Der Firmenkultur mit Daten auf der Spur

Mit Daten ermitteln, ob und wie die Firmenkultur gelebt wird? Das scheint unglaublich, doch das People Analytics Team der Credit Suisse unter der Leitung von Gianna Pfiffner, stellte sich genau diese Frage. Das Anfang 2021 gegründete People Analytics Data Science Lab beschäftigt sich seither nicht nur mit diesem Thema, sondern auch mit vielen anderen Fragestellungen und schafft mit seinen Datenanalysen die Grundlagen für datenbasierte HR-Entscheidungen.

Dafür benutzen Pfiffner und ihre Mitarbeitenden verschiedene Methoden. Etwa Natural Language Processing (NLP), mit der ein Algorithmus in Dokumenten enthaltene Informationen und Erkenntnisse extrahiert und analysiert. Auch für die jüngste Fragestellung zur Messung der Firmenkultur verwendeten sie diese Methode. «Wir wollten wissen, ob wir unsere wertebasierte­ ­Kultur in den Leistungsbeurteilungen wiederfinden», sagt Gianna Pfiffner. Doch weshalb gerade diese Analyse? «Wir wollten nicht nur die schwer messbare Frage nach der gelebten Firmenkultur beantworten, sondern auch jene Erkenntnisse aus den Leistungsbeurteilungen effektiver nutzen, die meist in Schubladen verschwinden. Ohne Machine Learning wäre ja kein Mensch fähig, Tausende von Leistungsbeurteilungen zu lesen und deren Inhalt zu analysieren.»

Expertin in People Analytics

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Gianna Pfiffner ist Leiterin der People Analytics Data Science Lab bei Credit Suisse.

Komplexes Verfahren anhand

Um zum Ziel zu gelangen, nutzte das People Analytics Team sämtliche in Textdokumenten festgehaltenen Leistungsbeurteilungen der letzten zwei Jahre. Insgesamt fast hunderttausend. Mittels NLP untersuchten sie anschliessend, ob Vorgesetzte die kulturellen Werte der Credit Suisse bei der freien Beschreibung des Mitarbeitendenverhaltens verwenden – beispielsweise Werte wie Inklusion, Vertrauen oder Kundenfokus. «Benutzten die Vorgesetzten bei der Evaluation des Verhaltens der Mitarbeitenden diese Werte, ist das ein Indiz dafür, dass diese Werte auch gelebt werden», sagt Pfiffner.

Das Verfahren dafür ist äusserst komplex: Zuerst wurden alle Freitext-Informationen in den Leistungsbeurteilungen mittels Datenverarbeitung nutzbar gemacht. «Dafür verwendeten wir zunächst einen Algorithmus, der die Sprache identifiziert. Wir fokussierten uns bei dieser Analyse auf Texte in Englisch, was der Mehrheit ­entsprach», erklärt Gianna Pfiffner. Danach mussten die Texte noch weiter aufbereitet, beispielsweise alle Füllwörter wie «how», «what» und «the» entfernt werden. In einem weiteren Schritt wurden mittels NLP-Verfahren und Machine Learning die am prominentesten auftretenden Themen extrahiert, beispielsweise bezüglich Inklusion oder Kundenfokus. Die daraus resultierenden Ergebnisse wurden vom People Analytics Team interpretiert und verständlich aufbereitet.

Fazit für die Unternehmenskultur

Die Ergebnisse? Die kulturellen Werte wurden bei den Leistungsbeurteilungen der Credit Suisse aktiv genutzt. So konnte das Team von Gianna Pfiffner Evidenz für die gelebte Firmenkultur schaffen, was nun datengestützte Massnahmen und Entscheide zur Unternehmenskultur erlaubt.

Grenzen der Analytics Nebst der Herangehensweise zählen bei People Analytics auch ethische Aspekte. «Das sind wichtige Eckpfeiler meines Mandats», betont Pfiffner: «Wir haben dafür eigene Standards sowie rechtliche Grundlagen und arbeiten eng mit Arbeitsrechtlern und Datenschützern zusammen.» Deshalb gehe sie manchen Fragestellungen nicht nach, «auch wenn es technisch möglich wäre».