Tijdens het webinar deelde Koen zijn inzichten over hoe HR-professionals krachtige visuals kunnen creëren die niet alleen data presenteren, maar ook een duidelijk verhaal vertellen. Van het vermijden van onnodige ruis tot het afstemmen van visuals op het juiste publiek, dit webinar bood waardevolle lessen voor iedereen die met HR-data werkt. In deze blogpost nemen we je mee door de belangrijkste inzichten van het webinar, met praktische tips om direct mee aan de slag te gaan.

Stel jij jezelf de vraag: “Hoe kan ik al deze data nu in een grafiek gieten?” of “Hoe kan ik dit inzicht dat ik wil communiceren nu het beste visualiseren?”. Pas op, er is maar één aanpak die ervoor zorgt dat jouw datavisualisaties echt impact maken.

Een veelgemaakte fout bij datavisualisatie is om simpelweg data te presenteren zonder een duidelijk verhaal of doel voor ogen. Volgens expert Koen Van den Eeckhout is het essentieel om altijd te beginnen met het verhaal dat je wilt vertellen. In plaats van “bottom-up” te werken – waarbij je start met de beschikbare data en deze visualiseert – is het veel effectiever om “top-down” te denken. Bepaal eerst welk probleem je wilt oplossen of welke boodschap je wilt overbrengen, en laat de visualisatie vervolgens het antwoord geven. Dit maakt het niet alleen gemakkelijker voor je publiek om de visual te interpreteren, maar zorgt er ook voor dat je visualisatie direct relevant en dus impactvol is.

HR-data voorbeeld

Stel, je hebt tijd en energie gestoken in het analyseren van absenteïsme-data. Je wilt nu het langdurig ziekteverzuim over de afgelopen twee jaar vergelijken. Werk je bottom-up, dan kun je waarschijnlijk een duidelijk staafdiagram maken met het ziektepercentage per maand, getiteld “Ziekte% op lange termijn”. Maar wil je écht impact creëren? Dan kun je beter het verschil tussen 2023 en 2024 in de kijker zetten door bijvoorbeeld een lijngrafiek te gebruiken die de pieken duidelijk toont, gecombineerd met een vergelijking van de jaargemiddelden. Voeg eventueel ook een stippellijn toe om de organisatiedoelstellingen te markeren, zodat de gebruiker direct ziet hoe de cijfers zich verhouden tot de doelstellingen van de organisatie.

© Koen Van den Eeckhout

Wanneer je eenmaal je verhaal hebt bepaald, is het cruciaal om je visuals zo helder en toegankelijk mogelijk te maken. Onnodige details, zoals drukke achtergronden of overbodige labels, kunnen afleiden van de kernboodschap.

Koen benadrukte dat de beste visuals die zijn waarbij je in één oogopslag de benodigde informatie kunt begrijpen zonder dat er extra inspanning nodig is van de kijker. Een eenvoudige, schone grafiek met labels die dicht bij je data staan (in plaats van ver verwijderd in een legende) en minimalistische elementen kan vaak veel krachtiger zijn dan een complexe visual vol details.

HR-data voorbeeld

Stel, je wilt een visualisatie maken van het te hoge verloop van medewerkers binnen je organisatie. In plaats van alle details in één grafiek te tonen, kun je ervoor kiezen om alleen de belangrijkste cijfers – zoals het totale verloop per kwartaal – prominent weer te geven.

Details zoals de berekening van verloop kun je verbergen in een pop-up menu of tooltip. Of overige cijfers zoals de redenen voor vertrek of de specifieke afdelingen met het hoogste verloop kan je zelfs in een aparte tab plaatsen. Zo hou je elke visual helder en gefocust, terwijl de kijker toch toegang heeft tot extra informatie als dat nodig is.

Wie gaat je visualisatie bekijken en wat wil die persoon ermee doen? Dit zijn vragen die je altijd moet stellen voordat je begint met het maken van een visualisatie.

In het webinar werd duidelijk dat de context en behoeften van je doelgroep bepalend zijn voor de manier waarop je data presenteert. Voor een CEO, die snel inzicht moet krijgen in de belangrijkste cijfers, is een beknopte en overzichtelijke visualisatie essentieel. Voor een data-analist daarentegen kan een gedetailleerde grafiek met meerdere lagen van informatie nuttig zijn. Het kennen van je publiek zorgt ervoor dat je visuals niet alleen mooi zijn, maar ook functioneel en doelgericht.

HR-data voorbeeld

Stel, je wilt het ziekteverzuim in verschillende afdelingen visualiseren. Begin met een eenvoudige grafiek die de afdelingen toont met het hoogste verzuim. Dit geeft een duidelijk overzicht van waar het probleem zich bevindt.

Vervolgens kun je een laag toevoegen die de oorzaken van het probleem verduidelijkt, bijvoorbeeld door te laten zien of het komt door langdurige ziekten of frequent kort verzuim.

Ten slotte kun je een derde laag toevoegen die het probleem in perspectief plaatst van de organisatie door de verzuimcijfers te vergelijken met afdelingen waar het verzuim laag is. Zo bied je jouw publiek de belangrijkste antwoorden op hun vragen, zonder hen te overladen met details.

Tijdens het webinar werden ook enkele praktische vragen besproken die vaak opduiken wanneer je zelf met datavisualisaties aan de slag gaat. Hieronder delen we drie belangrijke tips die je nog kunnen verder helpen.

• De keuze van kleuren:
  Kies kleuren die consistent zijn met wat al in je organisatie wordt gebruikt. Zorg daarna ervoor dat ze een logische connotatie hebben (bijvoorbeeld rood om iets negatiefs te signaleren). Overweeg ten slotte ook de context van je data: gebruik felle kleuren om bepaalde categorieën te laten opvallen, of kies voor een subtiele overgang van licht- naar donker voor continue waarden.

• De keuze van dashboard vs. geen dashboard:
  Niet elke situatie vraagt om een dashboard. Hoe meer interactie je toelaat met filters en doorklikmenu’s, hoe minder controle je hebt over welke data de eindgebruiker ziet en welke boodschap ze oppikken. Als je nog verder wilt analyseren en je verdiepen in de data, is een dashboard nuttig. Maar als je vooral inzichten wilt communiceren, kan een rapport of blogpost met statische visuals vaak effectiever zijn.

• De keuze van tools:
  Er zijn veel tools beschikbaar. Sommige zijn gemakkelijk in gebruik (zoals Canva), terwijl andere meer geavanceerde mogelijkheden bieden (zoals RStudio). Sommige tools zijn ideaal voor het maken van visuals op basis van data (zoals Excel), terwijl anderen meer ontwerpopties bieden (zoals PowerPoint). Overweeg veelzijdige tools (bijv. Datawrapper, Flourish, en RAWGraphs) of combineer verschillende tools om het beste resultaat te bereiken.

© Koen Van den Eeckhout

Wil je zelf aan de slag met het onderzoeken van jouw HR-data? Contacteer ons. Of wil je nog meer inspiratie over HR-analytics? Schrijf je dan zeker in voor onze tweemaandelijkse nieuwsbrief met tips en trends over HR-analytics.