People Analytics ist die Analyse von Mitarbeiterdaten, um bessere HR-Entscheidungen zu treffen. Es geht über klassisches HR-Controlling hinaus und nutzt Daten aus verschiedenen Quellen (HR-Systeme, Befragungen, externe Benchmarks), um Zusammenhänge zu erkennen, Entwicklungen vorherzusagen und Maßnahmen abzuleiten. Ziel ist es, Recruiting, Mitarbeiterbindung, Performance und Unternehmenskultur datenbasiert zu optimieren.

Was ist People Analytics? – Definition

People Analytics (auch HR Analytics oder Workforce Analytics genannt) bezeichnet die systematische Sammlung und Analyse von personalbezogenen Daten, um HR-Prozesse zu verbessern und strategische Personalentscheidungen zu treffen. Laut Gartner ist People Analytics "die Sammlung und Anwendung von Talentdaten zur Verbesserung kritischer Talent- und Geschäftsergebnisse".

Im Unterschied zu traditionellem HR-Reporting geht People Analytics über die reine Darstellung von Kennzahlen hinaus. Es identifiziert Zusammenhänge, erkennt Muster und ermöglicht Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen. Während HR-Controlling beispielsweise dokumentiert, wie hoch die Fluktuationsrate war, analysiert People Analytics, warum Mitarbeiter:innen kündigen und welche Maßnahmen die Fluktuation reduzieren könnten.

Unterschied: HR Analytics vs. People Analytics

Die Begriffe werden oft synonym verwendet, es gibt jedoch feine Unterschiede:

People Analytics verfolgt einen ganzheitlicheren Ansatz und integriert verschiedene Datenquellen, um den Einfluss von Personalmaßnahmen auf Unternehmenserfolg zu messen. HR Analytics konzentriert sich stärker auf die Evaluation der HR-Abteilung selbst.

Die 4 Typen von People Analytics

People Analytics lässt sich in vier Reifegrade einteilen, die aufeinander aufbauen. Jedes Unternehmen kann je nach Datenverfügbarkeit und Kompetenz verschiedene Typen nutzen.

1. Descriptive Analytics – Was ist passiert?

Descriptive Analytics beschreibt historische Daten und gibt einen Überblick über vergangene Ereignisse. Dies ist die Basis jeder Datenanalyse.

Typische Fragen:

• Wie hoch war die Fluktuationsrate im letzten Quartal?
• Wie viele Bewerbungen gingen über welche Kanäle ein?
• Wie hoch ist die durchschnittliche Betriebszugehörigkeit?

Methoden: Dashboards, Tabellen, Grafiken, HR-Reports

Beispiel: Ein Dashboard zeigt, dass die Fluktuation in der IT-Abteilung bei 15% liegt, während der Unternehmensschnitt 8% beträgt.

2. Diagnostic Analytics – Warum ist es passiert?

Diagnostic Analytics geht einen Schritt weiter und sucht nach Ursachen für beobachtete Phänomene. Es identifiziert Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren.

Typische Fragen:

• Warum ist die Fluktuation in der IT-Abteilung höher als im Durchschnitt?
• Welche Faktoren beeinflussen die Mitarbeiterzufriedenheit?
• Gibt es einen Zusammenhang zwischen Pendelzeit und Kündigungen?

Methoden: Korrelationsanalysen, Regressionsanalysen, Segmentierungen

Beispiel: Die Analyse zeigt, dass IT-Mitarbeiter:innen mit mehr als 45 Minuten Pendelzeit eine 3x höhere Kündigungswahrscheinlichkeit haben. Wichtig: Korrelation bedeutet nicht automatisch Kausalität – weitere Faktoren müssen geprüft werden.

3. Predictive Analytics – Was wird passieren?

Predictive Analytics nutzt historische Daten, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Durch statistische Modelle und Machine Learning können Wahrscheinlichkeiten berechnet werden.

Typische Fragen:

• Welche Mitarbeiter:innen haben ein hohes Kündigungsrisiko (Flight-Risk)?
• Wie entwickelt sich der Personalbedarf in den nächsten 12 Monaten?
• Welche Kandidat:innen werden erfolgreich im Job sein?

Methoden: Regressionsmodelle, Machine Learning, Vorhersagemodelle

Beispiel: Ein Algorithmus berechnet für jede:n Mitarbeiter:in ein Kündigungsrisiko. Personen mit hohem Risiko werden vom HR-Team proaktiv angesprochen, um Bindungsmaßnahmen zu ergreifen.

4. Prescriptive Analytics – Was sollten wir tun?

Prescriptive Analytics ist die höchste Stufe und gibt konkrete Handlungsempfehlungen. Es kombiniert Vorhersagen mit Optimierungsalgorithmen, um die beste Maßnahme zu identifizieren.

Typische Fragen:

• Welche Maßnahme senkt die Fluktuation am effektivsten?
• Wie sollten Schichten optimal geplant werden?
• Welche Weiterbildung steigert die Performance am stärksten?

Methoden: Optimierungsalgorithmen, Simulationen, KI-gestützte Empfehlungssysteme

Beispiel: Das System empfiehlt, Mitarbeiter:innen mit hohem Kündigungsrisiko eine Gehaltsanpassung von 8% anzubieten, da dies laut Modell die kosteneffektivste Maßnahme ist (ROI: 3,2x).

Warum ist People Analytics wichtig?

People Analytics hat sich von einem "Nice-to-have" zu einem strategischen Muss entwickelt. Aktuelle Studien zeigen:

• 84% der People Analytics Teams haben laut Deloitte (2023) eine klare Vision und Mission – ein Anstieg von 23% seit 2020
• 70% der Führungskräfte geben an, mit besserem Zugang zu People Data schneller bessere Entscheidungen treffen zu können (Deloitte/Visier-Studie)
• Nur 32% der Unternehmen bewerten sich laut HR.com (2023-2024) als "gut" oder "sehr gut" bei der Nutzung von People Analytics Insights

Die wichtigsten Vorteile:

1. Objektive Entscheidungen: Ersetzt Bauchgefühl durch datenbasierte Erkenntnisse
2. Proaktives Handeln: Probleme werden erkannt, bevor sie eskalieren (z.B. Fluktuation)
3. ROI-Nachweis: HR-Maßnahmen werden messbar und rechtfertigbar
4. Talentgewinnung: Optimierung von Recruiting-Kanälen und -Prozessen
5. Mitarbeiterbindung: Frühzeitige Identifikation von Kündigungsrisiken
6. Fairness & Diversität: Reduzierung von Unconscious Bias in Personalentscheidungen

Im Kontext des Fachkräftemangels ermöglicht People Analytics, Personalbedarf präzise zu planen, Weiterbildungen passgenau zu gestalten und gezielt in Mitarbeiterbindung zu investieren.

Typische Anwendungsfälle

People Analytics kann in verschiedenen HR-Bereichen eingesetzt werden. Hier die wichtigsten Use Cases:

Recruiting Analytics – Die richtigen Talente finden

Ziel: Recruiting-Prozesse optimieren, bessere Einstellungsentscheidungen treffen

Typische Fragen:

• Welche Recruiting-Kanäle liefern die besten Kandidat:innen?
• Wie lange dauert der Recruiting-Prozess (Time-to-Hire)?
• Welche Faktoren sagen Erfolg im Job vorher?

Praxis: Objektive Eignungsdiagnostik wie Game-Based Assessments (z.B. die Plattform Aivy) liefern datenbasierte Insights über Kandidat:innen-Eignung. Wissenschaftlich validierte Assessments reduzieren Unconscious Bias durch standardisierte, faire Testverfahren. Die Lufthansa nutzt beispielsweise Game-Based Assessments und erreicht eine Trefferquote von 96% bei der Vorhersage der Eignung – ein klarer Beweis für die Predictive Validity solcher Verfahren.

Weitere Erfolgsbeispiele: MCI Deutschland konnte durch objektive Eignungsdiagnostik die Time-to-Hire um 55% reduzieren und die Cost-per-Hire um 92% senken.

Retention Analytics – Fluktuation vorhersagen und reduzieren

Ziel: Kündigungen frühzeitig erkennen und verhindern

Typische Fragen:

• Welche Mitarbeiter:innen haben ein hohes Kündigungsrisiko?
• Was sind die Hauptgründe für Kündigungen?
• Welche Maßnahmen reduzieren die Fluktuation am effektivsten?

Praxis: Predictive Models analysieren Faktoren wie Gehalt, Pendelzeit, letzte Gehaltserhöhung, Performance-Bewertungen und Engagement-Scores. Mitarbeiter:innen mit hohem Flight-Risk werden identifiziert und proaktiv in Entwicklungsgespräche eingebunden.

Performance Analytics – Leistung objektiv messen

Ziel: Performance verstehen und steigern

Typische Fragen:

• Welche Faktoren beeinflussen Mitarbeiterperformance?
• Gibt es Zusammenhänge zwischen Teamzusammensetzung und Produktivität?
• Welche Weiterbildungen steigern die Leistung am stärksten?

Praxis: Google's "Project Oxygen" analysierte über Jahre hinweg Daten, um die Eigenschaften effektiver Führungskräfte zu identifizieren. Die Erkenntnisse flossen in Coaching-Programme und führten zu messbarer Verbesserung der Managerqualität.

Diversity Analytics – Vielfalt fördern

Ziel: Diversität messbar machen und fördern

Typische Fragen:

• Wie divers ist unsere Belegschaft (Gender, Alter, Herkunft)?
• Gibt es Pay Gaps zwischen Geschlechtern oder Ethnien?
• Werden diverse Kandidat:innen im Recruiting benachteiligt?

Praxis: People Analytics hilft, Unconscious Bias zu identifizieren. Beispielsweise zeigen Datenanalysen, ob bestimmte demografische Gruppen im Bewerbungsprozess systematisch schlechter abschneiden. Objektive Auswahlverfahren reduzieren solche Verzerrungen.

People Analytics in der Praxis

Wie sieht People Analytics konkret in Unternehmen aus? Hier drei Praxisbeispiele:

Praxisbeispiel 1: Google (Project Oxygen)

Google's "People Operations" Team nutzt seit Jahren People Analytics, um HR-Fragen wissenschaftlich zu beantworten. Im Project Oxygen analysierte Google Daten von Tausenden Mitarbeiter:innen, um herauszufinden, was einen guten Manager ausmacht.

Ergebnis: Acht zentrale Eigenschaften wurden identifiziert (z.B. "Ist ein guter Coach", "Empowert das Team"). Diese Erkenntnisse flossen in Trainings ein und führten zu messbarer Verbesserung der Führungsqualität.

Praxisbeispiel 2: McKinsey Case Study (Quick-Service Restaurant)

Eine globale Restaurant-Kette nutzte People Analytics, um den Zusammenhang zwischen Mitarbeiter-Eigenschaften und Geschäftserfolg zu analysieren. Über 100 Hypothesen wurden getestet.

Ergebnis: Vier Persönlichkeits-Archetypen wurden identifiziert ("Potential Leaders", "Socializers", zwei Typen von "Taskmasters"). Die optimale Teamzusammensetzung steigerte Kundenzufriedenheit und Umsatz signifikant.

Praxisbeispiel 3: Lufthansa – Predictive Validity durch Assessments

Die Lufthansa setzt Game-Based Assessments ein, um die Eignung von Bewerber:innen objektiv zu messen. Die Assessments wurden gegen das etablierte Inhouse Assessment Center validiert.

Kennzahlen:

• 96% Trefferquote (korrekte Vorhersage vs. Inhouse Assessment)
• 81% Zufriedenheit von Bewerbenden
• 100+ Minuten eingesparte Testzeit pro Bewerber:in
• Diversität steigt: Geschlechterbalance und internationale Bewerbende profitieren von objektiver Auswahl

Mehr Details in der Lufthansa-Erfolgsgeschichte.

So startest du: 4-Schritte-Framework

Prof. Emilio Castilla vom MIT Sloan empfiehlt einen strukturierten Ansatz für People Analytics Projekte:

Schritt 1: Problem definieren

• Formuliere eine konkrete Fragestellung (z.B. "Warum verlassen uns High Performer?")
• Stelle sicher, dass das Problem geschäftsrelevant ist
• Binde Stakeholder frühzeitig ein

Schritt 2: Daten sammeln und vorbereiten

• Identifiziere relevante Datenquellen (HR-System, Befragungen, Performance-Daten)
• Stelle Datenqualität sicher (Vollständigkeit, Korrektheit)
• Bereinige und strukturiere Daten

Schritt 3: Analysieren

• Nutze geeignete Analysemethoden (deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv)
• Interpretiere Ergebnisse kritisch (Korrelation ≠ Kausalität!)
• Validiere Erkenntnisse mit Stakeholdern

Schritt 4: Handeln und kommunizieren

• Leite konkrete Maßnahmen ab
• Kommuniziere Erkenntnisse verständlich an Geschäftsführung
• Messe den Erfolg der Maßnahmen (ROI)

Wichtig: Starte mit einfachen Use Cases (z.B. Turnover-Analyse) und baue Kompetenzen schrittweise auf.

People Analytics & Datenschutz

People Analytics arbeitet mit sensiblen Mitarbeiterdaten. In Deutschland und der EU gelten strenge Datenschutzregeln.

DSGVO-Anforderungen

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) regelt, wie Unternehmen personenbezogene Daten verarbeiten dürfen. Zentrale Prinzipien:

Zweckbindung: Daten dürfen nur für den ursprünglich definierten Zweck genutzt werden. Wenn HR-Daten zur Gehaltsabrechnung erhoben wurden, dürfen sie nicht ohne Weiteres für Fluktuation-Analysen verwendet werden.

Transparenz: Mitarbeiter:innen müssen darüber informiert werden, welche Daten zu welchem Zweck verarbeitet werden. Dies sollte in der Datenschutzerklärung oder Betriebsvereinbarung festgehalten sein.

Datenminimierung: Es dürfen nur die Daten erhoben werden, die tatsächlich notwendig sind. Nicht jede Information ist für People Analytics relevant.

Pseudonymisierung/Anonymisierung: Wo möglich, sollten Daten pseudonymisiert (Ersetzung von Namen durch IDs) oder anonymisiert (keine Rückführbarkeit auf Personen) werden.

Betriebsrat & Mitbestimmung

In Deutschland haben Betriebsräte (ab 5 Mitarbeiter:innen) Mitbestimmungsrechte bei der Einführung von People Analytics Systemen. Dies betrifft insbesondere:

• Einführung technischer Systeme zur Verhaltens- und Leistungskontrolle (§87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG)
• Verarbeitung personenbezogener Daten

Praxis-Tipp: Binde den Betriebsrat frühzeitig ein und schließe Betriebsvereinbarungen ab, die klar regeln, welche Daten zu welchem Zweck verarbeitet werden.

Ethische Aspekte: Transparenz & Fairness

Über rechtliche Anforderungen hinaus gibt es ethische Fragen:

Algorithmic Management: Wenn Algorithmen Entscheidungen treffen (z.B. Bonusverteilung), kann dies als unfair empfunden werden. Studien zeigen, dass Mitarbeiter:innen Entscheidungen als ungerechter wahrnehmen, wenn Algorithmen beteiligt sind – selbst wenn die Entscheidung inhaltlich gleich ist.

Fairness-Paradox: People Analytics soll Bias reduzieren – kann aber auch neue Verzerrungen schaffen, wenn historische Daten diskriminierende Muster enthalten (z.B. wenn in der Vergangenheit hauptsächlich Männer befördert wurden, lernt ein Algorithmus dieses Muster).

Best Practice:

• Transparenz schaffen: Erkläre, wie Algorithmen funktionieren
• Menschliche Letztentscheidung: Algorithmen sollten unterstützen, nicht ersetzen
• Regelmäßige Audits: Prüfe, ob Algorithmen faire Ergebnisse liefern

Häufige Fragen zu People Analytics

Was ist der Unterschied zwischen HR Analytics und People Analytics?

HR Analytics fokussiert sich auf HR-Prozesse wie Recruiting, Fluktuation und Gehaltsabrechnung. Es ist meist deskriptiv und beantwortet die Frage "Was ist passiert?".

People Analytics verfolgt einen breiteren Ansatz: Es schließt Daten aus anderen Abteilungen ein (Vertrieb, Finanzen, Customer Experience) und ist strategischer ausgerichtet. Es ist auch prädiktiv und präskriptiv, beantwortet also "Was wird passieren?" und "Was sollten wir tun?".

Kurz: People Analytics ist strategischer, HR Analytics operativer.

Welche Daten brauche ich für People Analytics?

Für People Analytics benötigst du verschiedene Datenquellen:

• HR-Stammdaten: Alter, Geschlecht, Abteilung, Position, Gehalt
• Prozessdaten: Time-to-Hire, Abwesenheiten, Fluktuation
• Performance-Daten: Leistungsbeurteilungen, Zielvereinbarungen
• Engagement-Daten: Mitarbeiterbefragungen, Pulse Surveys
• Externe Daten: Gehalts-Benchmarks, Arbeitsmarktdaten
• Recruiting-Daten: Bewerberquellen, Assessment-Ergebnisse, Candidate Experience

Wichtig: Du musst nicht alle Daten von Anfang an haben. Starte mit dem, was verfügbar ist, und baue schrittweise aus.

Wie fange ich mit People Analytics an?

Folge diesem 4-Schritte-Prozess:

1. Business-Problem definieren: Starte mit einer konkreten Herausforderung (z.B. "Hohe Fluktuation in der IT-Abteilung")
2. Relevante Daten sammeln und bereinigen: Identifiziere, welche Daten du brauchst, und stelle Datenqualität sicher
3. Daten analysieren: Nutze Analysen, um Zusammenhänge zu erkennen (z.B. zwischen Pendelzeit und Fluktuation)
4. Erkenntnisse kommunizieren und Maßnahmen ableiten: Präsentiere Ergebnisse verständlich und leite konkrete Handlungen ab

Wichtig: Starte mit einfachen Use Cases (z.B. Turnover-Analyse mit Excel) und baue Kompetenzen schrittweise auf.

Welche People Analytics Tools gibt es?

Es gibt verschiedene Tool-Kategorien:

• HRIS-Systeme mit Analytics: Personio, SAP SuccessFactors (integrierte Dashboards)
• Spezialisierte People Analytics Plattformen: Visier, Crunchr, peopleIX (umfangreiche Analyse-Funktionen)
• Business Intelligence Tools: Tableau, Power BI (flexible Dashboards, erfordern Datenanbindung)
• Excel/Google Sheets: Für einfache Analysen und den Einstieg
• Assessment-Plattformen: Aivy, Pymetrics (für Recruiting Analytics mit Game-Based Assessments)

Die Wahl hängt ab von: Unternehmensgröße, Budget, vorhandener IT-Infrastruktur und Analytics-Reifegrad.

Wie kann People Analytics Fluktuation reduzieren?

People Analytics hilft auf mehreren Ebenen:

1. Predictive Analytics identifiziert Flight-Risk: Algorithmen berechnen Kündigungswahrscheinlichkeiten basierend auf Faktoren wie Gehaltsentwicklung, letzter Beförderung, Engagement-Scores
2. Kündigungsgründe verstehen: Analyse zeigt Muster (z.B. lange Pendelzeiten, schlechte Führungskräfte)
3. Frühzeitige Intervention: HR kann proaktiv Gespräche führen, Gehaltsanpassungen vornehmen oder Entwicklungsmöglichkeiten anbieten
4. Candidate Experience optimieren: Unternehmen wie Lufthansa nutzen Analytics, um die Bewerbererfahrung zu verbessern – 81% Zufriedenheit führt zu geringeren Absprüngen

Ist People Analytics DSGVO-konform?

Ja, wenn es korrekt umgesetzt wird:

• Zweckbindung: Daten nur für definierten Zweck nutzen
• Transparenz: Mitarbeiter:innen über Datenverarbeitung informieren
• Datenminimierung: Nur notwendige Daten erheben
• Pseudonymisierung/Anonymisierung: Wo möglich, Daten anonymisieren
• Betriebsrat einbinden: Bei größeren Unternehmen Mitbestimmungsrechte beachten
• Keine rein automatisierten Entscheidungen: Algorithmic Management sollte transparent sein und menschliche Letztentscheidung vorsehen

Welchen ROI bringt People Analytics?

Der Return on Investment variiert je nach Use Case:

• Frankfurt School: 4-facher ROI im ersten Jahr durch Reduktion von Fehlbesetzungen
• MCI Deutschland: 92% geringere Cost-per-Hire und 55% schnellere Time-to-Hire
• SSE (UK): £4.29 Return pro £1 Investment in Ausbildungsprogramme

Der ROI hängt ab von: Datenqualität, Umsetzung der Insights und gewähltem Use Case. Recruiting- und Retention-Analytics haben oft den höchsten ROI, da Fehlbesetzungen und Fluktuation sehr teuer sind.

Wie präsentiere ich People Analytics Ergebnisse der Geschäftsführung?

Folge diesen Prinzipien:

1. Business-Impact betonen: Spreche nicht nur über HR-Metriken, sondern über Geschäftsergebnisse (Umsatz, Kosten, Produktivität)
2. Visualisierungen nutzen: Dashboards und Grafiken statt Tabellen
3. Konkrete Handlungsempfehlungen: Was sollte das Unternehmen tun?
4. ROI quantifizieren: Beziffere Kostenersparnis oder Umsatzsteigerung
5. Erfolgsgeschichten zeigen: Nutze Best Practices von Google, McKinsey oder anderen Unternehmen

Beispiel: Statt "Die Fluktuation liegt bei 12%" sage "12% Fluktuation kosten uns jährlich 2,4 Mio. € (200.000 € pro Person). Mit Retention-Maßnahmen können wir dies um 30% senken und 720.000 € einsparen."

Fazit

People Analytics transformiert HR von einer reaktiven zu einer strategischen, datengetriebenen Funktion. Durch die Analyse von Mitarbeiterdaten können Unternehmen bessere Einstellungsentscheidungen treffen, Fluktuation reduzieren, Performance steigern und Diversität fördern. Die vier Typen – Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics – ermöglichen es, von reiner Berichterstattung zu konkreten Handlungsempfehlungen zu gelangen.

Die Praxis zeigt: Unternehmen wie Google, McKinsey-Klienten und Lufthansa erzielen messbare Erfolge. Lufthansa erreicht mit objektiven Assessments eine Trefferquote von 96%, MCI reduziert die Time-to-Hire um 55%. Der ROI ist belegt – die Frankfurt School erzielte einen 4-fachen Return im ersten Jahr.

Gleichzeitig müssen Datenschutz (DSGVO), Mitbestimmung (Betriebsrat) und ethische Aspekte (Transparenz, Fairness) beachtet werden. People Analytics sollte Mitarbeiter:innen nicht überwachen, sondern ihnen helfen, sich weiterzuentwickeln.

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Quellen

• Deloitte Insights (2023): "2023 Global Human Capital Trends". https://www.deloitte.com/global/en/issues/work/content/global-human-capital-trends.html
• HR.com Research Institute (2023): "State of People Analytics 2023-2024". https://www.hr.com/
• Castilla, Emilio, Prof. (MIT Sloan, 2020): "People Analytics, explained". https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/people-analytics-explained
• McKinsey & Company (2017): "Using people analytics to drive business performance: A case study". https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/using-people-analytics-to-drive-business-performance-a-case-study
• Gartner (2025): "People Analytics Definition". https://www.gartner.com/en/human-resources/glossary/people-analytics
• CIPD – Chartered Institute of Personnel and Development (2025): "People Analytics Factsheet". https://www.cipd.org/en/knowledge/factsheets/analytics-factsheet/
• AIHR Academy (2025): "People Analytics: An Essential Guide for 2026". https://www.aihr.com/blog/people-analytics/
• Personio (2022): "The Revealing Truth About People Analytics". https://www.personio.com/hr-lexicon/people-analytics/
• functionHR, Mühlbauer, Daniel (2025): "HR Analytics vs. People Analytics – Begriffserklärungen". https://www.functionhr.de/blog/begriffserklaerung-people-vs-hr-analytics/