"Wir priorisieren, bereinigen und übersetzen das Sammelsurium in ein tragfähiges HR-Analytics-Modell."

HR Analytics

• 12.01.2026
• Redaktion Ad2.0

Die Harbinger AG hat mit ihrem HR-Analytics-Framework ein System entwickelt, das den Erfolg von Personalcontrolling messbar macht. Warum das wichtig ist und wie es funktioniert, erläutert der operative Vorstand und CEO Tim Grove im Gespräch.

Herr Grove, viele HR-Entscheidungen werden noch immer aus dem Bauch heraus getroffen. Woran erkenne ich als Geschäftsführer, dass mein Unternehmen ein Problem mit fehlenden oder schlecht genutzten Personalkennzahlen hat?

Ein klares Warnsignal ist, wenn Entscheidungen im HR-Bereich überwiegend auf subjektiven Einschätzungen beruhen. Als Geschäftsführer ist der Test simpel: Sie fragen Ihre Führungskräfte, die an Sie reporten, wie sie zu ihren Empfehlungen gekommen sind. Wenn hinter diesen Empfehlungen keine belastbaren Kennzahlen stehen, sondern vor allem Erfahrungswerte oder Vermutungen, dann fehlt die analytische Grundlage.

Grundsätzlich gilt: Jede größere Geschäftsentscheidung hat immer auch eine personelle Dimension. Die relevanten Kennzahlen sind dabei von Unternehmen zu Unternehmen verschieden, aber der Anspruch sollte immer derselbe sein. Entscheidungen sollten bei Zahlen beginnen und bei Zahlen enden. Wenn das nicht der Fall ist, werden Potenziale verschenkt und Risiken zu spät erkannt.

Sie betonen, dass eine gute HR-Analytics-Beratung keine Software verkauft, sondern Entscheidungen verbessert. Wo ziehen Sie die Grenze zwischen einem ‚Dashboard mit Kennzahlen‘ und einem analytischen Vorgehen?

Natürlich braucht eine gute HR-Analytics-Beratung ein starkes Dashboard, aber das allein macht noch keinen analytischen Ansatz aus. Ich würde sogar sagen: Es geht nicht um ein analytisches, sondern um ein strategisches Vorgehen. Denn was nützt mir das schönste Dashboard, wenn es nicht die richtigen Fragen beantwortet?

Wir alle kennen den Satz: Zahlen lügen nicht. Im Geschäftszusammenhang stimmt das aber nur, wenn Sie auch die richtigen Zahlen messen – also die, die wirklich zur Situation und Strategie des jeweiligen Unternehmens passen. Genau hier beginnt die Stärke einer guten HR-Analytics-Beratung: Sie hilft, die entscheidenden Personalkennzahlen zu identifizieren, zu analysieren und gezielt zu verbessern.

'Harbinger' bedeutet im Englischen ‘Vorbote’ und genau das ist unser Anspruch: Wir bereiten die Grundlage für bessere Entscheidungen. Immer faktenbasiert, immer unternehmensspezifisch. Das Ziel ist also nicht Messung, sondern vorausschauende Wirkung.

• HR Analytics: das Framework
• Tim Grove im Porträt
• Die wichtigsten HR-KPIs

Ihr HR Analytics Framework arbeitet mit Benchmarks und einem mehrstufigen KPI-System. Welche drei Kennzahlen würden Sie als ‘Pflicht’ für jedes mittelgroße Unternehmen bezeichnen – und warum gerade diese?

Es gibt drei HR-Kennzahlen, die für mittelgroße Unternehmen aus meiner Sicht Pflicht sind – unabhängig von Branche oder Standort.

Die erste ist die freiwillige Fluktuationsrate. Sie zeigt, wie viele Mitarbeitende das Unternehmen aus eigenem Antrieb verlassen. Damit ist sie ein starker Indikator für Bindung, Zufriedenheit und Führungskultur – also für Themen, die sich später in noch teureren Folgeeffekten bemerkbar machen.

Zweitens: der Krankenstand und hier ganz konkret der Anteil und die Entwicklung der Kurzzeiterkrankungen. Nicht die Krankheitstage allein, sondern die Anzahl der Fälle ist entscheidend. Sie zeigt, ob es strukturelle Unstimmigkeiten gibt – etwa durch Führung, Schichtsysteme oder fehlende Gesundheitsprävention.

Drittens ist die „Time-to-Fill“, also die Besetzungsdauer, ein Muss. In einem angespannten Arbeitsmarkt wie dem deutschen ist sie direkt mit Ihrer Recruiting-Qualität verknüpft. Wer lange braucht, um Stellen zu besetzen, verliert Talente und oft auch die Geduld der Fachbereiche.

Wenn Sie wissen möchten, wo Ihre KPIs im Branchenvergleich stehen: Unsere Berater bei Harbinger helfen Ihnen, diese Benchmarks einzuordnen – und gezielt zu verbessern.

Ein Schwerpunkt Ihrer Arbeit ist das Fehlzeitenmanagement. Wie verändert sich der Blick auf Fehlzeiten, wenn man sie nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit Produktivität, Fluktuation und Recruiting betrachtet?

Genau das ist unser Ansatz im Fehlzeitenmanagement: Wir betrachten Fehlzeiten nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit Fluktuation, Produktivität und Recruiting. Damit wechseln wir die Perspektive – weg vom reinen Symptom hin zur Ursachenanalyse. Hohe Fehlzeiten sind nie Zufall. Sie korrelieren mit Faktoren wie Führung, Arbeitsbelastung, demografischer Struktur oder auch schlechter Rekrutierung. Viele Unternehmen holen sich durch unpassende Neueinstellungen unbewusst einen höheren Krankenstand ins Haus, als sie ursprünglich hatten.

Wenn man diese Zusammenhänge kennt, ergeben selbst negative Entwicklungen plötzlich Sinn. Sie werden erklärbar und damit steuerbar. In unserer Arbeit zeigen wir, wie man Fehlzeiten mit anderen HR-Kennzahlen in Beziehung setzt, Produktivitätsverluste sichtbar macht und konkrete Hebel entwickelt. Der Return on Invest in diesem Bereich ist aus meiner Sicht höher als bei jeder anderen Maßnahme im HR-Controlling.

Viele HR-Verantwortliche beklagen, dass ihnen Daten fehlen, gleichzeitig sitzen sie auf Bergen von Excel-Listen. Wie gehen Sie in Projekten konkret vor, um aus verstreuten Daten belastbare HR-Kennzahlen zu gewinnen?

In den meisten Unternehmen gibt es nicht zu wenige Daten, sondern zu viele, an zu vielen Stellen, ohne Struktur. Genau dort setzen wir an. Unsere Klienten senden uns das vorhandene Datenmaterial, ganz gleich ob aus Excel-Listen, Zeiterfassungssystemen oder HR-Software. Unsere Analysten erstellen daraus eine zentrale Master-Datei, kartieren die Quellen und bringen alles in eine sinnvolle Struktur.

Das nennen wir Datenharmonisierung – und das ist oft der erste große Hebel. Denn mit dem richtigen Blick erkennt man schnell, welche 20 Prozent der Daten mehr als 80 Prozent der relevanten Erkenntnisse liefern. Wir priorisieren, bereinigen und übersetzen das Sammelsurium in ein tragfähiges HR-Analytics-Modell – sei es als interaktives Dashboard oder direkt im Rahmen unseres Frameworks.

Für das Unternehmen selbst ist der Aufwand dabei minimal. Sobald die erste Auswertung steht, können zukünftige Aktualisierungen intern übernommen werden. Der Übergang von Excel-Chaos zu steuerungsrelevanten HR-Kennzahlen ist damit einmal geschafft und bleibt dauerhaft nutzbar.

Sie arbeiten mit bis zu zehn Metriken pro Bereich und nutzen Daten aus früheren Projekten und Branchenbenchmarks. Wo liegt aus Ihrer Sicht die Grenze zwischen sinnvollem Vergleich und gefährlicher Kennzahlen-Gläubigkeit?

Benchmarking kann sehr wertvoll sein – aber nur, wenn es richtig gemacht wird. Viele Unternehmen stellen die klassische Frage: ‚Wie machen es die anderen?‘ oder ‚Sind wir damit gut oder schlecht?‘ Gleichzeitig betonen sie ihre Individualität. Dieser Widerspruch führt oft zu einer gefährlichen Kennzahlen-Gläubigkeit.

Bei Harbinger vergleichen wir sehr bewusst, aber niemals pauschal. Die Mitarbeiterzahl ist vielleicht noch ein einfacher Vergleichswert, doch danach wird es komplex. Man kann zum Beispiel nicht pauschal Produktionsmitarbeitende mit kaufmännischen Kräften vergleichen oder Unternehmensbereiche ohne ähnliche Struktur gegenüberstellen. Deshalb arbeiten wir mit sogenannten Comparables – also gezielten, strukturell ähnlichen Vergleichseinheiten – und schauen dabei auf fünf bis zehn wirklich geschäftskritische KPIs.

Der Branchenkontext spielt dabei eine zentrale Rolle. Ziel ist nie das Benchmarking als Selbstzweck, sondern die Gewinnung relevanter Steuerungsimpulse. Wer alles mit allem vergleicht, bekommt am Ende keine brauchbare Antwort. Wir setzen lieber auf Tiefe statt Breite. Das ist seriöse Analytics.

Wenn wir den Fokus auf Mitarbeiterbindung legen: Welche Kennzahlen sind für Sie die besten Frühwarnsysteme, bevor Fluktuation und Fehlzeiten zunehmen – und welche typischen Fehlinterpretationen gibt es dabei immer wieder?

Für mich ist der beste Frühindikator ganz klar ein regelmäßig erhobener Engagement-Index – gerade in größeren Unternehmen ab etwa 1.000 Mitarbeitenden. Dieser Wert wird idealerweise über ein schlankes, wiederkehrendes Umfragetool ermittelt und zeigt, wie leistungsbereit, zufrieden und verbunden die Mitarbeitenden sind. Er lässt sich intern über Abteilungen hinweg gut vergleichen – und extern benchmarken.

Ein typischer Fehler ist, sich auf subjektive Führungseinschätzungen zu verlassen oder Zufriedenheit mit Bindung gleichzusetzen. Wir setzen deshalb auf objektive, vergleichbare Messinstrumente wie Pulse Surveys. Die liefern nicht nur Signale, sie schaffen echte Handlungssicherheit. Kurz gesagt: Wer früh messen will, muss früh die richtigen Fragen stellen. Und sie regelmäßig stellen.

Die Harbinger AG begleitet Unternehmen auch bei der Transformation von HR-Funktionen. Wie verändert ein professionelles HR-Analytics-Setup die Position der Personalabteilung gegenüber der Geschäftsführung?

Ein professionelles HR-Analytics-System verändert die Rolle der Personalabteilung grundlegend. Es ist ein Kern unserer Arbeit bei Harbinger. Wir führen HR aus der Verwaltung in die Gestaltung. In einem Arbeitsmarkt, in dem Mitarbeitende enorme Hebel haben, muss HR businessrelevant, strategisch und intern beratend agieren, nicht mehr rein administrativ. Das bedeutet konkret: Routinetätigkeiten und nicht-wertschöpfende Prozesse müssen reduziert oder automatisiert werden, etwa durch KI oder moderne Tools.

In unseren Projekten analysieren wir zum Beispiel mithilfe von AI Impact Modeling, wo Automatisierung im administrativen Bereich sinnvoll ist und wie diese freigesetzten Kapazitäten in strategische HR-Arbeit investiert werden können. HR wird so zum Sparringspartner der Geschäftsführung: mit den richtigen Personalkennzahlen, mit klarer Steuerungskompetenz und mit dem Wissen, welche Entscheidungen für das Unternehmen relevant sind. Wir arbeiten gezielt an der Schnittstelle zwischen HR, Geschäftsführung und Finance. Dort schaffen wir die analytische Grundlage für eine moderne, wirksame HR.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen Tag lang Zugriff auf alle HR-Daten eines klassischen deutschen Mittelständlers – aber nur Zeit für drei Auswertungen. Welche drei Analysen würden Sie fahren, um der Geschäftsführung möglichst schnell messbare Quick Wins aufzuzeigen?

Spannende Vorstellung! Erstens: Krankenquote beziehungsweise Gesundheitsquote. Schon eine leichte Verbesserung der Anwesenheit wirkt sich direkt auf Produktivität und Planbarkeit aus. Hier liegt oft ein unterschätzter, aber hochwirksamer Hebel.

Zweitens: Ich würde die Besetzungsdauer (Time-to-Fill) mit der freiwilligen Fluktuationsrate ins Verhältnis setzen. Wenn viele Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, aber Positionen nur langsam nachbesetzt werden, entsteht ein Doppelproblem: Verlust von Wissen und Verlangsamung des Geschäfts. Jede Optimierung an dieser Stelle hat einen spürbaren ROI.

Drittens würde ich mir Indikatoren der Führungskultur ansehen, etwa Zufriedenheitswerte aus Mitarbeiterumfragen oder die Weiterempfehlungsrate. Gerade dort, wo Führung nicht wirkt, kippen viele andere Kennzahlen gleich mit: Umsatz pro Mitarbeiter; Engagement, Bindung, Leistungsbereitschaft. Schon das Erkennen dieser Muster kann der erste Schritt zu einem gezielten Kulturwandel sein – mit langfristigem Effekt auf Produktivität, Umsatz pro Kopf und Arbeitgeberattraktivität.

Viele Unternehmen diskutieren aktuell den Einsatz von KI für die HR. Wo sehen Sie die sinnvolle Verbindung von KI-gestützten Tools und klassischen Personalkennzahlen – und an welcher Stelle würden Sie ganz bewusst noch die Finger von automatisierten Entscheidungen lassen?

Ich würde ehrlich gesagt von sehr wenigen Dingen die Finger lassen, wenn es um KI-gestützte Tools geht. Wir stehen an einem Punkt, an dem Unternehmen mutig, disruptiv und innovationsfreudig mit dem Thema umgehen müssen – nicht später, sondern jetzt. Die Verbindung von KI und klassischen Personalkennzahlen ist enorm kraftvoll – vor allem dort, wo Prozesse repetitiv, administrativ oder regelbasiert sind. Hier lässt sich viel automatisieren und damit wertvolle Zeit freisetzen.

Diese Zeit braucht es dann genau dort, wo Menschen durch ihre Stärken wirken: in Beratung, Einschätzung, Führung, Empathie. KI soll entlasten – nicht ersetzen. Der Mensch bleibt für mich unersetzlich in jeder Entscheidung mit Tragweite. Das bedeutet: KI als Assistenz ja, aber nicht als autonomer Entscheider.

Ein Bereich, bei dem ich besonders wachsam wäre, ist Matching im Recruiting. Denn hier spielt nicht nur Qualifikation eine Rolle, sondern Persönlichkeit, Passung und Potenzial – und das kann eine KI derzeit nicht wirklich erfassen. Deshalb gilt für mich das Prinzip: Human in the loop. Die KI liefert die Grundlage, der Mensch trifft die Entscheidung.

Langfristig gilt: Die Unternehmen, die heute anfangen zu experimentieren, zu lernen und sich selbst zu transformieren, werden vorne dabei sein. Die anderen werden aufholen müssen.

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  Warum ist ein HR-Analytics-Framework für Unternehmen wichtig?

  Ein HR-Analytics-Framework macht den Erfolg von Personalcontrolling messbar und hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf belastbaren Kennzahlen basieren, anstatt auf subjektiven Einschätzungen.

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  Welche drei HR-Kennzahlen sind für mittelgroße Unternehmen besonders wichtig?

  Die drei wichtigen Kennzahlen sind die freiwillige Fluktuationsrate, der Krankenstand mit Fokus auf Kurzzeiterkrankungen und die 'Time-to-Fill'. Diese Kennzahlen geben Aufschluss über die Mitarbeitendenbindung, strukturelle Probleme und die Qualität des Recruitings.

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  Wie unterscheidet sich ein strategischer Ansatz von bloßem Zahlensammeln?

  Ein strategischer Ansatz geht über das reine Sammeln von Daten hinaus und fokussiert sich darauf, die richtigen Fragen zu stellen und die entscheidenden Personalkennzahlen zur Verbesserung von Entscheidungen zu identifizieren und zu analysieren.

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  Wie handelt Harbinger AG im Bereich Fehlzeitenmanagement?

  Harbinger AG betrachtet Fehlzeiten im Zusammenspiel mit Produktivität, Fluktuation und Recruiting, um die Ursachen hoher Fehlzeiten zu identifizieren und konkrete Hebel zur Verbesserung zu entwickeln.

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  Welche Rolle spielt KI in der modernen HR-Analytics-Praxis?

  KI wird genutzt, um repetitive, administrative Aufgaben zu automatisieren und damit Zeit für strategische, von menschlicher Expertise geführte Entscheidungen freizusetzen. Entscheidend ist, dass KI als Assistenz dient, nicht als autonomer Entscheider.