Evidence Based Management

Wat beslis jij op werk vooral op basis van feiten en wat vooral op basis van gewoonte of onderbuikgevoel?
Welke ‘wonderoplossing’ of managementhype heb je de laatste jaren zien langskomen en wat leverde het echt op?

In dit artikel leggen Jeffrey Pfeffer en Robert Sutton uit waarom managers vaak besluiten nemen alsof ze ‘strategische slangenolie’ verkopen: veel mooie beloftes, weinig bewijs. Ze beginnen met een vergelijking met de zorg. Daar is de beweging van evidence-based medicine groot geworden, het idee dat je beslissingen neemt op basis van het beste beschikbare bewijs. Maar zelfs artsen doen dat lang niet altijd, onderzoek laat zien dat maar een klein deel van hun beslissingen echt evidence-based is. Managers, zeggen de auteurs, doen het vaak nog slechter. En dat is niet omdat managers dom zijn, maar omdat er allerlei verleidingen en valkuilen zijn die sterker voelen dan bewijs.

Volgens de auteurs zijn er meerdere ‘vervangers’ voor goed bewijs. Je ziet managers terugvallen op oude kennis uit opleiding of eerdere banen, ook als de context totaal anders is. Ze vertrouwen sterk op eigen ervaring, terwijl dat vaak maar een kleine steekproef is. Specialisten duwen oplossingen die passen bij hun eigen gereedschapskist: als je een hamer hebt, lijkt alles op een spijker. En dan is er marketing en hype: leveranciers en goeroes die de voordelen opblazen en de nadelen wegmoffelen. Ook ideologie speelt mee, overtuigingen kunnen zo ‘plakkerig’ zijn dat tegenbewijs nauwelijks helpt. Tot slot is er gedachteloos nadoen van topbedrijven, casual benchmarking, waarmee je hooguit een goede kopie wordt, nooit beter dan het origineel.

Daarna maken ze het concreet met een bekend voorbeeld: forced ranking, het ‘rank and yank’-idee waarbij mensen in A-, B- en C-groepen worden verdeeld. Dit systeem is beroemd geworden door General Electric en is zwaar gehypet, onder andere door verhalen over ‘talent’. Maar als je nuchter naar bewijs kijkt, wordt het beeld ineens minder aantrekkelijk. De auteurs laten zien hoe onderzoek soms verkeerde causaliteit suggereert, alsof managementpraktijken uit 1997 prestaties uit 1987–1997 zouden verklaren. Ze benoemen ook negatieve effecten die in studies en enquêtes terugkomen: minder samenwerking, lager vertrouwen, lagere betrokkenheid, schade aan moraal en productiviteit. Zeker in werk dat samenwerking vraagt, kan grote loonspreiding en interne competitie de prestatie juist omlaag trekken.

Vervolgens verschuiven ze naar de vraag: hoe word je als organisatie wél evidence-based? Hun antwoord is niet ‘alles dichttimmeren met cijfers’, maar een mindset en werkwijze. Je begint met het eisen van bewijs bij voorstellen. Niet als bureaucratie, maar als norm, ‘geen praat, alleen feiten’, zoals bij DaVita, waar leiders standaard beginnen met data over kwaliteit en uitkomsten en zelfs ontbrekende meetpunten zichtbaar maken om metingen te gaan bouwen. Daarnaast moet je de logica achter claims onderzoeken, juist omdat managementonderzoek vaak correlaties laat zien en weinig echte experimenten.

Een kernidee is dat je je organisatie behandelt als een ‘onaf-prototype’. Dus niet alles overal tegelijk invoeren, maar werken met pilots en experimenten, zoals Harrah’s en Yahoo doen met tests en controlegroepen. Dat maakt leren mogelijk, en voorkomt dat je op geloof of mode een groot programma uitrolt. Tot slot vragen de auteurs om ‘de houding van wijsheid’: je handelt, maar je blijft twijfelen aan wat je denkt te weten. Evidence-based management kan ook ongemakkelijk zijn, want feiten maken hiërarchie vlakker. De slotvraag is scherp: wil je vooral gelijk krijgen of wil je dat je organisatie beter presteert?

Lees het hele artikel en download de pdf.

FAQ

Wat bedoelen Pfeffer en Sutton met evidence-based management?

Evidence-based management betekent dat je managementkeuzes maakt op basis van het beste beschikbare bewijs, in plaats van op hypes, status of onderbuikgevoel. Je zoekt actief naar feiten, checkt de logica erachter, weegt voor- en nadelen en leert daarna of het in jouw situatie echt werkte.

Het gaat dus niet om ‘altijd onderzoek doen’, maar om gedisciplineerd denken. Je maakt je aannames zichtbaar en je durft ook te stoppen met iets dat populair is, maar niet werkt.

Waarom werken managementhypes en ‘best practices’ zo vaak niet?

Omdat ze vaak verkopen wat goed klinkt, niet wat bewezen werkt. Succesverhalen worden mooier gemaakt dan ze zijn en mislukkingen verdwijnen uit beeld. Daardoor lijkt een aanpak universeel, terwijl hij alleen in een specifieke context werkte. Als jij hem kopieert, kun je juist nieuwe problemen creëren.

De kernfout is dat je de oorzaak verwart met het gevolg. Je ziet een succesvolle organisatie met een praktijk en denkt dat die praktijk de oorzaak is.

Welke fouten maken managers het vaakst als ze ‘bewijs’ gebruiken?

Managers vervangen bewijs vaak door zes dingen: oude kennis, eigen ervaring, het favoriete gereedschap van een specialist, marketing en hype, hardnekkige overtuigingen en blind kopiëren van topbedrijven. Dat voelt snel en veilig, maar het is een zwakke basis voor besluiten met grote gevolgen.

Het gevaar is dat je vooral bevestiging zoekt. Dan hoor je wat je wílt horen en negeer je tegenbewijs, zelfs als dat beter is.

Wat is forced ranking (rank-and-yank) en waarom kan het averechts werken?

Forced ranking is een systeem waarin je medewerkers op een vaste curve verdeelt, bijvoorbeeld top 20%, midden 70%, onder 10%. Het lijkt scherp en eerlijk, maar het kan samenwerking breken. In veel organisaties leidt het tot wantrouwen, minder betrokkenheid, lagere productiviteit en meer interne competitie.

Het past slecht bij werk waarin teams moeten samenwerken en kennis moeten delen. Dan krijg je ‘winnaars’ die vooral zichzelf beter maken.

Hoe werkt benchmarking zonder dat je dom gaat kopiëren?

Goede benchmarking begint met vragen, niet met kopiëren. Je checkt of het succes van de ander echt door die ene praktijk komt, of jouw situatie genoeg lijkt op die van hen en waarom het daar werkt. Daarna kijk je bewust naar nadelen en bijwerkingen, ook als de praktijk op papier goed klinkt.

Als je de onderliggende logica niet kunt uitleggen, ben je bijgeloof aan het kopiëren. Dan neem je vaak juist het verkeerde deel over.

Hoe kun je evidence-based management praktisch starten met pilots en experimenten?

Je behandelt je organisatie als een ‘onaf-prototype’. In plaats van meteen overal hetzelfde uit te rollen, test je een verandering eerst in een paar teams of locaties. Je gebruikt een vergelijking met teams die niet meedoen, zodat je ziet wat het effect echt is. Daarna schaal je op, of je stopt.

Dit voorkomt het all-or-nothing patroon waarbij iedereen iets moet doen omdat de top het wil, terwijl niemand weet of het werkt.

Wat is de rol van data én verhalen bij evidence-based management?

Data is nodig om claims te checken, maar verhalen zijn ook nuttig. Verhalen helpen om hypotheses te bedenken, context te begrijpen en mensen mee te krijgen. Het punt is dat je verhalen niet als ‘bewijs’ verkoopt. Je gebruikt ze als startpunt en toetst ze daarna met logica en feiten.

Daar hoort een houding bij die Pfeffer en Sutton ‘wijsheid’ noemen. Je handelt, maar je blijft twijfelen aan wat je denkt te weten en je blijft leren.

Op 21 februari 2026   /   Onderzoek