Persoonsgegevens en analyses • 8 MIN. LEESTIJD
Voorspellende HR-analytics: van terugblik naar vooruitblik
JUN 10, 2026
De meeste HR-rapportage vertelt u wat er is gebeurd. Voorspellende analytics vertelt u wat waarschijnlijk hierna zal gebeuren. Hier leest u hoe u de overstap maakt.
Het verschil tussen beschrijvende en voorspellende analytics
Beschrijvende analytics beantwoordt de vraag: wat is er gebeurd? Uw maandelijkse headcountrapport, verloopcijfer en verzuimgegevens zijn allemaal beschrijvend. Zij vertellen u over het verleden en zijn waardevol voor het volgen van trends. Voorspellende analytics beantwoordt de vraag: wat is waarschijnlijk te gebeuren? Een voorspellend verloopmodel identificeert medewerkers met een verhoogd risico op vrijwillig vertrek voordat zij ontslag nemen. Een voorspellend verzuimmodel markeert teams met patronen die wijzen op een opkomend verzuimprobleem. Het onderscheid is belangrijk omdat beschrijvende analytics u problemen toont nadat zij zich voordoen; voorspellende analytics geeft u de kans om in te grijpen voordat dat gebeurt.
Beginnen met voorspellende analytics
You do not need a data science team to begin. The first step is accumulating enough historical data in a single system (your HRIS) to identify meaningful patterns. The most accessible predictive model for most HR teams is a flight risk model: identify the characteristics that historically preceded voluntary departures in your organisation. Tenure, time since last pay review, time since last promotion, engagement score trend, and manager quality score are common predictors. Once you have identified the pattern, you can flag employees who match the profile for a proactive retention conversation.
