Turnover intention: wat zegt vertrekintentie wel en niet?

Voor management is het een begrijpelijke vraag.

Een verloopcijfer vertelt hoeveel medewerkers daadwerkelijk zijn vertrokken.

Maar tegen de tijd dat vertrek zichtbaar wordt in de personeelsadministratie, is de beslissing al genomen.

Daarom kan het relevant zijn om eerder te begrijpen in welke mate medewerkers binnen een organisatie, afdeling of andere legitieme populatie nadenken over vertrek.

Daarvoor wordt in organisatieonderzoek het begrip turnover intention gebruikt.

In gewoon Nederlands:

vertrekintentie.

Turnover intention kan belangrijke informatie geven.

Maar alleen wanneer duidelijk blijft wat het construct daadwerkelijk meet.

Het meet niet:

• wie binnenkort zal vertrekken;
• de kans dat een individuele medewerker ontslag neemt;
• de oorzaak van vertrek;
• of de kwaliteit van de organisatie als geheel.

Het beschrijft een ander object:

een geaggregeerd patroon van zelfgerapporteerde vertrekcognitie binnen een gedefinieerde populatie en meetperiode.

Turnover intention vertelt iets over de aanwezigheid van vertrekgedachten binnen een organisatorische populatie. Het vertelt niet automatisch wie vertrekt of waarom.

Binnen de TalentKeeper Canon is turnover intention een Organizational Outcome.

Het betreft een door medewerkers zelf gerapporteerde cognitie rond mogelijk vertrek uit de organisatie.

Daarmee verschilt turnover intention bijvoorbeeld van:

• autonomie;
• ervaren rechtvaardigheid;
• werkdruk;
• vertrouwen;
• commitment;
• attachment;
• en daadwerkelijk vrijwillig vertrek.

Deze begrippen kunnen empirisch met elkaar samenhangen.

Maar ze meten niet hetzelfde.

Dat onderscheid is essentieel voor Organizational Diagnosis.

Wanneer medewerkers vaker over vertrek nadenken, is dat relevante informatie over een organisatorische uitkomst.

Het is nog geen verklaring van het mechanisme dat aan die uitkomst voorafgaat.

Wanneer turnover intention ongunstig is, ontstaat gemakkelijk de formulering:

“We hebben een turnover-intentionprobleem.”

Dat is slechts gedeeltelijk behulpzaam.

Het benoemt de uitkomst.

Niet de mogelijke organisatorische oorzaak.

Binnen het Organizational Conditions Perspective ligt daarom de belangrijkere managementvraag stroomopwaarts:

Welke Organizational Conditions, Human Experiences en Psychological States kunnen het waargenomen patroon van turnover intention plausibel helpen verklaren?

De theoretische architectuur loopt van:

Turnover intention bevindt zich in die laatste laag.

Management grijpt dus niet rechtstreeks aan op turnover intention zelf.

De relevante managementobjecten liggen eerder in de keten.

Vertrekintentie is iets wat je meet om de organisatie beter te begrijpen. Het is niet de managementknop waaraan je rechtstreeks draait.

Dit is het belangrijkste onderscheid.

Turnover intention beschrijft wat medewerkers op een bepaald moment rapporteren over hun mogelijke vertrek.

Voluntary turnover beschrijft wat daadwerkelijk is gebeurd.

Het eerste wordt via employee self-report onderzocht.

Het tweede wordt via passend gedefinieerde organisatierecords vastgesteld.

Een medewerker kan over vertrek nadenken en uiteindelijk blijven.

Een medewerker kan ook daadwerkelijk vertrekken zonder dat de organisatie daarvoor eerder een bruikbare turnover-intentionmeting heeft uitgevoerd.

Daarom mogen beide uitkomsten niet worden samengevoegd alsof ze hetzelfde construct zijn.

Ook een omgekeerde turnover-intentionscore wordt niet ineens een directe retentiescore.

Weinig vertrekintentie ≠ gerealiseerde retentie.

En:

veel vertrekintentie ≠ voorspeld vertrek.

Het woord intention kan verleidelijk zijn.

Wanneer iemand zegt over vertrek na te denken, lijkt de volgende stap eenvoudig:

“Dan kunnen we dus voorspellen wie waarschijnlijk vertrekt.”

Binnen de TalentKeeper Method wordt die stap nadrukkelijk niet gezet.

Turnover intention wordt uitsluitend gebruikt als organisatorische evidence op geaggregeerd niveau.

De methodologische eenheid is bijvoorbeeld:

• de organisatie;
• businessunit;
• afdeling;
• team;
• of een andere vooraf legitiem gedefinieerde organisatorische populatie.

Niet de individuele medewerker.

TalentKeeper gebruikt turnover intention daarom niet om medewerkers labels te geven zoals:

• hoog vertrekrisico;
• waarschijnlijke vertrekker;
• flight risk;
• of retention risk.

Een antwoord van een medewerker mag bijdragen aan organisatorische kennis zonder dat de medewerker zelf het diagnostische object wordt.

Technisch kunnen organisaties steeds meer personeelsgegevens combineren.

Dat betekent niet dat iedere technisch mogelijke analyse ook methodologisch gerechtvaardigd is.

Binnen de huidige TalentKeeper Method is individuele exit-risk prediction expliciet uitgesloten.

Daar zijn meerdere redenen voor.

Ten eerste richt het Organizational Conditions Perspective zich op de organisatie als managementobject.

De centrale vraag is:

welke beïnvloedbare Organizational Conditions vragen managementaandacht?

Niet:

welke individuele medewerker vormt het grootste vertrekgevaar?

Ten tweede zou een individuele risicoscore een andere evidencevraag stellen.

Daarvoor zou afzonderlijk moeten worden vastgesteld of een model prospectief en voldoende valide individueel vertrek kan voorspellen binnen de beoogde populatie en toepassing.

De huidige TalentKeeper Method claimt die status niet.

Ten derde verandert individueel gebruik ook de privacy-, governance- en besliscontext.

Een geaggregeerde organisatiediagnose is iets wezenlijk anders dan een systeem dat individuele medewerkers classificeert.

TalentKeeper houdt die grens bewust intact.

Stel dat een afdeling relatief veel vertrekintentie rapporteert.

Wat weet management dan?

In de eerste plaats:

dat binnen die gedefinieerde populatie een relevant patroon van vertrekcognitie is waargenomen.

Wat weet management nog niet?

Waarom dat patroon bestaat.

Mogelijke verklaringen kunnen bijvoorbeeld betrekking hebben op:

• Organizational Conditions;
• Human Experience;
• Psychological States;
• persoonlijke omstandigheden;
• externe kansen;
• of combinaties daarvan.

Ook kunnen verschillende mechanismen binnen dezelfde populatie bestaan.

Daarom geldt opnieuw:

score ≠ diagnose

en:

Organizational Outcome ≠ Organizational Diagnosis

De turnover-intentionscore is input voor interpretatie.

Niet de eindconclusie.

De verkeerde managementreactie op een ongunstige turnover-intentionscore is:

“Hoe verlagen we deze score?”

De betere vraag is:

“Welke organisatorische mechanismen kunnen plausibel bijdragen aan dit patroon?”

Stel dat turnover intention in een bepaalde populatie relatief ongunstig is.

Tegelijkertijd blijkt bijvoorbeeld:

• ervaren rechtvaardigheid onder druk te staan;
• affective commitment lager te zijn;
• managers formeel ontwikkelmogelijkheden te rapporteren;
• medewerkers die mogelijkheden nauwelijks te ervaren;
• en de organisatie recent ingrijpende veranderingen te hebben doorgemaakt.

Dan ontstaat een veel rijker diagnostisch beeld.

Maar zelfs dan mag niet automatisch worden geconcludeerd:

“lage rechtvaardigheid veroorzaakt turnover intention.”

De combinatie van gegevens kan een Diagnostic Proposition ondersteunen.

Causaliteit vraagt meer.

Turnover intention vertelt waar een relevante outcome zichtbaar wordt. Diagnose onderzoekt welke mechanismen daar mogelijk aan voorafgaan.

Meer hierover in van outcome-meting naar organisatiediagnose.

Een turnover-intentionscore heeft geen betekenis los van zijn context.

Management moet onder andere weten:

• welke populatie is onderzocht;
• in welke periode;
• met welk instrument;
• hoeveel medewerkers geldig hebben bijgedragen;
• hoe representatief of volledig de response is;
• welke schaal en scoringsrichting is gebruikt;
• welke relevante organisatorische gebeurtenissen speelden;
• en of vergelijking met een eerdere meting methodologisch verantwoord is.

Een exact getal kan anders meer zekerheid suggereren dan aanwezig is.

Een score van bijvoorbeeld 4,2 is niet automatisch betekenisvoller dan 4,3 omdat het dashboard een decimaal toont.

Numerieke precisie en bewijskracht zijn verschillende zaken.

Organisaties willen vaak weten:

“Is onze turnover intention hoog of laag vergeleken met andere organisaties?”

Een geldige benchmark kan, wanneer daarvoor een geschikt en gecontroleerd referentiekader bestaat, aanvullende context bieden.

Maar ook dan blijft een belangrijke grens gelden.

Een benchmarkpositie vertelt iets over vergelijking.

Niet over oorzaak.

Stel dat een organisatie ongunstiger scoort dan een relevante referentiegroep.

Daaruit volgt niet automatisch welke Organizational Condition daarvoor verantwoordelijk is.

En een gunstige benchmarkpositie bewijst niet dat er binnen bepaalde teams of populaties geen relevante kwetsbaarheid bestaat.

Benchmarking kan interpretatie ondersteunen. Het vervangt Organizational Diagnosis niet.

Turnover intention kan ook in follow-upmetingen worden onderzocht.

Stel:

een organisatie voert een interventie uit;

en drie maanden later is de turnover-intentionscore gunstiger.

Dat is relevante Evaluation evidence.

Maar er zijn twee verschillende vragen:

Om die tweede vraag te beantwoorden moet onder andere rekening worden gehouden met:

• implementation fidelity;
• andere organisatieveranderingen;
• populatieveranderingen;
• tijd;
• externe ontwikkelingen;
• veranderingen in voorafgaande Organizational Conditions;
• en de kwaliteit van het onderzoeksdesign.

Daarom geldt:

observed change ≠ intervention effect

Een gunstigere turnover-intentionscore na een interventie is een relevante bevinding. Het is niet automatisch bewijs dat de interventie die verandering heeft veroorzaakt.

Zie ook evidence-governed besluitvorming.

Hoewel turnover intention en gerealiseerde vrijwillige retentie verschillende Organizational Outcomes zijn, kunnen zij binnen Organizational Diagnosis wel naast elkaar worden onderzocht.

Dat kan relevante vragen opleveren.

Bijvoorbeeld:

• Verandert turnover intention over tijd?
• Verandert gerealiseerd vrijwillig verloop eveneens?
• Bewegen beide uitkomsten dezelfde richting op?
• Of zien we juist een divergent patroon?

Een verschil tussen beide is niet automatisch problematisch.

Het kan aanleiding zijn voor nieuwe interpretatie.

Misschien verandert vertrekintentie eerder dan gerealiseerd verloop.

Misschien beïnvloeden externe omstandigheden daadwerkelijk vertrek.

Misschien verschillen de onderzochte populaties of perioden.

Misschien is één van de gegevensbronnen onvoldoende vergelijkbaar.

De waarde zit dus niet in het dwingen van beide uitkomsten tot hetzelfde verhaal.

De waarde zit in het onderzoeken van hun relatie zonder hun constructbetekenis te verliezen.

Een tweede belangrijk onderscheid is dat tussen:

turnover intention

en

affective commitment.

Affective commitment gaat over psychologische attachment en identificatie met de organisatie.

Binnen de TalentKeeper-architectuur is het een Psychological State.

Turnover intention is een Organizational Outcome.

De twee kunnen samenhangen.

Maar een lage commitment-score is niet hetzelfde als een hoge turnover-intentionscore.

En een gunstige turnover intention mag niet worden hernoemd tot commitment.

Dit lijkt een technisch onderscheid.

Voor management is het juist praktisch belangrijk.

Commitment helpt iets te begrijpen over de psychologische relatie met de organisatie.

Turnover intention vertelt iets over een gerapporteerde vertrekcognitie.

Dat zijn verschillende diagnostische objecten.

Hetzelfde geldt voor engagement.

Een organisatie kan medewerkers hebben die sterk betrokken zijn bij hun werk en toch over vertrek nadenken.

Of medewerkers kunnen weinig turnover intention rapporteren terwijl andere Organizational Outcomes minder gunstig zijn.

Daarom mogen engagement, commitment, turnover intention en vrijwillige retentie niet tot één algemene “retentionscore” worden samengevoegd.

Hun mogelijke relaties zijn onderzoeksvragen.

Geen scoringsaannames.

Dat twee indicatoren allebei relevant zijn voor medewerkerbehoud, betekent niet dat ze hetzelfde meten.

Stel dat weinig medewerkers aangeven over vertrek na te denken.

Dat is op zichzelf een gunstiger turnover-intentionpatroon.

Maar daaruit kan niet zonder meer worden geconcludeerd dat:

• motivatie hoog is;
• vertrouwen sterk is;
• medewerkers voldoende autonomie ervaren;
• Organizational Justice gunstig is;
• werkdruk beheersbaar is;
• managementkwaliteit hoog is;
• of Organizational Conditions in algemene zin gezond zijn.

Turnover intention is één relevante Organizational Outcome.

Niet een samenvatting van de hele organisatie.

Daarom is een enkele retention- of turnover-intentionscore onvoldoende als integrale organisatiediagnose.

Soms worden negatieve indicatoren voor rapportagedoeleinden omgekeerd zodat een hogere score visueel als gunstiger kan worden weergegeven.

Dat kan presentatie eenvoudiger maken.

Maar de semantische betekenis van het construct verandert daardoor niet.

Een omgekeerd weergegeven turnover-intentionmaat blijft turnover-intention evidence.

Het wordt daardoor niet:

• voluntary retention;
• affective commitment;
• attachment;
• of een algemene retention score.

Dit is belangrijk omdat een dashboard anders ongemerkt begrippen kan laten samenvloeien die methodologisch gescheiden moeten blijven.

Goed gebruikt kan turnover intention verschillende managementvragen ondersteunen.

In geen van deze toepassingen wordt turnover intention een individuele voorspeller.

Turnover-intentiongegevens mogen niet worden gebruikt om te zoeken naar individuele medewerkers die mogelijk willen vertrekken.

Een dashboard hoort dus geen functies te bevatten zoals:

• “top 10 flight risks”;
• “medewerkers met hoge vertrekwaarschijnlijkheid”;
• of “retention risk per persoon.”

Ook mag een team met ongunstige turnover intention niet automatisch worden gelabeld als:

• slecht geleid;
• ongezond;
• of hoog risico

wanneer de onderbouwing daarvoor ontbreekt.

En een manager mag niet worden beoordeeld op basis van alleen de turnover-intentionscore van medewerkers.

De uitkomst vraagt diagnose.

Geen schuldtoewijzing.

Turnover intention is gevoelige organisatorische informatie.

Wanneer medewerkers aangeven over vertrek na te denken, moet voorkomen worden dat geaggregeerde rapportage alsnog tot individuele herkenning leidt.

Daarom zijn privacy, suppression en legitiem gebruik onderdeel van de meetarchitectuur.

Niet iets wat pas achteraf aan het dashboard wordt toegevoegd.

De centrale ontwerpregel is:

individuele antwoorden mogen bijdragen aan organisatorische kennis zonder dat rapportage verandert in individuele monitoring.

Dat betekent ook dat meer detail niet automatisch betere managementinformatie oplevert.

Een zeer kleine uitsplitsing kan analytisch interessant lijken maar methodologisch en privacy-technisch ongeschikt zijn.

Omdat er een wezenlijk verschil bestaat tussen voorspellen wie vertrekt en begrijpen dat een organisatorische outcome ongunstig beweegt.

Stel dat turnover intention binnen een afdeling duidelijk verandert.

Dat kan voor management reden zijn om nader te onderzoeken:

• welke Organizational Conditions eveneens veranderen;
• hoe medewerkers hun werkomgeving ervaren;
• wat er gebeurt met vertrouwen of commitment;
• welke organisatorische gebeurtenissen relevant zijn;
• en welke beïnvloedbare mechanismen aandacht verdienen.

De waarde zit dus niet in identificatie van personen.

De waarde zit in het eerder zichtbaar maken van een organisatorisch patroon dat verdere diagnose rechtvaardigt.

Je hoeft niet te weten wie vertrekt om te kunnen onderzoeken waarom een organisatiecontext minder aantrekkelijk wordt om in te blijven.

Turnover intention kan op meerdere plaatsen informatie leveren zonder zelf een aparte methodestap te worden.

De TalentKeeper Method blijft:

Turnover intention is daarmee relevante evidence binnen de methode.

Niet de methode zelf.

De verleiding van moderne people analytics is begrijpelijk.

Hoe meer gegevens beschikbaar komen, hoe aantrekkelijker het lijkt om steeds preciezer te voorspellen welke individuele medewerker mogelijk vertrekt.

Maar daarmee verandert ook de managementvraag.

Van:

“Welke organisatorische omstandigheden moeten wij verbeteren?”

naar:

“Welke medewerker moeten wij in de gaten houden?”

TalentKeeper kiest bewust voor de eerste vraag.

Dat past bij het Organizational Conditions Perspective:

de medewerker is niet het primaire probleemobject; de organisatie onderzoekt de condities die zij zelf creëert.

Turnover intention is waardevol wanneer het management helpt die condities beter te begrijpen.

Niet wanneer het wordt gebruikt om individuele medewerkers tot risico-object te maken.

Zie ook drie perspectieven op medewerkerbehoud.

Turnover intention is relevant omdat het informatie geeft over vertrekcognitie voordat gerealiseerd vrijwillig verloop in organisatierecords zichtbaar wordt.

Maar de interpretatie moet begrensd blijven.

Turnover intention is:

• een Organizational Outcome;
• employee-reported;
• geaggregeerd bruikbaar voor organisatorische analyse;
• afzonderlijk van vrijwillige retentie;
• niet hetzelfde als commitment of engagement;
• geen volledige verklaring van medewerkerbehoud;
• geen bewezen oorzaak;
• en geen individuele exit-risk prediction.

De juiste managementvraag is daarom niet:

“Welke medewerkers gaan vertrekken?”

maar:

“Wat vertelt dit geaggregeerde patroon ons over onze organisatie, en welke voorafgaande organisatorische condities verdienen verdere diagnose?”

Turnover intention is geen personeelslijst van toekomstige vertrekkers. Het is een organisatorische uitkomst die management helpt bepalen waar beter begrip nodig is.

Lees verder over waarom medewerkers vertrekken en over medewerkers behouden, of over medewerkerbehoud als organisatievraagstuk.