Het analyseren van resultaten van een Medewerkerstevredenheidsonderzoek (MTO) kan een uitdagende taak zijn voor organisaties. Er zijn verschillende factoren die het proces complex maken, zoals het bepalen van een “goed resultaat”, de subjectiviteit van beoordelingen en de overweldigende hoeveelheid informatie die gegenereerd wordt. In dit artikel bespreken we deze uitdagingen en bieden we inzichten om met deze uitdagingen om te gaan. We verkennen methoden om een duidelijke standaard te definiëren, de interpretatie van tegenstrijdige resultaten eenvoudiger te maken en de grote hoeveelheid data beheersbaar te maken.

Tip 1:

Het bepalen wat een “goed resultaat is” Het kan lastig zijn om een duidelijke standaard te definiëren en te interpreteren wat als een positief of negatief resultaat moet worden beschouwd. Subjectiviteit van beoordelingen: Wat als een goed resultaat wordt beschouwd, kan subjectief zijn en afhangen van de individuele percepties en verwachtingen van de interpretator. Door te werken met benchmarkgegevens van vergelijkbare organisaties of branchegegevens kan je als organisatie beter beoordelen of de resultaten boven of onder het gemiddelde liggen. Learned biedt standaard benchmark data van vergelijkbare organisaties op basis van 18 wetenschappelijk bewezen thema’s voor medewerkersbetrokkenheid.

Tip 2:

Verwarring door tegenstrijdige resultaten: Lange vragenlijsten met verschillende vragen kunnen tot tegenstrijdige antwoorden en resultaten leiden. Bijvoorbeeld, een medewerker kan positief reageren op de ene vraag die betrekking heeft op hun werklast, maar negatief reageren op een andere vraag over werk-privé balans. Het kan verwarrend zijn om deze tegenstrijdige resultaten te interpreteren en er een coherente conclusie uit te trekken. Door te werken met een vragenlijst die wetenschappelijk is onderbouwd voorkom je dat vragen multi-interpretabel zijn. Gebruik bijvoorbeeld het gratis Learned Employee Engagement model. Dit model bestaat uit 18 thema’s en meer dan 70 vragen die wetenschappelijk bijdragen aan medewerkerbetrokkenheid. 

Tip 3:

Overweldigende hoeveelheid informatie: Lange vragenlijsten kunnen resulteren in een grote hoeveelheid data die geanalyseerd moet worden. Dit kan overweldigend zijn en het moeilijk maken om de belangrijkste patronen en trends te identificeren. Het ontbreekt aan een duidelijke thematiek met bijbehorende vragen. Het Learned engagement model in combinatie met het Learned platform helpt je orde te scheppen in de chaos. Door de resultaten te rapporteren op thema en daarna in te zoomen op de onderliggende vragen heb je snel de inzichten die je zoekt.

Learned: MTO software met ingebouwde analyse functies

Learned helpt je een data gedreven talent management strategie te implementeren. Ontdek blind spots om de betrokkenheid van medewerkers te vergroten. Verkrijg de inzichten die je nodig hebt om actie te ondernemen met de krachtige rapportages.