Kultur begegnet uns in vielerlei Hinsicht: Neben der Unternehmenskultur denken wir derzeit insbesondere über Führungskultur und Innovationskultur nach. Daneben spielen u.a. die Bindungs- und Trennungskultur eine wichtige Rolle. Auch im Thema Workforce Analytics ist Kultur fundamental. Was ist dabei zu beachten? Welche Hürden gibt es?

Eine Workforce-Analytics-Initiative ist kein IT-Projekt. Es geht nicht darum, die bestehenden Analyse- und Reportingprozesse „more fancy“ abzubilden. Wesentliches Ziel von WA-Teams ist es vielmehr, der breiten HR-Community in ihren Organisationen zu ermöglichen, eine analytische Denkweise anzunehmen und sich die im Beitrag 1 skizzierten Vorgehensweisen zu eigen zu machen.

Fördern Sie analytisches Denken

Ein logischer erster Schritt beim Fördern eines breiten analytischen Denkens in HR ist es zu identifizieren, in welches Spektrum der analytischen Perspektiven HR-Profis gehören. Die Segmentierung der HR-Community innerhalb Ihrer Organisation in Kategorien ermöglicht es Ihnen, Ihren Ansatz spezifischer daran auszurichten. Drei Kategorien machen üblicherweise Sinn:

  • analytisch versiert,
  • analytisch willig, und
  • analytisch resistent.

HR-Profis der ersten Kategorie  betrachten HR durch eine „Business-Linse“; eine, die Analytics dazu verwendet, um die Entscheidungsfindung transparent zu gestalten und die Leistung zu verbessern. Binden Sie Kolleginnen und Kollegen dieser Kategorie frühzeitig in Projekte mit ein, damit sie helfen können, die Vorteile von Analytics anderen zu vermitteln.

Die analytisch willigen HR-Profis sind aufgeschlossen ggü. Analytics und bereit zu lernen, aber sie haben nicht die formale Ausbildung oder notwendige Erkenntnis, um analytische Fähigkeiten zu entwickeln. Derzeit gehören wohl die meisten HR-Fachleute dieser Kategorie an. Ihnen muss v.a. verdeutlicht werden: WA ist nicht das gleiche wie Reporting: weder geht es nur um die Daten an sich, noch um die Verwaltung von Daten oder die Einbindung von Datenanalyse-Tools. Analytics ist die Anwendung analytischer Ansätze auf Basis von Daten, die es Fachleuten ermöglichen, auf sinnvolle Muster und Einsichten zu stossen, diese zu teilen und danach zu handeln. Wählen Sie für diese Kolleginnen und Kollegen einen „Hands-on-Ansatz“ (Quick-Wins). Arbeiten Sie gemeinsam mit aktuellen Datensätzen, um diese Gruppe auf faktenbasierte Ansätze hin zu schulen und zu „erziehen“.

HR-Profis der dritten Kategorie stellen die grösste Herausforderung dar. Das Ziel, um deren Denkweise zu ändern, ist nicht, die Resistenz gegenüber analytischen Ansätzen in Euphorie umzuwandeln. Vielmehr geht es darum, dass diese HR-Kollegen analytische Ansätze akzeptieren und erkennen, dass solche Ansätze den Wert(-beitrag) ihres Geschäfts verbessern können. Wichtig ist, die Gründe für die Zurückhaltung bzw. den Widerstand zu verstehen. Der Schlüssel zum Sieg über die Skeptiker gelingt nur, wenn ihnen gezeigt wird, wie Analytics ihre eigene persönliche Effektivität und ihren Erfolg verbessern kann.

Wir müssen also eine Kultur, welche ein evidenz-basiertes Handeln in unseren HR-Organisationen hervorhebt, fördern. Im Februar 2013 – also vor über vier Jahren! – habe ich hierzu den ersten Blogbeitrag geschrieben. Ich bin zuversichtlich, dass sich in den nächsten vier Jahren mehr in diese Richtung verändern wird, als in den vergangenen vier Jahren.

Überwinden Sie Widerstand

Analytisch resistente HR-Profis führen in der Regel Gründe ins Feld, die sich aus folgenden Clustern speissen (vgl. Guenole/Ferrar/Feinzig):

Stakeholder-Skepsis – das linke Cluster – kann von Zweifeln über den Wert von Analytics bis hin zu Zweifeln über den Wert von HR reichen. Ich bin mir sicher, dass Sie diese Argumente kennen. Ebenso sicherlich häufige Aussagen der HR-Zögerer (rechtes Cluster). Eine starke Betonung von Kosteneffizienz bei finanziell Sparsamen – mittleres Cluster – führt mitunter zu verpassten Möglichkeiten, um zukünftigen Wert zu schaffen. Ich erlebe Vertreter dieses Cluster häufig so, dass Kosten vorgeschoben werden, um nichts tun oder keine Risiken eingehen zu müssen. Man sieht nicht die Chancen und den realistisch möglichen Ertrag; oder möchte sie nicht sehen!

Im Rahmen der Fachtagung am 16. November 2017 auf Schloss Edesheim werde ich Tipps geben, wie man mit Vertretern der o.g. Kategorien und Cluster umgehen kann!

Nutzen Sie Storytelling und Visualisierung

Beim Storytelling geht es nicht nur darum, Weisheiten weiterzugeben oder Ideen zu teilen; im Geschäftsumfeld ist es ein Agent für Veränderung. Storytelling kann sicherstellen, dass Empfehlungen diskutiert, verstanden, unterstützt und umgesetzt werden. Storytelling mit Daten darf nicht fiktiv sein; es ist und sollte faktenbasiert sein.

Hierzu drei Handlungsempfehlungen:

  • Stellen Sie die Fakten so dar, wie sie sind. Bauschen Sie nichts auf und lassen Sie keine relevanten Informationen aussen vor.
  • Heben Sie wichtige Erkenntnisse und zugehörige Empfehlungen hervor. Verlieren Sie sich nicht in (Daten-)Details und fassen Sie sich kurz.
  • Beim Storytelling im Thema Workforce Analytics geht es um Entscheidungsunterstützung und um überzeugende Lenkung Ihres Publikums durch eindeutige Nennung erforderlicher Massnahmen. Es geht nicht darum, das Publikum zu verwirren, indem man sie mit Informationen überschüttet und richtungslos zurücklässt.

Vier Techniken sind anzuraten:

  • Stecken Sie den Rahmen ab; d.h. erläutern Sie den Kontext Ihrer WA-Initiative (Scene).
  • Schaffen eine emotionale Bindung – ein „Band“ zwischen Ihrem Publikum und Ihrer Initiative (Spark).
  • Decken Sie den Konflikt resp. das Problem auf, indem Sie Aufmerksamkeit auf sich ziehen und von Ihrem Publikum eine Reaktion provozieren (Change).
  • Rufen Sie mit einer unvergesslichen Botschaft zum Handeln auf und stellen Sie sicher, dass Ihrem Publikum klar ist, was zu tun ist und warum (Action & Takeaway).

Die Visualisierung sollte die Geschichte nicht ersetzen; sie sollte dazu verwendet werden, um die Geschichte zu verbessern, die Aufmerksamkeit auf Daten zu lenken, und Einfluss auf die Art des Verhaltens zu nehmen. Zielführend ist ein sog. Drei-Schritte-Modell:

  • Klären Sie die Botschaft, die Sie mit der Visualisierung verfolgen.
  • Konzipieren Sie die Visualisierung: Medium, Präsentationsstil, etc.
  • Testen Sie die Visualisierung

Je besser Sie Ihr Zielpublikum kennen, desto besser werden Sie die Visualisierung daraufhin abstimmen (können).

Fazit

In vier zusammenhängenden Blogbeiträgen bin ich nun detailliert auf das Thema Workforce Analytics eingegangen; hier gelangen Sie zu den ersten drei Beiträgen:

Diese Beiträge dienen als Pre-Reading u.a. auch zur Vorbereitung auf die Fachtagung „NextGen Workforce Analytics“ am 16. November 2017 im Hotel Schloss Edesheim, die ich persönlich moderieren werde. Daneben freue ich mich auf Ihre Kommentare, Anregungen und praxisrelevanten Hinweise.

In den frühen Tagen von Workforce Analytics waren sog. Reifegrade nützlich, weil sie die Möglichkeiten von WA zu einer Zeit, als die Disziplin noch sehr jung war, hervorgehoben hatten. In der Zukunft ist die implizite Notwendigkeit, einer linearen Progression durch scheinbar anspruchsvollere Ebenen von Analytics zu folgen, eine falsche Darstellung dessen, was erforderlich und für die meisten Organisationen machbar ist. Tatsächlich werden alle Formen von WA gleichzeitig benötigt.

Deshalb: Fokussieren Sie sich auf relevante geschäftliche Fragen und die Bedürfnisse Ihrer Stakeholder; unabhängig vom jeweiligen Reifegrad.