Zukunft, quo vadis?

Workforce Planning Softwares unterstützen den HR-Alltag. Mit ihnen lässt sich jedoch auch in die Zukunft blicken. Vom wachsenden Interesse der Unternehmen an vorausschauenden Analysen mittels Predictive Analytics.

Workforce Planning Software: Wie Technik die HR-Arbeit unterstützt. (Bild: iStock)

«Unsere Kunden sind sich der Notwendigkeit vorausschauender Analysen bewusst», sagt CEO Christoph Küffer von People-Analytix. Das Interesse, Entscheide zur Entwicklung von Mitarbeitenden mittels Daten zu untermauern, sei deutlich gestiegen. Auch bei Beekeeper-Kunden spielt Predictive Analytics eine zunehmend wichtigere Rolle, bestätigt Founder und CEO Cristian Grossmann: «Deshalb stellen wir unseren Kunden Real-Time-Daten zur Verfügung, mit denen sie sich beispielsweise über HR-Trends informieren können.» Coople setzt Predictive Analytics indes ein, um flexible Jobs besser und schneller zu füllen. «Unser Algorithmus informiert flexible Mitarbeitenden zuerst. Also jene, die einen Job am wahrscheinlichsten annehmen werden», sagt Managing Director Yves Schneuwly von Coople Schweiz. Das bringe beiden Seiten einen grossen Zeitgewinn, da Arbeitnehmende bei flexiblen Tätigkeiten deutlich öfter und für kürzere Zeiträume angestellt würden. «Lange Time-to-Hire-Prozesse können die gewonnene Flexibilität schnell wieder zunichtemachen.»

Die Grundvoraussetzung für Predictive Analytics sei die Datenintegrität, sagt Jan Seevogel, Senior Vice President Europe von Avature. Sind die der Datenanalyse zugrundeliegenden Daten nicht aktuell oder ungenau, seien auch die Predictive-Analytics-Resultate nutzlos. «Wichtig ist, dass Kunden Reports und Analysen mit den strategischen HR-Zielen des Unternehmens abstimmen.» Gewichte ein Unternehmen die Qualität des Einstellungsprozesses aus Kandidatensicht beispielsweise höher als die Geschwindigkeit des Onboarding-Prozesses aus Unternehmenssicht, lege dieses mehr Wert auf die Time-to-Hire- als auf die Time-to-Fill-Metrik, sagt Seevogel. Ein anderer Schwerpunkt entstehe, wenn einer Firma die Qualität und Eignung eingestellter Kandidaten wichtiger sei als die Geschwindigkeit der Rekrutierung. «Sind diese Grundsatzfragen geklärt, können Unternehmen Predictive-Analytics-Konzepte erarbeiten, die an das individuelle Datenmodell des Kunden angepasst und so optimal nutzbar sind.»

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