{"id":1915,"date":"2025-12-22T15:00:40","date_gmt":"2025-12-22T15:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/textmetrics.com\/cases\/wageningen-university-and-research\/"},"modified":"2026-01-16T11:00:33","modified_gmt":"2026-01-16T11:00:33","slug":"wageningen-university-and-research","status":"publish","type":"case","link":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/cases\/wageningen-university-and-research\/","title":{"rendered":"Wageningen University and Research"},"content":{"rendered":"

De uitdaging: een vacaturetekst die werkt<\/h2>\n

\u201cWetenschappers zijn vaak heel goed in het beschrijven van hun onderzoek, maar minder in het duidelijk maken wie ze eigenlijk zoeken,\u201d vertelt Rutger. Binnen zijn recruitmentteam begon daarom de zoektocht naar tooling die wervingsteksten kon versterken, zonder het persoonlijke karakter te verliezen. \u201cMet Textio hadden we al ge\u00ebxperimenteerd, maar dat voelde als een standaard-Amerikaans sausje over alles. Elke zin werd een corporate clich\u00e9. Geen aansluiting bij onze toon, cultuur of doelgroep en alleen in het Engels. We zochten juist een tool die meebeweegt met onze context.\u201d<\/p>\n

De doorslag: Europese focus en praktische versterking<\/h2>\n

Tijdens een webinarweek van Werf& kwam Textmetrics in beeld. \u201cDat raakte precies de juiste snaar. Meertalige ondersteuning, aandacht voor toon en structuur, en vooral: grip op toegankelijk en genderinclusief schrijven. Dat sluit aan bij wat wij willen: meer vrouwen aantrekken in de wetenschap, en teksten die echt uitnodigen.\u201d <\/p>\n\n

Textmetrics werd snel ge\u00efntroduceerd binnen het recruitmentteam. Leidinggevenden schrijven vaak een eerste opzet van de vacature, waarna recruiters de tekst redigeren en aanscherpen. \u201cWe gebruiken nog niet veel GenAI maar wel Textmetrics om te controleren op schrijfstijl, balans en helderheid. De tool helpt ons de juiste snaar te raken, zonder dat het kunstmatig voelt.\u201d <\/p>\n

In de praktijk: structuur en een rustig schrijfproces<\/h2>\n

\u201cZelfs onze eigenwijze recruiters gebruiken het met plezier,\u201d lacht Rutger. \u201cHet is geen vervanging van hun werk, maar een fijne manier om teksten te verfijnen. Denk aan tips over toon, zinslengte, SEO of leesniveau. Alles blijft leesbaar en scherp. Je hoeft geen drie keer terug te lezen of er nog een doelgroep is afgevallen.\u201d <\/p>\n

Wat het oplevert<\/h3>\n
\n

\u201cHet grote voordeel? Procesmatige borging van kwaliteit. En dat zonder dat het voelt als controle. Het is ondersteuning op taal, inclusie, en begrijpelijkheid. En minstens zo belangrijk: het partnership voelt echt. Onze input wordt serieus genomen. Eerst met Koen, nu met Suayb. Altijd snel en betrokken!\u201d <\/p>\nRutger Voorrips – Corporate Recruiter bij Wageningen University<\/cite><\/blockquote>\n

Vooruitblik: AI, maar dan verantwoord<\/h2>\n

Hoewel AI nog niet breed wordt ingezet in het recruitmentproces, kijkt Rutger met interesse vooruit. \u201cWe willen wel, maar het moet kloppen met onze IT-structuur en binnen de AVG blijven. Wat Textmetrics biedt, zoals de Word-plugin en meebewegende tools, helpt daarbij. Geen datalekken, geen risico\u2019s. Gewoon slim en veilig optimaliseren.\u201d <\/p>\n\n

\n
\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n

Rutger Voorrips<\/h2>\n\n\n

Sr. Corporate Recruiter bij Wageningen University & Research <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

De uitdaging: een vacaturetekst die werkt \u201cWetenschappers zijn vaak heel goed in het beschrijven van hun onderzoek, maar minder in het duidelijk maken wie ze eigenlijk zoeken,\u201d vertelt Rutger. Binnen zijn recruitmentteam begon daarom de zoektocht naar tooling die wervingsteksten kon versterken, zonder het persoonlijke karakter te verliezen. \u201cMet Textio hadden we al ge\u00ebxperimenteerd, maar […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":2466,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-1915","case","type-case","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/case\/1915","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/case"}],"about":[{"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/case"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/case\/1915\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1917,"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/case\/1915\/revisions\/1917"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2466"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1915"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1915"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/textmetrics.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1915"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}