In letzter Zeit haben wir an unserer Workforce Data Visualization-Plattform herumgebastelt, um Unternehmen dabei zu helfen, große Datenmengen nahtlos zu verstehen. Mit Spinnendiagrammen können Personalmanager die Leistungsdaten der Mitarbeiter in einem einzigen Diagramm visualisieren. Dies hilft, aufkommende Trends am Arbeitsplatz schnell zu erkennen und darauf zu reagieren.
Um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie wir Ergebnisse messen und berichten, gehen wir einen Schritt zurück und verstehen die zugrunde liegenden Berichtswerte einer Standardvereinbarung mit sechs Skalen, der sogenannten bipolaren Likert-Skala. Die Bewertungslogik ist standardmäßig auf 1–5 eingestellt, mit einem Wert von 0 für nicht zutreffende Antworten.
Damit Führungskräfte in Organisationen fundierte Entscheidungen treffen können, gibt es zwei leistungsstarke Möglichkeiten, Daten in Echtzeit zu interpretieren und zu manipulieren. Dies erfolgt anhand des Mittelwerts (Spinnendiagramm) und der prozentualen Übereinstimmung in der Top-Box-Bewertung. Nachdem die Umfrageantworten gesammelt wurden, werden die Ergebnisse mithilfe eines intuitiven Spinnendiagramms im Analytics-Dashboard von QuestionPro angezeigt.
Dies ist mit einer jährlichen Kulturumfrage äußerst beliebt geworden, bei der Teammitglieder das Unternehmen bewerten, indem sie kulturelle Wertesätze einander gegenüberstellen. Mithilfe des Dashboards von QuestionPro kann ein Personalmanager Einblicke in die Arbeitsmoral gewinnen und etwaige Lücken identifizieren, die das Wachstum behindern könnten.
Mean (Spider Graph)
Der Mittelwert verwendet jeden Wert in den Daten einer Stichprobenpopulation. Aus diesem Grund ist der Mittelwert ein guter Repräsentant der zugrunde liegenden Daten. Da es sich bei einem Mittelwert um den Durchschnitt einer Reihe von Zahlen handelt, finden wir diesen Wert ironischerweise in den Rohdaten normalerweise nicht.
Um ein Spinnendiagramm zu interpretieren, muss ein Benutzer zunächst den Maßstab identifizieren. Im folgenden Beispiel stellt die Achse die übliche sechsstufige Likert-Übereinstimmungsskala dar. Indem wir mit der Maus über Datenpunkte fahren, zeigen wir, dass das Team insgesamt über ein hohes Engagement verfügt, was daran zu erkennen ist, dass der hervorgehobene Datenpunkt den äußersten Rand berührt. Da die Datenpunkte in demselben zweidimensionalen Diagramm dargestellt werden, kann das Management ableiten, dass Missions- und Moralinitiativen mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden muss. Der Gesamtmittelwert ist unglaublich aussagekräftig, wenn Daten im Zeitverlauf verglichen und gegenübergestellt werden.
% Agreement Top Box Scoring
Der Hauptvorteil von Top-Box-Bewertungssystemen ist die Einfachheit und die schnelle Bewertung der Ergebnisse. In Ermangelung von Benchmarks oder historischen Daten greifen Manager auf das sogenannte Top-Box-Scoring zurück. Sie fragen sich vielleicht, wie QuestionPro Werte in der „Top-Box“ gruppiert. Eigentlich ist es ganz einfach: Wir zählen die Anzahl der Befragten, die „Zustimmen“ und „Trifft voll und ganz zu“ angeben.
Um den Grad der Zustimmung der Stichprobenpopulation zu verstehen, haben wir die Top-Box-Bewertung mit dem Prozentsatz der Zustimmung gekoppelt. Die Idee hinter dieser Praxis ist, dass eine starke Einstellung mit einer Aussage hervorgehoben wird. In unserem Beispiel einer Kulturstudie wird der Manager beispielsweise zu dem Schluss kommen, dass die gesamten Teammitglieder (100 %) ein starkes Gefühl des Mitarbeiterengagements verspüren und die Aufmerksamkeit auf Verbesserungsbereiche wie Mission und Moral lenken.
Bedenken Sie, dass Spider-Graph-Mapping äußerst vielseitig ist und auch auf eine Vielzahl von Mitarbeiterbefragungen angewendet werden kann.
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