Stel dat er bij de klantenservice steeds medewerkers vertrekken en de directie wil weten hoe dat komt. Je bekijkt de verloopcijfers van de afgelopen twee kwartalen en ziet dat er inderdaad sprake is van een hoog personeelsverloop. Wat de cijfers je alleen niet vertellen, is waarom zoveel medewerkers vertrekken.
Met people analytics kun je de mogelijke oorzaken wél achterhalen. Hiermee leg je bijvoorbeeld de verloopcijfers van de klantenservice naast de betrokkenheidsscores, de resultaten van het medewerkerstevredenheidsonderzoek en de verzuimcijfers over dezelfde periode. Zo krijg je een beter beeld van de situatie en kun je sneller ontdekken waar het probleem zit.
Misschien ontdek je dat de werkdruk te hoog is, de strategie niet aansluit bij de praktijk of er problemen zijn met de leidinggevende. Bingo! Daar kun je vervolgens iets aan doen.
De meeste HR-teams hebben de benodigde gegevens al in huis. Het probleem is dat de cijfers vaak afzonderlijk worden gerapporteerd. Denk aan iemand die het personeelsverloop in de gaten houdt en een ander die naar de betrokkenheidsscores kijkt. Zonde, want door de gegevens naast elkaar te leggen en met elkaar te vergelijken, kun je belangrijke verbanden ontdekken.
Met people analytics gebruik je personeelsgegevens om problemen binnen je organisatie te onderzoeken en beslissingen over je teams en medewerkers te onderbouwen.
Door prestaties, betrokkenheid, verzuim en feedback van een team in samenhang te bekijken, ontdek je verbanden die je anders misschien over het hoofd ziet.
Wervingsgegevens kunnen laten zien hoe je manier van werven samenhangt met de prestaties en het verloop van medewerkers.
Voor een betrouwbare analyse heb je correcte, goed gekoppelde gegevens nodig. Ook is het belangrijk dat prestaties binnen alle teams op dezelfde manier worden beoordeeld.
Naarmate je organisatie groeit, veranderen ook je HR-vraagstukken. Daarom is het belangrijk om regelmatig opnieuw te bepalen welke personeelsgegevens je meet.
Door personeelsgegevens regelmatig met de directie te bespreken, kun je de inzichten gebruiken om beslissingen te nemen over je personeelsbezetting en strategie.
People analytics, HR-analytics en workforce analytics betekenen in de praktijk ongeveer hetzelfde: je gebruikt personeelsgegevens om zakelijke vragen te beantwoorden. Sommige organisaties gebruiken de term workforce analytics in bredere zin en nemen bijvoorbeeld ook zzp'ers en uitzendkrachten mee in hun analyses.
De gegevens komen uit systemen die je waarschijnlijk al gebruikt:
Je HR-informatiesysteem (HRIS), met gegevens over het aantal medewerkers, contracten, dienstjaren en personeelsverloop
Wervingsgegevens, zoals de time-to-hire, wervingskanalen en het aantal kandidaten per sollicitatiefase
Verzuim- en urenregistratie
Beoordelingsgesprekken en de voortgang op doelen
Scores en open antwoorden uit medewerkerstevredenheidsonderzoeken
Feedback uit exitgesprekken
People analytics kijkt naar de hele periode waarin iemand bij je organisatie werkt, van sollicitatie en onboarding tot ontwikkeling en vertrek.
Ook wervingsgegevens zijn belangrijk. Zo kan een langdurig of wisselend wervingsproces samenhangen met tegenvallende prestaties of een hoger personeelsverloop. Als je deze gegevens niet met elkaar vergelijkt, blijven zulke verbanden onzichtbaar.
Je kunt personeelsgegevens op vier niveaus analyseren. Elk niveau helpt je een andere vraag te beantwoorden. In de tabel hieronder zie je welke vragen dat zijn en hoe je de analyses in de praktijk kunt toepassen.
|
Niveau |
Welke vraag beantwoord je? |
Voorbeeld uit de HR-praktijk |
|---|---|---|
|
Beschrijvend |
Wat is er gebeurd? |
Het verloop bij de klantenservice is vorig kwartaal gestegen. |
|
Diagnostisch |
Waarom is het gebeurd? |
Uit exitgesprekken en medewerkerstevredenheidsonderzoeken komen een hoge werkdruk en beperkte doorgroeimogelijkheden naar voren als mogelijke oorzaken van het personeelsverloop. |
|
Voorspellend |
Wat gaat er waarschijnlijk gebeuren? |
In teams waar de betrokkenheid daalt en het ziekteverzuim stijgt, is de kans groter dat medewerkers binnenkort vertrekken. |
|
Voorschrijvend |
Wat kun je het beste doen? |
Op basis van de analyse krijg je het advies om extra medewerkers aan te nemen of taken anders te verdelen om de werkdruk te verlagen. |
De meeste groeiende bedrijven werken op de eerste twee niveaus, en dat is een logisch startpunt. Een HR-medewerker die voor het maandelijkse directieoverleg cijfers over het personeelsbestand en personeelsverloop verzamelt, voert een beschrijvende analyse uit. Vraagt een manager vervolgens waarom medewerkers uit zijn team vertrekken? Dan ga je een stap verder en kom je bij de diagnostische analyse. Op dat niveau levert people analytics de meeste waarde op.
Een verloopcijfer, een betrokkenheidsscore of een prestatiebeoordeling vertelt je op zichzelf niet waar een probleem vandaan komt. Als HR elk cijfer apart rapporteert, signaleer je misschien wel dat er iets mis is, maar weet je nog niet wat je eraan kunt doen. De directie neemt dan al snel beslissingen over de personeelsbezetting zonder het volledige beeld te hebben.
Door de verschillende signalen in samenhang te bekijken, kun je interessante patronen ontdekken. Stel dat in een team de prestaties en betrokkenheid laag zijn, medewerkers regelmatig klagen over de werkdruk en het ziekteverzuim stijgt. Die combinatie kan wijzen op een te hoge werkdruk door personeelstekorten of problemen met de manier waarop het werk is georganiseerd. Bekijk je elk signaal afzonderlijk, dan mis je mogelijk deze onderliggende oorzaak.
Deze inzichten helpen je ook bij je strategische personeelsplanning, zodat je beter kunt bepalen hoeveel medewerkers je in de toekomst nodig hebt en met welke vaardigheden.
Nishma Kamdar, Global HR Business Partner bij Tellent, legt uit hoe haar team zo'n patroon onderzoekt:
Stel dat bij de klantenservice in hetzelfde kwartaal de klanttevredenheid (CSAT) daalt, de medewerkerstevredenheid afneemt, medewerkers aangeven dat er te weinig personeel is en het ziekteverzuim ook nog stijgt. Dan vallen de puzzelstukjes op hun plek.
De signalen lijken allemaal te wijzen op hetzelfde onderliggende probleem. Dat is natuurlijk geen goed nieuws, maar door deze verbanden te ontdekken, kun je wel gericht onderzoeken wat er misgaat en actie ondernemen.
Twee Europese wetten maken het voor HR-teams steeds belangrijker om hun personeelsgegevens goed op orde te hebben: de Europese AI-verordening en de EU-richtlijn loontransparantie.
De Europese AI-verordening stelt onder andere eisen aan AI-systemen met een hoog risico. Volgens bijlage III vallen daar ook bepaalde AI-systemen voor werving en personeelsbeheer onder. Denk aan systemen die worden gebruikt bij werving en selectie, het beoordelen van prestaties of beslissingen over promotie en ontslag.
Door een aanpassing van de AI-verordening (de 'Digital Omnibus'), die in 2026 is aangenomen, gelden de verplichtingen voor deze AI-systemen met een hoog risico vanaf 2 december 2027. Oorspronkelijk zouden ze in augustus 2026 ingaan.
Gebruik je AI om kandidaten te beoordelen, prestaties te analyseren of het risico op personeelsverloop te voorspellen? Onderzoek dan welke regels voor jouw systemen gelden. Leg vast hoe je de systemen gebruikt en zorg voor voldoende menselijk toezicht.
De tweede verandering is de EU-richtlijn loontransparantie. EU-landen moesten deze uiterlijk 7 juni 2026 omzetten in nationale wetgeving. Verschillende landen, waaronder Nederland, hebben deze deadline niet gehaald.
De richtlijn verplicht grotere werkgevers om te rapporteren over de loonkloof tussen mannen en vrouwen. Hoe vaak je moet rapporteren, hangt af van het aantal werknemers. Volgens de Europese richtlijn gelden de volgende termijnen:
Let op: Nederland wil de eerste rapportage voor werkgevers met 150 of meer werknemers uitstellen tot 7 juni 2028, over de lonen van 2027. Volgens het Nederlandse wetsvoorstel moet de wet op 1 januari 2027 ingaan. Het voorstel is nog niet definitief. De Raad van State heeft bovendien aangegeven dat de Europese richtlijn geen ruimte biedt voor dit uitstel.
Rapporteren over loontransparantie vraagt om dezelfde basis als people analytics: een duidelijke functie-indeling, consistente salarisgegevens en prestatiebeoordelingen die op dezelfde manier worden uitgevoerd en afgestemd tussen managers. Ook moet je kunnen onderbouwen waarom medewerkers verschillend worden beloond.
Kan je organisatie al een betrouwbaar overzicht maken van salarissen en prestaties per afdeling? Dan heb je een groot deel van de benodigde gegevens voor de rapportage al op orde. Maar worden prestaties nog beoordeeld in vijf verschillende spreadsheets? Dan moet je niet alleen aan de rapportageverplichtingen voldoen, maar eerst ook zorgen dat je gegevens betrouwbaar en vergelijkbaar zijn.
Met de volgende vier gewoonten breng je losse gegevens samen en krijg je een beter beeld van wat er binnen je teams speelt.
Begin met één team. Leg de prestatiebeoordelingen, betrokkenheidsscores, opmerkingen uit het medewerkersonderzoek, verzuimcijfers en de voortgang op afdelingsdoelen over dezelfde periode naast elkaar. Bespreek de patronen die je ziet eerst met de manager en een paar teamleden. Herkennen zij die ook? Dan kun je je bevindingen aan de directie voorleggen.
Managers kunnen hier soms een blinde vlek hebben. Zo kan een manager denken dat het goed gaat met het team, terwijl anonieme feedback uit het medewerkersonderzoek iets anders laat zien.
Een verloopcijfer vertelt je alleen hoeveel medewerkers zijn vertrokken. Door dit cijfer te combineren met thema's uit het medewerkersonderzoek, zoals secundaire arbeidsvoorwaarden, doorgroeimogelijkheden en opleidingskansen, krijg je meer inzicht in mogelijke redenen voor hun vertrek. Nishma Kamdar, Global HR Business Partner bij Tellent, vergelijkt daarom verloopcijfers met betrokkenheidsscores:
Vergelijk de feedback uit exitgesprekken met eerdere uitkomsten van het medewerkersonderzoek binnen hetzelfde team. Geven vertrekkende medewerkers aan dat ze te weinig doorgroeimogelijkheden hebben? En kwam dat zes maanden eerder ook al uit het medewerkersonderzoek naar voren? Dan zie je een terugkerend signaal dat je met de directie kunt bespreken.
In de analyses hierboven spelen prestatiebeoordelingen een rol. Het is belangrijk dat medewerkers in alle teams op dezelfde manier worden beoordeeld. Beoordeelt de ene manager soepel en de andere streng? Dan kan een vergelijking tussen teams een vertekend beeld geven.
Het HR-team van Tellent werkt met gestructureerde prestatiebeoordelingen in vier stappen:
De medewerker vult eerst een zelfreflectie in, zonder de beoordeling van de manager te zien.
De manager stelt onafhankelijk daarvan een eigen beoordeling op, onderbouwd met voorbeelden van gedrag en resultaten.
De medewerker en manager bespreken beide beoordelingen samen.
HR en de directie stemmen de beoordelingen tussen teams op elkaar af. Zo betekent 'boven verwachting' bij de ene manager hetzelfde als bij de andere.
Training voor managers helpt om beoordelingen betrouwbaarder te maken. Denk aan uitleg over de beoordelingsschaal, training in het herkennen van vooroordelen en het gebruik van standaardformats die voorkomen dat vooral recente gebeurtenissen meewegen.
People analytics begint al voordat een medewerker in dienst komt. Door te kijken naar de kwaliteit van nieuwe medewerkers (quality of hire) en hoeveel medewerkers per wervingskanaal in dienst blijven, krijg je inzicht in hoe je wervingsproces bijdraagt aan de prestaties en het behoud van medewerkers.
Levert een bepaald wervingskanaal regelmatig medewerkers op die binnen een jaar vertrekken of lager dan gemiddeld worden beoordeeld? Dan is dat een reden om je wervingsproces onder de loep te nemen.
Met de rapportages in Tellent Recruitee krijg je inzicht in de effectiviteit van je wervingskanalen, de kwaliteit van kandidaten en de verschillende stappen in je wervingsproces. Door deze gegevens te combineren met andere personeelsgegevens, krijg je een completer beeld.
Met de rapportages in Tellent Recruitee zie je o.a. via welke kanalen sollicitanten binnenkomen.
Door wervingsgegevens en prestatiegegevens met elkaar te combineren, kun je onderzoeken of personeelstekorten op een afdeling samenhangen met de wervingskanalen waarmee medewerkers zijn binnengekomen.
Naarmate je bedrijf groeit, verandert ook de manier waarop je personeelsgegevens verzamelt en analyseert. Bovendien worden de vragen die je met deze gegevens wilt beantwoorden steeds complexer.
People analytics is alleen betrouwbaar als de gegevens waarop je analyses zijn gebaseerd ook kloppen. Als je voor elke rapportage informatie uit verschillende bronnen moet verzamelen en controleren, neemt de kans op fouten toe.
Losse systemen zorgen er ook voor dat managers hun eigen Excel-lijstjes gaan bijhouden. Dat brengt risico's met zich mee voor de naleving van wet- en regelgeving. Bovendien ontstaan er verschillende overzichten van het aantal medewerkers, waarin de cijfers niet altijd overeenkomen.
Ziekteverzuim lijkt misschien een gewoon HR-cijfer, maar bij het verwerken van verzuimgegevens moet je rekening houden met de AVG. Gezondheidsgegevens zijn namelijk bijzondere persoonsgegevens waarvoor strengere regels gelden. Dat is belangrijk als je het ziekteverzuim per afdeling wilt analyseren.
Verzuimcijfers per team kunnen waardevolle inzichten opleveren. In Nederland kijken HR-teams bijvoorbeeld naar het verzuimpercentage en hoe vaak medewerkers zich ziekmelden. Zorg er bij je rapportages wel voor dat gegevens niet naar individuele medewerkers te herleiden zijn.
Rapporteer verzuimtrends alleen per afdeling als de groep groot genoeg is om individuele patronen onherkenbaar te maken. Een groep van minimaal vijf medewerkers wordt soms als uitgangspunt gebruikt, maar dat is geen vaste wettelijke grens. Ook bij vijf medewerkers kunnen gegevens nog herleidbaar zijn. Stem daarom met je jurist of functionaris gegevensbescherming af wat in jouw situatie verantwoord is.
Leg geen aard of oorzaak van de ziekte vast, ook niet als de medewerker die zelf vertelt. Als werkgever mag je de aard of oorzaak van een ziekte niet registreren, ook niet als een medewerker die zelf vertelt. Volgens de beleidsregels van de Autoriteit Persoonsgegevens horen medische gegevens bij de bedrijfsarts of arbodienst. Geef alleen toegang tot verzuimgegevens aan medewerkers die deze voor hun werk nodig hebben.
Zorg voor een rechtmatige verwerking. Leg vast waarom je verzuimgegevens verwerkt, op welke wettelijke grondslag dat gebeurt en hoelang je de gegevens bewaart. Houd daarbij rekening met de extra bescherming die voor gezondheidsgegevens geldt.
Ook de ondernemingsraad kan een rol spelen. In Nederland heeft de ondernemingsraad volgens artikel 27 van de Wet op de ondernemingsraden in bepaalde gevallen instemmingsrecht bij regelingen over personeelsgegevens en systemen waarmee medewerkers worden gevolgd of gecontroleerd. Controleer daarom of instemming nodig is voordat je nieuwe rapportages op teamniveau invoert.
Handmatig rapporteren maakt het nog lastiger om gegevens zorgvuldig te verwerken. Marieke Drees, VP op People bij Tellent, legt uit waar het knelt:
Daarom is het verstandig om verzuimrapportages vanaf het begin via een gekoppeld systeem te maken. Zo hoef je de gegevens niet telkens handmatig te verzamelen als iemand om een rapportage vraagt.
Met Tellent HR bekijk je verschillende personeelsgegevens in één dashboard, zonder voor elke rapportage losse bestanden te hoeven verzamelen.
Volgens Marieke Drees verandert de behoefte aan people analytics naarmate een bedrijf groeit. In elke groeifase komen namelijk andere vragen en behoeften naar voren. De aantallen medewerkers in de tabel hieronder zijn indicatief.
|
Groeifase |
Belangrijkste behoefte |
Typische vragen |
|---|---|---|
|
Tot ongeveer 20 medewerkers |
Eén centrale plek voor personeelsgegevens |
Wie werkt er bij ons, met welk contract en sinds wanneer? |
|
Ongeveer 20 tot 50 medewerkers |
Automatisering van de HR-administratie, zodat er meer tijd overblijft voor analyse |
Hoeveel tijd besteden we aan verlofaanvragen en de administratie rond onboarding? |
|
Ongeveer 50 tot 100 medewerkers |
Selfservice voor managers en betere rapportages |
In welke teams neemt het verzuim toe of zijn er zorgen over prestaties? |
|
Meer dan 100 medewerkers |
Analyses die strategische beslissingen ondersteunen |
Hoe ontwikkelen personeelsverloop, ziekteverzuim, diversiteit en beloningsverschillen zich? En hoe goed functioneren onze managers? |
Merk je dat spreadsheets niet meer voldoende zijn om je personeelsgegevens zorgvuldig bij de houden? Bekijk dan ons overzicht van software voor personeelsbeheer in Nederland.
Met deze vijf stappen kun je aan de slag met de personeelsgegevens die de meeste HR-teams al hebben.
Begin je eerste analyse met één vraag die binnen je organisatie speelt, zoals: ‘Waarom is het personeelsverloop bij de klantenservice hoger dan bij andere afdelingen?’ of ‘Heeft het salesteam een extra medewerker nodig?’ Stem de vraag af met de manager van het team, zodat vooraf duidelijk is wat je wilt onderzoeken en welke gegevens je daarvoor nodig hebt.
Begin niet meteen met een uitgebreid dashboard. Voor je het weet, ben je weken bezig met grafieken waar niemand om heeft gevraagd, terwijl de oorspronkelijke vraag nog steeds niet is beantwoord.
Gemiddelden voor het hele bedrijf laten niet altijd zien welke teams extra aandacht nodig hebben. Bekijk daarom de betrokkenheidsscores, opmerkingen uit het medewerkerstevredenheidsonderzoek, verzuimcijfers en prestatiebeoordelingen per afdeling. Vergelijk de uitkomsten vervolgens met die van eerdere periodes.
Hoe uitgebreid je analyses moeten zijn, hangt af van de groeifase van je bedrijf. Voor kleinere bedrijven zijn overzichten op hoofdlijnen vaak voldoende. Naarmate je bedrijf groeit, wordt het belangrijker om gegevens per afdeling of medewerkersgroep te bekijken. Ook de opmerkingen uit medewerkersonderzoeken kunnen helpen om gerichte verbeteringen door te voeren.
Als je alleen af en toe een analyse uitvoert, ben je vaak pas bezig met een probleem als het al speelt. Door je personeelsgegevens in een vast ritme te analyseren, kun je patronen eerder herkennen en periodes beter vergelijken. Het HR-team van Tellent bespreekt de personeelsgegevens van elke afdeling maandelijks en deelt de bevindingen elk kwartaal met de directie.
Nishma Kamdar, Global HR Business Partnet bij Tellent, benadrukt dat het belangrijk is om niet alleen te reageren op problemen die zich voordoen:
Neem bij elke analyse dezelfde gegevens mee: ziekteverzuim, lopende personeelskwesties, in- en uitstroom, signalen over prestaties, uitkomsten van het medewerkersonderzoek en de voortgang op afdelingsdoelen.
Nishma Kamdar adviseert HR-teams om vanuit het perspectief van de directie te denken:
Laat de ruwe gegevens weg uit je presentatie. Eén pagina per team is voldoende. Beschrijf daarin wat je opvalt en welke actie je voorstelt. Denk aan het aannemen van een extra medewerker bij een structureel capaciteitstekort, het verbeteren van doorgroeimogelijkheden als medewerkers dreigen te vertrekken of het aanbieden van extra begeleiding als een team zijn doelen niet haalt.
Als je met een klein team honderden opmerkingen moet doornemen, kan AI helpen om snel de belangrijkste thema's en aandachtspunten te herkennen. Maar de uiteindelijke beslissingen neem je zelf, op basis van de volledige context.
Lees daarom ook de oorspronkelijke opmerkingen voordat je de uitkomsten met de directie deelt. Een AI-samenvatting kan namelijk net dat ene detail missen dat belangrijk is om een probleem te begrijpen.
Bij veel organisaties staan personeelsgegevens verspreid over verschillende systemen. Denk aan een aparte tool voor werving, een systeem voor de personeelsadministratie en een platform voor medewerkersonderzoeken. Daardoor worden beslissingen over medewerkers vaak genomen op basis van losse gegevens. Het is dan lastig om verbanden te leggen en te zien wat beslissingen op de langere termijn opleveren.
De modules van Tellent brengen deze gegevens samen op één platform. Zo krijg je een completer beeld van wat er binnen je organisatie speelt.
Tellent Recruitee is een Applicant Tracking System (ATS) voor werving. Je krijgt inzicht in je kandidatenpipeline, de tijd die nodig is om vacatures te vervullen (time-to-hire) en rapportages over wervingskanalen en de kwaliteit van kandidaten.
HR Manage, een module van Tellent HR, brengt je personeelsgegevens samen op één plek. Je vindt er een centrale medewerkersdatabase en mogelijkheden voor verzuim- en urenregistratie. Standaardrapportages over onder andere het aantal medewerkers, dienstjaren, aanwezigheid, verzuim en nieuwe medewerkers kun je met één klik exporteren.
HR Grow, een andere module van Tellent HR, ondersteunt prestatiebeoordelingen en 360-gradenfeedback. Ook kun je er medewerkersonderzoeken mee uitvoeren en de resultaten bekijken in dashboards die je per medewerkersgroep kunt filteren.
Tellent Intelligence ondersteunt je met AI en automatisering. De software kan open feedback samenvatten en terugkerende thema's herkennen. Je bepaalt vervolgens zelf wat je met die inzichten doet.
Doordat gegevens over werving, personeelsadministratie en prestaties binnen één gekoppeld platform beschikbaar zijn, kun je makkelijker verbanden leggen. Zo kun je bijvoorbeeld onderzoeken of personeelsverloop samenhangt met een bepaald wervingskanaal, een hoge werkdruk binnen een team of de manier waarop medewerkers worden aangestuurd door een manager.
Tellent breidt deze mogelijkheden ook uit met agentic AI: dit is AI die taken voor je voorbereidt en uitvoert nadat jij ze hebt goedgekeurd. In september 2026 kondigde Tellent hiervoor Tellent Agent aan. Deze Analytics-functie kan vragen over wervingsgegevens in gewone taal beantwoorden.
Tijdens de openbare bètafase worden daar ook gegevens uit HR Manage aan toegevoegd. Tellent Agent begint met een gesloten bèta van zes weken. Voor het uitvoeren van acties is steeds goedkeuring van een gebruiker nodig.
Denk nog eens terug aan het voorbeeld van de klantenservice uit de introductie. Het hoge personeelsverloop was een duidelijk signaal dat er iets speelde. Door de verloopcijfers te combineren met betrokkenheidsscores, opmerkingen uit het medewerkersonderzoek en verzuimcijfers, kwamen mogelijke verklaringen naar voren.
Denk aan onderbezetting, een strategie die niet goed aansluit bij de praktijk of problemen met de aansturing van het team. Zo helpen gekoppelde gegevens je om beter onderbouwde beslissingen te nemen.
Je hoeft niet meteen groots te beginnen. Kies één concrete vraag en bespreek deze maand de personeelsgegevens van één afdeling. Gebruik daarvoor de gegevens die je al hebt.
Ontdek hoe Tellent HR je helpt om zo'n bespreking voor te bereiden, met personeelsgegevens en prestatiebeoordelingen in één platform en een koppeling met Tellent Recruitee voor je wervingsgegevens.