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HR Analytics: Datengestützte Entscheidungen für die Personalentwicklung
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HR Analytics: Datengestützte Entscheidungen für die Personalentwicklung
Kurze Beschreibung:
In einer zunehmend datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, HR-Daten effektiv zu nutzen, von entscheidender Bedeutung. Dieser Workshop zeigt, wie HR-Teams mithilfe von Analytics die richtigen Entscheidungen in der Personalentwicklung treffen können. Durch die Analyse von Mitarbeiterdaten können Trends und Muster erkannt werden, die bei der Rekrutierung, Mitarbeiterbindung und Weiterentwicklung unterstützen. Die Teilnehmer lernen, wie sie KPIs entwickeln, Dashboards nutzen und datengestützte Einblicke gewinnen, um die Effizienz und Effektivität ihrer HR-Maßnahmen zu steigern.
Nutzen:
HR Analytics nutzt Daten und Metriken, um fundierte Entscheidungen in der Personalentwicklung zu treffen. Durch die Analyse von Mitarbeiterdaten können Unternehmen Muster erkennen, die Performance messen und gezielte Maßnahmen zur Förderung der Mitarbeitenden und zur Optimierung der HR-Strategien ableiten.
Nutzen für Sie als Unternehmen:
- Optimierung der Personalentwicklung durch datengestützte Entscheidungen und präzise Talentanalysen
- Steigerung der Mitarbeiterbindung und -zufriedenheit durch individuell zugeschnittene Fördermaßnahmen
- Erhöhung der HR-Effizienz durch gezielte Planung und Ressourcennutzung
- Verbesserung der langfristigen Unternehmensstrategie durch fundierte Erkenntnisse aus Mitarbeiterdaten
- Förderung von Transparenz und Objektivität in Personalentscheidungen
Inhalte:
1. Einführung in HR Analytics
- Was ist HR Analytics? Definition und Bedeutung für moderne Personalabteilungen
- Der Wert von datengetriebenen Entscheidungen im HR-Bereich: Wie HR Analytics den gesamten Personalmanagementprozess optimiert
- Die Verbindung zwischen HR-Daten und Unternehmensstrategie: Wie HR Analytics das Unternehmensergebnis beeinflussen kann
- Die Rolle von HR Analytics in der Personalentwicklung und wie es zur Förderung von Talentmanagement beiträgt
2. Wichtige Kennzahlen und Metriken für HR Analytics
- Wichtige KPIs im HR-Bereich: Fluktuationsrate, Mitarbeiterbindung, Engagement, Performance und Diversity
- Wie man die richtigen KPIs für die Personalentwicklung auswählt
- Interpretation von HR-Daten: Vom reinen Zahlenverständnis zu klaren Handlungsempfehlungen
- Benchmarking und Vergleich von HR-Daten zur Analyse von Trends und Mustererkennungen
3. Datensammlung und -management in HR Analytics
- Die verschiedenen Quellen von HR-Daten: Mitarbeiterbefragungen, Performance-Reviews, Onboarding- und Offboarding-Prozesse
- Tools und Technologien für die Erfassung und Verwaltung von HR-Daten: HR-Software, Datenbanken, Cloud-basierte Plattformen
- Datenqualität: Sicherstellen, dass die gesammelten Daten vollständig, genau und zuverlässig sind
- Datenschutz und ethische Verantwortung bei der Erhebung von HR-Daten
4. Datenanalyse-Methoden für HR
- Deskriptive Analytics: Wie man grundlegende Trends und Muster aus HR-Daten erkennt
- Diagnostische Analytics: Warum bestimmte Trends oder Probleme auftreten und wie man sie löst
- Predictive Analytics: Die Vorhersage von Trends und zukünftigen Ereignissen wie Fluktuationen oder Talentlücken
- Prescriptive Analytics: Handlungsempfehlungen für HR-Entscheidungen basierend auf den Daten
- Einsatz von Machine Learning und KI für fortgeschrittene Analysen und Mustererkennung
5. HR Analytics für die Personalentwicklung
- Identifikation von Lern- und Entwicklungsbedarfen durch Datenanalyse
- Wie HR Analytics helfen kann, individuelle Entwicklungspläne zu erstellen
- Analyse von Schulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen: Effektivität und ROI messen
- Vorhersage von Karriereentwicklungen und Talenten durch die Analyse von Mitarbeiterdaten
- Die Rolle von HR Analytics bei der Identifikation und Förderung von Führungskräften
6. Talentmanagement und Leistungsbeurteilung mit HR Analytics
- Wie HR Analytics den Rekrutierungsprozess verbessern und unterstützen kann: Datengetriebenes Recruiting und Talentakquise
- Analyse der Performance von Mitarbeitern: Wie man Leistungsdaten richtig interpretiert und nutzt
- Verwendung von Analytics zur Identifikation von High-Performern und Talenten
- Die Rolle von HR Analytics im Performance Management: Kontinuierliches Feedback und gezielte Entwicklungsmöglichkeiten
- Auswertung von Mitarbeiterfeedback und Engagement-Daten zur Optimierung der Arbeitsumgebung
7. Predictive Analytics im HR-Bereich
- Wie man Vorhersagemodelle für Mitarbeiterfluktuation entwickelt: Identifizierung von Risiko-Mitarbeitern
- Einsatz von Predictive Analytics zur Talentbindung: Welche Mitarbeiter sind gefährdet, das Unternehmen zu verlassen?
- Vorhersage von benötigten Fähigkeiten und zukünftigen Talentlücken
- Szenario-Planung mit HR-Daten: Strategien entwickeln, um zukünftigen Herausforderungen zu begegnen
8. HR Analytics zur Förderung von Diversität und Inklusion
- Analyse von Diversity-Daten zur Förderung einer inklusiven Unternehmenskultur
- Monitoring und Messung der Vielfalt im Unternehmen: Gender, Ethnizität, Altersgruppen und mehr
- Wie man HR Analytics verwendet, um Diskriminierung zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen
- Optimierung von Recruiting- und Onboarding-Prozessen für mehr Vielfalt und Chancengleichheit
9. HR Analytics und die Gestaltung von Employee Experience
- Analyse von Mitarbeiterzufriedenheit und Engagement zur Verbesserung der Employee Experience
- Wie HR Analytics dazu beiträgt, ein positives Arbeitsumfeld zu schaffen
- Identifikation von Engpässen und Herausforderungen in der Mitarbeitererfahrung und wie man diese löst
- Mit HR Analytics zur Verbesserung des Onboarding-Prozesses und der langfristigen Mitarbeiterbindung
10. HR Analytics Tools und Software
- Die besten Tools für HR Analytics: Workday, SAP SuccessFactors, Microsoft Power BI, Tableau, und mehr
- Integration von HR Analytics in bestehende HR-Software und -Systeme
- Wie man die Effektivität von HR Analytics-Tools misst und kontinuierlich verbessert
- Auswahl und Implementierung von HR Analytics-Tools: Wichtige Überlegungen und Best Practices
11. Die Zukunft von HR Analytics
- Wie sich HR Analytics weiterentwickeln wird: Von reinen Datenanalysen zu vollständigen Entscheidungsprozessen
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für tiefere und genauere Analysen
- Wie Unternehmen HR Analytics zur strategischen Führung und langfristigen Erfolg nutzen können
- Die Rolle von HR Analytics bei der Transformation des HR-Bereichs in einen datengestützten, strategischen Partner
Zielgruppe:
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