Concepto: Métricas de impacto
Las métricas de impacto le permiten examinar el retorno de la inversión en participación, comparando los puntajes de los impulsores con métricas externas. Puede importar sus métricas y compararlas con las puntuaciones de los conductores de cualquier pregunta.
Estos ejemplos son algunos casos de uso de
Impact
:
- Tasa de deserción %
- Absentismo
- % de finalización del proyecto
- Crecimiento de ventas %
- % de retención de clientes
- Otras puntuaciones de conductor
- % de satisfacción del cliente
- Porcentaje de logros de ventas
- Puntuaciones de la tienda misteriosa
Cómo funciona
La regresión lineal permite que las métricas
de impacto
estimen las relaciones entre predictores y resultados ajustando la mejor relación lineal (línea recta). La regresión genera estas medidas:
Medida | Descripción |
|---|---|
El valor del impacto | El valor de impacto es el coeficiente de regresión que informa sobre la dirección y el efecto entre el predictor y la variable de resultado. Muestra el cambio esperado en su métrica con un cambio de un punto en su puntaje de conductor Peakon.
El tipo de métrica contra la que estás retrocediendo determina si tu valor de impacto es un resultado positivo o negativo. Ejemplo: Una puntuación negativa al examinar la relación entre la deserción y el compromiso es un resultado positivo, debido a que los empleados más comprometidos tienen menos probabilidades de irse. |
El poder explicativo | El poder explicativo (valor R cuadrado en estadística) evalúa qué tan bien se ajusta el modelo de regresión a los datos del mundo real que importó. Explica en qué medida la varianza de la primera variable explica la varianza de la segunda variable.
La investigación académica sugiere que un valor de ≤12% indica un ajuste del modelo bajo, valores de 13% a 25% indican un ajuste medio y valores ≥ 26% indican un ajuste alto del modelo. Cuanto mayor sea el poder explicativo, mejor explicará el modelo los cambios en la variable de resultado. Estos límites pueden parecer bajos, pero el compromiso de los empleados es a menudo uno de los muchos factores que contribuyen al éxito de una métrica. |
Análisis
Después de importar sus métricas, el gráfico muestra un diagrama de dispersión con una línea de tendencia, la puntuación de impacto y el poder explicativo.
Puede ver el informe
de impacto
en la sección Análisis
de su panel de control. La información del gráfico es contextual y adapta la relación dependiendo del contexto del segmento que estés viendo. Es posible exportar su análisis de impacto
a Microsoft Excel.Al utilizar los filtros disponibles, el gráfico vuelve a la vista estándar después de salir de la página.
Acceso
Puede habilitar el permiso
Impacto
en la sección Estadísticas de acceso
en Control de acceso
.Recomendaciones
Liderar el análisis con una pregunta de investigación para impulsar la narrativa de su investigación. Ejemplos:
- ¿Existe un vínculo entre el aumento del bienestar de los empleados y la reducción del promedio de días de ausencia por empleado?
- ¿Los equipos con mayores puntuaciones de carga de trabajo también obtienen mejores resultados en las métricas de productividad?
- ¿Los lugares con mayores puntajes de participación también tienen menos incidentes de primeros auxilios?
- ¿Los equipos más comprometidos brindan un mejor servicio al cliente?
- ¿Los departamentos con puntuaciones de crecimiento más bajas tienen más probabilidades de tener una mayor rotación de personal?
Proporcionar datos granulares de un número mayor (>30) de unidades más pequeñas.
Asegúrese de que los datos de los empleados que contiene cada segmento sean independientes y no se superpongan.
Repita el análisis con frecuencia para mejorar la validez de los hallazgos. Encontrar las mismas tendencias y efectos a lo largo de diferentes períodos de tiempo es una indicación de que los hallazgos son sólidos y no casuales.