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Podcast-Cover MDIBTY Folge 227 mit Friederike K., Picnic

Folge 227

Wie kann man Mitarbeiterplanung mit Daten umsetzen?

Friederike K. (Picnic) über Workforce Management im Online-Supermarkt, Prognose-Modelle und warum Personal-Data mehr ist als HR-Reporting

Friederike K.

Head of Workforce Planning, Picnic

·42:44 Std. ·5 min Lesezeit

3 Erkenntnisse aus dieser Folge

  1. 01

    Workforce Planning ist in operativen Geschäftsmodellen einer der höchsten Data-Hebel. 1 % Planungsfehler = oft 6-stellige monatliche Kosten.

  2. 02

    Picnic's Model-Logik kombiniert viele Variablen: Bestellvolumen, Wetter, Ferien, Events. Einfache Prognosen reichen hier nicht — Machine Learning ist Pflicht.

  3. 03

    Die schwierigste Stelle ist die Akzeptanz durch Operations-Teams. Wenn Fahrer:innen und Picker:innen das Modell nicht verstehen, wird es sabotiert — nicht absichtlich, aber faktisch.

Worum es in dieser Folge geht

Friederike leitet Workforce Planning bei Picnic — einem der schnellstwachsenden Online-Supermärkte Europas. Picnic operiert mit eigenem Fuhrpark, eigenen Kommissionierern, enger Zeitlogistik. Fehler im Personaleinsatz sind teuer.

Die Storyline

Warum Workforce-Daten so Bilanz-wirksam sind

Eine Schicht zu wenig geplant, und wir liefern verspätet. Eine Schicht zu viel, und wir zahlen für nichts. Beide Fehler kosten uns pro Tag sofort viel Geld.

— Friederike K.

Das ist der direkte Zusammenhang. Picnic hat 30.000+ Aufträge pro Tag und entsprechend viele Schichten. Jeder Prozent-Punkt Abweichung zwischen geplanter und echter Arbeit kostet 6-stellige Beträge — pro Monat.

Die Komplexität der Prognose

Einfache Prognosen ("letzte Woche + Wachstums-Faktor") scheitern bei Picnic. Workforce-Modelle müssen viele Variablen kombinieren: Wetter (Regen erhöht Online-Bestellungen), Events (Fußball-Finale), Schulferien, lokale Feiertage.

Der Akzeptanz-Engpass

Friederike wird konkret: Das beste Modell versagt, wenn Operations-Teams es nicht mittragen. Wenn Fahrer:innen das Gefühl haben, "dass das Modell Quatsch plant", wird es untergraben — durch Krankmeldungen, Überschreitungen, Abweichungen.

Die Lösung: Transparenz. Teams verstehen, wie das Modell denkt. Und Feedback-Kanäle, damit echte operative Erkenntnisse ins Modell fließen.

Was andere Operations-lastige Unternehmen mitnehmen

  1. Workforce-Daten als Kern-Disziplin. Nicht als HR-Nebensache.
  2. Multi-Variable-Modelle bauen. Einfache Regressionen reichen nicht.
  3. Akzeptanz-Arbeit leisten. Das Team muss das Modell verstehen und akzeptieren.

Warum mich das besonders umtreibt

Ich treffe regelmäßig CDOs, die Workforce-Daten als HR-Thema abtun — und damit einen der direktesten Bilanz-Hebel verpassen. Friederikes Folge ist eine der besten Referenzen für die strategische Bedeutung dieser Disziplin.

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