Welche HR-Analytics-Use-Cases lohnen sich?

Sechs Top-Use-Cases

1. Fluktuations-Prognose.

2. Recruiting-Funnel-Analyse.

3. Pay-Equity-Analyse.

4. Engagement-Trends.

5. Skill-Gap-Analyse.

6. Workforce-Planning.

Fluktuations-Prognose

• ML-Modell: wer ist Risiko-Kündiger?

• Früh-Warn-Signale: Engagement, Karriere-Stagnation, Pay-Position.

• Pro-aktive Intervention.

• Stay-Interviews.

• Risiko vs Beobachtung-Bias.

Recruiting-Funnel

• Bewerbungen -> Interviews -> Angebote -> Accepts.

• Conversion pro Stage.

• Pro Quelle Performance.

• Time-to-Hire.

• Bias-Prüfung pro Stage.

Pay-Equity

1. Pay-Gap nach Gender + Ethnizität.

2. Kontrolle für Rolle + Erfahrung.

3. Pay-Bands transparent.

4. EU-Pay-Transparency 2026 Pflicht.

5. Quartalsweise Audit.

Engagement-Trends

• Survey-Daten über Zeit.

• Pro Team + Bereich + Demografie.

• Korrelation mit Fluktuation.

• Action-Plan-Tracking.

• Belonging-Index.

Skill-Gap

• Pflicht-Skills vs aktuelles Niveau.

• Pro Rolle + Karriere-Pfad.

• Lern-Bedarf identifizieren.

• Hiring-Strategie.

• Cross-Training-Plan.

Datenschutz

1. DSGVO Art. 9 Gesundheitsdaten sehr sensitiv.

2. Mitarbeitenden-Profile Personen-bezogen.

3. Aggregation min 5-10 Personen.

4. Betriebsrat-Mitbestimmung Pflicht.

5. DSFA bei Hoch-Risiko.

Anti-Patterns

• Individuelle Profile statt Aggregation.

• Manager-Bewertung nach ML-Score.

• Datenschutz ignoriert.

• Betriebsrat nicht beteiligt.

• Daten ohne Aktion.