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Projektleitung: Rainer Eppel
Projektmitarbeit: Ulrike Huemer, Helmut Mahringer, Lukas Schmoigl
AMS-Kundensegmentierung als Grundlage für wirkungsorientierte Arbeitsmarktpolitik (AMS Customer Segmentation as a Basis for Impact-oriented Labour Market Policy)
Abgeschlossene Forschungsprojekte
Studie von: Österreichisches Institut für Wirtschaftsforschung
Auftraggeber: Kammer für Arbeiter und Angestellte für Wien – Österreichischer Gewerkschaftsbund
Abgeschlossen: 2022
Das AMS erprobt derzeit eine datengestützte Segmentierung arbeitsloser Kundinnen und Kunden in Hinblick auf ihre Wiederbeschäftigungschancen (statistisches Profiling). Eine Einteilung in drei Gruppen mit hohen, mittleren und niedrigen Reintegrationsaussichten mittels eines Computer-Algorithmus soll künftig die Steuerung des Ressourceneinsatzes unterstützen und zu einem effizienteren Einsatz der Mittel des AMS beitragen. Das WIFO liefert im Rahmen dieses Projektes empirische Wirkungsevidenz, um die Eignung der geplanten Kundensegmentierung als Grundlage für Förderzuweisungen besser einschätzen zu können und mittels der Analyse von Effektheterogenitäten einerseits zwischen den drei Segmenten und andererseits unabhängig von dieser Dreiteilung eine evidenzbasierte, wirkungsorientierte und möglichst kosteneffektive Arbeitsmarktpolitik zu unterstützen. Drei Maßnahmentypen werden hinsichtlich ihrer Wirkung auf den Arbeitsmarkterfolg der Geförderten in den drei Kundensegmenten untersucht: 1. betriebliche Eingliederungsbeihilfen, 2. Beschäftigungsprojekte auf dem Zweiten Arbeitsmarkt (sozialökonomische Betriebe und gemeinnützige Beschäftigungsprojekte) und 3. fachliche Qualifizierung. Das sind jene "kostenaufwändigeren" Maßnahmen, die für Personen mit geringeren Arbeitsmarktchancen künftig weniger häufig eingesetzt werden sollen.
Forschungsbereich:Arbeitsmarkt, Einkommen und soziale Sicherheit
Sprache:Deutsch

AMS Customer Segmentation as a Basis for Impact-oriented Labour Market Policy
The AMS is currently testing a data-based segmentation of unemployed clients with regard to their chances of re-employment (statistical profiling). In the future, a classification into three groups with high, medium and low reintegration prospects by means of a computer algorithm should support the control of the use of resources and contribute to a more efficient use of AMS resources. The aim of this project is to provide empirical evidence of effects in order to better assess the suitability of the planned customer segmentation as a basis for funding allocations and to support an evidence-based, effects-oriented and as cost-effective as possible labour market policy by analysing effect heterogeneity between the three segments on the one hand and independently of this division into three groups on the other. Three types of measures will be examined with regard to their effects on the labour market success of the recipients in the three customer segments: 1. company integration subsidies, 2. employment projects in the secondary labour market (socio-economic enterprises and non-profit employment projects), and 3. qualification. These are the "more costly" measures which are to be used less frequently in the future for people with low labour market opportunities.

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