Benchmarking Mitarbeiterbefragungen functionHR

Benchmarking bei Mitarbeiterbefragungen: Königsmarsch oder Holzweg?

Beim Benchmarking im Rahmen von Mitarbeiterbefragungen passieren oft unbewusst Fehler, die sich massiv auf die daraus abzuleitenden Maßnahmen auswirken. Selten gelang es, komplizierte Sachverhalte so gut zu erklären, wie durch Dr. Daniela Datzer, functionHR in diesem Advertorial. Denn HR kann sich wappnen

Viele Teilnehmende, oft hohe Verzerrung

Nach der Durchführung einer Mitarbeiterbefragung gilt es, die Ergebnisse aufzuarbeiten und zu interpretieren. Dabei werden gerne Benchmarks herangezogen, um besser einschätzen zu können, ob die Ergebnisse eher positiv oder negativ zu bewerten sind. Viele Befragungsunternehmen werben mit astronomisch hohen Teilnehmerzahlen, wenn sie über ihre eigenen Benchmarks sprechen. Dabei sind es gerade solche Anbieterbenchmarks mit hohen Teilnehmerzahlen, die besonders verzerrte und irreführende Werte liefern.

Dabei ist dieses Phänomen schon lange bekannt: Bereits 1936 gelang es dem Meinungsforscher George Gallup durch die Ziehung von bevölkerungsrepräsentativen Stichproben von gerade einmal 2.000 Personen den Wahlausgang der damaligen Präsidentschaftswahl in den USA richtig zu prognostizieren. Im Gegensatz dazu befragte das Magazin „The Literary Digest“ Millionen von Amerikaner:innen, täuschte sich aber in der Prognose gravierend.

Der Grund für die falsche Prognose: Trotz der hohen Fallzahl führten systematische Auswahlfehler in der Stichprobe zu vollkommen verzerrten und falschen Ergebnissen.[1]

Es lässt sich also sagen: Lieber 2.000-mal richtig als 2.000.000-mal falsch.

Was bedeutet das für externes Benchmarking?

Wenn Befragungsanbieter Benchmarks auf Basis eigener Kundendaten erstellen, sind die Ergebnisse in aller Regel stark verzerrt. Viele Befragungsanbieter sprechen einen bestimmten Kundentyp an. Natürlich kann es sinnvoll sein, sich mit besonders ähnlichen Unternehmen zu vergleichen. Allerdings herrscht oftmals eine große Intransparenz mit Blick auf die Daten, die zum Benchmarking herangezogen werden.

  • Wann wurden die Daten erhoben?
  • Welche Unternehmen sind im Daten-Pool?
  • Sind die Teilnahmequoten innerhalb der jeweiligen Unternehmen repräsentativ?

All diese Fragen haben einen großen Einfluss darauf, inwiefern die Benchmarks als Vergleichsstandard sinnhaft sind.

Können Sie diese Fragen mit Blick auf Ihre Benchmark-Werte nicht beantworten, laufen Sie sprichwörtlich Gefahr Äpfel mit Birnen zu vergleichen.

Was ist ein besseres Vorgehen im Rahmen des externen Benchmarking?

Es ist besser, Benchmarks auf bevölkerungsrepräsentativen Paneldaten zu basieren. Durch sogenanntes „stratified sampling“ wird sichergestellt, dass auf Basis von bevölkerungsrepräsentativen Quoten eine Zufallsstichprobe gezogen wird, welche keine systematischen Verzerrungen aufweist. So kann beispielsweise darauf geachtet werden, dass die Geschlechter- und Altersverteilung repräsentativ ist und dass weitere Daten zum Einkommensniveau, der Branche, Jobgruppe und Unternehmensgröße im Vergleich herangezogen werden können.

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1.     Schritt

In einem ersten Schritt ist es empfehlenswert, zunächst den Vergleich mit dem bevölkerungsrepräsentativen Durchschnitt anzustellen. So zeigt sich, ob die eigenen Mitarbeitenden besser oder schlechter bewerten als der Bevölkerungsdurchschnitt. Beim bevölkerungsrepräsentativen Vergleich ist darauf zu achten, dass sich Regionen innerhalb Deutschlands (z.B. neue versus alte Bundesländer), aber natürlich auch Länder (z.B. China versus USA) stark hinsichtlich verschiedener HR Key Performance Indikatoren (z.B. Mitarbeitendenzufriedenheit) unterscheiden können. Beim bevölkerungsrepräsentativen Vergleich sollte bei Unternehmen mit verschiedenen Standorten deshalb auf die regionale Repräsentativität der Datenbasis geachtet werden.

2.     Schritt

Jedes Unternehmen ist hinsichtlich seiner Zusammensetzung, Kultur und Situation einzigartig. Deshalb macht es in einem zweiten Schritt Sinn, die Vergleichsstichprobe so anzupassen, dass sie unternehmensspezifische Charakteristika bestmöglich widerspiegelt. Durch Filterung und Gewichtung der bevölkerungsrepräsentativen Stichprobe kann zum Beispiel ein branchenspezifischer Vergleich vorgenommen oder die Belegschaftsstruktur des Unternehmens simuliert werden. Zwar ist die Wahl einer passenden Vergleichsstichprobe herausfordernd, der Aufwand lohnt sich jedoch, um zu einer möglichst akkuraten Einschätzung zu kommen.

Ein Beispiel

HR KPIs können sich je nach Belegschaftsstruktur stark unterscheiden. Beispielsweise wechseln jüngere Mitarbeitende häufiger den Arbeitgeber als ältere. Unternehmen mit einer jüngeren Belegschaft tun sich deshalb viel schwerer, dieselben „Bindungs-Werte“ zu erreichen wie Unternehmen mit einer älteren Belegschaft. Eine entsprechende Gewichtung der Vergleichsstichprobe liefert also Benchmarks, die der individuellen Situation des Unternehmens gerecht werden und auch realistischerweise erreichbar sind.

Vorteile und Grenzen von externem Benchmarking

Die Vorteile des externen Benchmarkings liegen auf der Hand. Externes Benchmarking

  • hilft dabei, sich selbst besser im Vergleich zu (Industrie-)Standards einzuschätzen.
  • kann ein wertvolles Werkzeug für Employer Branding sein.
  • dient als Legitimationsgrundlage für Investitionsentscheidungen.

Doch oft werden die Vorteile des externen Benchmarkings überschätzt und damit einhergehende Risiken und Grenzen übersehen. Externe Benchmarks beschreiben lediglich einen Status-Quo in der jeweiligen Industrie. Sie sind somit wenig zukunftsorientiert. Wird der Blick also nur nach Außen gerichtet, kann dies dazu führen, dass man vergangenen Standards hinterherläuft, statt auf Innovation zu setzen.

Auch können externe Benchmarks dazu führen, dass wir lediglich einen „durchschnittlichen“ Wert anstreben, was letztlich zum Stillstand statt zu kontinuierlicher Verbesserung führt. Deshalb ist es wichtig, den Blick nicht nur nach Außen, sondern auch nach Innen zu richten.

Den Blick nach Innen richten: Vorteile von internem Benchmarking

Internes Benchmarking lenkt den Blick auf eine unternehmensinterne Diagnostik und hilft dabei, die Grenzen des externen Benchmarkings zu überwinden. Im internen Benchmarking kann in zwei Analyseansätze unterschieden werden. So können einerseits verschiedene Unternehmenseinheiten zum selben Zeitpunkt miteinander, oder andererseits die gleiche Unternehmenseinheit im Zeitverlauft mit sich selbst verglichen werden.

So kann durch internes Benchmarking…

  • identifiziert werden, welche Unternehmenseinheiten als Best-Practice Beispiel dienen.
  • ein negativer Abwärtstrend in wichtigen HR KPIs frühzeitig entdeckt werden.
  • ein besseres Verständnis über die eigenen Strukturen, Prozesse und Arbeitsweisen erlangt und somit bestehende Praktiken hinterfragt werden.

Internes Benchmarking stellt somit eine sinnvolle Ergänzung zum externen Benchmarking dar.

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Ausblick – Wie wir Benchmarking neu denken können

Unabhängig davon, ob externe oder interne Benchmarks herangezogen werden, wird meist auf rein deskriptive Maße (z.B. Häufigkeiten oder Mittelwerte) zurückgegriffen. Die deskriptiven Maße erlauben zwar eine Einschätzung, inwieweit die Ergebnisse als unter- oder überdurchschnittlich zu interpretieren sind, sie erlauben jedoch keine Aussage über die Bedeutung für unternehmensspezifische strategische Ziele.

Abhilfe können hier sogenannte „Effektstärken- Benchmarks“ schaffen, die insbesondere in der wissenschaftlichen Literatur bereits seit einigen Jahren diskutiert werden[1]. Effektstärken (z.B. auf Basis von Korrelationen oder Regressionsgewichten) geben Aufschluss darüber, inwieweit Themen oder Aspekte eines Themas einen hohen oder geringen Einfluss auf eine bestimmte Zielgröße haben.

Der Vergleich solcher Effektstärken erlaubt somit zu erkennen, ob der Einfluss von Themen in verschiedenen Unternehmenseinheiten unterschiedlich ausfällt und somit zum Beispiel andere Prioritäten in der Maßnahmenplanung gesetzt werden sollten.

Ein Beispiel zur Veranschaulichung:

Ein Unternehmen untersucht für verschiedene Unternehmenseinheiten, welche Dimensionen guter Führung unter- bzw. überdurchschnittlich bewertet wurden. Die Personalleitung stellt fest, dass die Mitarbeitenden in der Produktion im Vergleich zu geeigneten externen Benchmarks insbesondere die veränderungsorientierte Führung unterdurchschnittlich bewertet haben, während das beziehungsorientierte Führungsverhalten durchschnittlich bewertet wurde.

Diese Ergebnisse würden isoliert betrachtet zu der Schlussfolgerung führen, dass Führungskräfte in der Produktion besonders hinsichtlich ihres veränderungsorientierten Führungsverhaltens geschult werden sollten. Die Personalleitung betrachtet jedoch auch die Zusammenhänge zwischen Führungsverhalten und Arbeitszufriedenheit durch das Heranziehen der Effektstärken.

So zeigt sich, dass vor allem die beziehungsorientierte Führung einen sehr starken Einfluss auf die Arbeitszufriedenheit hat, während die veränderungsorientierte Führung nur einen sehr geringen Einfluss ausübt. Entsprechend entschließt sie sich, die Verbesserung von beziehungsorientiertem Führungsverhalten zu priorisieren.

Quelle: functionHR

Zusammenfassung

Da die Arbeit mit den Befragungsergebnissen beginnt und nicht endet, ist es wichtig, vermeintlich „gute“ Werte durch den Vergleich mit intransparenten Vergleichsstichproben nicht als Ausrede für fehlenden Handlungsbedarf zu missdeuten.

Richtig eingesetzt ist Benchmarking jedoch ein wirkungsvolles Instrument, um Befragungsergebnisse interpretierbar zu machen und Handlungsimplikationen zu generieren. Der Goldstandard liegt in der Kombination von externen und internen Benchmarks, um sowohl den Anschluss an den Industriestandard nicht zu verlieren als auch den Blick nach innen zu richten und eigene Praktiken und Standards zu hinterfragen.

Dabei helfen insbesondere neuere Ansätze des Benchmarkings, die nicht nur Mittelwerte zum Vergleich heranziehen, sondern durch den Vergleich von Einflüssen (im Rahmen von Effektstärken-Benchmarks) auch eine bessere Priorisierung und damit Orientierung ermöglichen.

Daniela Datzer

Dr. Daniela Datzer von functionHR

 

Dr. Daniela Datzer ist promovierte Psychologin und Expertin rund um das Thema Employee Surveys und People Analytics als Instrument für die datengestützte Personalentwicklung.

Als Customer Success Managerin bei functionHR, der innovativen Softwarelösung für Befragungen und People Analytics, erhält Daniela Datzer vielfältige Einblicke in Hürden und Erfolgsfaktoren bei der Durchführung von globalen Befragungsprojekten.

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