Inhaltsverzeichnis

• Was ist HR Analytics – und warum wird es 2026 so wichtig?
• Wichtige HR-Kennzahlen als Basis für Analytics
• HR-Analytics-Beispiele im Recruiting
• HR-Analytics-Beispiele für Mitarbeiterbindung & Entwicklung
• HR-Analytics-Beispiele in Personalplanung & Produktivität
• Praxis: So startest Du mit HR Analytics im Unternehmen
• Wo HR Analytics bei Fachkräftevermittlung besonders wertvoll ist

HR Analytics Beispiele zeigen, wie datengetriebene Personalarbeit jenseits von Bauchgefühl funktioniert. Im folgenden Artikel erfährst Du, welche typischen Anwendungsfälle es gibt, welche Kennzahlen dabei eine Rolle spielen und wie Du erste eigene Analysen im Unternehmen aufsetzt – von Recruiting über Mitarbeiterbindung bis hin zur strategischen Personalplanung.

Was ist HR Analytics – und warum wird es 2026 so wichtig?

Unter HR Analytics versteht man die systematische Auswertung von Personaldaten, um bessere Entscheidungen zu treffen: faktenbasiert statt rein intuitiv. Dabei werden Daten aus Bewerbermanagement, Zeiterfassung, Lohnbuchhaltung, Projekt- und Leistungssystemen verknüpft und mit analytischen Methoden ausgewertet.

Gerade 2026, mit Fachkräftemangel, wachsendem Kostendruck und kürzeren Projektzyklen, hilft HR Analytics Dir vor allem dabei:

• Personalbedarf genauer zu prognostizieren
• Recruiting-Kanäle gezielt zu steuern
• Fluktuation früh zu erkennen
• Weiterbildung und Einsatzplanung wirtschaftlicher zu gestalten

Wichtige HR-Kennzahlen als Basis für Analytics

Bevor es an konkrete HR-Analytics-Beispiele geht, braucht es ein sauberes Fundament aus HR-KPIs. Einige zentrale Kennzahlen:

Recruiting-Kennzahlen

• Time-to-Hire: Zeit zwischen Ausschreibung und unterschriebenem Vertrag
• Cost-per-Hire: Gesamtkosten pro Einstellung (Anzeigen, Personal, Dienstleister)
• Quality-of-Hire: Leistungs- oder Beurteilungswerte neuer Mitarbeitender nach z.B. 6 oder 12 Monaten
• Offer-Acceptance-Rate: Verhältnis von Angeboten zu unterschriebenen Verträgen

Bindungs- und Engagement-Kennzahlen

• Fluktuationsquote (gesamt und nach Bereichen)
• Frühfluktuation: Austritte in den ersten 6–12 Monaten
• Abwesenheitsquote (Krankentage, unentschuldigte Fehlzeiten)
• Engagement-Scores aus Mitarbeiterbefragungen

Produktivitäts- und Planungskennzahlen

• Personalkostenquote (Personalkosten im Verhältnis zu Umsatz oder Projekterlösen)
• Auslastung nach Team, Projekt oder Qualifikation
• Overtime-Rate: durchschnittliche Überstunden je Mitarbeitendem
• Besetzungsgrad kritischer Funktionen oder Projekte

Sobald diese KPIs sauber gemessen werden, können sie in HR-Analytics-Modellen kombiniert werden – dadurch entstehen konkrete Handlungsempfehlungen statt isolierter Zahlenkolonnen.

HR-Analytics-Beispiele im Recruiting

1. Kanal-Performance analysieren

Ein klassischer Startpunkt: Du misst, welcher Recruiting-Kanal nicht nur Bewerbungen, sondern wirklich passende Einstellungen liefert.

• Verknüpfung von Bewerberdaten mit Leistungsdaten nach 6–12 Monaten
• Vergleich nach Quelle: Jobportal, Social Media, Personalvermittler, Empfehlungen
• Betrachtung von Time-to-Hire, Cost-per-Hire und Quality-of-Hire je Kanal

Ergebnis: Budget wird auf die Kanäle verschoben, die nachweislich leistungsstarke und bleibende Fachkräfte liefern.

2. Prognose von Besetzungszeiten

Aus vergangenen Projekten lässt sich mittels Analytics ableiten, wie lange die Besetzung bestimmter Profile im Schnitt dauert – differenziert nach:

• Berufsgruppe (z.B. Elektriker Photovoltaik vs. Produktionshelfer)
• Standort und Region
• Vertragsart (Werkvertrag, Festanstellung etc.)

Daraus entstehen realistische Forecasts, wann Positionen in welchem Umfang besetzbar sind – wichtig für Projektplanung und Angebotserstellung.

3. Matching-Qualität bewerten

HR Analytics macht sichtbar, welche Kompetenzprofile und Soft Skills in welchen Rollen wirklich erfolgreich sind. Schritte:

• Definition von Erfolgskennzahlen (Termintreue, Fehlerquote, Projekt-Feedback)
• Abgleich mit Ausbildungsweg, Berufserfahrung, Zusatzqualifikationen
• Mustererkennung: Welche Kombination aus Skills und Erfahrung führt zu Top-Performance?

So entwickelst Du präzisere Anforderungsprofile und reduzierst Fehlbesetzungen.

HR-Analytics-Beispiele für Mitarbeiterbindung & Entwicklung

4. Frühfluktuation vorhersagen

Ein häufiges HR-Analytics-Szenario ist die Frage: Wer ist in den nächsten Monaten besonders abwanderungsgefährdet?

• Analyse historischer Austritte (Zeitpunkt, Abteilung, Vorgesetzte, Gehalt, Arbeitszeiten)
• Ergänzung um Umfrageergebnisse (Zufriedenheit, Führung, Entwicklungsmöglichkeiten)
• Identifikation typischer Muster vor einem Austritt (steigende Fehlzeiten, sinkende Performance)

Mit diesen Erkenntnissen lassen sich präventive Maßnahmen entwickeln: Gespräche, Entwicklungsangebote, Anpassung von Schichtmodellen oder Teamzuschnitt.

5. Wirksamkeit von Weiterbildungen messen

Statt Schulungen nach Gefühl auszuwählen, verknüpft HR Analytics Weiterbildungsdaten mit:

• Leistungskennzahlen vor und nach der Maßnahme
• Projektzuteilungen und -ergebnissen
• Karriereschritten (Beförderungen, Rollenwechsel)

Du erkennst, welche Trainings messbaren Nutzen erzeugen – und welche eher „nice to have“ sind. Das hilft, Budgets zu fokussieren und Entwicklungspläne passgenau zu gestalten.

HR-Analytics-Beispiele in Personalplanung & Produktivität

6. Workforce-Planning mit Szenarien

Unternehmen nutzen HR Analytics zunehmend, um den künftigen Personalbedarf in Szenarien zu simulieren:

• Verknüpfung von Auftragslage, Projektpipeline und Auslastungsdaten
• Berücksichtigung von Renteneintritten, geplanter Fluktuation, Vertragslaufzeiten
• Simulation „Was passiert, wenn X % mehr Aufträge im Bereich Y kommen?“

So entsteht eine vorausschauende Personalplanung, die Engpässe früher sichtbar macht und Beschaffungsstrategien (Recruiting, Vermittlung, Werkverträge) sauber priorisiert.

7. Überstunden, Schichten und Gesundheit

Ein weiteres Praxisbeispiel: die Analyse von Arbeitszeiten im Zusammenspiel mit Gesundheit und Leistung.

• Auswertung von Überstunden, Schichtplänen, Einsatzorten
• Verknüpfung mit Krankenstand, Fehlerquoten und Unfallstatistiken
• Identifikation kritischer Muster (z.B. dauerhaft hohe Überstunden in bestimmten Teams)

Auf Basis dieser Analysen lassen sich arbeitsmedizinisch sinnvolle und zugleich wirtschaftliche Schichtmodelle entwickeln – wichtig insbesondere in körperlich anspruchsvollen Branchen wie Bau, Industrie und Handwerk.

Praxis: So startest Du mit HR Analytics im Unternehmen

Für den Einstieg in HR Analytics braucht es kein Großkonzern-Budget, aber eine klare Struktur:

• Datenbasis klären: Welche HR-Daten liegen bereits vor? In welchen Systemen? In welcher Qualität?
• Ziele definieren: Geht es zunächst um Recruiting, Fluktuation oder Planung? Ein klarer Fokus ist entscheidend.
• Use Cases priorisieren: Mit wenigen, geschäftsrelevanten Beispielen starten (z.B. Time-to-Hire senken oder Frühfluktuation reduzieren).
• Rollen festlegen: Wer verantwortet Datenqualität, wer Analyse, wer Umsetzung der Erkenntnisse?
• Klein anfangen, skalieren: Pilotbereich auswählen, Ergebnisse testen, dann schrittweise auf das Gesamtunternehmen übertragen.

Wichtig ist, HR Analytics nicht als reines IT-Projekt zu sehen, sondern als Change in der Entscheidungslogik: weg vom Bauchgefühl, hin zu überprüfbaren Hypothesen und transparenten Kennzahlen.

Wo HR Analytics bei Fachkräftevermittlung besonders wertvoll ist

Speziell in Branchen mit starkem Fachkräftemangel – etwa Bau, Handwerk, Industrie oder Photovoltaik – unterstützt HR Analytics dabei, Vermittlungsprozesse und externe Kapazitäten optimal einzusetzen. Datengestützt lässt sich etwa ableiten, in welchen Projekten externe Fachkräfte besonders effektiv sind, welche Qualifikationsprofile Engpässe am besten schließen und welche Vertragsformen (z.B. kurzfristige Werkverträge vs. Festanstellungen) im jeweiligen Szenario wirtschaftlicher sind.

Genau hier setzt die Arthemos GmbH an, die Unternehmen bei der Vermittlung von Fachkräften unterstützt – vom Abbrucharbeiter über Elektriker Photovoltaik bis hin zu Schweißer WIG oder Zimmerer. Dank eines breiten Netzwerks an Fachkräften aus Osteuropa und einer typischen Vermittlungszeit von 3–5 Tagen können Kapazitätsengpässe schnell überbrückt werden. Per Kontaktformular, telefonisch unter +49 15144989273 oder per Mail an info@arthemos.de erreichst Du Arthemos von Montag bis Freitag zwischen 07:00 und 21:00 Uhr sowie am Wochenende von 09:00 bis 19:00 Uhr. Weitere Einblicke in Recruiting-Trends und moderne Personalstrategien findest Du im Newsportal und auf den Social-Media-Kanälen von Arthemos: Instagram und Facebook. Wenn Du selbst im Vertrieb rund um Fachkräftevermittlung aktiv werden möchtest, lohnt sich ein Blick in den Karrierebereich unter arthemos.de/karriere.

HR Analytics Beispiele machen deutlich, wie stark datenbasierte Personalarbeit Recruiting, Bindung und Planung verbessern kann. Wer relevante HR-Kennzahlen sauber erfasst, gezielte Use Cases auswählt und Ergebnisse konsequent in Entscheidungen übersetzt, schafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil am Arbeitsmarkt. So wird aus Datensammlung konkrete Steuerung – und Personalarbeit entwickelt sich zum strategischen Business-Partner.