Talent Intelligence: Wat is het en wat kan je er (niet) mee?

Je kent het vast. Die stapel van 27 openstaande vacatures. Na maanden zoeken nog steeds niemand gevonden. Ondertussen zie je op LinkedIn dat andere bedrijven ogenschijnlijk moeiteloos mensen aannemen.

Een HR-directeur van een logistiek bedrijf vertelde: “We hebben vorig jaar 400.000 euro aan recruitmentbureaus uitgegeven. Voor 80% van de functies hadden we achteraf gezien beter zelf kunnen zoeken, als we hadden geweten waar we moesten kijken.”

Dit is de kern van het probleem: organisaties weten vaak niet waar hun beste mensen vandaan komen, waar potentieel talent zit, of welke kanalen echt werken. Ze schieten met hagel in plaats van met een vizier.

Talent intelligence belooft hier inzicht in te geven. Maar wat is het precies? En belangrijker: wat kun je er realistisch gezien mee?

Wat is talent intelligence eigenlijk?

In de praktijk betekent dit dat je verder kijkt dan alleen je eigen organisatie. Je probeert te begrijpen:

• Waarom medewerkers vertrekken (en waar naartoe)
• Waar mensen met bepaalde competenties werken
• Via welke kanalen je beste mensen kwamen
• Welke locaties het meeste talent opleveren
• Waar je een nieuwe vestiging het beste kunt openen
• Hoe de arbeidsmarkt zich regionaal ontwikkelt
• Wat concurrenten doen om talent aan te trekken

Het doel? Je tijd en budget daar inzetten waar de kans op succes het grootst is. Niet meer blind adverteren en hopen, maar gericht werven op basis van data.

Klinkt logisch. Maar er zit een addertje onder het gras: veel organisaties verzamelen al jaren dit soort data zonder er veel mee te doen. Organisaties hebben dozen vol exit-interviews en stapels arbeidsmarktonderzoeken. Maar vervolgens nemen ze nog steeds beslissingen op basis van een onderbuikgevoel.

Wat talent intelligence niet is

Data heeft niet alle antwoorden in zich. En data zonder context is gevaarlijk.

Het onderscheid met people analytics en HR-data

De termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar er zijn verschillen, al zijn die in de praktijk minder zwart-wit dan consultants je willen doen geloven.

In theorie een helder onderscheid. In de praktijk? We noemen het nu talent intelligence omdat dat innovatief klinkt. Maar waarschijnlijk doe je gewoon wat we altijd deden: proberen te begrijpen waar goed personeel vandaan komt.

Een praktijkvoorbeeld

Stel, je hebt veel verloop onder data scientists. Verschillende benaderingen:

Het verschil? Talent intelligence probeert het complete plaatje te schetsen. Of dat lukt, hangt af van de kwaliteit van je data en interpretatie.

Waarom nu deze aandacht voor talent intelligence?

Er zijn praktische redenen waarom organisaties meer interesse tonen in talent intelligence:

De arbeidsmarkt is krapper geworden

Voor veel functies zijn er meer vacatures dan kandidaten. Volgens onderzoek gelooft 76% van talent professionals dat data-gedreven werving steeds belangrijker wordt. Logisch: als talent schaars is, wil je weten waar het zit.

Maar pas op voor overdrijving. Ja, IT’ers zijn schaars. Maar er zijn ook sectoren waar nog steeds 100 mensen op een vacature reageren. De krapte is niet overal.

Skills veranderen sneller

Het World Economic Forum voorspelt grote verschuivingen: miljoenen banen verdwijnen, maar er ontstaan ook nieuwe rollen. Organisaties willen begrijpen welke skills belangrijk worden.

Tegelijk is voorspellen lastig. Een farmaceutisch bedrijf investeerde zwaar in data science talent, maar ontdekte later dat hun echte behoefte bij regulatory expertise lag. Ze keken naar de markt, niet naar hun eigen strategie.

Locatie wordt strategischer

Waar vestig je een nieuw kantoor? Waar open je een fabriek? Vroeger keek je naar bereikbaarheid en kosten. Nu is de vraag: waar zit het talent dat we nodig hebben?

Een tech-scale-up wilde uitbreiden maar twijfelde tussen Amsterdam, Eindhoven en Enschede. Talent intelligence toonde: Eindhoven had de hoogste concentratie technisch talent, maar ook de meeste concurrentie. Enschede had minder talent maar wel een universiteit en lagere concurrentie. Ze kozen Enschede en bouwden een partnership met de universiteit. Goedkoper én effectiever.

Diversiteit staat op de agenda

Traditionele werving leidt vaak tot homogene teams. Talent intelligence kan helpen om andere talentpools te ontdekken. Een productiebedrijf ontdekte dat ze structureel vrouwelijke engineers misliepen omdat ze alleen wierven bij technische universiteiten. Hogescholen leverden meer diverse kandidaten die even goed presteerden.

Concurrentie-inzicht wordt belangrijk

Het gaat niet alleen om waar talent zit, maar ook om wat concurrenten bieden. Een retailorganisatie verloor systematisch warehouse managers aan BOL.com. Pas toen ze competitor intelligence toepasten, begrepen ze waarom: het was niet het salaris, maar de doorgroeimogelijkheden. Ze pasten hun carrièrepaden aan en het verloop halveerde.

De kosten van mismatches zijn zichtbaarder

Een verkeerde aanname kost al snel tienduizenden euro’s. Organisaties willen deze risico’s verminderen door beter te begrijpen wat werkt.

Keerzijde: de focus op ‘bewezen succes’ kan innovatie remmen. Als je alleen mensen inhuurt die exact passen in een bepaald profiel (zoals branche-ervaring) dan kan je daardoor andere denkers missen die je juist nodig had.

Hoe werkt talent intelligence in de praktijk?

Laten we naar concrete situaties kijken inclusief wat er mis kan gaan.

Voorbeeld 1: De onvindbare specialist

Situatie: Een farmaceutisch bedrijf zocht 8 maanden naar een regulatory affairs specialist zonder succes.

Aanpak: Ze analyseerden welke competenties echt nodig waren en ontdekten dat quality managers uit de voedingsindustrie vergelijkbare skills hadden. Ook bleek dat regulatory specialists vooral wisselden voor internationale projecten, niet voor salaris.

Resultaat: Binnen 6 weken drie kandidaten, waarvan één werd aangenomen.
Maar: Het had ook mis kunnen gaan. De aangenomen kandidaat had moeite met de farmaceutische context. “De competenties klopten, maar de sector-specifieke kennis ontbrak. Die hebben we onderschat,” gaf de hiring manager toe.

Voorbeeld 2: De locatiebeslissing

Situatie: Een logistiek bedrijf moest kiezen waar ze hun nieuwe distributiecentrum zouden openen.

Aanpak: In plaats van alleen naar grondprijzen en infrastructuur te kijken, analyseerden ze: waar werken ervaren warehouse managers nu? Waar worden logistieke opleidingen gegeven? Welke regio’s hebben weinig concurrentie om dit talent?

Resultaat: Ze kozen voor een locatie waar een concurrent net was vertrokken. Direct toegang tot ervaren mensen die de regio kenden.
Kanttekening: “We vergaten cultuurverschillen,” vertelde de HR-manager later. “Het talent was er, maar de bedrijfscultuur van onze voorganger was totaal anders. De helft vertrok alsnog binnen een jaar.”

Voorbeeld 3: Het wervingskanaal-probleem

Situatie: Een financiële instelling gaf jaarlijks 200.000 euro uit aan recruitment, verdeeld over 15 verschillende wervingskanalen.

Aanpak: Ze analyseerden 3 jaar data: waar kwamen hun beste performers vandaan? Welke kanalen leverden mensen die langer bleven? Wat was de cost-per-quality-hire per kanaal?

Resultaat: 70% van hun beste mensen kwam via slechts 3 kanalen. Ze halveerden hun budget en verbeterden hun quality-of-hire.
Maar: “We focusten te veel op historische data. Indeed was vroeger ons beste kanaal, maar dat veranderde. We misten bijna de opkomst van nieuwe platforms waar jong talent zit.”

De valkuilen van talent intelligence

Valkuil 1: De illusie van zekerheid

Data geeft een gevoel van controle. Maar menselijk gedrag blijft onvoorspelbaar.

“Volgens onze data was het de perfecte match,” vertelde een recruiter. “Alle indicatoren waren groen. Maar er was geen klik. Na drie maanden vertrok hij weer.”

Valkuil 2: Correlation versus causation

Je ziet patronen in data, maar dat betekent niet dat je de oorzaak kent.

Een voorbeeld: “We ontdekten dat medewerkers die dicht bij kantoor wonen langer blijven. Dus gingen we lokaal werven. Bleek: afstand was niet de reden. Lokale mensen hadden gewoon vaker familie hier, dat was de echte reden om te blijven.”

Valkuil 3: De self-fulfilling prophecy

Als data zegt dat mensen met profiel X succesvol zijn, ga je mensen met profiel X aannemen. Natuurlijk zijn ze dan succesvol; je geeft ze immers alle kansen.

Een bekend fenomeen: “We huurden alleen mensen van topuniversiteiten omdat die het volgens onze data goed deden. Maar we gaven hen ook de beste projecten en begeleiding. Natuurlijk deden ze het dan goed.”

Valkuil 4: Verouderde data

De arbeidsmarkt verandert snel. Data van vorig jaar kan nu al achterhaald zijn.

“We baseerden onze hele strategie op pre-COVID data,” verzuchtte een HR-directeur. “Remote werk veranderde alles. Onze talentpool ging van regionaal naar landelijk, maar daar hadden we geen data over.”

Valkuil 5: Te veel data, te weinig actie

Sommige organisaties verdrinken in dashboards zonder iets te doen.

“We meten alles: cost-per-hire, time-to-fill, quality-of-hire, source-effectiveness,” somde een recruiter op. “Maar als er een vacature is, bellen we gewoon weer hetzelfde recruitmentbureau.”

Praktisch aan de slag (zonder grote investeringen)

Je kunt beginnen zonder dure systemen. Maar hoe bouw je talent intelligence systematisch op? De Talent Intelligence Pyramide biedt een praktisch stappenplan.

De Talent Intelligence Pyramide: van data naar actie

De Talent Intelligence Pyramide laat zien hoe je ruwe data stap voor stap omzet in gerichte acties. Voor HR betekent dit: van cijfers over kandidaten naar strategische beslissingen die impact maken.

Hoe werkt dit in de praktijk?

Stel, je wilt begrijpen waarom technisch personeel vertrekt. De pyramide in actie:

1. Data: Je verzamelt exit-interviews, vertrekdata, salarissen, teamsamenstelling
2. Informatie: Je structureert dit: 65% vertrekt binnen 2 jaar, vooral 30-35 jarigen
3. Kennis: Je bespreekt met teams: “We zien dat mensen zonder mentor vaker vertrekken”
4. Intelligentie: Je interpreteert: “Gebrek aan groeipad is de hoofdreden, niet salaris”
5. Besluitvorming: Je besluit: mentorprogramma opstarten, carrièrepaden verduidelijken
6. Actie: Je implementeert het programma en meet na 6 maanden het effect

Waarom is dit relevant voor HR?

De Talent Intelligence Pyramide helpt je om:

• Strategisch vooruit te denken in plaats van alleen te reageren op problemen
• Beslissingen te onderbouwen met meer dan alleen onderbuikgevoel
• Continu te verbeteren door de cyclus steeds opnieuw te doorlopen
• Focus aan te brengen in de overvloed aan beschikbare data

Maar wees realistisch: de piramide suggereert een lineair proces, terwijl de praktijk rommelig is. Soms begin je met een besluit (“we moeten diverser werven”) en zoek je dan pas de data. Dat is niet erg. Gebruik het model als leidraad, niet als keurslijf.

Begin met wat je hebt

Kijk naar je exit-interviews van het afgelopen jaar. Niet om statistieken te maken, maar om patronen te herkennen. Waarom vertrekken mensen?

Een HR-adviseur: “We hadden 5 jaar exit-interviews in een la. Toen we ze lazen, zagen we steeds dezelfde klachten terugkomen. Hadden we veel eerder moeten doen.”

LinkedIn als gratis tool

Voor je volgende vacature: zoek mensen met die functie op LinkedIn. Kijk naar hun carrièrepaden. Waar komen ze vandaan? Waar gaan ze naartoe? Wat hebben ze gemeen?

Praat met vertrekkers én blijvers

Interview medewerkers die weggaan, maar ook die blijven. Waarom blijven ze? Wat houdt hen tegen om te vertrekken?

Let op: mensen vertellen niet altijd de waarheid. “In exit-interviews zeggen mensen dat ze voor een nieuwe uitdaging vertrekken. In de wandelgangen hoor je dat ze de manager niet uitstonden.”

Experimenteer kleinschalig

Test ideeën op kleine schaal voordat je grote veranderingen doorvoert. Denk je dat bootcamp-graduates beter passen? Probeer er eerst twee.

“We dachten dat remote werken meer kandidaten zou opleveren,” vertelde een startup. “Gelukkig testten we het eerst met één functie. Bleek: we kregen 10x meer reacties maar de kwaliteit was bedroevend.”

Talent Intelligence: wat werkt en wat niet?

Na gesprekken met tientallen HR-professionals, wat werkt nou echt?

Veelgestelde vragen over Talent Intelligence

Is Talent Intelligence niet gewoon een nieuwe naam voor wat we altijd al deden?

Deels wel. HR heeft altijd al geprobeerd te begrijpen waar talent zit. Het verschil is dat er nu meer data beschikbaar is. Of je daar wat mee doet, is een tweede.

Werkt het voor kleine organisaties?

Ja en nee. Je hebt minder data, maar bent wendbaarder. Een kleine organisatie kan sneller schakelen op basis van inzichten. Maar statistisch gezien heb je minder betrouwbare patronen.

Hoe voorkom je dat het een papieren tijger wordt?

Focus op één probleem dat je echt wilt oplossen. Niet “we gaan data-gedreven werken” maar “we willen begrijpen waarom developers vertrekken.”

Wat als de data zegt dat we het verkeerd doen?

Dan heb je twee keuzes: negeren of veranderen. Veel organisaties kiezen het eerste. “De data zei dat ons sollicitatieproces te lang was,” gaf een recruiter toe. “Maar veranderen was te complex, dus we doen het nog steeds zo.”

Vervangt dit menselijk contact?

Nee. Data kan richting geven, maar mensen nemen mensen aan. Een cv-match betekent niets als de klik ontbreekt.

Heb realistische verwachtingen

Talent intelligence is geen wondermiddel. Het is een tool die kan helpen om betere vragen te stellen. In plaats van blind te vissen, kun je gerichter zoeken. In plaats van gissen waarom mensen vertrekken, kun je patronen herkennen.

Maar verwacht geen wonderen. De beste recruiter met slechte data presteert beter dan de slechtste recruiter met perfecte data. Menselijk inzicht, empathie en gezond verstand blijven onmisbaar.

Begin klein. Wees kritisch. Test aannames. En accepteer dat mensen complexer zijn dan data suggereert. Want uiteindelijk gaat recruitment over mensen, niet over cijfers.

Talent intelligence kan helpen je resources slimmer in te zetten. Maar alleen als je realistisch bent over wat het kan en vooral wat het niet kan.