Predictive HR: Kündigungen prognostizieren

Wenn Top-Mitarbeiter kündigen, ist das ein herber Verlust für das Unternehmen. Vergleicht man die jeweiligen Kündigungsgründe, lassen sich oft ähnliche Motive erkennen. Dabei ließen sich einige Kündigungen vorsorglich vermeiden. Dank Predictive HR sind sogar Monate vorher erste Warnzeichen zu erkennen.

Der häufigste Grund für eine Kündigung seitens der Mitarbeiter ist eine zu geringe Wertschätzung durch ihre Vorgesetzten. Das sagen rund 45 Prozent der 1.092 Befragten in einer Umfrage von Compensation Partner und Gehalt.de im Januar 2019. Weitere 40 Prozent haben zuletzt aufgrund eines zu niedrigen Gehalts gekündigt und 38 Prozent der Befragten erhielten ein besseres Angebot von einem anderen Unternehmen.

Angemessene Vergütung verhindert Kündigungen

"Eine angemessene Vergütung ist bei der Reduzierung der Mitarbeiterfluktuation essenziell. Gehälter müssen deshalb stets auf ihre Marktaktualität überprüft werden", erklärt Tim Böger, Geschäftsführer von Compensation Partner.

Doch nicht nur die aktuelle Analyse der Gehälter ist wichtig, um Kündigungen zu vermeiden. Inzwischen lassen sich auf Basis von erhobenen Mitarbeiterdaten schon früh erste Warnzeichen für eine Kündigung feststellen, sodass Personaler und Führungskräfte gegensteuern und Mitarbeiter doch noch binden können.

Neigung zur Kündigung neun Monate vorher am ENPS-Wert erkennen

Das Unternehmen Peakon, das auf Mitarbeiterbefragungen spezialisiert ist, geht davon aus, dass sich neun Monate im Voraus feststellen lässt, wenn ein Mitarbeiter zu einer Kündigung tendiert. Die zugrundeliegende Studie "Die neunmonatige Vorwarnung: Verstehen, warum MitarbeiterInnen kündigen – bevor es zu spät ist" basiert auf dem Feedback von mehr als 32 Millionen Angestellten aus 125 Ländern, das Peakon anonym über seine gleichnamige Mitarbeiter-Engagement-Plattform sammelt und auswertet.

Eine wichtige Kennzahl, die sich frühzeitig in Mitarbeiterbefragungen erfassen lässt, ist der sogenannte ENPS-Wert (Employee Net Promoter Score: Das sagt die Kennzahl aus). In den Antworten auf die Frage “Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie Ihren Arbeitgeber weiterempfehlen?” spiegelt sich deutlich eine Kündigungsneigung schon neun Monate vor der Kündigung wider: Die Wahrscheinlichkeit von Kündigungen bei Mitarbeitern, die die ENPS-Frage auf einer Sakla von 0 (= keine Weiterempfehlung) bis 10 zwischen 0-6 bewerten, ist dreimal höher als von Mitarbeitern, die mit 9-10 antworten.

Peakon Report Engagement

Kündigung vermeiden: Offen über Vergütung sprechen, gute Führung etablieren

Weitere wichtigten Warnzeichen sind ähnlich zu den in der Umfrage von Compensation Partner erfassten Kündigungsgründen: In den meisten Fällen verlassen Angestellte schlechte Führungskräfte – nicht ihre Kollegen oder die Unternehmenskultur. Neun Monate vor dem Ausscheiden berichten Angestellte laut den Peakon-Daten über einen stetigen Rückgang der Managementunterstützung.

Peakon Report Führungskraft

Beim Thema "Gehalt" zeigen die Peakon-Daten sogar, dass nicht nur die Angemessenheit der Vergütung eine Rolle spielt:  Selbst wenn sich Mitarbeiter angemessen vergütet fühlen, kündigen sie eher, wenn sie mit ihren Vorgesetzten nicht offen über ihre Bezahlung sprechen können.

Peakon Report Vergütung

Wertschätzung und Erfolgsgefühl sind ausschlaggebend bei Kündigungen

Auch das Thema "Wertschätzung" im weiteren Sinne spielt eine entscheidende Rolle und lässt sich frühzeitig anhand der Peakon-Daten erkennen: Die meisten Angestellten kündigen nicht wegen eines hohen Arbeitspensums. Vielmehr verlassen sie ein Unternehmen aufgrund anspruchsloser Aufgaben, die kein Erfolgs- oder Kompetenzgefühl vermitteln.

Peakon Report Arbeitspensum


"Die 9-monatige Vorwarnung" ist der erste Forschungsbericht, der über Heartbeat by Peakon veröffentlicht wurde. Heartbeat by Peakon ist eine interaktive Website, die Angestellten und Unternehmen datenbasierte Einblicke in die Arbeitswelt liefert.

Weitere Informationen zur Umfrage von Compensation Partner und Gehalt.de erhalten Sie hier.



Schlagworte zum Thema:  Kündigung, Analytics, Mitarbeiterbindung