19.02.2020

Was ist People Analytics? Experte David Green im Gespräch

Was ist People Analytics? Experte und Pionier David Green beantwortet im Interview die wichtigsten Fragen zum HR-Trendthema und erklärt den Zusammenhang mit Employee Experience.
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David Green - Was ist People Analytics?
(c) insight222: David Green
kooperation

David Green ist Autor, Redner, Konferenzleiter und Top-Berater im Thema Future of Work. Er gilt als Pionier im Feld People Analytics und datengestützte HR. Als Managing Partner und Executive Director bei Insight222 arbeitet er auch als Dienstleister mit globalen Unternehmen als Kunden in dem Bereich. Aber was ist People Analytics? Im Gespräch mit dem brutkasten erklärt Green die wichtigsten Aspekte des neuen HR-Trendthemas und erläutert, wie es mit Employee Experience zusammenhängt.

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Event-Tipp: Employee Experience Summit 2020

David Green tritt beim Employee Experience Summit 2020 am 06. Oktober im Hotel Andaz am Belvedere in Wien auf, der von LSZ Consulting, Max Lammer und dem brutkasten co-veranstaltet wird.

⇒ Hintergründe zum EX Summit

⇒ Zur offiziellen Page mit Ticket-Link


Bitte eine kurze Erklärung: Was ist People Analytics?

Es gibt viele Definitionen von People Analytics, aber diejenige, die ich bevorzuge und die wir bei Insight222 verwenden, ist: „People Analytics ist die Entdeckung, Interpretation und Kommunikation von aussagekräftigen Mustern in Workforce-bezogenen Daten, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Leistung zu verbessern„. Im Wesentlichen bedeutet dies, dass die Methode Erkenntnisse liefert, die die Entscheidungsfindung bei wichtigen Fragen unterstützen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen. People Analytics sollte nicht mit dem HR-Reporting verwechselt werden, das zwar wichtig ist, aber nur Informationen darüber liefert, was passiert ist. Es kann helfen zu verstehen, warum es passiert ist, was als nächstes passieren könnte und wie man darauf reagieren kann.

Was sind die wichtigsten Datenquellen dafür?

Starte nicht mit den Daten, sondern mit der Business-Frage, die du zu lösen versuchst, und denk dann über die Datenquellen nach, die du dafür benötigst. Dies ist wahrscheinlich die wichtigste Regel bei People Analytics und ein Fehler, der meiner Erfahrung nach sehr häufig gemacht wird. Mit dem Business-Problem zu beginnen hilft, die Arbeit zu fokussieren, Ressourcen sinnvoll zu priorisieren und in der Organisation Unterstützung für ein Analyseprojekt zu gewinnen. Unabhängig von der behandelten Frage muss man in der Regel Personendaten (Anm. „People Data“; meist aus HR-Systemen), Betriebsdaten und zunehmend auch Daten von außerhalb des Unternehmens zusammenführen. Wenn man etwa verstehen will, wie man die Performance im Sales-Bereich vorantreiben kann, sollte man genau das machen. Personendaten der Sales-Kräfte können mit Betriebsdaten, etwa zur gemessenen Performance und externen Daten, etwa Benchmarks zusammengeführt werden, um die Frage zu analysieren und zu beantworten.

Ab welcher Unternehmensgröße ist People Analytics sinnvoll?

People Analytics ist der am schnellsten wachsende HR-Teilbereich. Ich habe es mehrmals erlebt, dass sich Teams, mit denen wir bei Insight222 zusammenarbeiten, in den letzten 12 Monaten verdoppelt, verdreifacht oder sogar vervierfacht haben – selbst wenn zeitgleich die Größe des HR-Teams geschrumpft ist. Die überwiegende Mehrheit der großen Unternehmen mit 10.000 oder mehr Mitarbeitern verfügt heute über ein Team für People Analytics. Diese ist aber nicht nur auf große Unternehmen beschränkt. Jedes Unternehmen hat Business-Herausforderungen zu lösen, bei denen Erkenntnisse über Workforce-bezogene Daten zu besseren Entscheidungen und Ergebnissen beitragen können. Jedem Unternehmen, das noch kein Team für die People Analytics eingerichtet hat, würde ich raten, jetzt damit zu beginnen.

Das zweite große HR-Thema derzeit ist Employee Experience (EX). Sie wird üblicherweise als stark abhängig von zwischenmenschlichen Beziehungen beschrieben. Wie passt das mit dem statistischen People Analytics-Ansatz zusammen?

Interessanterweise sind viele der rund 70 People Analytics-Teams, mit denen wir bei Insight222 zusammenarbeiten, auch für die Gestaltung und Evaluation der Employee Experience in ihren Unternehmen verantwortlich. Ich glaube, dass diese Kopplung von People Analytics und EX aus mehreren Gründen wichtig ist. Erstens kann die Analytik dabei helfen, die „moments that matter“ der Mitarbeiter zu identifizieren, auf die sich die EX-Bemühungen ja konzentrieren sollten. Zweitens kann die Analytik helfen, den Wert von EX für eine Organisation und ihre Auswirkungen auf geschäftskritische Metriken wie Umsatz, Gewinn und Customer Experience zu bestimmen. Und schließlich kann die Analytik Unternehmen dabei helfen, die Maßnahmen zu ermitteln, die sie ergreifen sollten, um die Employee Experience am besten zu verbessern und zu steigern.

Was sind deiner Erfahrung nach die Ergebnisse von People Analytics, die den größten Einfluss auf EX haben?

Ähnlich wie die Analytik den Unternehmen geholfen hat, die Customer Experience besser zu verstehen, zu gestalten und zu personalisieren, so tut die People Analytics dasselbe für die Employee Experience. Unternehmen wie IBM, wo ich früher gearbeitet habe, haben die Methode zur Personalisierung von Bereichen wie innerbetriebliches Lernen, Karrierepfade, Onboarding und sogar zur vollständigen Überarbeitung und Neugestaltung ihres Performance-Management-Systems eingesetzt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass immer mehr Unternehmen People Analytics einsetzen, um ihre Belegschaft besser zu verstehen, was ihnen anschließend hilft, gemeinsam mit den Mitarbeitern HR-Strategien zu entwickeln, die personalisierter sind, mehr Wert generieren und letztendlich zu einer besseren Employee Experience führen.

Abschließend: Wie wichtig werden People Analytics und Employee Experience in den nächsten Jahren werden?

Nun, im LinkedIn-Report Global Talent Trends 2020 werden die beiden als die zwei wichtigsten Trends hervorgestrichen, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Mitarbeiter anziehen und halten, was darauf hindeutet, dass ihre Bedeutung bereits hoch ist und wahrscheinlich noch zunehmen wird. Ich glaube, dass People Analytics und EX das Potenzial haben, die HR-Abteilungen komplett umzugestalten – zum Besseren – und ihnen dabei zu helfen, eine wichtigere Funktion mit größerer Wirkung einzunehmen, die den Unternehmen mehr Wert liefert und die führende Rolle dabei spielt, unsere Arbeitsplätze besser, fairer und menschlicher zu gestalten.

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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

(c) BMW Group

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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David Green ist Autor, Redner, Konferenzleiter und Top-Berater im Thema Future of Work. Im Gespräch mit dem brutkasten erklärt Green die wichtigsten Aspekte des neuen HR-Trendthemas und erläutert, wie es mit Employee Experience zusammenhängt. David Green tritt beim Employee Experience Summit 2020 am 27. April im Wiener weXelerate auf, der von LSZ Consulting, Max Lammer und dem brutkasten co-veranstaltet wird. Ich glaube, dass diese Kopplung von People Analytics und EX aus mehreren Gründen wichtig ist. Ähnlich wie die Analytik den Unternehmen geholfen hat, die Customer Experience besser zu verstehen, zu gestalten und zu personalisieren, so tut die People Analytics dasselbe für die Employee Experience. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass immer mehr Unternehmen People Analytics einsetzen, um ihre Belegschaft besser zu verstehen, was ihnen anschließend hilft, gemeinsam mit den Mitarbeitern HR-Strategien zu entwickeln, die personalisierter sind, mehr Wert generieren und letztendlich zu einer besseren Employee Experience führen.

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