Dernièrement, nous nous sommes retrouvés à bricoler notre plate-forme de visualisation des données de la main-d'œuvre dans le but pour les entreprises de donner un sens de manière transparente à une grande quantité de données. Avec les graphiques en araignée, les responsables des ressources humaines peuvent visualiser les données de performance des employés sur un seul graphique. Cela permet d'identifier et d'agir rapidement sur les tendances émergentes au sein de leur lieu de travail.
Pour avoir une idée de la façon dont nous mesurons et rapportons les résultats, prenons un peu de recul et comprenons les valeurs de rapport sous-jacentes d'un accord standard à six échelles, appelé échelle bipolaire de Likert. La logique de notation est définie par défaut de 1 à 5 avec une note de 0 pour les réponses non applicables.
Pour que les dirigeants d'entreprise puissent prendre des décisions très éclairées, il existe deux moyens puissants d'interpréter et de manipuler les données en temps réel. Il s'agit de la moyenne (graphique en araignée) et du % de concordance dans la notation supérieure. Une fois les réponses au sondage collectées, les résultats sont affichés sur le tableau de bord analytique de QuestionPro à l'aide d'un graphique en araignée intuitif.
Cela est devenu extrêmement populaire avec une enquête culturelle annuelle dans laquelle les membres de l'équipe évaluent l'entreprise en cartographiant les ensembles de valeurs culturelles les uns par rapport aux autres. À l'aide du tableau de bord de QuestionPro, un responsable des ressources humaines peut avoir un aperçu du moral et identifier les lacunes susceptibles d'inhiber la croissance.
Mean (Spider Graph)
La moyenne utilise chaque valeur dans les données d'un échantillon de population. Pour cette raison, la moyenne est un bon représentant des données sous-jacentes. Ironiquement, puisqu'une moyenne est une moyenne d'un ensemble de nombres que nous ne trouvons généralement pas dans cette valeur dans les données brutes.
Pour interpréter un graphique en araignée, un utilisateur doit d'abord identifier l'échelle. Dans l'exemple ci-dessous, l'axe représente l'échelle commune d'accord de Likert à six points. En survolant les points de données, nous révélons que le sentiment général de l'équipe est un engagement élevé, ce qui est indiqué par le point de données en surbrillance touchant le bord le plus extérieur. Étant donné que les points de données sont tracés sur le même graphique en deux dimensions, la direction peut en déduire qu'une plus grande attention est nécessaire autour des initiatives de mission et de moral. Le score moyen global est incroyablement puissant lorsque les données sont comparées et contrastées au fil du temps.
% Agreement Top Box Scoring
Le principal avantage des systèmes de notation top-box est la simplicité et la rapidité d'évaluation des résultats. En l'absence d'indices de référence ou de données historiques, les gérants se tournent vers ce que l'on appelle le top-box scoring. Vous vous demandez peut-être comment QuestionPro regroupe les valeurs dans la "boîte supérieure". C'est en fait assez simple - nous comptabilisons le nombre de répondants qui marquent D'accord et Tout à fait d'accord.
Pour comprendre le niveau d'accord de l'échantillon de population, nous avons couplé le score de la case supérieure avec le pourcentage d'accord. L'idée derrière cette pratique est que les scores d'attitude forte avec une déclaration sont mis en évidence. Par exemple, dans notre exemple d'étude culturelle, le responsable déduira que, dans l'ensemble, les membres de l'équipe (100 %) ressentent un fort sentiment d'engagement des employés et attirent l'attention sur les domaines d'amélioration, tels que la mission et le moral.
Gardez à l'esprit que la cartographie des graphiques en araignée est extrêmement polyvalente et peut également être appliquée à une variété d'enquêtes auprès des employés.
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