Konzept: Wirkungsmetriken
Mithilfe von Wirkungsmetriken können Sie den Return on Investment in das Engagement untersuchen, indem Sie die Fahrerbewertungen mit externen Metriken vergleichen. Sie können Ihre Messwerte importieren und sie mit den Fahrerbewertungen aus beliebigen Fragen vergleichen.
Dies sind einige Anwendungsfälle für
Impact
:
- Fluktuationsrate %
- Fehlzeiten
- Projektabschluss %
- Umsatzwachstum %
- Kundenbindung %
- Andere Fahrerwertungen
- Kundenzufriedenheit %
- Verkaufserfolg in %
- Mystery-Shop-Ergebnisse
Wie es funktioniert
Durch die lineare Regression können
Impact
-Metriken die Beziehungen zwischen Prädiktoren und Ergebnissen schätzen, indem sie die beste lineare (gerade Linie) Beziehung anpassen. Die Regression gibt diese Maße aus:
Messen | Beschreibung |
|---|---|
Der Impact-Wert | Der Auswirkungswert ist der Regressionskoeffizient, der die Richtung und Wirkung zwischen Ihrer Prädiktor- und Ergebnisvariablen angibt. Es zeigt die erwartete Änderung Ihrer Metrik bei einer Änderung Ihres Peakon-Fahrer-Scores um einen Punkt an.
Die Art der Metrik, auf die Sie zurückgreifen, bestimmt, ob Ihr Auswirkungswert ein positives oder negatives Ergebnis ist. Beispiel: Bei der Untersuchung der Beziehung zwischen Fluktuation und Engagement ist ein negativer Wert ein positives Ergebnis, da engagiertere Mitarbeiter weniger wahrscheinlich kündigen. |
Die Erklärungskraft | Die Erklärungskraft (R-Quadrat-Wert in der Statistik) bewertet, wie gut das Regressionsmodell zu den von Ihnen importierten realen Daten passt. Es erklärt, inwieweit die Varianz der ersten Variable die Varianz der zweiten Variable erklärt.
Akademische Untersuchungen legen nahe, dass ein Wert von ≤12 % eine geringe, Werte von 13 % – 25 % eine mittlere und Werte von ≥ 26 % eine hohe Modellanpassung anzeigt. Je höher die Erklärungskraft, desto besser erklärt das Modell Änderungen in Ihrer Ergebnisvariablen. Diese Grenzen mögen niedrig erscheinen, aber das Engagement der Mitarbeiter ist oft einer von vielen Faktoren, die zum Erfolg einer Kennzahl beitragen. |
Analyse
Nach dem Importieren Ihrer Metriken zeigt das Diagramm ein Streudiagramm mit einer Trendlinie, dem Auswirkungswert und der Erklärungskraft an.
Sie können den
Auswirkungsbericht
im Abschnitt „Analyse
“ Ihres Dashboards anzeigen. Die Informationen im Diagramm sind kontextbezogen und passen die Beziehung je nach dem Segmentkontext an, den Sie gerade anzeigen. Es ist möglich, Ihre Auswirkungsanalyse
nach Microsoft Excel zu exportieren.Bei Verwendung der verfügbaren Filter kehrt das Diagramm nach Verlassen der Seite zur Standardansicht zurück.
Zugriff
Sie können die
Auswirkungsberechtigung
im Abschnitt „Zugriffsstatistiken“
der Zugriffskontrolle
aktivieren.Empfehlungen
Leiten Sie die Analyse mit einer Forschungsfrage ein, um den Bericht Ihrer Untersuchung voranzutreiben. Beispiele:
- Besteht ein Zusammenhang zwischen der Steigerung des Wohlbefindens der Mitarbeiter und der Reduzierung der durchschnittlichen Abwesenheitstage pro Mitarbeiter?
- Erzielen Teams mit höheren Arbeitsbelastungswerten auch bessere Produktivitätskennzahlen?
- Gibt es an Standorten mit höheren Engagement-Werten auch weniger Erste-Hilfe-Vorfälle?
- Bieten engagiertere Teams einen besseren Kundenservice?
- Ist in Abteilungen mit niedrigeren Wachstumswerten die Mitarbeiterfluktuation wahrscheinlicher?
Stellen Sie granulare Daten aus einer größeren Anzahl (>30) kleinerer Einheiten bereit.
Stellen Sie sicher, dass die in den einzelnen Segmenten enthaltenen Mitarbeiterdaten unabhängig sind und sich nicht überschneiden.
Wiederholen Sie die Analyse häufig, um die Gültigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Das Auffinden der gleichen Trends und Effekte über verschiedene Zeiträume hinweg ist ein Hinweis darauf, dass die Ergebnisse robust und nicht zufällig sind.