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Prädiktive HR-Analytik: Von der Rückschau zur Vorausschau
JUN 10, 2026
Die meisten HR-Reports sagen Ihnen, was passiert ist. Prädiktive Analytik sagt Ihnen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird. Hier ist, wie Sie den Wandel schaffen.
Der Unterschied zwischen deskriptiver und prädiktiver Analytik
Deskriptive Analytik beantwortet die Frage: Was ist passiert? Ihr monatlicher Headcount-Bericht, die Fluktuationsrate und die Abwesenheitsdaten sind alle deskriptiv. Sie informieren Sie über die Vergangenheit und sind wertvoll, um Trends zu verfolgen. Prädiktive Analytik beantwortet die Frage: Was wird wahrscheinlich passieren? Ein prädiktives Fluktuationsmodell identifiziert Mitarbeitende mit erhöhtem Risiko einer freiwilligen Kündigung, bevor sie kündigen. Ein prädiktives Abwesenheitsmodell kennzeichnet Teams mit Mustern, die auf ein entstehendes Abwesenheitsproblem hindeuten. Der Unterschied ist wichtig, weil deskriptive Analytik Ihnen Probleme zeigt, nachdem sie aufgetreten sind; prädiktive Analytik gibt Ihnen die Möglichkeit, einzugreifen, bevor sie auftreten.
Erste Schritte mit prädiktiver Analytik
Sie benötigen kein Data-Science-Team, um zu beginnen. Der erste Schritt besteht darin, genügend historische Daten in einem einzigen System (Ihrem HRIS) zu sammeln, um aussagekräftige Muster zu erkennen. Das am leichtesten zugängliche prädiktive Modell für die meisten HR-Teams ist ein Flight-Risk-Modell: Identifizieren Sie die Merkmale, die historisch freiwilligen Austritten in Ihrer Organisation vorausgingen. Betriebszugehörigkeit, Zeit seit der letzten Gehaltsüberprüfung, Zeit seit der letzten Beförderung, Trend des Engagement-Scores und Score für Führungsqualität sind häufige Prädiktoren. Sobald Sie das Muster identifiziert haben, können Sie Mitarbeitende, die dem Profil entsprechen, für ein proaktives Bindungsgespräch markieren.
