Persoonsgegevens & analytics • 8 MIN LEESTIJD
Predictieve HR-analyse: van terugkijken naar vooruitzien
JUN 10, 2026
De meeste HR-rapportages vertellen je wat er is gebeurd. Predictieve analyse vertelt je wat waarschijnlijk hierna gaat gebeuren. Hier lees je hoe je de overstap maakt.
Het verschil tussen beschrijvende en predictieve analyse
Beschrijvende analyse beantwoordt de vraag: wat is er gebeurd? Je maandelijkse headcountrapport, verloopcijfer en verzuimgegevens zijn allemaal beschrijvend. Ze vertellen je iets over het verleden en zijn waardevol voor het volgen van trends. Predictieve analyse 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 signaleert teams met patronen die wijzen op een opkomend verzuimprobleem. Het onderscheid is belangrijk omdat beschrijvende analyse je problemen laat zien nadat ze zich hebben voorgedaan; predictieve analyse geeft je de kans om in te grijpen voordat dat gebeurt.
Aan de slag met predictieve analyse
U hebt geen data science-team nodig om te beginnen. De eerste stap is genoeg historische data verzamelen in één systeem (uw HRIS) om betekenisvolle patronen te identificeren. Het meest toegankelijke voorspellende model voor de meeste HR-teams is een flight risk-model: identificeer de kenmerken die historisch voorafgingen aan vrijwillige uitstroom in uw organisatie. Dienstjaren, tijd sinds de laatste salarisbeoordeling, tijd sinds de laatste promotie, trend in betrokkenheidsscore en score voor managerkwaliteit zijn veelvoorkomende voorspellers. Zodra u het patroon hebt geïdentificeerd, kunt u medewerkers die aan het profiel voldoen signaleren voor een proactief retentiegesprek.
