Webinar Workforce Analytics für Einsteiger

Was bringt Ihnen unser Webinar „Workforce Analytics“?

Arbeitszeit- , Produktivitäts-, Bedarfsanalysen und Korrelationen zwischen unterschiedlichsten Kennzahlen, dies dann auch noch einprägsam visualisiert. Entscheiden Sie nicht mehr auf Basis subjektiver Einschätzungen, sondern auf Basis objektiv ermittelter Kennzahlen. Lernen Sie in diesem Webinar, welche Erkenntnisse durch Workforce Analytics mit den bei Ihnen in der Regel schon vorhandenen Daten möglich sind und wie Sie dadurch Veränderungsprojekte deutlich beschleunigen können.

Neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten Dank intelligenter Verknüpfung von Daten
Objekte Zahlen, Daten, Fakten als Diskussionsgrundlage für Veränderungsprojekte
Visualierungsideen für Kennzahlen
Ermitteln Sie statistisch objektive Basiskennzahlen für eine valide Personalbedarfsermittlung & -prognose

Agenda Webinar Workforce Anlytics (Gesamtdauer: 2 Stunden):

Begrüßung / Einführung (10 Minuten)
Definitionen Workforce vs. People Analytics (10 Minuten)
Nutzen von Workforce Analytics (15 Minuten)
Bedarfs-, Arbeitszeit- und Produktivitätsanalysen (30 Minuten)
Kurze Pause (10 Minuten)
Tools für Workforce Analytics (15 Minuten)
Praxisbeispiele aus Handel, Call Center, Produktion (30 Minuten)

Leistung /Kosten / Termine

Unsere Leistung

2-stündiges interaktives Webinar zum Thema Workforce Analytics
Foliensatz und Videoaufzeichnung werden Teilnehmern zur Verfügung gestellt

Wann? 25.09.2020, 10:00 – 12:00 Uhr

Kosten: 200.- € zzgl. MwSt.

Zielgruppe Webinar Workforce Analytics

Personaler
Controller
Operative Manager
Mitglieder der Geschäftsführung

Methodik / Technik

Interaktives Webinar per GoTo-Webinar
Vortrag anhand von Powerpoint-Folien
Referent per Video sichtbar, die Teilnehmer nicht
Teilnehmer können per Audio oder Chat Fragen stellen

Was nehmen Sie aus dem Webinar für Workforce Analytics mit?

Ideen, welche Daten wie verknüpft werden können und welche Erkenntnisse daraus entstehen
Neue Kennzahlen
Visualisierungsideen für Kennzahlen
Herangehensweise für Datenanalysen
Grundlagen der Statistik (z.B. Korrelation, Regression, Median, …)