Wie gut werden Arbeitsplätze tatsächlich genutzt? An welchen Tagen ist das Büro besonders voll? Welche Meetingräume stehen häufig leer? Und wie viel Bürofläche wird wirklich benötigt?
Office Analytics macht die tatsächliche Nutzung von Büroflächen messbar. Statt Entscheidungen über Flächen, Arbeitsplätze und hybride Arbeitsmodelle auf Annahmen zu stützen, können Unternehmen auf reale Nutzungsdaten zurückgreifen.
Was ist Office Analytics?
Office Analytics bezeichnet die systematische Analyse von Daten zur Nutzung von Arbeitsplätzen, Meetingräumen und anderen Büroressourcen. Unternehmen können damit Auslastung, Nutzungsmuster und Spitzenzeiten erkennen und ihre Büroflächen datenbasiert planen und optimieren.
Die Daten können beispielsweise aus Arbeitsplatz- und Raumbuchungen, Check-ins oder Belegungssensoren stammen.
Office Analytics ist damit ein wichtiger Bestandteil des modernen Workplace Managements. Besonders in hybriden Arbeitsmodellen hilft die Analyse dabei, eine zentrale Frage zu beantworten:
Wie viel Bürofläche benötigen wir tatsächlich und wie können wir sie besser nutzen?
Das Wichtigste auf einen Blick
- Office Analytics macht die tatsächliche Nutzung von Büroflächen messbar.
- Analysiert werden unter anderem Arbeitsplätze, Meetingräume, Anwesenheit und Peak-Zeiten.
- Buchungsdaten und tatsächliche Belegung sollten getrennt betrachtet werden.
- Unternehmen können Über- und Unterauslastung frühzeitig erkennen.
- Nutzungsdaten helfen bei Entscheidungen zu Flächenbedarf, Desk Sharing und hybriden Arbeitsmodellen.
- Sensoren können zusätzlich zeigen, ob gebuchte Arbeitsplätze tatsächlich genutzt werden.
- Gute Workplace Analytics betrachtet nicht einzelne Kennzahlen isoliert, sondern Nutzungsmuster über einen längeren Zeitraum.
Laut dem aktuellen Workplace-Report von CBRE liegt die durchschnittliche Gebäudenutzung global inzwischen bei nur noch 53 %, trotz zunehmender Return-to-Office-Maßnahmen. Gleichzeitig nennen jedoch 79 % der Unternehmen eine angestrebte Zielauslastung von über 65 %.
Diese Diskrepanz verdeutlicht folgendes Problem: Viele Unternehmen wissen zwar, dass ihre Flächen ineffizient genutzt werden, aber nicht genau warum.
Welche Daten werden bei Office Analytics ausgewertet?
Office Analytics kann unterschiedliche Datenquellen miteinander verbinden. Welche Daten sinnvoll sind, hängt davon ab, welche Fragen ein Unternehmen beantworten möchte.
Typische Datenquellen sind:
| Datenquelle | Was lässt sich daraus erkennen? |
|---|---|
| Arbeitsplatzbuchungen | Welche Arbeitsplätze und Bereiche werden gebucht? |
| Meetingraumbuchungen | Welche Räume werden wie häufig reserviert? |
| Check-ins | Welche Buchungen werden tatsächlich angetreten? |
| Belegungssensoren | Welche Arbeitsplätze oder Räume werden tatsächlich genutzt? |
| Anwesenheitsdaten | An welchen Tagen befinden sich besonders viele Mitarbeitende im Büro? |
| Standortdaten | Wie unterscheiden sich Standorte oder Etagen? |
| Zeitdaten | Welche Tageszeiten und Wochentage weisen die höchste Nutzung auf? |
Besonders aussagekräftig wird Office Analytics, wenn mehrere dieser Datenquellen miteinander kombiniert werden.
Eine Buchung allein bedeutet beispielsweise noch nicht, dass ein Arbeitsplatz tatsächlich genutzt wurde.
Was ist der Unterschied zwischen Buchung und tatsächlicher Auslastung?
Eine der wichtigsten Unterscheidungen bei Office Analytics ist die zwischen gebuchten und tatsächlich belegten Arbeitsplätzen.
Ein Arbeitsplatz kann gebucht sein, obwohl die Person nicht ins Büro kommt. Gleichzeitig kann ein Arbeitsplatz genutzt werden, ohne dass vorher eine Buchung vorgenommen wurde.
Deshalb sollten Unternehmen unterschiedliche Kennzahlen betrachten:
Buchungsquote: Wie viele verfügbare Arbeitsplätze wurden reserviert?
Check-in-Quote: Wie viele Buchungen wurden tatsächlich angetreten?
Tatsächliche Belegung: Wie viele Arbeitsplätze wurden tatsächlich genutzt?
Gerade bei Desk Sharing ist diese Unterscheidung wichtig. Werden ausschließlich Buchungen analysiert, kann die tatsächliche Büroauslastung überschätzt werden.
Belegungssensoren oder Check-in-Funktionen können dabei helfen, die Differenz zwischen Reservierung und tatsächlicher Nutzung sichtbar zu machen.
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Wie wird die Büroauslastung berechnet?
Eine grundlegende Berechnung der Arbeitsplatz-Auslastung lautet:
Auslastung (%) = belegte Arbeitsplätze ÷ verfügbare Arbeitsplätze × 100
Beispiel
Ein Büro verfügt über 300 verfügbare Arbeitsplätze.
An einem Dienstag werden gleichzeitig 135 Arbeitsplätze genutzt.
135 ÷ 300 × 100 = 45 % Auslastung
Die Auslastung beträgt zu diesem Zeitpunkt also 45 Prozent.
Wichtig ist jedoch, den Zeitraum der Messung zu berücksichtigen. Eine durchschnittliche Auslastung über einen ganzen Monat kann beispielsweise niedrig erscheinen, obwohl das Büro dienstags und mittwochs regelmäßig nahezu vollständig ausgelastet ist.
Deshalb sollte neben der durchschnittlichen Auslastung immer auch die Peak-Auslastung betrachtet werden.
Eine Analyse von Hassell und Density zeigte, dass manche Unternehmen trotz Return-to-Office-Maßnahmen nur eine durchschnittliche Peak-Auslastung von 34 % erreichen, wodurch teilweise Millionenbeträge für ungenutzte Büroflächen entstehen.
Welche KPIs sind bei Office Analytics wichtig?
Nicht jede Kennzahl ist für jedes Unternehmen gleich relevant. Einige KPIs sind jedoch besonders hilfreich, um die Nutzung von Büroflächen zu verstehen.
| KPI | Bedeutung |
| Durchschnittliche Auslastung | Wie stark wird die vorhandene Kapazität im Durchschnitt genutzt? |
| Peak-Auslastung | Wie hoch ist die maximale Nutzung zu Spitzenzeiten? |
| Buchungsquote | Wie viele verfügbare Ressourcen werden reserviert? |
| Tatsächliche Belegung | Wie viele Arbeitsplätze oder Räume werden wirklich genutzt? |
| No-Show-Rate | Wie viele Buchungen werden nicht wahrgenommen? |
| Check-in-Rate | Wie viele Buchungen werden bestätigt? |
| Nutzung nach Wochentag | An welchen Tagen ist das Büro besonders stark oder schwach genutzt? |
| Nutzung nach Bereich | Welche Etagen, Zonen oder Arbeitsbereiche sind besonders gefragt? |
| Meetingraum-Auslastung | Wie intensiv werden Besprechungsräume tatsächlich genutzt? |
| Buchungsvorlauf | Wie lange vor der Nutzung werden Ressourcen reserviert? |
Die einzelnen KPIs sollten nicht isoliert betrachtet werden. Erst durch die Kombination verschiedener Kennzahlen entsteht ein realistisches Bild der tatsächlichen Büronutzung.
Warum reicht die durchschnittliche Büroauslastung nicht aus?
Eine durchschnittliche Auslastung kann ein falsches Bild vermitteln.
Angenommen, ein Büro erreicht über eine Woche eine durchschnittliche Auslastung von 45 Prozent.
Das könnte zunächst darauf hindeuten, dass deutlich zu viele Arbeitsplätze vorhanden sind.
Die Verteilung könnte jedoch folgendermaßen aussehen:
| Wochentag | Auslastung |
| Montag | 35 % |
| Dienstag | 82 % |
| Mittwoch | 88 % |
| Donnerstag | 55 % |
| Freitag | 18 % |
Obwohl die durchschnittliche Nutzung relativ niedrig ist, würde eine starke Reduzierung der Arbeitsplatzanzahl an Dienstag und Mittwoch möglicherweise zu Engpässen führen.
Für Flächenentscheidungen sind deshalb Peak-Tage, Nutzungsmuster und zeitliche Verteilungen mindestens genauso wichtig wie Durchschnittswerte.
Welche Fragen kann Office Analytics beantworten?
Office Analytics soll nicht möglichst viele Daten produzieren. Die Daten sollten konkrete Entscheidungen unterstützen.
Unternehmen können beispielsweise folgende Fragen beantworten:
- Wie viele Arbeitsplätze benötigen wir tatsächlich?
- Welche Wochentage sind unsere stärksten Bürotage?
- Welche Etagen oder Bereiche werden besonders intensiv genutzt?
- Welche Arbeitsplätze werden kaum verwendet?
- Welche Meetingräume sind regelmäßig über- oder unterbelegt?
- Wie groß ist die Differenz zwischen Buchungen und tatsächlicher Nutzung?
- Wie häufig treten No-Shows oder Ghost Bookings auf?
- Welche Teams kommen gleichzeitig ins Büro?
- Reicht die vorhandene Kapazität an Peak-Tagen aus?
- Können Flächen reduziert oder anders genutzt werden?
Damit wird Office Analytics von einem Reporting-Tool zu einer Entscheidungsgrundlage für Workplace-, Facility- und Corporate-Real-Estate-Teams.
Wie hilft Office Analytics bei der Flächenoptimierung?
Hybride Arbeit hat die Nutzung vieler Büroflächen verändert.
Wenn Mitarbeitende nicht mehr jeden Tag gleichzeitig im Büro arbeiten, entspricht die Anzahl der Beschäftigten nicht automatisch der benötigten Anzahl an Arbeitsplätzen.
Office Analytics kann zeigen, wann, wo und wie intensiv Flächen tatsächlich genutzt werden.
Unternehmen können dadurch beispielsweise erkennen:
Dauerhaft wenig genutzte Bereiche
Werden bestimmte Etagen oder Zonen über einen längeren Zeitraum kaum genutzt, kann geprüft werden, ob diese Flächen anders verwendet oder konsolidiert werden können.
Engpässe an bestimmten Tagen
Eine niedrige durchschnittliche Auslastung bedeutet nicht automatisch, dass zu viel Fläche vorhanden ist. Hohe Peak-Auslastungen können zeigen, dass an einzelnen Tagen weiterhin eine hohe Kapazität benötigt wird.
Unterschiedliche Nachfrage nach Arbeitsplatztypen
Möglicherweise sind klassische Schreibtische ausreichend vorhanden, während Fokusplätze, Meetingräume oder Phone Booths regelmäßig ausgelastet sind.
Office Analytics hilft deshalb nicht nur bei der Frage „Wie viel Fläche benötigen wir?“, sondern auch:
„Welche Art von Fläche benötigen unsere Mitarbeitenden?“
Welche Rolle spielen Sensoren bei Office Analytics?
Buchungsdaten zeigen, welche Ressourcen reserviert wurden. Sensoren können zusätzlich Informationen darüber liefern, ob ein Arbeitsplatz oder Raum tatsächlich genutzt wird.
Je nach eingesetzter Technologie können Sensoren beispielsweise erkennen:
- ob ein Arbeitsplatz belegt ist,
- wie lange ein Bereich genutzt wird,
- wann ein Arbeitsplatz wieder frei ist,
- wie sich die tatsächliche Nutzung von der Buchung unterscheidet.
Dadurch lassen sich unter anderem Ghost Bookings erkennen: Ein Arbeitsplatz wurde reserviert, wird aber tatsächlich nicht genutzt.
Die Kombination aus Buchungs- und Belegungsdaten ermöglicht daher eine genauere Analyse als die alleinige Betrachtung von Reservierungen.
Office Analytics und Datenschutz: Werden Mitarbeitende überwacht?
Office Analytics sollte nicht darauf ausgelegt sein, das Verhalten einzelner Mitarbeitender zu überwachen.
Für die Optimierung von Büroflächen sind in vielen Fällen aggregierte Nutzungsmuster entscheidend.
Relevant ist beispielsweise:
Wie viele Arbeitsplätze werden dienstags zwischen 9 und 12 Uhr genutzt?
Für die Flächenplanung ist dagegen häufig nicht entscheidend:
Welche einzelne Person saß an welchem Arbeitsplatz?
Unternehmen sollten deshalb bereits bei der Einführung festlegen, welche Daten tatsächlich benötigt werden, wer Zugriff darauf erhält und für welchen Zweck sie verwendet werden.
Datenschutz, Zugriffsrechte, Datenminimierung und transparente Kommunikation sollten von Beginn an Bestandteil einer Workplace-Analytics-Strategie sein.
Wie funktioniert Office Analytics mit LIZ Smart Office?
LIZ Smart Office verbindet die Verwaltung von Büroressourcen mit Workplace Analytics.
Unternehmen können Daten aus unterschiedlichen Bereichen ihrer hybriden Arbeitsumgebung auswerten, darunter:
- Arbeitsplätze
- Meetingräume
- Parkplätze
- Buchungen
- Check-ins
- tatsächliche Belegung über Sensorik
- Standorte
- Etagen und Bereiche
- zeitliche Nutzungsmuster
Dadurch lassen sich beispielsweise Auslastungen nach Standort, Etage, Bereich oder Zeitraum analysieren.
Die Kombination aus Buchungs- und Belegungsdaten hilft dabei, nicht nur zu erkennen, was reserviert wurde, sondern auch, wie Büroflächen tatsächlich genutzt werden.
So können Workplace- und Facility-Teams Entscheidungen zu Kapazitäten, Desk Sharing und Flächenplanung auf Basis realer Nutzungsdaten treffen.
Beispiel: Was Unternehmen aus Office Analytics lernen können
Ein Unternehmen stellt fest, dass seine durchschnittliche Arbeitsplatz-Auslastung lediglich 42 Prozent beträgt.
Eine reine Betrachtung dieses Durchschnittswerts könnte zu dem Schluss führen, dass ein großer Teil der Bürofläche nicht benötigt wird.
Die Analyse nach Wochentagen zeigt jedoch ein anderes Bild:
Dienstag und Mittwoch liegt die Nutzung deutlich höher, während Montag und insbesondere Freitag wesentlich schwächer ausgelastet sind.
Zusätzlich zeigen die Daten, dass einige Bereiche regelmäßig stark genutzt werden, während andere Zonen kaum Nachfrage haben.
Die richtige Schlussfolgerung wäre daher nicht automatisch:
„Wir brauchen 58 Prozent weniger Arbeitsplätze.“
Stattdessen könnten die Daten darauf hindeuten, dass eine andere Flächenverteilung, flexible Arbeitsplatzkonzepte oder eine bessere Steuerung der Bürotage sinnvoller sind.
Genau darin liegt der Mehrwert von Office Analytics: Daten liefern nicht automatisch die Entscheidung, aber sie schaffen eine bessere Grundlage dafür.
Office Analytics vs. Workplace Analytics: Was ist der Unterschied?
Die Begriffe werden häufig ähnlich verwendet.
Office Analytics konzentriert sich vor allem auf die Nutzung physischer Büroflächen und Ressourcen, beispielsweise Arbeitsplätze, Meetingräume und andere Bürobereiche.
Workplace Analytics kann weiter gefasst sein und zusätzlich Daten rund um Arbeitsmodelle, Anwesenheit und die Nutzung verschiedener Workplace Services einbeziehen.
In der Praxis überschneiden sich beide Begriffe stark.
Für Unternehmen ist weniger die Bezeichnung entscheidend als die Frage, welche Daten benötigt werden, um konkrete Workplace-Entscheidungen zu treffen.
Für wen eignet sich Office Analytics?
Office Analytics ist besonders relevant für Unternehmen mit:
- hybriden Arbeitsmodellen,
- Desk Sharing oder Hot Desking,
- mehreren Bürostandorten,
- flexiblen Meeting- und Arbeitsbereichen,
- hohen Immobilien- und Betriebskosten,
- schwankender Anwesenheit,
- geplanten Flächenveränderungen.
Typische Nutzer der Daten sind Workplace Management, Facility Management, Corporate Real Estate, HR und Unternehmensleitung.
Häufige Fragen zu Office Analytics
Die wichtigsten Fragen und Antworten rund um Office Analytics, Büroauslastung, Belegungsdaten und die datenbasierte Optimierung von Büroflächen.
Was ist Office Analytics?
Office Analytics ist die Analyse von Daten zur Nutzung von Büroflächen und Ressourcen. Dazu gehören beispielsweise Arbeitsplätze, Meetingräume, Buchungen, Check-ins und tatsächliche Belegungsdaten. Unternehmen können damit Nutzungsmuster erkennen und ihre Büroflächen datenbasiert planen und optimieren.
Was misst Office Analytics?
Typische Kennzahlen bei Office Analytics sind Arbeitsplatz-Auslastung, Peak-Auslastung, Buchungsquote, tatsächliche Belegung, No-Show-Rate, Meetingraum-Auslastung sowie die Nutzung nach Wochentagen, Standorten, Etagen oder Bereichen.
Wie berechnet man die Büroauslastung?
Die Büroauslastung kann berechnet werden, indem die Anzahl der belegten Arbeitsplätze durch die Anzahl der verfügbaren Arbeitsplätze geteilt und mit 100 multipliziert wird. Bei 135 belegten von 300 verfügbaren Arbeitsplätzen beträgt die Auslastung beispielsweise 45 Prozent.
Was ist der Unterschied zwischen Buchungsquote und Auslastung?
Die Buchungsquote zeigt, wie viele verfügbare Arbeitsplätze oder andere Ressourcen reserviert wurden. Die tatsächliche Auslastung zeigt dagegen, wie viele davon wirklich genutzt werden. Durch No-Shows oder Ghost Bookings können beide Werte deutlich voneinander abweichen.
Warum sind Peak-Tage bei Office Analytics wichtig?
Durchschnittswerte können Auslastungsspitzen verdecken. Ein Büro kann über eine Woche oder einen Monat eine relativ niedrige durchschnittliche Auslastung haben und gleichzeitig an einzelnen Wochentagen nahezu vollständig ausgelastet sein. Deshalb sollten Unternehmen neben Durchschnittswerten auch Peak-Tage und Spitzenzeiten analysieren.
Können Sensoren die Büroauslastung messen?
Ja. Belegungssensoren können erfassen, ob Arbeitsplätze oder Räume tatsächlich genutzt werden. In Kombination mit Buchungsdaten lässt sich dadurch die reale Nutzung genauer analysieren und die Differenz zwischen reservierten und tatsächlich genutzten Ressourcen erkennen.
Hilft Office Analytics dabei, Bürofläche zu reduzieren?
Office Analytics kann zeigen, welche Büroflächen stark oder wenig genutzt werden und zu welchen Zeiten besonders viel Kapazität benötigt wird. Diese Daten können eine Grundlage für die Flächenoptimierung bilden. Ob Büroflächen tatsächlich reduziert werden sollten, hängt jedoch unter anderem von Peak-Auslastung, Arbeitsplatztypen und zukünftigen Anforderungen ab.
Ist Office Analytics für hybride Arbeit sinnvoll?
Ja. Gerade bei hybriden Arbeitsmodellen kann die Anwesenheit zwischen verschiedenen Wochentagen stark schwanken. Office Analytics macht diese Nutzungsmuster sichtbar und hilft Unternehmen dabei, Arbeitsplätze, Meetingräume und andere Büroressourcen besser an den tatsächlichen Bedarf anzupassen.
