Das Impact Prediction Chart zeigt, welche Faktoren Loyalität, Engagement oder Umsatzabsicht wirklich beeinflussen – für gezielte, evidenzbasierte Maßnahmen statt bloßer Ergebnisbeobachtung.
Dieser Leitfaden richtet sich an HR-Fachleute, Teamleiter und Führungskräfte und erklärt:
-
Was das Chart zeigt
-
Wie man es interpretiert
-
Wie man es korrekt erstellt
-
Ein Praxisbeispiel mit einer unserer validierten Umfragen
🔍 Was zeigt das Chart?
Das Chart analysiert die Ergebnisse eurer Mitarbeiterbefragung und prognostiziert, welche spezifischen Faktoren den größten Einfluss auf ein Zielkonstrukt haben – z. B. Engagement oder Kündigungsabsicht. Dies geschieht mittels Korrelationsanalyse.
Die Ausgabe wird in zwei sinnvolle Kategorien unterteilt:
-
✅ Stärken: Einflussreiche Themen mit einem Score von ≥ 75 %. Diese sollten geschützt und gestärkt werden.
-
⚠️ Handlungsfelder: Einflussreiche Themen mit einem Score von < 75 %. Hier bestehen die besten Chancen zur Verbesserung.
Maximal 3 Items pro Kategorie werden angezeigt. Berücksichtigt werden nur Fragen mit einer Pearson-Korrelation von ≥ 0,1 zum Zielkonstrukt – so bleibt der Fokus auf sinnvollen Zusammenhängen.
(Es sind mindestens zwei Antworten erforderlich, da die Korrelation zwischen zwei Werten immer +1 oder -1 ist, was nichts anderes bedeutet als: die Werte sind genau gleich oder nicht - und uns daher keinen Mehrwert liefert).
📈 Wie funktioniert es?
Das System berechnet den absoluten Wert von Pearson's R, einer statistischen Größe, die misst, wie ähnlich sich zwei Variablen verhalten.
Ablauf:
-
Das Zielkonstrukt (z. B. „Kündigungsabsicht“) wird durch eine oder mehrere Ziel-Fragen abgebildet.
-
Alle anderen Fragen der Umfrage werden auf ihre Korrelation mit diesem Ziel getestet.
-
Fragen mit starker Korrelation gelten als Schlüsselfaktoren.
- Je nach Schwellenwert (75 %) werden diese klassifiziert als:
-
Stärken (≥ 75 %)
-
Handlungsfelder (< 75 %)
-
👓 Wie liest man das Chart? (Beispiel)
🎯 Zielkonstrukt: Loyalität
|
Stärken |
Score |
Einfluss |
|---|---|---|
|
Klare Kommunikation bei Abmahnungen |
96% |
Hoch |
|
Starke Identifikation mit Unternehmenserfolg |
88% |
Hoch |
|
Vielfältige Aufgaben |
93% |
Hoch |
Diese Themen zeigen hohe Scores und starken Einfluss – sie sollten gefeiert und geschützt werden.
|
Stärken |
Score |
Einfluss |
|---|---|---|
|
Das „Honestly Daily“ verbessert Transparenz, wird aber wenig genutzt |
43% |
Hoch |
|
“Besondere Leistungen werden nicht konsequent belohnt” |
64% |
Hoch |
|
Aufgabenüberlastung |
67% |
Hoch |
Diese Items haben niedrige Scores, aber hohen Einfluss – eine Verbesserung könnte die Fluktuation senken.
Interessant: Obwohl die Frage zu „Honestly Daily“ nicht aus einem wissenschaftlich validierten Fragebogen stammt (sie ist unternehmensspezifisch), wurde sie als konkreter nächster Schritt interpretiert – das Meeting wurde eingestellt.
🛠️ So erstellst du das Chart (richtig)
1. Wähle ein Zielkonstrukt
Zum Beispiel:
-
Engagement,
-
Loyalität,
-
Kündigungsabsicht,
-
Psychologische Sicherheit, oder
-
Inklusion
2. Verwende den Honestly Engagement Fragebogen
Ein wissenschaftlich validiertes Instrument, entwickelt mit der Freien Universität Berlin.
Er enthält 67 Fragen, gruppiert nach Faktoren und Subfaktoren basierend auf dem Job Demands–Resources (JD-R) Modell.
➤ Weitere Infos: Faktoren und Subfaktoren des Honestly Engagement Fragebogens
3. Wähle validierte Ziel-Fragen
Jedes Konstrukt ist durch definierte Items abgedeckt.
Beispiel: Zur Messung der Kündigungsabsicht nutze diese drei Fragen:
-
„Die Vorstellung, in einem anderen Unternehmen zu arbeiten, ist für mich reizvoll.“
-
„Wenn es nach mir ginge, würde ich in fünf Jahren noch in meinem aktuellen Unternehmen arbeiten.“
-
„Ich würde gerne so lange wie möglich in diesem Unternehmen bleiben.“
Diese drei Items bilden gemeinsam das Zielkonstrukt.
Weitere Informationen
Die folgenden skalierten Fragetypen können zur Erstellung dieses Diagramms verwendet werden:
- Einfachauswahl mit Skala
- Smileys
- Sterne
4. Erstelle das Chart
Das System wird:
-
Für jede Frage Pearson's R im Vergleich zum Ziel berechnen
-
Fragen mit Korrelation < 0,1 herausfiltern
- Übrige Fragen gruppieren in:
-
✅ Stärken: Korrelation ≥ 0,1 UND Score ≥ 75 %
-
⚠️ Handlungsfelder: Korrelation ≥ 0,1 UND Score < 75 %
-
5. Ergebnis interpretieren
-
Handlungsfelder verbessern, um maximale Wirkung zu erzielen
-
Stärken absichern, um gute Leistungen zu bewahren
🧠 Beispiel-Szenario
Fall: Teamleiter möchte Kündigungsabsicht reduzieren.
→ Setzt die drei Items zur Kündigungsabsicht als Ziel.
Ergebnis:
-
✅ Stärke: „Meine Führungskraft vertraut mir“ (Score: 89 %, Korrelation: 0,74)
-
⚠️ Handlungsfeld: „Ich habe die Werkzeuge, die ich für meine Arbeit brauche“ (Score: 61 %, Korrelation: 0,79)
📌 Erkenntnis: Ausrüstung verbessern => messbar positiver Einfluss auf Mitarbeiterbindung.
💡 Pro Tips
-
Nicht einfach auf niedrige Scores stürzen! Stärkere Korrelationen lassen bessere Rückschlüsse über Relevanz fürs Zielkonstrukt zu.
-
Wiederhole die Analyse regelmäßig. Einflussfaktoren können sich ändern.
-
Nutze die Ergebnisse in Führungs-Workshops, um gemeinsam mit Abteilungen Maßnahmen zu entwickeln.
-
Achtung: Korrelation ≠ Kausalität! Hinterfrage, warum ein Item relevant ist, um die richtigen Schlüsse zu ziehen.
📚 Interessantes