PERSONAL quarterly 2/2020

42 PERSONALquarterly 02/20 NEUE FORSCHUNG _ANALYTICS Das Gains-Chart zeigt die Güte der jeweiligen Modelle ge- genüber einer zufälligen Klassifizierung. Für die Erstellung des Charts wird basierend auf dem Modell allen Individuen der Teststichprobe ein individueller Risikowert zugeordnet. Dieser Risikowert ist praktisch ein Maß, wie sicher sich der Algorithmus ist, dass ein gewisses Ereignis, in unserem Fall eine Abwanderung, eintritt. Im Anschluss werden die Indivi- duen absteigend nach ihrem Risikowert sortiert und geprüft, ob in der Teststichprobe wirklich eine Abwanderung des Mit- arbeiters eingetreten ist. Das Gains-Chart gibt nun an, wie viel Prozent der Mitarbeiter (auf der X-Achse) wie viel Prozent der wirklichen Abwanderungsfälle enthalten (auf der Y-Achse). Folglich gibt die Diagonale (in schwarz) eine zufällige Klassi- fizierung an: Bei zufälliger Zuordnung des Risikowerts sind die Abwanderungsfälle gleich verteilt und unabhängig vom Risikowert, dadurch beinhalten z. B. 50 % der Gesamtheit der Mitarbeiter entsprechend 50 % der abgewanderten Fälle. Ein Kurvenverlauf oberhalb der Diagonalen ist demnach ein Maß für die Güte der Prognosefähigkeit. Der konkave Verlauf er- gibt sich daraus, dass bei einem hohen Risikowert (das heißt bei den ersten Fällen der Mitarbeiterschaft), der Algorithmus „sicherer“ ist, dass es sich um einen Abwanderungsfall han- delt und entsprechend für die höchsten Risikowerte die größte Genauigkeit gegenüber dem Zufall aufweist. Im Ergebnis zeigt sich, dass das komplette Modell die höchste Prognosegüte auf- weist und der Erklärungsbeitrag der Individualebene deutlich größer als der der Firmenebene ist. Datenbasiertes Vorgehen kann fast dreimal effektiver sein Die grafische Darstellung lässt sich auch in eine eigene Kenn- zahl, den „Lift-Wert“ überführen. Der „Lift-Wert“ gibt den Quotienten aus Y-Achse, Anteil der Abwanderungsfälle, und X-Achse, Anteil an den Gesamtmitarbeitern, an (Giudici/Figini, 2009). In der Diagonalen beträgt der Lift-Wert demnach genau eins, wohingegen ein Wert oberhalb von eins eine Verbesse- rung gegenüber der zufälligen Klassifizierung bedeutet. In unserem Fall verlaufen alle drei Modelle oberhalb der Di- agonalen und sind daher besser in der Klassifizierung der Mit- arbeiter als eine zufällige Auswahl. Angenommen wir wollen unsere Ressourcen auf die 10 % der Fälle mit der höchsten Ab- Quelle: Eigene Darstellung Abb. 4: Exemplarische Darstellung der Mitarbeiterbewegungen (nach Verlassen des Unternehmens) Bisherige Position im Unternehmen Größe proportional zum Anteil der Mitarbeiter Ziel in nächster Berufsstation etablierte Unternehmen Unternehmen, Funktionen, Hierarchiestufen hinterlegt Direkter Wettbewerb Gleiche Branche, kein direkter Wettbewerb Andere Branche Start-ups Unternehmen, Funktionen, Hierarchiestufen hinterlegt Direkter Wettbewerb Gleiche Branche, kein direkter Wettbewerb Andere Branche Marketing Verwaltung Entwicklung