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Produktivitäts-Insights – Was verraten unsere Abwesenheitsdaten?
Abwesenheiten wirken sich nicht nur auf die Besetzung aus – sie zeigen auch Muster. Hier kannst du analysieren, wie Abwesenheitstrends die Produktivität in Teams und Abteilungen beeinflussen. Identifiziere Phasen hoher oder niedriger Auslastung, erkenne potenzielle Engpässe und entdecke Chancen, dein Team gezielt zu unterstützen. Nutze Abwesenheitsdaten, um handlungsrelevante Insights für smarteres Workforce Planning und bessere Team-Performance zu gewinnen.
Was bedeutet die Analyse, welche Produktivitätstrends aus Abwesenheitsdaten ableitet werden können?
Diese Analyse untersucht Abwesenheitsmuster im Unternehmen – z. B. Häufigkeit, Dauer und saisonale Schwankungen – und leitet daraus mögliche Trends für die Produktivität ab.
Sie zeigt, welche Abteilungen oder Zeiträume besonders von Abwesenheiten betroffen sind und wie sich dies auf Teamleistung und Unternehmensziele auswirken könnte.
Warum das wichtig ist:
- Produktivität verstehen: Abwesenheitsdaten geben Hinweise auf Engpässe, Überlastungen oder saisonale Muster.
- HR- und Führungskräfte-Planung verbessern: Erkenntnisse helfen bei Ressourcenplanung, Vertretungsregelungen und Workload-Management.
- Datenbasierte Entscheidungen fördern: Transparente Abwesenheitsanalysen unterstützen eine strategische Personalsteuerung und erhöhen die Vorhersagbarkeit von Produktivitätstrends.
Basierend auf der Analyse eurer Abwesenheitsdaten lassen sich folgende Produktivitätstrends ableiten:
Gesamttrends bei Abwesenheit
Die Abwesenheitsrate schwankt monatlich zwischen 9,3% und 14,6% und zeigt deutliche saisonale Muster:
- Niedrigste Werte: Juni 2024 (9,3%) und März 2025 (10,4%)
- Höchste Werte: März 2024 (14,2%) und Oktober 2025 (14,6%)
Die Krankheitsrate (FTE) liegt durchschnittlich bei 3,6% und zeigt ebenfalls saisonale Schwankungen:
- Niedrigste Werte: Juni 2024 (1,9%) - klassische Sommermonate
- Höchste Werte: Januar 2024 (4,6%) und November 2024 (4,8%) - Winterkrankheitswellen
Abteilungsübergreifende Produktivitätsimpacts
Die Abwesenheitstage pro Mitarbeiter variieren stark zwischen den Abteilungen:
Höchste Belastung (über 60 Tage/Jahr):
- UX Design: 88 Tage
- Legal & Compliance: 87,2 Tage
- AI & Machine Learning: 83,8 Tage
- People & Culture: 66,8 Tage
Geringste Belastung (unter 50 Tage/Jahr):
- Account Management: 40,7 Tage
- Quality Assurance: 43,9 Tage
- Product Marketing: 44,5 Tage
- Digital Marketing: 45,5 Tage
Strukturelle Produktivitätsrisiken
Abwesenheitsarten nach Produktivitätsimpact:
- Bezahlter Urlaub: 10.642 FTE-Tage (planbar)
- Krankheitstage: 6.759 FTE-Tage (unplanbar, direkter Produktivitätsverlust)
- Mutterschutz: 3.777 FTE-Tage (langfristig planbar)
Produktivitätstrends nach Gesellschaften
- Idefix Campus: 58,3 Tage/Mitarbeiter (höchste Belastung)
- Idefix Digital Solutions: 55,7 Tage/Mitarbeiter
- Idefix AG: 52,5 Tage/Mitarbeiter (beste Performance)
Kritische Erkenntnisse für die Produktivitätsplanung
⚠️ Saisonale Produktivitätsrisiken: Winter- und Frühjahrsperioden zeigen signifikant höhere Ausfallraten
⚠️ Abteilungsspezifische Hotspots: Spezialisierte Bereiche (UX, Legal, AI) haben überdurchschnittlich hohe Ausfallzeiten
⚠️ Planungsherausforderung: Über 30% der Abwesenheiten sind krankheitsbedingt und damit unplanbar
Empfehlung: Fokus auf präventive Gesundheitsmaßnahmen in den Winter-/Frühjahrsmonaten und verstärkte Kapazitätsplanung in hochbelasteten Spezialabteilungen.
