{"id":34676,"date":"2026-02-06T15:01:53","date_gmt":"2026-02-06T13:01:53","guid":{"rendered":"https:\/\/factorialhr.com\/blog\/?p=34676"},"modified":"2026-02-06T15:40:26","modified_gmt":"2026-02-06T13:40:26","slug":"hr-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/hr-analytics\/","title":{"rendered":"HR Analytics: Was es ist, wie es funktioniert und wie es Ihrem Unternehmen hilft"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/personaldaten\/\">Personaldaten<\/a> zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Wir zeigen Ihnen, wie HR Analytics funktioniert und wie Sie Ihre <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/personalstrategie\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Personalstrategie<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> durch reale Daten zukunftssicher machen.<\/span><\/p>\n<h2>Kurz erkl\u00e4rt:<\/h2>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">HR Analytics ist die <strong>systematische Analyse von Personaldaten<\/strong> zur <strong>datenbasierten Entscheidungsfindung<\/strong> im <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/personalmanagement\/\">Personalmanagement<\/a>.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Durch Sammeln, Messen und Auswerten von <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/kennzahlen\/\">HR-Kennzahlen<\/a> (KPIs) \u2013 von Recruiting-Metriken \u00fcber <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/fluktuationsrate-berechnen\/\">Fluktuationsraten<\/a> bis zu Engagement-Scores \u2013 ersetzen Unternehmen Bauchgef\u00fchl durch validierte Insights.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Dieser Prozess optimiert <b data-path-to-node=\"3,2,0\" data-index-in-node=\"25\">strategische Entscheidungen<\/b>, senkt messbar Kosten (z. B. durch geringere Fluktuation) und sichert so einen langfristigen Wettbewerbsvorteil.<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><div class=\"factorial-banner inline-banner banner-freebie category-performance-management\"\n    data-banner-id=\"164253\"\n    data-banner-type=\"freebie\"\n    data-category=\"Performance Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <h4>Leitfaden: HR Analytics<\/h4>\n            \n                            <p>Nutzen Sie Ihre HR-Daten sinnvoll und treffen Sie fundiertere Entscheidungen und Ma\u00dfnahmen!\r\n\r\nWie das geht? Lesen Sie unseren Leitfaden.<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/ebooks\/hr-analytics\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose freebie\" data-cta=\"freebie\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Kostenlos herunterladen                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image no-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/app\/plugins\/factorial-utilities\/assets\/images\/banners\/inline\/backgrounds\/default_image.svg\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div><\/span><\/p>\n<h2><strong>Definition: Was ist HR Analytics?<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">HR Analytics ist der systematische Prozess des Sammelns, Analysierens und Interpretierens von Personaldaten in Verbindung mit Unternehmensdaten, um datenbasierte Entscheidungen im Personalmanagement zu treffen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ziel: <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/produktivitaet\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Arbeitsproduktivit\u00e4t<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> verbessern, <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/fluktuation\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fluktuation<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> senken und strategische HR-Entscheidungen durch valide Datengrundlagen statt Bauchgef\u00fchl treffen.<\/span><\/p>\n<h3><b>Abgrenzung: HR Analytics vs. People Analytics<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend beide Begriffe oft synonym verwendet werden, gibt es einen feinen Unterschied:\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">HR Analytics fokussiert sich prim\u00e4r auf HR-spezifische Kennzahlen (<a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/personalrecruiting\/\">Recruiting<\/a>, <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/was-ist-performance-management\/\">Performance<\/a>, <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/verguetungssysteme\/\">Verg\u00fctung<\/a>).\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/people-analytics\/\">People Analytics<\/a> geht breiter und integriert Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen \u2013 von Mitarbeiterumfragen \u00fcber externe Plattformen bis hin zu Gesch\u00e4ftsergebnissen \u2013 f\u00fcr ein ganzheitliches Bild der Workforce.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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, \u00fcbersieht es wahrscheinlich Schl\u00fcsselfaktoren in seiner Personalorganisation.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist sicherlich kein einfacher Prozess. Es braucht Zeit und Investitionen, um maximale <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/mitarbeiterzufriedenheit\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Mitarbeiterzufriedenheit<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und Produktivit\u00e4t 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 k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p data-path-to-node=\"4,0\"><span data-path-to-node=\"4,0,1\"><span class=\"citation-103\">Um diese Datengrundlage zu schaffen, nutzt ein HR-Analysetool zwei Quellen<\/span><\/span><span data-path-to-node=\"4,0,3\">: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-path-to-node=\"4,0\"><span data-path-to-node=\"4,0,5\"><b data-path-to-node=\"4,0,5\" data-index-in-node=\"2\"><span class=\"citation-102\">Interne Daten:<\/span><\/b><span class=\"citation-102\"> Von HR gesammelte Informationen wie Betriebszugeh\u00f6rigkeit, Verg\u00fctung oder Urlaubstage<\/span><\/span><span data-path-to-node=\"4,0,7\">. <\/span><\/li>\n<li data-path-to-node=\"4,0\"><span data-path-to-node=\"4,0,9\"><b data-path-to-node=\"4,0,9\" data-index-in-node=\"2\"><span class=\"citation-101\">Externe Daten:<\/span><\/b><span class=\"citation-101\"> Benchmarks zum Vergleich mit anderen Unternehmen, wie Branchendaten oder historisches Marktverhalten<\/span><\/span><span data-path-to-node=\"4,0,11\">.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p data-path-to-node=\"4,1\"><span data-path-to-node=\"4,1,1\"><span class=\"citation-100\">Damit die Privatsph\u00e4re gesch\u00fctzt bleibt, arbeiten moderne Systeme wie <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/dsgvo\">Factorial hierbei DSGVO-konform<\/a> mit automatisierter Anonymisierung<\/span><\/span><span data-path-to-node=\"4,1,3\">.<\/span><\/p>\n<h2><strong>HR Analytics: Wie es Ihrem Unternehmen helfen kann<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sehr oft kommt es bei HR Analytics zu Zweifeln. Einige Unternehmen erfassen ihre Mitarbeiterdaten bereits regelm\u00e4\u00dfig. Was ist also der wahre Vorteil einer zus\u00e4tzlichen Analyse? K\u00f6nnen Manager nicht einfach die Daten einsehen, \u00fcber die sie bereits verf\u00fcgen?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auf dem Papier mag das stimmen. Das Problem liegt jedoch in der Art der Daten: Die \u00fcberwiegende Mehrheit der gesammelten Informationen sind lediglich <\/span><b>rohe, dekontextualisierte Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ohne Analyse ist das wie der Blick auf eine riesige Excel-Tabelle voller Zahlen ohne Aussagekraft. Sie sind verwirrend und bieten keine Grundlage f\u00fcr Entscheidungen.<\/span><\/p>\n<p><b>Hier setzt HR Analytics an:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Es hilft dabei, diese Rohdaten zu organisieren, zu vergleichen und zu kontextualisieren. So entsteht aus einem Datenhaufen eine strategische Vision mit konkreten Handlungsideen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dass dieser Schritt entscheidend ist, zeigen die aktuellen Marktdaten des Factorial People Analytics:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Adoption:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> In Deutschland <strong>nutzen<\/strong> bereits <\/span><b>59 %<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der <strong>mittelgro\u00dfen und gro\u00dfen Unternehmen People Analytics<\/strong>.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Potenzial:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Obwohl die Methode verbreitet ist, geben <\/span><b>47 %<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der deutschen Unternehmen an, dass ihnen noch immer <strong>zuverl\u00e4ssige Daten f\u00fcr wirklich strategische Entscheidungen fehlen<\/strong>.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Investment:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Die Relevanz ist erkannt \u2013 <\/span><b>88 %<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> der hiesigen Betriebe <strong>planen, ihre Investitionen in People Analytics<\/strong> in den n\u00e4chsten zwei Jahren zu erh\u00f6hen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><div class=\"factorial-banner inline-banner banner-other category-performance-management\"\n    data-banner-id=\"167251\"\n    data-banner-type=\"other\"\n    data-category=\"Performance Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <h4>People Analytics Report 2025<\/h4>\n            \n                            <p>Nutzen Sie schon People Analytics? \r\nFactorial hat \u00fcber 800 F\u00fchrungskr\u00e4fte befragt \u2013 das Ergebnis: unser Analytics-Report mit spannenden Insights!<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/ebooks\/people-analytics-report\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose freebie\" data-cta=\"other\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Kostenlos herunterladen                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image has-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorialhr.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/02173951\/hr-analytics-banner.webp\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div><\/span><\/p>\n<h3>Wie HR Analytics kritische Fragen beantworten kann<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wer \u00fcber das reine Sammeln hinausgeht, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil. Ein HR Analytics System hilft Ihnen dabei, kritische Fragen pr\u00e4zise zu beantworten.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Welche Trends oder Situationen f\u00fchren zu einer hohen Fluktuation?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wie lange dauert es, bis mein Unternehmen Besch\u00e4ftigte eingestellt hat? (z. B. durch <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/time-to-hire\/\">Time-to-Hire<\/a>)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Welche finanziellen Investitionen sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden ein optimales Ma\u00df an Produktivit\u00e4t und Zufriedenheit erreichen?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wie viele und welche meiner Mitarbeitenden werden ihren Job in den n\u00e4chsten 12 Monaten am wahrscheinlichsten k\u00fcndigen?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Haben sich die Personalschulungs- und Entwicklungsma\u00dfnahmen konkret auf die Leistung meiner Besch\u00e4ftigten ausgewirkt?<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durch die Verf\u00fcgbarkeit realer, klarer und kontextualisierter Daten k\u00f6nnen sich Unternehmen auf alle \u00c4nderungen konzentrieren, die zur Verbesserung umgesetzt werden m\u00fcssen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Vorteil, die wichtigsten organisatorischen Fragen eines Unternehmens beantworten zu k\u00f6nnen, besteht darin, immer mehr Unternehmen davon zu \u00fcberzeugen, HR-Analysen zu verwenden, um ihre Leistungsindikatoren und die Ergebnisse ihrer HR-Initiativen zu verbessern.<\/span><\/p>\n<p>Die Umsetzung dieser Analysen erfolgt in der <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/\">HR-Software von Factorial<\/a> \u00fcber ein zentrales <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/hr-dashboard\/\">Dashboard<\/a>. Die Software aggregiert die erfassten Personaldaten automatisch und bereitet sie f\u00fcr strategische Entscheidungen auf.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/hr-berichte\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-179632\" src=\"https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/02122953\/kpis.webp\" alt=\"kpis product screen\" width=\"1800\" height=\"1144\" srcset=\"https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/02122953\/kpis.webp 1800w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/02122953\/kpis-300x191.webp 300w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/02122953\/kpis-1024x651.webp 1024w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/02122953\/kpis-768x488.webp 768w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/02122953\/kpis-1536x976.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1800px) 100vw, 1800px\" \/><\/a><\/p>\n<h2><strong>Beispiele f\u00fcr HR Analytics: So nutzen Sie Big Data<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 kl\u00e4ren: Auf welchem Niveau bewegen Sie sich aktuell?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Denn nur wer seinen eigenen Standpunkt kennt, kann die passenden Werkzeuge w\u00e4hlen. Nutzen Sie die folgenden Reifegrade als Kompass, um zu bestimmen, wo Ihr Unternehmen heute steht und wohin die Reise gehen soll.<\/span><\/p>\n<h3>HR Analytics Reifegrade (Analytical Ascendancy Model): Wo steht Ihr Unternehmen?<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht jedes Unternehmen startet bei Null. Die moderne Personalanalyse orientiert sich dabei meist am <\/span><b>\u201eAnalytical Ascendancy Model\u201c des <\/b><a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/reviews\/market\/analytics-business-intelligence-platforms\">Analysehauses Gartner<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Dieses weltweit anerkannte Standardmodell unterteilt die Entwicklung in vier Stufen:<\/span><\/p>\n<p><b>Level 1 \u2013 Reporting (Basisniveau):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Hier werden zwar Daten gesammelt, aber die Analyse erfolgt rein reaktiv. Da fast jedem zweiten Unternehmen noch die n\u00f6tige Datentiefe fehlt, bleibt das Potenzial hier weitestgehend ungenutzt. Entscheidungen basieren in dieser Phase noch prim\u00e4r auf Erfahrungswerten statt auf validen Korrelationen.<\/span><\/p>\n<p><b>Level 2 \u2013 Analytics (Erweitert):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Auf dieser Stufe suchen Sie nach Mustern und Ursachen. Sie verkn\u00fcpfen Daten: Liegt die hohe Fluktuation etwa an einem bestimmten <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/fuehrungskraefte-coaching\/\">Team-Leader<\/a> oder an mangelndem <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/onboarding\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Onboarding<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">?<\/span><\/p>\n<p><b>Level 3 \u2013 Predictive (Fortgeschritten):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Jetzt nutzen Sie historische Daten, um Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr die Zukunft zu berechnen. Ein klassisches Beispiel ist die Vorhersage des k\u00fcnftigen Fachkr\u00e4ftebedarfs.<\/span><\/p>\n<p><b>Level 4 \u2013 Prescriptive (Expert):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0 Das h\u00f6chste Level nutzt KI, um konkrete Handlungsempfehlungen zu geben. Das System sagt nicht nur: \u201eMitarbeiter X wird k\u00fcndigen\u201c, sondern empfiehlt: \u201eBieten Sie Mitarbeiter X eine spezifische <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/mitarbeiter-weiterbildung\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Weiterbildung<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> an, um die Bindung zu sichern\u201d<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-180129\" src=\"https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/06145637\/HY-Analytics-Reifegrad.webp\" alt=\"HR Analytics Reifegrad\" width=\"2350\" height=\"1314\" srcset=\"https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/06145637\/HY-Analytics-Reifegrad.webp 2350w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/06145637\/HY-Analytics-Reifegrad-300x168.webp 300w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/06145637\/HY-Analytics-Reifegrad-1024x573.webp 1024w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/06145637\/HY-Analytics-Reifegrad-768x429.webp 768w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/06145637\/HY-Analytics-Reifegrad-1536x859.webp 1536w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/06145637\/HY-Analytics-Reifegrad-2048x1145.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 2350px) 100vw, 2350px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dabei sind die Reifegrade nach Gartner kein Selbstzweck; sie ver\u00e4ndern grundlegend, wie HR-Abteilungen auf Herausforderungen reagieren. Anhand der folgenden Beispiele wird deutlich, wie sich die Qualit\u00e4t der Entscheidungen mit jeder Stufe steigert.<\/span><\/p>\n<h3>1. Beispiel: Mitarbeiterbindung &amp; Fluktuation<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Mitarbeitende gehen, verstehen die meisten Unternehmen nicht wirklich, warum. Oft liegt es daran, dass die richtigen Fragen nicht gestellt werden oder <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/kuendigungsgruende-arbeitgeber\/\">K\u00fcndigungsgr\u00fcnde<\/a> nicht systematisch untersucht werden. W\u00e4hrend schriftliche Berichte zu Einzelf\u00e4llen 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 fr\u00fchzeitig zu stoppen.<\/span><\/p>\n<p><b>Level 1 (Was ist passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Auf diesem Level k\u00f6nnen Sie die reine Fluktuationsrate (z. B. 15 %) erfassen. Allerdings k\u00f6nnen Sie noch nicht ableiten, ob es sich um einen Zufall oder einen problematischen Trend handelt.<\/span><\/p>\n<p><b>Level 2 (Warum ist es passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Hier beginnen Sie, die Daten zu untersuchen und festzuhalten. Sie erkennen Korrelationen \u2013 etwa, ob Mitarbeitende eine bestimmte Abteilung verlassen oder ob es Zusammenh\u00e4nge mit der Dauer der <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/betriebszugehoerigkeit\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Betriebszugeh\u00f6rigkeit<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> gibt.<\/span><\/p>\n<p><b>Level 3 (Was wird passieren?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Das System nutzt die Datenhistorie, um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. Sie erkennen Trends, bevor die K\u00fcndigungswelle eintritt, und sehen, welche Teams aktuell besonders gef\u00e4hrdet sind (z.B. durch <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/mehrarbeit\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00dcberstunden<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/absentismus\/#:~:text=Absentismus%3A%20Definition,-Sie%20bekommen%20mit&amp;text=Dann%20k%C3%B6nnte%20es%20sich%20dabei,bedeutet%20%C3%BCbersetzt%20'die%20Abwesenheit'.\"><span style=\"font-weight: 400;\">Abwesenheiten<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/employee-engagement\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Engagement<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">).<\/span><\/p>\n<p><b>Level 4 (Wie k\u00f6nnen wir es herbeif\u00fchren?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Auf Basis der Trends schl\u00e4gt das System die notwendigen Schritte vor, um die Fluktuation aktiv zu senken \u2013 etwa durch die Empfehlung spezifischer <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/retention-management\/\">Bindungsma\u00dfnahmen<\/a> oder Anpassungen in der F\u00fchrungskultur.<\/span><\/p>\n<p><iframe title=\"Talente binden mit Karrierepl\u00e4nen und effektiven Beurteilungen\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/qdyIWtZ4kKg?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h3>2. Beispiel: Suche und Auswahl von Personal (Recruiting)<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen, die heute wirklich etwas bewirken wollen, suchen Kandidat*innen, die nicht nur fachliche F\u00e4higkeiten, sondern auch die richtigen <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/soft-skills\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Soft Skills<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und die passende Einstellung mitbringen. Der \u201eCultural Fit\u201c muss stimmen. Das manuelle Sichten von tausenden Lebensl\u00e4ufen ist jedoch einschr\u00e4nkend: Oft werden Talente \u00fcbersehen, nur weil eine spezifische Qualifikation fehlt, obwohl F\u00e4higkeiten erlernbar sind \u2013 Soft Skills hingegen nicht.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 1 \u2013 Reporting (Was ist passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie messen grundlegende Kennzahlen wie die <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Time-to-Hire<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> (z. B. 45 Tage bis zur Besetzung). Sie wissen, wie lange es dauert, haben aber keinen Einblick in die Qualit\u00e4t der Auswahl.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 2 \u2013 Analytics (Warum ist es passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie untersuchen, warum bestimmte Kan\u00e4le erfolgreicher sind als andere oder warum Kandidat*innen im Prozess abspringen. Sie erkennen z. B., dass Bewerber*innen mit hoher Kreativit\u00e4t im aktuellen Interview-Prozess oft unterbewertet werden.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 3 \u2013 Predictive (Was wird passieren?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Das System erkennt anhand von Daten erfolgreicher Langzeit-Mitarbeitender Muster. Es sagt voraus, welche Profile (z. B. mit Fokus auf Teamf\u00e4higkeit statt nur Berufserfahrung) die h\u00f6chste Wahrscheinlichkeit f\u00fcr exzellente Leistung und eine langfristige Bindung haben.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 4 \u2013 Prescriptive (Was soll passieren?):<\/b> Das System gibt konkrete Empfehlungen f\u00fcr die Auswahl: \u201ePriorisieren Sie Kandidat*innen mit starken Soft Skills in Bereich X, da diese laut Datenlage den Erfolg des Teams am st\u00e4rksten f\u00f6rdern.\u201c So finden Sie Talente, die Sie zuvor ausgeschlossen h\u00e4tten.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>3. Beispiel: Kompetenzanalyse (Skill-Gap-Analyse)<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Gro\u00dfteil des Unternehmenserfolgs h\u00e4ngt vom Qualifikationsniveau der Mitarbeitenden ab. Die <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/kompetenzmodell\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Kompetenzanalyse<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> hilft dabei, Schl\u00fcsselkompetenzen zu identifizieren und eine ideale Kompetenzskala als Referenzpunkt zu erstellen. Durch den Abgleich mit den tats\u00e4chlich vorhandenen F\u00e4higkeiten lassen sich L\u00fccken in der Belegschaft pr\u00e4zise finden und schlie\u00dfen.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 1 \u2013 Reporting (Was ist passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie listen die vorhandenen Zertifikate und Abschl\u00fcsse Ihrer Belegschaft auf. Sie sehen den Status quo, wissen aber nicht, ob diese F\u00e4higkeiten f\u00fcr die Zukunft ausreichen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 2 \u2013 Analytics (Warum ist es passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie vergleichen die Soll-Kompetenzskala mit den Ist-Werten. Sie erkennen, warum bestimmte Projekte stocken \u2013 zum Beispiel, weil eine spezifische Schl\u00fcsselkompetenz in einem Team fehlt.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 3 \u2013 Predictive (Was wird passieren?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Das System prognostiziert, welche F\u00e4higkeiten in zwei Jahren durch technologischen Wandel fehlen werden. Sie erkennen fr\u00fchzeitig die \u201eSkill-Gaps\u201c der Zukunft.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 4 \u2013 Prescriptive (Was soll passieren?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Das System empfiehlt konkrete Personalentwicklungsma\u00dfnahmen: \u201eMitarbeiterin Y sollte <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/mitarbeiterschulung\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Schulung<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Z absolvieren, um die strategische Kompetenzl\u00fccke im Bereich <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/hr-digitalisierung\/\">Digitalisierung<\/a> rechtzeitig zu schlie\u00dfen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">.<div class=\"factorial-banner inline-banner banner-freebie category-performance-management\"\n    data-banner-id=\"164278\"\n    data-banner-type=\"freebie\"\n    data-category=\"Performance Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <h4>Leitfaden: Fortbildung &amp; berufliche Weiterbildung<\/h4>\n            \n                            <p>Entdecken Sie das Entwicklungspotenzial Ihrer Mitarbeitenden und binden Sie Talente durch individuelle Karrierem\u00f6glichkeiten an Ihr Unternehmen.<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/ebooks\/fortbildung-und-berufliche-weiterentwicklung\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose freebie\" data-cta=\"freebie\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Kostenlos herunterladen                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image no-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/app\/plugins\/factorial-utilities\/assets\/images\/banners\/inline\/backgrounds\/default_image.svg\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div><\/span><\/p>\n<h3>4. Beispiel: F\u00fchrungsmanagement (Leadership Analytics)<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Schlechtes Management kostet Zeit, Geld und vertreibt die besten <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/high-potential\/\">Talente<\/a>. Ein Low-Level-Management verhindert, dass ein Unternehmen sein volles Potenzial entfaltet. HR Analytics erm\u00f6glicht es, die Leistung von F\u00fchrungskr\u00e4ften durch qualitative und quantitative Daten (z. B. <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/mitarbeiterbefragung\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Umfragen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">) objektiv zu bewerten und zu verbessern.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 1 \u2013 Reporting (Was ist passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie sammeln Feedbackergebnisse aus Mitarbeiterumfragen f\u00fcr jede F\u00fchrungskraft. Sie sehen die nackten Bewertungen, wissen aber noch nicht, wie diese die Leistung beeinflussen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 2 \u2013 Analytics (Warum ist es passiert?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie verkn\u00fcpfen die F\u00fchrungsbewertung mit Team-Kennzahlen. Sie erkennen: In Teams mit \u201eLow-Level-Management\u201c sind <\/span><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/fehlzeitenmanagement\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fehlzeiten<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> h\u00f6her und die Produktivit\u00e4t sinkt messbar.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 3 \u2013 Predictive (Was wird passieren?):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Basierend auf aktuellen Trends sehen Sie voraus, in welchen Abteilungen die <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Mitarbeiterbindung<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> aufgrund des F\u00fchrungsstils in den n\u00e4chsten Monaten gef\u00e4hrdet ist.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Level 4 \u2013 Prescriptive (Was soll passieren?):<\/b> Das System gibt eine klare Handlungsempfehlung: \u201eF\u00fchrungskraft A ben\u00f6tigt ein Coaching in Konfliktmanagement, um die Teamstabilit\u00e4t und Produktivit\u00e4t wiederherzustellen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Daten k\u00f6nnen auf verschiedene Arten gesammelt werden: durch qualitative (Meinung) und quantitative (Abstimmung) Frageb\u00f6gen, unter Verwendung einer Mischung aus beiden Methoden oder durch Umfragen, Fokusgruppen oder spezifische Forschung.<\/p>\n<h2><strong>Wie funktioniert HR Analytics?<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie funktioniert HR Analytics in der Praxis? Zu Beginn ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass Sie nichts vereinfachen, indem Sie alles zusammenf\u00fcgen, sondern die verschiedenen Elemente, aus denen der Prozess besteht, trennen m\u00fcssen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein HR Analytics-Prozess besteht aus vier Hauptteilen:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Datenerfassung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Es ist selbstverst\u00e4ndlich, dass Daten zu dem zu analysierenden Thema erfasst werden m\u00fcssen, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>\u00dcberwachung und Messung von Daten:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Nach der Erfassung m\u00fcssen die Daten beobachtet, gemessen und kontextualisiert werden, um korrekte Ergebnisse zu erzielen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Datenanalyse:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> In der Analysephase k\u00f6nnen endg\u00fcltige Schlussfolgerungen gezogen und Trends oder Probleme identifiziert werden<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Schlussfolgerungen in Ma\u00dfnahmen umsetzen:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Der letzte Schritt besteht darin, die aus der Analyse resultierenden Anforderungen zu erf\u00fcllen und die erforderlichen Ma\u00dfnahmen anzuwenden<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<h3>Datenerfassung<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn wir \u00fcber HR Analytics und Big Data sprechen, beziehen wir uns auf die gro\u00dfe Datenmenge, die von der Personalabteilung gesammelt und aggregiert wird, um die Schl\u00fcsselaspekte beim Personalmanagement zu analysieren und zu bewerten. Oftmals werden diese Daten digital in einem <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">HR Dashboard<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> gesammelt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Erfassung qualitativ hochwertiger Daten ist die erste Komponente in der Personalanalyse. Die Daten m\u00fcssen leicht zu erfassen sein und in ein Berichtssystem integriert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie k\u00f6nnen aus vorhandener HR-Software, Frageb\u00f6gen und Umfragen, neuen Methoden der Datenerfassung \u00fcber mobile Ger\u00e4te oder der Abwesenheitsverwaltung stammen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das System, das die Daten sammelt, muss auch in der Lage sein, sie zu aggregieren. Dies bedeutet, dass es die M\u00f6glichkeit bieten sollte , die Daten f\u00fcr die Zukunft zu katalogisieren, zu organisieren und zu archivieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Welche Art von Daten k\u00f6nnen Sie \u00fcber ein HR Analytics System erfassen?<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Art der Besch\u00e4ftigungsposition der Arbeitnehmenden<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/kpi\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">KPIs<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und andere Leistungsindikatoren<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gehalts- und Bef\u00f6rderungsdaten<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Demografie<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Onboarding-Daten<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Daten zu den Auswirkungen von Weiterbildungen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/monatliche-arbeitszeit-tabelle\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Arbeitszeiten<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmensumsatzdaten<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Daten zu Anwesenheit und Abwesenheit<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"factorial-banner inline-banner banner-other category-performance-management\"\n    data-banner-id=\"173296\"\n    data-banner-type=\"other\"\n    data-category=\"Performance Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <h4>Performance Management f\u00fcr Mitarbeitermotivation &amp; -bindung<\/h4>\n            \n                            <p>Analysieren Sie die Leistungen und das Feedback Ihres Teams und steigern Sie die Performance Ihrer Mitarbeitenden!<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/performance-management\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose freebie\" data-cta=\"other\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Mehr erfahren                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image has-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorialhr.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/11191514\/performance-mgmnt.png\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n<h3>Datenmessung: HR Analytics und KPIs<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">HR KPIs<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> bezeichnet werden.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Kurz gesagt, durch Messung werden die gesammelten Daten mit dem historischen Trend derselben Daten und mit den\u00a0 festgelegten Standards verglichen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nat\u00fcrlich kann sich dieser Prozess nicht auf einen einzelnen Schnappschuss der Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt st\u00fctzen. Vielmehr erfordert es, dass die Daten \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg konsistent \u00fcberwacht werden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie bereits erw\u00e4hnt, ben\u00f6tigen die Daten eine Vergleichsbasis oder KPIs. Wie k\u00f6nnen Sie definieren, welche Anzahl von Abwesenheiten akzeptabel ist, wenn Sie sie nicht zuerst definieren?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die von Personalmanagern am h\u00e4ufigsten definierten Metriken sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zeit, die in den Einstellungsprozess investiert wurde<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Kosten pro Neueinstellung<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fluktuationsrate<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fehlzeiten<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Mitarbeiterzufriedenheit<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Datenanalyse<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 <\/span><b>HR Analytics Reifegraden<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Level 1\u20134) gesehen haben, unterteilt sich die methodische Analyse in vier aufeinander aufbauende Ans\u00e4tze:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Deskriptiv:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Fokus auf historische Fakten (\u201eWas ist passiert?\u201c).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Diagnostisch:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Identifikation von Ursachen und Zusammenh\u00e4ngen (\u201eWarum ist es passiert?\u201c).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Pr\u00e4diktiv:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Nutzung von Modellen zur Vorhersage k\u00fcnftiger Entwicklungen (\u201eWas wird passieren?\u201c).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Pr\u00e4skriptiv:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen (\u201eWas sollten wir tun?\u201c).<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jede dieser Methoden baut auf der vorherigen auf und f\u00fchrt zu einer immer h\u00f6heren Entscheidungsqualit\u00e4t, wie die Praxisbeispiele zur Fluktuation und zum Recruiting verdeutlichen.<\/span><\/p>\n<p>Auf dem Factorial Dashboard k\u00f6nnen Sie alle Analysen und Ergebnisse \u00fcbersichtlich aufbereitet einsehen und visualisieren.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/hr-dashboard\/\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-169682\" src=\"https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/30182333\/general-dashboard-screen.webp\" alt=\"general dashboard screen\" width=\"1800\" height=\"1144\" srcset=\"https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/30182333\/general-dashboard-screen.webp 1800w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/30182333\/general-dashboard-screen-300x191.webp 300w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/30182333\/general-dashboard-screen-1024x651.webp 1024w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/30182333\/general-dashboard-screen-768x488.webp 768w, https:\/\/factorialhr.de\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/30182333\/general-dashboard-screen-1536x976.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1800px) 100vw, 1800px\" \/><\/a><\/p>\n<h3>Umwandlung von Schlussfolgerungen in Ma\u00dfnahmen<\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sobald die Daten gesammelt, die Metriken analysiert und mit den KPIs verglichen wurden und Schlussfolgerungen gezogen wurden, ist es Zeit, Ma\u00dfnahmen zu ergreifen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tats\u00e4chlich ist dieser gesamte Datenanalyse- und Vergleichsprozess nutzlos, wenn er nicht zur wirklichen Verbesserung der Prozesse verwendet wird.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt verschiedene Aspekte, die im Personalmanagement dank der Schlussfolgerungen Ihrer HR-Analytics verbessert werden k\u00f6nnen, wie z.B:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Hohe Fluktuationsrate: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn die Daten eine \u00fcberm\u00e4\u00dfige Fluktuationsrate aufgrund einer schlechten Unternehmenskultur anzeigen, k\u00f6nnen Sie die Kommunikationsfl\u00fcsse im Unternehmen verbessern und die schriftliche Erstellung einer Liste der zu befolgenden Unternehmenswerte vorschlagen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Hohe Kosten pro Einstellung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Wenn Sie \u00fcberm\u00e4\u00dfige Kosten f\u00fcr Ihre Recruitingprozesse festgestellt haben, k\u00f6nnen Sie die erforderlichen K\u00fcrzungen vornehmen und versuchen, die Auswahlprozesse zu rationalisieren, die Schritte und die beteiligten Personen einzuschr\u00e4nken und Technologie einzusetzen, die Ihnen dabei hilft.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Nicht eingehaltene Arbeitszeiten:<\/b> Wenn Sie festgestellt haben, dass Arbeitszeiten nicht immer eingehalten werden, k\u00f6nnen Sie ein effizienteres Anwesenheitssystem implementieren.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><strong>Factorial: Ihre HR Analytics Software<\/strong><\/h2>\n<p>Nachdem Sie nun verstanden haben, wie ein HR Analytics Prozess funktioniert, stellt sich die Frage \u201eWie kann ich es konkret in meinem Unternehmen umsetzen?\u201c. Die Antwort besteht darin, sich auf eine bestimmte Software zu verlassen, mit der Sie Ihre HR-Daten verwalten k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Factorials HR Software bietet ein Berichts- und Analysesystem f\u00fcr HR-Daten, mit dem Sie Ihre Daten erfassen und \u00fcberwachen k\u00f6nnen. So k\u00f6nnen Sie bessere Entscheidungen bei der Verwaltung Ihrer Mitarbeiter und Ihres Unternehmens treffen.<\/p>\n<p>Dank Factorial k\u00f6nnen Sie:<\/p>\n<ul>\n<li>benutzerdefinierte Mitarbeiterberichte, Metriken und mehr erstellen. Herunterladbar und in verschiedenen Formaten und mit wenigen Klicks erstellt.<\/li>\n<li>Ihre Berichte in einem Dashboard mit all Ihren HR-KPIs verwalten, um an einem Ort auf alle Informationen zuzugreifen<\/li>\n<li>Ihr Unternehmensorganigramm erstellen und bearbeiten<\/li>\n<li>Anwesenheits- und Abwesenheitsdaten Ihrer Mitarbeiter verwalten, um Fehlzeiten zu reduzieren<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/eine-demo\">Factorial jetzt kostenlos testen!<\/a><\/p>\n<div class=\"factorial-banner inline-banner banner-other category-performance-management\"\n    data-banner-id=\"164398\"\n    data-banner-type=\"other\"\n    data-category=\"Performance Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <h4>Sneak Peek gef\u00e4llig? 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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.<\/p>\n<h3><strong>Wie funktioniert HR Analytics?<\/strong><\/h3>\n<p>Ein HR Analytics-Prozess besteht aus vier Hauptteilen: Datenerfassung, \u00dcberwachung und Messung der Daten, Datenanalyse und Schlussfolgerungen in Ma\u00dfnahmen umsetzen.<\/p>\n<h3 data-start=\"1035\" data-end=\"1081\">Welche Beispiele gibt es f\u00fcr HR-Analytics?<\/h3>\n<p data-start=\"1083\" data-end=\"1198\">HR-Analytics wird in verschiedenen Bereichen des Personalmanagements eingesetzt. Typische Anwendungsbeispiele sind:<\/p>\n<ul data-start=\"1200\" data-end=\"1569\">\n<li data-start=\"1200\" data-end=\"1261\">\n<p data-start=\"1202\" data-end=\"1261\">Analyse von K\u00fcndigungsgr\u00fcnden zur Senkung der Fluktuation<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1262\" data-end=\"1339\">\n<p data-start=\"1264\" data-end=\"1339\">Auswertung von Recruiting-Daten zur Optimierung von Einstellungsprozessen<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1340\" data-end=\"1406\">\n<p data-start=\"1342\" data-end=\"1406\">Skill-Gap-Analysen zur Identifikation von Weiterbildungsbedarf<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1407\" data-end=\"1482\">\n<p data-start=\"1409\" data-end=\"1482\">Analyse von <a href=\"https:\/\/factorialhr.de\/blog\/mitarbeiterfeedback\/\">Mitarbeiterfeedback<\/a> zur Verbesserung der Unternehmenskultur<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1483\" data-end=\"1569\">\n<p data-start=\"1485\" data-end=\"1569\">Bewertung von F\u00fchrungskr\u00e4ften anhand von Teamleistung und Mitarbeiterzufriedenheit<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p data-start=\"1571\" data-end=\"1681\">Durch diese Analysen k\u00f6nnen Unternehmen datenbasierte Ma\u00dfnahmen zur Verbesserung ihrer HR-Prozesse entwickeln.<\/p>\n<p><script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was ist HR Analytics?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"HR Analytics ist der Prozess des Sammelns, Analysierens und Organisierens von Daten aus der Personalabteilung mit dem Ziel, die Arbeitsproduktivit\u00e4t der Mitarbeiter des Unternehmens zu verbessern und deren Fluktuationsrate zu senken.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was sind typische HR-Kennzahlen und was sind KPIs im HR?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"KPIs (Key Performance Indicators) sind messbare Kennzahlen, mit denen Unternehmen den Erfolg von HR-Prozessen bewerten. 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