Big Data in HR

Evidenz-basiertes Vorgehen im Recruiting

März 26, 2015
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Ein mittelständisches Unternehmen stand vor der Herausforderung, bessere Vertriebsmitarbeiter einzustellen und zu binden. Es wurden mehr als 20 neue Vertriebler pro Jahr eingestellt, das Recruiting eines Vertrieblers kostete durchschnittlich inklusive Opportunitätskosten 25.000 Euro, nicht besetzte Stellen führten zu einer Umsatzlücke und es gab erhebliche Leistungsdifferenzen zwischen Top-Performern und weniger starken Mitarbeitern. Insofern hatte ein besseres Recruiting eine hohe Relevanz für das Unternehmen.

Mit einer Datenanalyse sollte festgestellt werden, mit welchen Merkmalen ein langfristiger Vertriebserfolg am besten prognostiziert werden kann. Oder anders ausgedrückt: Bewerber mit welchen Merkmalen hatten statistisch gesehen die größte Wahrscheinlichkeit, Top-Performer zu werden? Es sollten keine neuen Daten erhoben, sondern vorhandene Informationen  verwendet werden.

Die Analysen lieferten nun zwei entscheidende Ergebnisse:

  • Interne Kandidaten ohne vorherige Vertriebserfahrung, aber mit Ausbildung im Unternehmen, hatten eine 73 % höhere Wahrscheinlichkeit, im Unternehmen zu verbleiben und im mittleren bis oberen Leistungsbereich zu arbeiten.
  • Kandidaten mit Vertriebserfahrung, aber ohne technische Vorerfahrung, waren in den ersten Jahren mit einer um 60 % höheren Wahrscheinlichkeit im unteren Leistungsbereich und verließen zu 50 % das Unternehmen innerhalb der ersten 5 Jahre.

Beide Ergebnisse waren direkt handlungrelevant. Ehemalige Auszubildene mit Motivation und Eignung für den Vertrieb hatten bisher eher zufällig den Sprung in den Außendienst geschafft. Durch die hohen Rekruitierungs- und Einarbeitungskosten von Vertriebsmitarbeitern und die große Erfolgswahrscheinlichkeit von ehemaligen Auszubildenen wurde die Einführung eines systematischen Karriereweges von der Ausbildung zum Vertrieb betriebswirtschaftlich sinnvoll.

Bewerber ohne technische Vorkenntnisse sollten wegen des ansonsten zu kleinen Bewerberpools weiter berücksichtigt werden. Allerdings benötigten sie augenscheinlich ein intensiveres technisches Aufbautraining. Stellte man Recruitierungskosten und Umsatzverluste während der ersten Jahre mit den ermittelten Wahrscheinlichkeiten gegen die zusätzlichen Trainingskosten, gab es auch hier einen deutlich positiven Business Case.

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Datenschutz im Projekt

Februar 2, 2015
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„HR-Analyse“ meint nach unserem Verständnis die zielgerichtete Auswertung von Daten mit dem Ziel, einen informatorischen und dadurch unternehmerischen Mehrwert zu genieren. Unser Verständnis von HR-Analysen umfasst nicht, was teilweise unter dem Stichwort Big Data in HR unsachlich diskutiert wird, das ziellose und umfassende Speichern und Auswerten aller verfügbaren Daten gleich welcher Art.

Das deutsche Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) regelt den Umgang mit personenbezogenen Daten. Zweck des Gesetzes ist es, den Einzelnen davor zu schützen, dass er durch den Umgang mit seinen personenbezogenen Daten in seinem Persönlichkeitsrecht beeinträchtigt wird.

Unser Angebot ist fokussiert auf Analysen, durch die HR-Instrumente überprüft und weiterentwickelt werden. Die meisten HR-Daten sind zwar naturgemäß personenbezogen, können allerdings vor der Durchführung von Analysen anonymisiert werden. Nach einer wirksamen Anonymisierung sollte kein Personenbezug mehr vorhanden sind, sodass der Datenschutz von individuellen Daten gewährleistet wird.

Wenn anhand einer konkreten Fragestellung oder bei der Formulierung einer HR-Analytics-Strategie festgestellt wird, dass ein zusätzliches, legitimes unternehmerisches Interesse an der Erhebung und/oder Verarbeitung von personenbezogenen Daten besteht, so ist dies auf dem üblichen Wege mit dem Betriebsrat und dem Datenschutzbeauftragten abzuwägen und zu vereinbaren.

Bild Preview by: Rob Pongsajapan, https://www.flickr.com/photos/pong/288491653

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