In een tijd waarin duurzame inzetbaarheid steeds belangrijker wordt, zoeken organisaties naar manieren om grip te krijgen op ziekteverzuim. Waar voorheen vooral werd gereageerd op verzuim nadat het was opgetreden, biedt HR analytics nu de kans om ziekteverzuim daadwerkelijk te voorspellen en dus te voorkomen. Door werkplek onderzoek en voornamelijk slimme analyses van personeelsdata ontstaat inzicht in trends, risicofactoren en patronen die anders verborgen zouden blijven. In dit blog lees je hoe HR analytics kan bijdragen aan het voorspellen en terugdringen van verzuim.
Wat is HR analytics?
HR analytics is het systematisch verzamelen, combineren en analyseren van data over medewerkers en organisatieprocessen, met als doel beter onderbouwde beslissingen te nemen. Waar HR traditioneel vooral werkte met beschrijvende cijfers (zoals verzuimpercentages of gemiddelde verzuimduur), gaat HR analytics verder: het legt verbanden tussen verschillende factoren en kan op basis van historische data voorspellingen doen over toekomstig gedrag, zoals een verhoogd risico op ziekteverzuim.
Denk aan het combineren van gegevens zoals:
- Verzuim geschiedenis
- Werkdrukmetingen
- Medewerkerstevredenheid
- Leeftijd en dienstjaren
- Functie- of teamwisselingen
- Roosterpatronen (bijv. onregelmatige diensten)
Hoe HR analytics helpt bij het voorspellen van verzuim
Hieronder lees je meerdere manieren hoe HR analytics helpt om verzuim te voorspellen. Zo kan er vroegtijdig op de juiste manier opgetreden worden.
1. Risicoprofielen in kaart brengen
Door historische data te analyseren kun je herkennen welke kenmerken vaker voorkomen bij medewerkers die langdurig uitvallen. Dit betekent niet dat je individuen gaat labelen, maar dat je patronen op groepsniveau identificeert. Zo kun je proactief beleid maken voor bijvoorbeeld jonge medewerkers in nachtdiensten, of medewerkers die meerdere keren kort verzuimd hebben in een korte periode.
2. Trends en signalen herkennen
Als je gegevens over werkdruk, medewerkerstevredenheid en verzuim combineert, kun je trends in de organisatie zichtbaar maken. Denk aan bepaalde afdelingen waar verzuim stijgt na organisatiewijzigingen, of teams waar lage scores op ‘werkgeluk’ samenhangen met uitval. Deze signalen helpen HR om het gesprek aan te gaan voordat medewerkers ziek worden.
3. Gerichte preventieve interventies inzetten
Zodra je weet welke factoren het risico op verzuim verhogen, kun je daar direct op inspelen. Bijvoorbeeld door preventieve coaching aan te bieden, extra training voor leidinggevenden of aanpassingen in roosters of taakverdeling. Je maakt keuzes op basis van data, niet op gevoel.
4. Inzicht geven aan leidinggevenden
Teamleiders beschikken vaak over een goed gevoel voor de dynamiek in hun team, maar missen soms objectieve informatie. Met toegankelijke dashboards of rapportages over verzuimtrends, medewerkerstevredenheid en werkdrukscores geef je hen gerichte ondersteuning. Dit helpt bij het voeren van vroegtijdige gesprekken of het nemen van kleine maar effectieve aanpassingen.
5. Effectiviteit van beleid meten
HR analytics maakt het mogelijk om achteraf te meten wat het effect is van genomen maatregelen. Heeft een vitaliteitsprogramma daadwerkelijk geleid tot lager verzuim? Is de nieuwe werkwijze op afdeling X effectiever dan de oude? Met data onderbouw je succes of stel je tijdig bij.
Let op: ethiek en privacy
Bij het voorspellen van verzuim op basis van data is zorgvuldigheid essentieel. Gebruik de data op groepsniveau, niet om individuen te beoordelen. Zorg daarnaast voor transparantie richting medewerkers en naleving van de AVG. Medewerkers moeten weten welke data worden verzameld en waarvoor ze worden gebruikt.
Conclusie
HR analytics biedt krachtige mogelijkheden om verzuim te voorspellen en daarmee preventief beleid te voeren. Door te werken met actuele inzichten, risicoprofielen en trendanalyses, ontstaat niet alleen meer grip op verzuim, maar ook meer ruimte voor een gezonde, duurzame organisatiecultuur.
