CFO fragt: Wie berechnet man den ROI von Empatyzer mit vorhandenen Daten?
TL;DR:
- Berechnet den Einfluss von Empatyzer relativ zu eurem eigenen Baseline und dem zeitgleichen Markttrend.
- Zieht vor der Zuschreibung an das Tool den Markttrend (z. B. Fluktuation ±5%) ab.
- Übersetzt Änderungen bei Fluktuation, Abwesenheit, Onboarding‑Zeit, Verzögerungen und Eskalationen in Geldwerte und berechnet ROI = (Nutzen − Kosten)/Kosten.
Wie kann dein Unternehmen den ROI von Empatyzer berechnen?
Der ROI von Empatyzer lässt sich am besten anhand von Daten ermitteln, die das Unternehmen bereits verfolgt, Produktmerkmale als Änderungsmechanismen behandelt und das Ergebnis mit einem etablierten Benchmark vergleicht.
Funktionen, die dich dabei unterstützen:
- Gespräch mit Em über das Unternehmen:Hilft bei der Arbeit an Reibung und Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen. Es lohnt sich, die Wirkung dieser Arbeit mit den bestehenden Kennzahlen des Unternehmens zu vergleichen.
- Mikrolektionen:Schaffen einen wiederholbaren Entwicklungsprozess, dessen Nutzung mit Daten zu Fluktuation, Eskalationen und Onboarding verknüpft werden kann, ohne ihnen automatisch eine Kausalität zuzuordnen.
- Gespräch mit Em über eine konkrete Person:Unterstützt bestimmte schwierige Gespräche, einer der Mechanismen, durch die das Produkt Eskalationen, Verzögerungen und die Qualität der Zusammenarbeit beeinflussen kann.
Um den ROI von Empatyzer seriös zu ermitteln, definiert zunächst für jede Kennzahl (Fluktuation, Abwesenheit, Onboarding‑Dauer, Verzögerungen, Eskalationen) ein Baseline‑Fenster vor dem Rollout und zieht parallel den Markttrend für denselben Zeitraum heran. Berücksichtigt, ob der Markt von Natur aus steigende oder sinkende Fluktuation/Abwesenheit zeigt (z. B. ±5%) und korrigiert das erwartete Ergebnis um diesen Trend, bevor ihr Effekte dem Tool zuschreibt. Wählt ein sinnvolles Attributionsfenster für die Wirkung (häufig 6–12 Monate) und, falls möglich, eine Kontrollgruppe oder ein Difference‑in‑Differences‑Modell. Die Differenz zwischen dem beobachteten Ergebnis nach Einführung und dem um den Trend bereinigten erwarteten Ergebnis ist der Roh‑Effekt, der Empatyzer zugerechnet wird. Übersetzt jeden Effekt in Euro: vermiedene Austritte × Ersatzkosten pro Mitarbeitenden; reduzierte Fehlzeitstage × Tageskostensatz; eingesparte Onboarding‑Stunden bis zur vollen Produktivität × Stundensatz; Verzögerungen als entgangene Einnahmen oder Projektkosten; Eskalationen als eingesparte HR/Manager‑Stunden × Stundensatz. Summe der Einsparungen ergibt den jährlichen Nutzen; davon zieht ihr die Gesamtkosten von Empatyzer ab (Lizenzen, minimales HR/IT‑Support, Kommunikation). Berechnet ROI = (Nutzen − Kosten)/Kosten und zeigt zusätzlich die Amortisationsdauer. Für Glaubwürdigkeit führt eine Sensitivitätsanalyse mit pessimistischen, Basis‑ und optimistischen Szenarien für Markttrend und Kostenannahmen durch. Wenn die Datenlage es erlaubt, nutzt statistische Tests oder Regressionsmodelle, um die Signifikanz der Änderungen zu prüfen und Effekte anderer Initiativen zu kontrollieren. Reportet quartalsweise und ergänzt Leading‑Indikatoren, etwa mehr abgeschlossene Mikro‑Lerneinheiten oder weniger HR‑Anfragen, die künftige Benefits ankündigen. Abschließend stellt den Nettowert und Skalierungsszenarien dar, um dem Vorstand eine fundierte Entscheidung über eine Ausweitung zu ermöglichen.
Kurz: vergleicht vs. Baseline und Markttrend, rechnet Effekte in Euro um, zieht Kosten ab und macht Sensitivitäts‑ sowie statistische Tests für einen belastbaren ROI.
Quellen und Forschung
- Blume, B. D., Ford, J. K., Baldwin, T. T., & Huang, J. L. (2010). Transfer of Training: A Meta-Analytic Review. Journal of Management, 36(4), 1065–1105. https://doi.org/10.1177/0149206309352880 DOI: 10.1177/0149206309352880
- Alliger, G. M., Tannenbaum, S. I., Bennett, W., Jr., Traver, H., & Shotland, A. (1997). A meta-analysis of the relations among training criteria. Personnel Psychology, 50(2), 341–358. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.1997.tb00911.x DOI: 10.1111/j.1744-6570.1997.tb00911.x
- Achyuta Adhvaryu; Namrata Kala; Anant Nyshadham (2023). Returns to On-the-Job Soft Skills Training. Journal of Political Economy, 131(8), 2165–2208. https://doi.org/10.1086/724320 DOI: 10.1086/724320
Autor: Empatyzer
Veröffentlicht:
Aktualisiert: