Concept : algorithme de rotation des questions

La définition d'une fréquence de questions détermine la fréquence à laquelle chaque employé doit recevoir une question de chaque ensemble de questions. Lorsque vous utilisez une cadence d'enquête automatisée, l'enquête pose toutes les questions actives à chaque tour d'enquête, mais pas à tous les employés en même temps. L'algorithme vérifie la dernière fois que chaque employé a reçu chaque question, pour déterminer si elles doivent être à nouveau posées pour l'employé spécifique.

L'exception est la fréquence d'enquête manuelle, qui déclenche toutes les questions actives des ensembles de questions que vous activez. Lorsque vous utilisez la fréquence manuelle, l'enquête s'exécute une fois et il n'est pas possible de définir la fréquence des questions. L'ordre des questions est le même, quel que soit l'échantillonnage manuel ou automatique des questions.

Pour chaque employé, l'algorithme priorise les questions et évalue leur importance en fonction de :

La dernière fois que la question figurait dans l'enquête auprès des employés.
Les paramètres de fréquence des questions de l'organisation.
Nombre de questions par pilote et sous-pilote.

Exemple : les questions sur les sous-pilotes sont posées à une fréquence mensuelle. La dernière fois que l'employé a reçu la question standard du sous-conducteur d'équipement, c'était il y a 10 semaines. L'algorithme attribuera à la question une importance plus élevée car elle est attendue depuis longtemps, en fonction des paramètres de fréquence.

L'algorithme attribuera une importance moindre aux questions d'un pilote ou d'un sous-pilote et repoussera ses questions plus bas dans la file d'attente si au moins une de ces conditions est vraie :

Après avoir attribué une importance aux questions, l’algorithme sélectionne de manière probabiliste les questions dues en haut de la file d’attente.

La question principale a priorité sur les questions secondaires si l'employé ne l'a pas reçue du tout.

Si un employé soumet un score qui est à 2 écarts types de la référence pour cette question, l'algorithme poursuit avec des questions de sous-pilotage pour obtenir plus d'informations.

La fenêtre de visibilité indique quand les réponses précédentes ne contribuent plus aux scores globaux. Cela n’a pas d’impact direct sur l’algorithme de rotation des questions.

Lorsqu'une enquête est lancée, la fenêtre de visibilité (exemple : 1 an) se déplace vers l'avant, permettant à de nouveaux scores d'entrer dans le mix et aux anciens scores de disparaître du tableau de bord agrégé. Notez que même lorsque certains scores se situent en dehors de la fenêtre de visibilité, vous pouvez toujours accéder aux tableaux de bord qui les incluent lors de la visualisation des données historiques.

Si vous désactivez une question de conducteur, les scores existants disparaissent du score actuel à chaque nouveau tour d'enquête, sans que de nouveaux scores n'apparaissent.

L'algorithme de rotation des questions permet de recueillir des commentaires sur chaque aspect de la culture de votre entreprise et de vous présenter les tendances le plus rapidement possible. Ne pas poser toutes les questions à tous les employés en même temps vous permet de garder les enquêtes courtes et de fournir un retour d'information de haute qualité en évitant la lassitude des enquêtes.

Peakon distribue les questions des conducteurs par échantillonnage aléatoire pour garantir que les résultats du tableau de bord sont impartiaux. Nous pouvons ensuite utiliser les propriétés statistiques des scores observés pour évaluer quand les segments sont significativement différents de la référence. Nous n'attribuons des domaines d'intérêt et des points forts qu'une fois qu'ils ont réussi un test statistique attestant que les résultats sont significatifs.

Seul un nombre relativement faible de résultats est nécessaire pour obtenir des estimations de haute qualité, et la précision et la stabilité des scores des segments se stabilisent rapidement à mesure que les employés effectuent d’autres cycles.

Dans les segments extrêmement restreints, nous conseillons d’attendre qu’une majorité d’employés aient répondu avant de procéder à des comparaisons. Dans des segments plus grands, cette restriction peut être assouplie et, dans des segments très grands, même une petite proportion de réponses peut donner un résultat très précis.

Il n’y a aucun problème de validité statistique avec les commentaires ou les sujets, ce qui peut donner un aperçu instantané des problèmes en cours.