es, bis mein Unternehmen Beschäftigte eingestellt hat? (z. B. durch Time-to-Hire)
- Welche finanziellen Investitionen sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden ein optimales Maß an Produktivität und Zufriedenheit erreichen?
- Wie viele und welche meiner Mitarbeitenden werden ihren Job in den nächsten 12 Monaten am wahrscheinlichsten kündigen?
- Haben sich die Personalschulungs- und Entwicklungsmaßnahmen konkret auf die Leistung meiner Beschäftigten ausgewirkt?
Durch die Verfügbarkeit realer, klarer und kontextualisierter Daten können sich Unternehmen auf alle Änderungen konzentrieren, die zur Verbesserung umgesetzt werden müssen.
Der Vorteil, die wichtigsten organisatorischen Fragen eines Unternehmens beantworten zu können, besteht darin, immer mehr Unternehmen davon zu überzeugen, HR-Analysen zu verwenden, um ihre Leistungsindikatoren und die Ergebnisse ihrer HR-Initiativen zu verbessern.
Die Umsetzung dieser Analysen erfolgt in der HR-Software von Factorial über ein zentrales Dashboard. Die Software aggregiert die erfassten Personaldaten automatisch und bereitet sie für strategische Entscheidungen auf.
Beispiele für HR Analytics: So nutzen Sie Big Data
Kommen wir nun zum konkreten Aspekt. Wie kann ich HR Analytics verwenden, um das Personalmanagement in meinem Unternehmen zu verbessern? Bevor wir uns die kritischen Bereiche ansehen, in denen Daten den Unterschied machen, sollten wir eine grundlegende Frage klären: Auf welchem Niveau bewegen Sie sich aktuell?
Denn nur wer seinen eigenen Standpunkt kennt, kann die passenden Werkzeuge wählen. Nutzen Sie die folgenden Reifegrade als Kompass, um zu bestimmen, wo Ihr Unternehmen heute steht und wohin die Reise gehen soll.
HR Analytics Reifegrade (Analytical Ascendancy Model): Wo steht Ihr Unternehmen?
Nicht jedes Unternehmen startet bei Null. Die moderne Personalanalyse orientiert sich dabei meist am „Analytical Ascendancy Model“ des Analysehauses Gartner. Dieses weltweit anerkannte Standardmodell unterteilt die Entwicklung in vier Stufen:
Level 1 – Reporting (Basisniveau): Hier werden zwar Daten gesammelt, aber die Analyse erfolgt rein reaktiv. Da fast jedem zweiten Unternehmen noch die nötige Datentiefe fehlt, bleibt das Potenzial hier weitestgehend ungenutzt. Entscheidungen basieren in dieser Phase noch primär auf Erfahrungswerten statt auf validen Korrelationen.
Level 2 – Analytics (Erweitert): Auf dieser Stufe suchen Sie nach Mustern und Ursachen. Sie verknüpfen Daten: Liegt die hohe Fluktuation etwa an einem bestimmten Team-Leader oder an mangelndem Onboarding?
Level 3 – Predictive (Fortgeschritten): Jetzt nutzen Sie historische Daten, um Wahrscheinlichkeiten für die Zukunft zu berechnen. Ein klassisches Beispiel ist die Vorhersage des künftigen Fachkräftebedarfs.
Level 4 – Prescriptive (Expert): Das höchste Level nutzt KI, um konkrete Handlungsempfehlungen zu geben. Das System sagt nicht nur: „Mitarbeiter X wird kündigen“, sondern empfiehlt: „Bieten Sie Mitarbeiter X eine spezifische Weiterbildung an, um die Bindung zu sichern”
Dabei sind die Reifegrade nach Gartner kein Selbstzweck; sie verändern grundlegend, wie HR-Abteilungen auf Herausforderungen reagieren. Anhand der folgenden Beispiele wird deutlich, wie sich die Qualität der Entscheidungen mit jeder Stufe steigert.
1. Beispiel: Mitarbeiterbindung & Fluktuation
Wenn Mitarbeitende gehen, verstehen die meisten Unternehmen nicht wirklich, warum. Oft liegt es daran, dass die richtigen Fragen nicht gestellt werden oder Kündigungsgründe nicht systematisch untersucht werden. Während schriftliche Berichte zu Einzelfällen oft existieren, fehlt meist der Blick auf den allgemeinen Trend. Da eine hohe Fluktuationsrate sowohl Zeit als auch Umsatz kostet, ist es essentiell, Ursachen zu verstehen und Trends frühzeitig zu stoppen.
Level 1 (Was ist passiert?): Auf diesem Level können Sie die reine Fluktuationsrate (z. B. 15 %) erfassen. Allerdings können Sie noch nicht ableiten, ob es sich um einen Zufall oder einen problematischen Trend handelt.
Level 2 (Warum ist es passiert?): Hier beginnen Sie, die Daten zu untersuchen und festzuhalten. Sie erkennen Korrelationen – etwa, ob Mitarbeitende eine bestimmte Abteilung verlassen oder ob es Zusammenhänge mit der Dauer der Betriebszugehörigkeit gibt.
Level 3 (Was wird passieren?): Das System nutzt die Datenhistorie, um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. Sie erkennen Trends, bevor die Kündigungswelle eintritt, und sehen, welche Teams aktuell besonders gefährdet sind (z.B. durch Überstunden, Abwesenheiten, Engagement).
Level 4 (Wie können wir es herbeiführen?): Auf Basis der Trends schlägt das System die notwendigen Schritte vor, um die Fluktuation aktiv zu senken – etwa durch die Empfehlung spezifischer Bindungsmaßnahmen oder Anpassungen in der Führungskultur.
2. Beispiel: Suche und Auswahl von Personal (Recruiting)
Unternehmen, die heute wirklich etwas bewirken wollen, suchen Kandidat*innen, die nicht nur fachliche Fähigkeiten, sondern auch die richtigen Soft Skills und die passende Einstellung mitbringen. Der „Cultural Fit“ muss stimmen. Das manuelle Sichten von tausenden Lebensläufen ist jedoch einschränkend: Oft werden Talente übersehen, nur weil eine spezifische Qualifikation fehlt, obwohl Fähigkeiten erlernbar sind – Soft Skills hingegen nicht.
- Level 1 – Reporting (Was ist passiert?): Sie messen grundlegende Kennzahlen wie die Time-to-Hire (z. B. 45 Tage bis zur Besetzung). Sie wissen, wie lange es dauert, haben aber keinen Einblick in die Qualität der Auswahl.
- Level 2 – Analytics (Warum ist es passiert?): Sie untersuchen, warum bestimmte Kanäle erfolgreicher sind als andere oder warum Kandidat*innen im Prozess abspringen. Sie erkennen z. B., dass Bewerber*innen mit hoher Kreativität im aktuellen Interview-Prozess oft unterbewertet werden.
- Level 3 – Predictive (Was wird passieren?): Das System erkennt anhand von Daten erfolgreicher Langzeit-Mitarbeitender Muster. Es sagt voraus, welche Profile (z. B. mit Fokus auf Teamfähigkeit statt nur Berufserfahrung) die höchste Wahrscheinlichkeit für exzellente Leistung und eine langfristige Bindung haben.
- Level 4 – Prescriptive (Was soll passieren?): Das System gibt konkrete Empfehlungen für die Auswahl: „Priorisieren Sie Kandidat*innen mit starken Soft Skills in Bereich X, da diese laut Datenlage den Erfolg des Teams am stärksten fördern.“ So finden Sie Talente, die Sie zuvor ausgeschlossen hätten.
3. Beispiel: Kompetenzanalyse (Skill-Gap-Analyse)
Ein Großteil des Unternehmenserfolgs hängt vom Qualifikationsniveau der Mitarbeitenden ab. Die Kompetenzanalyse hilft dabei, Schlüsselkompetenzen zu identifizieren und eine ideale Kompetenzskala als Referenzpunkt zu erstellen. Durch den Abgleich mit den tatsächlich vorhandenen Fähigkeiten lassen sich Lücken in der Belegschaft präzise finden und schließen.
- Level 1 – Reporting (Was ist passiert?): Sie listen die vorhandenen Zertifikate und Abschlüsse Ihrer Belegschaft auf. Sie sehen den Status quo, wissen aber nicht, ob diese Fähigkeiten für die Zukunft ausreichen.
- Level 2 – Analytics (Warum ist es passiert?): Sie vergleichen die Soll-Kompetenzskala mit den Ist-Werten. Sie erkennen, warum bestimmte Projekte stocken – zum Beispiel, weil eine spezifische Schlüsselkompetenz in einem Team fehlt.
- Level 3 – Predictive (Was wird passieren?): Das System prognostiziert, welche Fähigkeiten in zwei Jahren durch technologischen Wandel fehlen werden. Sie erkennen frühzeitig die „Skill-Gaps“ der Zukunft.
- Level 4 – Prescriptive (Was soll passieren?): Das System empfiehlt konkrete Personalentwicklungsmaßnahmen: „Mitarbeiterin Y sollte Schulung Z absolvieren, um die strategische Kompetenzlücke im Bereich Digitalisierung rechtzeitig zu schließen.
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4. Beispiel: Führungsmanagement (Leadership Analytics)
Schlechtes Management kostet Zeit, Geld und vertreibt die besten Talente. Ein Low-Level-Management verhindert, dass ein Unternehmen sein volles Potenzial entfaltet. HR Analytics ermöglicht es, die Leistung von Führungskräften durch qualitative und quantitative Daten (z. B. Umfragen) objektiv zu bewerten und zu verbessern.
- Level 1 – Reporting (Was ist passiert?): Sie sammeln Feedbackergebnisse aus Mitarbeiterumfragen für jede Führungskraft. Sie sehen die nackten Bewertungen, wissen aber noch nicht, wie diese die Leistung beeinflussen.
- Level 2 – Analytics (Warum ist es passiert?): Sie verknüpfen die Führungsbewertung mit Team-Kennzahlen. Sie erkennen: In Teams mit „Low-Level-Management“ sind Fehlzeiten höher und die Produktivität sinkt messbar.
- Level 3 – Predictive (Was wird passieren?): Basierend auf aktuellen Trends sehen Sie voraus, in welchen Abteilungen die Mitarbeiterbindung aufgrund des Führungsstils in den nächsten Monaten gefährdet ist.
- Level 4 – Prescriptive (Was soll passieren?): Das System gibt eine klare Handlungsempfehlung: „Führungskraft A benötigt ein Coaching in Konfliktmanagement, um die Teamstabilität und Produktivität wiederherzustellen.
Die Daten können auf verschiedene Arten gesammelt werden: durch qualitative (Meinung) und quantitative (Abstimmung) Fragebögen, unter Verwendung einer Mischung aus beiden Methoden oder durch Umfragen, Fokusgruppen oder spezifische Forschung.
Wie funktioniert HR Analytics?
Wie funktioniert HR Analytics in der Praxis? Zu Beginn ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass Sie nichts vereinfachen, indem Sie alles zusammenfügen, sondern die verschiedenen Elemente, aus denen der Prozess besteht, trennen müssen.
Ein HR Analytics-Prozess besteht aus vier Hauptteilen:
- Datenerfassung: Es ist selbstverständlich, dass Daten zu dem zu analysierenden Thema erfasst werden müssen, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen
- Überwachung und Messung von Daten: Nach der Erfassung müssen die Daten beobachtet, gemessen und kontextualisiert werden, um korrekte Ergebnisse zu erzielen
- Datenanalyse: In der Analysephase können endgültige Schlussfolgerungen gezogen und Trends oder Probleme identifiziert werden
- Schlussfolgerungen in Maßnahmen umsetzen: Der letzte Schritt besteht darin, die aus der Analyse resultierenden Anforderungen zu erfüllen und die erforderlichen Maßnahmen anzuwenden
Datenerfassung
Wenn wir über HR Analytics und Big Data sprechen, beziehen wir uns auf die große Datenmenge, die von der Personalabteilung gesammelt und aggregiert wird, um die Schlüsselaspekte beim Personalmanagement zu analysieren und zu bewerten. Oftmals werden diese Daten digital in einem HR Dashboard gesammelt.
Die Erfassung qualitativ hochwertiger Daten ist die erste Komponente in der Personalanalyse. Die Daten müssen leicht zu erfassen sein und in ein Berichtssystem integriert werden können.
Sie können aus vorhandener HR-Software, Fragebögen und Umfragen, neuen Methoden der Datenerfassung über mobile Geräte oder der Abwesenheitsverwaltung stammen.
Das System, das die Daten sammelt, muss auch in der Lage sein, sie zu aggregieren. Dies bedeutet, dass es die Möglichkeit bieten sollte , die Daten für die Zukunft zu katalogisieren, zu organisieren und zu archivieren.
Welche Art von Daten können Sie über ein HR Analytics System erfassen?
- Art der Beschäftigungsposition der Arbeitnehmenden
- KPIs und andere Leistungsindikatoren
- Gehalts- und Beförderungsdaten
- Demografie
- Onboarding-Daten
- Daten zu den Auswirkungen von Weiterbildungen
- Arbeitszeiten
- Unternehmensumsatzdaten
- Daten zu Anwesenheit und Abwesenheit
Datenmessung: HR Analytics und KPIs
Nach der Datenerfassung fahren wir in dieser Phase mit der Messung, dem Vergleich und der Kontextualisierung der Daten, fort. Die Daten werden dann mit wichtigen Leistungsindikatoren verglichen, die auch als HR KPIs bezeichnet werden.
Kurz gesagt, durch Messung werden die gesammelten Daten mit dem historischen Trend derselben Daten und mit den festgelegten Standards verglichen.
Natürlich kann sich dieser Prozess nicht auf einen einzelnen Schnappschuss der Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt stützen. Vielmehr erfordert es, dass die Daten über einen längeren Zeitraum hinweg konsistent überwacht werden.
Wie bereits erwähnt, benötigen die Daten eine Vergleichsbasis oder KPIs. Wie können Sie definieren, welche Anzahl von Abwesenheiten akzeptabel ist, wenn Sie sie nicht zuerst definieren?
Die von Personalmanagern am häufigsten definierten Metriken sind:
- Zeit, die in den Einstellungsprozess investiert wurde
- Kosten pro Neueinstellung
- Fluktuationsrate
- Fehlzeiten
- Mitarbeiterzufriedenheit
Datenanalyse
In der Phase der Datenanalyse werden die Berichte und Statistiken zu Metriken (KPIs) untersucht, um bestimmte Trends oder kritische Punkte zu ermitteln. Wie wir bereits an den HR Analytics Reifegraden (Level 1–4) gesehen haben, unterteilt sich die methodische Analyse in vier aufeinander aufbauende Ansätze:
- Deskriptiv: Fokus auf historische Fakten („Was ist passiert?“).
- Diagnostisch: Identifikation von Ursachen und Zusammenhängen („Warum ist es passiert?“).
- Prädiktiv: Nutzung von Modellen zur Vorhersage künftiger Entwicklungen („Was wird passieren?“).
- Präskriptiv: Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen („Was sollten wir tun?“).
Jede dieser Methoden baut auf der vorherigen auf und führt zu einer immer höheren Entscheidungsqualität, wie die Praxisbeispiele zur Fluktuation und zum Recruiting verdeutlichen.
Auf dem Factorial Dashboard können Sie alle Analysen und Ergebnisse übersichtlich aufbereitet einsehen und visualisieren.
Umwandlung von Schlussfolgerungen in Maßnahmen
Sobald die Daten gesammelt, die Metriken analysiert und mit den KPIs verglichen wurden und Schlussfolgerungen gezogen wurden, ist es Zeit, Maßnahmen zu ergreifen.
Tatsächlich ist dieser gesamte Datenanalyse- und Vergleichsprozess nutzlos, wenn er nicht zur wirklichen Verbesserung der Prozesse verwendet wird.
Es gibt verschiedene Aspekte, die im Personalmanagement dank der Schlussfolgerungen Ihrer HR-Analytics verbessert werden können, wie z.B:
- Hohe Fluktuationsrate: Wenn die Daten eine übermäßige Fluktuationsrate aufgrund einer schlechten Unternehmenskultur anzeigen, können Sie die Kommunikationsflüsse im Unternehmen verbessern und die schriftliche Erstellung einer Liste der zu befolgenden Unternehmenswerte vorschlagen.
- Hohe Kosten pro Einstellung: Wenn Sie übermäßige Kosten für Ihre Recruitingprozesse festgestellt haben, können Sie die erforderlichen Kürzungen vornehmen und versuchen, die Auswahlprozesse zu rationalisieren, die Schritte und die beteiligten Personen einzuschränken und Technologie einzusetzen, die Ihnen dabei hilft.
- Nicht eingehaltene Arbeitszeiten: Wenn Sie festgestellt haben, dass Arbeitszeiten nicht immer eingehalten werden, können Sie ein effizienteres Anwesenheitssystem implementieren.
Factorial: Ihre HR Analytics Software
Nachdem Sie nun verstanden haben, wie ein HR Analytics Prozess funktioniert, stellt sich die Frage „Wie kann ich es konkret in meinem Unternehmen umsetzen?“. Die Antwort besteht darin, sich auf eine bestimmte Software zu verlassen, mit der Sie Ihre HR-Daten verwalten können.
Factorials HR Software bietet ein Berichts- und Analysesystem für HR-Daten, mit dem Sie Ihre Daten erfassen und überwachen können. So können Sie bessere Entscheidungen bei der Verwaltung Ihrer Mitarbeiter und Ihres Unternehmens treffen.
Dank Factorial können Sie:
- benutzerdefinierte Mitarbeiterberichte, Metriken und mehr erstellen. Herunterladbar und in verschiedenen Formaten und mit wenigen Klicks erstellt.
- Ihre Berichte in einem Dashboard mit all Ihren HR-KPIs verwalten, um an einem Ort auf alle Informationen zuzugreifen
- Ihr Unternehmensorganigramm erstellen und bearbeiten
- Anwesenheits- und Abwesenheitsdaten Ihrer Mitarbeiter verwalten, um Fehlzeiten zu reduzieren
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Häufige Fragen und Antworten zu HR-Analytics
Was ist HR Analytics?
HR Analytics ist der Prozess des Sammelns, Analysierens und Organisierens von Daten aus der Personalabteilung mit dem Ziel, die Arbeitsproduktivität der Mitarbeiter des Unternehmens zu verbessern und deren Fluktuationsrate zu senken.
Was sind typische HR-Kennzahlen und was sind KPIs im HR?
KPIs (Key Performance Indicators) sind messbare Kennzahlen, mit denen Unternehmen den Erfolg von HR-Prozessen bewerten. Typische HR-Kennzahlen sind zum Beispiel die Fluktuationsrate, die Time-to-Hire, Kosten pro Einstellung, Fehlzeiten sowie Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung. Sie helfen dabei, Personalentscheidungen datenbasiert zu treffen und HR-Strategien zu optimieren.
Wie funktioniert HR Analytics?
Ein HR Analytics-Prozess besteht aus vier Hauptteilen: Datenerfassung, Überwachung und Messung der Daten, Datenanalyse und Schlussfolgerungen in Maßnahmen umsetzen.
Welche Beispiele gibt es für HR-Analytics?
HR-Analytics wird in verschiedenen Bereichen des Personalmanagements eingesetzt. Typische Anwendungsbeispiele sind:
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Analyse von Kündigungsgründen zur Senkung der Fluktuation
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Auswertung von Recruiting-Daten zur Optimierung von Einstellungsprozessen
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Skill-Gap-Analysen zur Identifikation von Weiterbildungsbedarf
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Analyse von Mitarbeiterfeedback zur Verbesserung der Unternehmenskultur
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Bewertung von Führungskräften anhand von Teamleistung und Mitarbeiterzufriedenheit
Durch diese Analysen können Unternehmen datenbasierte Maßnahmen zur Verbesserung ihrer HR-Prozesse entwickeln.
