Geringe Fluktuation ist ein großes Plus bei der Personalgewinnung und die Fluktuationsrate eine unverzichtbare Kennzahl im Personalcontrolling. Sie wird errechnet aus dem Verhältnis freiwilliger Abgänge zum Personalbestand insgesamt. "Zahlen zur Bestimmung der Fluktuation und andere wichtige Kenngrößen aus dem Personalbereich erheben HR-Abteilungen schon lange. Neu ist die Verknüpfung von Daten, was Analytics genannt wird", erklärt Torsten Biemann, Professor für Personalmanagement und Personalführung an der Universität Mannheim. HR-Analytics steht erst am Anfang seiner Einführung, weckt aber jetzt schon große Erwartungen.

Missliebige Vorgesetzte sind oft ein Kündigungsgrund

Das Reporting liefert Zahlen, Analytics hilft, sie zu verstehen, also etwa die Gründe für Kündigungen von Mitarbeitern herauszufinden. Sind lange Wege zur Arbeit ein erhöhter Kündigungsgrund? Wie zufrieden sind die Mitarbeiter mit ihren Vorgesetzten? Vor allem dieser Punkt ist ein wichtiger Faktor der Mitarbeiterbindung. Sind Mitarbeiter mit Vorgesetzten unzufrieden, kündigen sie häufig.

"Die Verknüpfung von Daten führt dazu, dass nicht, wie so oft, Entscheidungen im Personalbereich aus dem Bauch heraus getroffen werden, sondern Daten Erkenntnisse für objektive Entscheidungen liefern", sagt Biemann. Beispielsweise dass Mitarbeiter, deren Weg zur Arbeit mehr als 50 Kilometer beträgt, viel häufiger kündigen als die, die näher am Arbeitsplatz wohnen. Die Konsequenz aus dieser Erkenntnis könnte sein, keine weit entfernt wohnenden Bewerber mehr einzustellen, weil diese bald wieder weg sein könnten.

Für Biemann ist HR-Analytics keine Modeerscheinung, sondern wird sich auf Dauer durchsetzen, weil immer mehr Daten erhoben werden, die sich nutzen und verknüpfen lassen - etwa, ob kurze Morgenbesprechungen in der Produktion sich auf die Qualität der hergestellten Produkte auswirken.

Das tun sie im positiven Sinn, wie Biemann in einem Projekt bei einem großen Unternehmen herausfand. HR-Analytics liefert objektive Informationen für notwendige Entscheidungen und dient zugleich als Controlling-Instrument, um zu testen, ob eine Maßnahme erfolgreich war.

Im Moment nutzen noch nicht viele Unternehmen HR-Analytics. Eine Studie der Universitäten Saarbrücken und Paderborn zeigt, dass das Gros der Unternehmen im Bereich Human Ressources (HR) abfragebasiert mit Kennzahlensystemen arbeite und weltweit nur wenige fortgeschrittenes HR-Analytics nutzten. "Nach meiner subjektiven Wahrnehmung experimentieren aber viele damit", sagt Stefan Strohmeier, BWL-Professor mit Schwerpunkt Managementinformationssysteme an der Universität des Saarlands in Saarbrücken. Es gebe einen Hype um, aber auch viel berechtigte Hoffnung in HR Analytics. Diese Art der Datenverknüpfung im Personalbereich sei ein "Bestandteil der Digitalisierung, die die Datenbasis verbreitert und HR-Analytics erst möglich macht".

Doch selbst viele Daten helfen wenig, wenn es die falschen sind. Um beim Beispiel der Fluktuation zu bleiben: Banken stellen überwiegend Abiturienten als Azubis ein. Nach der Lehre studieren indes viele von ihnen, und die Banken verlieren ihre Nachwuchskräfte. Vielleicht wäre es besser, Realschüler einzustellen, weil diese bleiben? Ein Algorithmus könnte das herausfinden - vorausgesetzt, dass Daten vorhanden sind.

Das sind sie derweil nicht, weil die meisten Banken keine Realschüler einstellen. Wenige Daten würden aber helfen, wenn es die richtigen wären. "Diese Restriktion ist ein großes Manko bei HR-Analytics, denn es hilft die beste Idee nichts, wenn nur die eigene Personalpolitik wie im Falle der Bankazubis abgebildet wird", sagt Strohmeier. So lässt sich herausfinden, was man selbst gemacht hat, nicht, was man besser machen könnte. Der Zugriff auf Daten von Kreditinstituten, die Realschüler als Azubis eingestellt haben, wäre die Lösung für das Datenproblem der Fluktuation.