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Anfang dieses Jahres habe ich etwa 25 Personalchefinnen und -chefs eine Rentabilitätsberechnung (Return on Investment) für eine Trainingsinitiative vorgelegt – und sie kam unglaublich gut an. Die Berechnung war zwar nur ein Teil des zehnseitigen Vorschlags, warum wir diese Initiative auf die von uns vorgeschlagene Weise durchführen sollten, aber sie erhielt großartiges Feedback und stärkte unser Argument.

Die Rentabilität von Investitionen (ROI) im Personalbereich hat allerdings keine besonders ruhmreiche Geschichte. Latham & Whyte haben 1996 sogar einen Aufsatz mit dem Titel „The futility of utility analysis“ veröffentlicht (im Wesentlichen sind Nutzwertanalyse und ROI in diesem Kontext dasselbe). Der Artikel war vernichtend: Sie stellten nicht nur fest, dass es kaum Unterstützung des Managements für den ROI gab, sondern auch, dass die Aufnahme dieses Themas ins Gespräch die Führungskräfte vom Gesamtvorschlag ablenkte. Fairerweise muss gesagt werden, dass bislang niemand ihre Ergebnisse replizieren konnte, aber auch niemand (und dazu zähle ich mich, ich habe eine Masterarbeit zum ROI geschrieben) konnte wirklich starke Unterstützung dafür finden.

Üblicherweise wird der ROI in Form einer Prozentzahl präsentiert, die die Rendite der Investition anzeigt. Zum Beispiel: Wenn Sie $30.000 in eine Schulung investieren, erhalten Sie innerhalb des ersten Jahres einen ROI von 150 %. Es kursieren beeindruckende Prozentsätze beim ROI, aber man sollte sie mit Vorsicht genießen – die Berechnungen berücksichtigen beispielsweise keine Markt- oder Konjunkturbedingungen. Mein Problem war jedoch, dass es im behördlichen Umfeld wenig Sinn machte, eine prozentuale Rendite zu präsentieren – Regierungen geben in der Regel Geld aus. Dennoch wollte ich den ROI in die Diskussion einbringen, daher habe ich ihn operationalisiert.

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Zur Vorgeschichte der Trainingsinitiative: Wir schlugen vor, dass die Mitarbeitenden jedes Jahr eine bestimmte Zeit nutzen können, um Arbeitsplatztrainings zu absolvieren – sei es durch kollegiales Lernen, Jobrotation, Vertretungen usw. In dem Vorschlag konnten die Führungskräfte selbstständig Schulungsmöglichkeiten anbieten, die zu den Bedürfnissen ihrer Mitarbeitenden passten. Einige nahmen vielleicht ein Excel-Training wahr, andere lernten Protokollführung, das Schreiben von Richtlinien oder andere Aufgaben. Die Gemeinsamkeit war die Zeit, also präsentierte ich den ROI als Break-Even-Berechnung in Zeit. Wir schlugen vor, dass die Mitarbeitenden eine Woche Training erhalten und nachweisen müssen, dass sie das gleiche Arbeitsvolumen in 44 Wochen bewältigen können, das vorher 46 Wochen benötigte (die 44 Wochen entsprechen einem Arbeitsjahr unter Berücksichtigung von Urlaub, Feiertagen usw.). Im Prinzip müssen die Mitarbeitenden also ihre Effizienz so steigern, dass sie mehr Arbeit im gleichen Zeitraum erledigen können.

Wie oben erwähnt, funktionierte dieser Ansatz sehr gut. Die Beteiligten konnten die von uns verwendete Kennzahl – Zeit – verstehen und darauf basierend einschätzen, ob Frontline-Manager Trainingsmöglichkeiten anbieten könnten, die eine solche Wirkung hätten.
Typischerweise sieht die Berechnung des Trainings-ROI so aus:

U = (N)(T)(dt)(SDy) –C

Mit dieser Formel können allerdings die wenigsten etwas anfangen, und sobald ich von Standardnormalverteilungen spreche, verlassen die Leute den Raum. Entscheidend war allerdings nicht die Berechnung, sondern die Darstellung des Break-Even-Punktes. Damit dies für die Organisation nur geringe Kosten verursacht, müssen Mitarbeitende innerhalb eines Arbeitsjahres zwei Wochen mehr Arbeit leisten. Personalverantwortliche und deren Führungskräfte können damit arbeiten – das ist nachvollziehbar.

Ich war sehr ermutigt von den Rückmeldungen, die ich erhalten habe, und werde diesen Ansatz künftig wieder einsetzen. Auch wenn dieser Beitrag nicht als Leitfaden gedacht ist, hoffe ich, dass er allen, die sich für ROI im Bereich Training interessieren, einen Einblick gibt, wie der ROI anders aufbereitet werden kann, um mehr Aufmerksamkeit und Akzeptanz zu erhalten, als es bislang vielleicht der Fall war.

Brendan Lys

An der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science nutze ich umfangreiche Fachkenntnisse im Personalwesen zusammen mit den Methoden und Ansätzen der Data Science. Dieser Fokus auf die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten wurde bereits in Bereichen wie Vergütung & Benefits, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitsschutz, Diversität und Weiterbildung angewendet. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf HR-Herausforderungen und -Chancen tatsächlich aus? Im HR-Kontext stammen unsere verwendeten Daten typischerweise direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil von Data-Science-Methoden ist, dass wir zusätzliche Daten aus der Organisation oder externen Quellen einbeziehen können – Daten, die mit rein HR-analytischen Ansätzen nicht zugänglich wären. Beispielsweise beinhalten Stellenbeschreibungen eine Fülle von Daten, die wir normalerweise ignorieren, da sie nicht analysierbar vorliegen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, nutzt Textmining auf Stellenbeschreibungen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehören könnte. Die Ergebnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Sektoren genutzt, darunter: Regierungen (Australien und Neuseeland), börsennotierte Unternehmen an ASX und NZX, Versorgungsbetriebe, Non-Profit-Organisationen sowie Hochschulen.