Donderdag 12 februari waren wij één van de sprekers tijdens het webinar ‘HR-data lezen: van cijfers naar betekenisvolle inzichten’, georganiseerd door AWVN in samenwerking met het Data & Insights Network. Aan de hand van een praktijkcasus bespraken we 5 veel voorkomende valkuilen en de lessen die daaruit te trekken zijn. Want wie HR-data goed interpreteert, heeft betere stuurinformatie en kan nog beter HR-beslissingen nemen.
Voor wie er niet bij was: de 5 valkuilen op een rij. Maar voor we die benoemen, de belangrijkste tip: begin altijd bij de vraag, niet bij de cijfers. Zonder duidelijke vraag zie je vooral wat je verwacht te zien en mis je richting. Formuleer daarom eerst wat je wilt weten en duik daarna pas gericht de data in, maar let op, stap niet in onderstaande valkuilen.
Valkuil 1: Het gemiddelde vertelt het hele verhaal
Wanneer je in onderstaand voorbeeld, alleen naar het gemiddelde (1) kijkt, lijkt er niks veranderd. Maar de spreiding (2) tussen 2024 en 2025 laat een ander beeld zien. Het aantal negatieve scores is licht gedaald, terwijl het aantal positieve scores juist sterk is afgenomen.
Kijk je vervolgens naar de afdelingen (3), dan valt Compliance op met een score die een punt onder het organisatie gemiddelde ligt. Verder inzoomen laat echter zien dat deze afdeling sinds 2023 op dit onderwerp consistent is verbeterd. Het oordeel wordt daarmee meteen genuanceerder.
Valkuil 2: Eén signaal zegt genoeg
Een losse quote kan snel een eigen leven gaan leiden. Omdat zo’n uitspraak vaak aansluit bij een bestaande overtuiging, wordt één stem al gauw gezien als representatief voor het geheel. Dat maakt kwalitatieve input naast waardevol, ook kwetsbaar: het moet helpen om cijfers te duiden, niet om ze te vervangen.
Kwantitatieve data geeft de omvang, kwalitatieve data geeft de betekenis. Door ze samen te lezen, zie je niet alleen wat er gebeurt, maar ook welke patronen en drijfveren daaronder liggen. Zo voorkom je dat één scherpe quote meer gewicht krijgt dan hij verdient.
Valkuil 3: De cijfers spreken voor zich
Een veelvoorkomende valkuil is dat er te weinig wordt gekeken naar de gebruikte meetschaal. Een ordinale schaal (zoals 1–5 van “helemaal mee oneens” tot “helemaal mee eens”) wordt soms vertaald naar een rapportcijfer, zoals in het voorbeeld bij het thema Werkdruk. Daarmee lijkt het alsof je exact kunt meten hoeveel werkdruk er is, terwijl je in werkelijkheid alleen meet of iemand werkdruk ervaart, niet in welke mate.
Ook groepsgrootte speelt een grote rol in de interpretatie. In een team van acht medewerkers betekenen twee lage scores meteen 25%. Dat lijkt ernstig, maar in kleine groepen wegen uitschieters zwaarder. Natuurlijk mag je deze twee niet wegwuiven, echter sta er bij stil dat het gaat om ‘slechts’ twee personen.
Daarnaast moeten cijfers gezien worden in de context, maar die mag nooit het excuus worden (“de sector staat onder druk” of “Gen Z wil niet werken”).
Valkuil 4: De benchmark als heilige graal
Benchmarks zijn waardevol: ze geven een referentiepunt om je resultaten te vergelijken met andere organisaties. Maar in de praktijk wordt er vaak te veel waarde aan gehecht, zonder goed te kijken wat je precies vergelijkt en met welke context.
Stel, zoals in het voorbeeld hieronder, dat in een organisatie 12% burn-outklachten gelden, terwijl dat in de benchmark op 18% ligt. Dat lijkt gunstig, maar met ruim 10% van je medewerkers met serieuze uitputtingsklachten is dat maar de vraag. Een positieve afwijking betekent dus niet automatisch dat het goed gaat.
Het omgekeerde komt net zo goed voor. Een lagere score dan de landelijke benchmark hoeft niets te zeggen over de kwaliteit van je eigen situatie. Soms is het simpelweg een gevolg van de aard van het werk. In een bouwbedrijf ligt het aandeel fysieke klachten bijvoorbeeld logischerwijs hoger dan in een kantooromgeving. De vergelijking met een algemene benchmark verliest dan betekenis, omdat je twee totaal verschillende contexten naast elkaar zet.
Valkuil 5: Alleen focussen op lage scores
Het is verleidelijk om vooral te sturen op de laagste scores. Ze vallen op, lijken urgent en voelen als logische prioriteit. Maar dat is een beperkte blik. Hoge scores hebben onderhoud nodig om hoog te blijven, en lage scores zijn niet automatisch de meest invloedrijke. Statistische analyses maken zichtbaar welke thema’s daadwerkelijk bijdragen aan je KPI’s. Een slecht scorend thema kan een minimale impact hebben, terwijl een gemiddeld thema juist een grote hefboom vormt. In het voorbeeld hieronder scoort arbeidsvoorwaarden beduidend minder goed dan autonomie (1), maar autonomie blijkt veel bepalender voor succes (2).
Voor het bepalen van de op te pakken thema’s helpt het ook om medewerkers te betrekken: vraag welke onderwerpen volgens hen de grootste impact hebben en wat binnen de invloedssfeer ligt. Kies bovendien bewust: liever een paar acties goed uitvoeren dan alles tegelijk willen aanpakken.
