Analytics ist mittlerweile in vielen HR-Teams angekommen. Dashboards wurden gebaut, Kennzahlen definiert, Reports erstellt. Aber dann? HR-Teams nutzen ihre Daten erst dann, wenn jemand danach fragt. Ich sehe täglich in HR-Teams und kann es nicht oft genug betonen: Ohne Use Cases bleibt es beim bloßen Reporting. Wer nur Zahlen liefert, wenn das Management fragt, hat keinen echten Einfluss auf Entscheidungen. Damit verspielt HR Potenzial. Die Aufgabe von HR ist es, datengetrieben zu beraten, Muster zu erkennen und Lösungen vorzuschlagen. Das geht allerdings nur, wenn man auch einen konkreten Fall vor sich hat, für den man mithilfe von Daten eine Lösung finden möchte. Ohne konkreten Anwendungsfall bleibt die entscheidende Frage offen: Wie können wir die Organisation peopleseitig unterstützen?
Ohne Use Cases keine fundierten Thesen
Ein weiteres häufiges Problem: Viele HR-Teams erwarten, dass Daten von allein die richtige Antwort liefern. Doch so funktioniert Analytics nicht. Wer aus einzelnen Metriken Rückschlüsse zieht, betreibt letztlich nur Zahlenraten.
Daten liefern Einblicke, aber die Interpretation und Ableitung von Hypothesen bleibt Aufgabe des Teams. Wer nur einzelne Zahlen betrachtet, bewegt sich schnell auf dünnem Eis. Eine Diskussion über KPIs endet dann oft in Aussagen wie: „Ich habe gehört, dass andere Unternehmen ähnliche/schlechtere Zahlen haben.“ Das bringt niemanden weiter. Eine echte datenbasierte Diskussion braucht fundierte Thesen. Und diese entstehen nur durch – genau – Use Cases. Wo genau liegt das Problem? Welche Faktoren beeinflussen es? Und die wichtigste Frage: Wie validieren wir unsere Hypothesen?
Ohne Use Cases nutzt niemand die Daten
Ein weiterer Knackpunkt: Wer soll die Daten überhaupt nutzen? Diese Frage mussten wir uns in der Entwicklung von beyobie selbst oft und ausführlich stellen und die Antwort ist komplizierter als man denkt. Denn Ziel ist es, nicht der einen zahlenaffinen Person im HR-Team noch mehr Insights zu geben, sondern HR-Teams zu datengetriebenen Managern und Managerinnen zu entwickeln. Daten bereitzustellen ist das eine, aber wenn niemand sie nutzt, sind sie wertlos.
In der Softwareentwicklung sprechen wir gern von Vitamin versus Painkiller: Etwas, das nett zu haben ist (Vitamin), oder etwas, das dringend gebraucht wird (Painkiller). Viele HR-Dashboards sind meiner Erfahrung nach heute eher Vitamine: schön anzusehen, aber ohne unmittelbaren Handlungsdruck. Ein echter Use Case dagegen ist ein Painkiller: eine Lösung für ein konkretes Problem.
Was macht einen guten Use Case aus?
Wenn wir bei beyobie einen HR Analytics Use Case entwickeln, schauen wir auf drei Dinge:
- Ein klares Problem: Was genau soll gelöst werden?
- Ein klarer Stakeholder: Wer hat dieses Problem und braucht die Antwort?
- Eine klare Impact-Messung: Welche Insights helfen, das Problem zu lösen?
Und die Königsdisziplin? Einen finanziellen Effekt nachweisen. Zugegeben: In People Analytics ist das oft schwierig. Skills und Performance lassen sich nicht einfach in Umsatz messen – außer im Vertrieb. Aber es gibt Wege, finanzielle Auswirkungen sichtbar zu machen: Kosten durch hohe Fluktuation, Produktivitätsverluste durch Abwesenheiten oder Probezeitenflops. Sobald ein Use Case ein Preisschild bekommt, wird er definitiv zum ultimativen Painkiller für Unternehmen.
HR muss in Zukunft mehr denn je in der Lage sein, Probleme proaktiv zu identifizieren, datenbasierte Thesen zu entwickeln und klare Handlungsempfehlungen zu geben. Und im besten Fall zeigen, welchen finanziellen Einfluss das alles hat. Das ist der Unterschied zwischen Daten, die nur herumliegen, und Daten, die das Unternehmen tatsächlich voranbringen.
