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Gesundheitsdaten statt Gießkanne – wie datenbasiertes BGM den Benefit-Dschungel lichtet

September 29, 2025
Ein Laptop auf einem Schreibtisch, auf welchem verschiedene Statistiken zu sehen sind.

Inhaltsübersicht

Betriebliches Gesundheitsmanagement (BGM) ist heute in vielen Unternehmen fester Bestandteil der Personalstrategie. Gesundheit wird als Wettbewerbsfaktor erkannt: Wer gesunde und zufriedene Mitarbeitende hat, steigert Produktivität, reduziert Fehlzeiten und erhöht die Arbeitgeberattraktivität. Doch trotz des wachsenden Marktes für betriebliche Gesundheitsförderung (BGF) greifen viele Unternehmen noch immer auf das altbekannte Gießkannenprinzip zurück.

Das bedeutet: Es werden pauschale Maßnahmen eingekauft, die zwar gut gemeint sind, aber den tatsächlichen Bedarf der Mitarbeitenden oft verfehlen. Ein Yoga-Kurs am Dienstagabend, ein Obstkorb in der Teeküche oder eine Kooperation mit dem Fitnessstudio klingen nach Engagement – doch wie viele Beschäftigte profitieren wirklich davon? Und vor allem: Lässt sich der Nutzen belegen? Genau hier zeigt sich das Kernproblem. Ohne Gesundheitsdaten bleibt BGM ein Sammelsurium aus Maßnahmen – aber selten ein strategisches Steuerungsinstrument.

Warum datenbasiertes BGM entscheidend ist

Ein modernes BGM muss den Blick von der Maßnahmen-Ebene hin zur Wirkungsebene verschieben. Die zentrale Frage lautet: Welche Interventionen verbessern nachweislich die Gesundheit und Leistungsfähigkeit unserer Mitarbeitenden? Nur wer diese Frage beantworten kann, wird langfristig überzeugen. Sowohl intern gegenüber Geschäftsführung und Controlling als auch extern in Bezug auf ESG-Reporting und Nachhaltigkeit.

Gesundheitsdaten liefern die Grundlage dafür. Sie helfen, Muster zu erkennen, Belastungen sichtbar zu machen und gezielte Maßnahmen abzuleiten. Statt eines „bunten Blumenstraußes“ an Benefits entsteht ein strategisches System, das personalisierte Angebote ermöglicht und klare KPIs definiert.

Ein Mitarbeiter schaut sich verschiedene Statistiken und Daten des BGM an.

Welche Kennzahlen machen wirklich Sinn?

Die Herausforderung besteht nicht darin, Daten zu sammeln und zu analysieren. Vielmehr geht es darum, die richtigen Kennzahlen zu wählen und systematisch zu nutzen. Beispiele sind:

  • Fehlzeitenanalyse: Sie zeigt, wo Krankheits- und Ausfalltage gehäuft auftreten. Ein hoher Anteil muskulärer Erkrankungen weist etwa auf ergonomische Probleme hin, während steigende psychische Erkrankungen auf Stressbelastungen oder mangelnde Work-Life-Balance hindeuten.
  • Zufriedenheitsanalyse: Mit regelmäßigen Befragungen lässt sich ermitteln, wie die Belegschaft das Arbeitsumfeld, die Unternehmenskultur und bestehende Angebote bewertet. So werden Lücken und Chancen früh sichtbar.
  • Bedarfsanalyse: Diese Kennzahl beantwortet die zentrale Frage: Welche Themen sind für die Mitarbeitenden tatsächlich relevant? Statt auf Vermutungen zu setzen, liefert eine Bedarfsanalyse konkrete Ansatzpunkte für künftige Programme.
  • Budgetanalyse: Nicht zu unterschätzen ist die wirtschaftliche Perspektive. Wie viel investieren Unternehmen in Maßnahmen, und wie hoch ist der messbare Nutzen? Eine Kosten-Nutzen-Transparenz macht Entscheidungen nachvollziehbarer.
  • KPIs im engeren Sinne: Teilnahmequoten an Programmen, Entwicklung von Stressindikatoren, Veränderungen im Krankenstand oder die Nutzung digitaler Tools können messbar gemacht und im Zeitverlauf verglichen werden.

So entsteht ein BGM-Cockpit, das Unternehmensleitung und HR-Abteilungen einen klaren Überblick verschafft.

Personalisierung statt Standardprogramme

Gesundheitsbezogene Daten bieten die Möglichkeit zur Personalisierung. Nicht jeder Mitarbeitende profitiert von denselben Angeboten. Die Bedarfe unterscheiden sich je nach Alter, Funktion, Digitalisierung, Arbeitsmodell oder Gesundheitszustand. Während Schichtarbeitende etwa Unterstützung bei Schlaf und Regeneration benötigen, stehen für Büroangestellte oft Ergonomie und Stressmanagement im Fokus.

Standardisierte Maßnahmen laufen hier Gefahr, an großen Teilen der Belegschaft vorbeizugehen. Datenbasierte Systeme hingegen ermöglichen es, gezielte Programme anzubieten: Wer hohe Stresswerte zeigt, erhält Zugang zu einem Resilienz-Training; wer Bewegungsmangel dokumentiert, wird in digitale Fitness-Challenges eingebunden. Das erhöht nicht nur die Wirksamkeit, sondern auch die Akzeptanz der Mitarbeitenden.

Innovative Tools: Das Isa-Dashboard

Ein Beispiel für die Umsetzung ist das neue Isa-Dashboard. Es strukturiert Gesundheitsdaten so, dass Unternehmen auf einen Blick erkennen können, wo Handlungsbedarf besteht. Statt einer unübersichtlichen Vielzahl von Benefits entsteht eine datenbasierte Roadmap:

  • Auswirkung von Isa auf das Wohlbefinden 
  • Wie hat sich die Bewegung vor- und nach der Implementieren von Isa entwickelt?
  • Arbeitsort der Mitarbeitenden (Büro, Home Office, beides)
  • …und vieles mehr

Vom Benefit-Dschungel zur klaren Strategie

Gerade in Zeiten steigender Kosten und wachsender gesetzlichen Anforderungen ist es entscheidend, Ressourcen sinnvoll einzusetzen. Datenbasiertes BGM liefert hierfür den Schlüssel:

  • Transparenz: Unternehmen wissen genau, wofür sie Budget einsetzen.
  • Wirksamkeit: Maßnahmen werden dort platziert, wo sie den größten Effekt haben.
  • Nachhaltigkeit: Gesundheit wird strategisch gesteuert und messbar verbessert.

So verwandelt sich BGM vom „bunten Maßnahmenmix“ zum klaren Wettbewerbsfaktor.

Fazit

Der Markt für Gesundheitsangebote ist größer denn je – doch Vielfalt allein bringt keine Wirkung. Erst durch gezielte Datenanalyse, passende Kennzahlen und personalisierte Maßnahmen entsteht ein BGM, das nachhaltig wirkt. Gut erhobene Mitarbeiterdaten machen den Unterschied zwischen einem bloßen „Benefit-Dschungel“ und einer klaren Gesundheitsstrategie. Unternehmen, die diesen Weg gehen, schaffen nicht nur gesündere Strukturen, sondern sichern sich langfristig auch einen messbaren Return on Health.

Simon Fiechtner, Autor

Simon Fiechtner
Ich bin Simon, Co-Founder von Deep Care und ich beschäftige mich seit vielen Jahren mit den Themen Gesundheit und künstliche Intelligenz. Nach mehrjähriger Erfahrung im HR-Bereich sowie im Business Development eines großen Konzerns, entschied ich mich dafür, gemeinsam mit Kollegen und Freunden diese Leidenschaft zu einem Start Up zu formen.

Wie datenbasiertes BGM den Benefit-Dschungel lichtet

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