Concetto: Algoritmo di rotazione delle domande

Impostando la frequenza delle domande si determina la frequenza con cui ogni dipendente dovrebbe ricevere una domanda da ogni set di domande. Quando si utilizza una cadenza di sondaggio automatizzata, il sondaggio pone tutte le domande attive in ogni round, ma non a tutti i dipendenti contemporaneamente. L'algoritmo controlla l'ultima volta che ogni dipendente ha ricevuto ciascuna domanda, per determinare se è necessario inviarla nuovamente a quel dipendente specifico.

L'eccezione è la frequenza manuale del sondaggio, che attiva tutte le domande attive dei set di domande abilitati. Se si utilizza la frequenza manuale, il sondaggio viene eseguito una sola volta e non è possibile impostare la frequenza delle domande. L'ordine delle domande è lo stesso indipendentemente dal campionamento manuale o automatico delle domande.

Per ogni dipendente, l'algoritmo assegna la priorità alle domande e ne valuta l'importanza in base a:

L'ultima volta la domanda era nel sondaggio tra i dipendenti.
Impostazioni di frequenza delle domande dell'organizzazione.
Numero di domande per conducente e vice-conducente.

Esempio: le domande dei sub-conducenti hanno frequenza mensile. L'ultima volta che il dipendente ha ricevuto la domanda standard dal subconducente dell'attrezzatura è stato 10 settimane fa. In base alle impostazioni di frequenza, l'algoritmo assegnerà alla domanda un'importanza maggiore in quanto la stessa è attesa da tempo.

L'algoritmo assegnerà un'importanza inferiore alle domande di un conducente o di un sottoconducente e sposterà le sue domande più in basso nella coda se almeno una di queste condizioni è vera:

Dopo aver assegnato importanza alle domande, l'algoritmo seleziona in modo probabilistico le domande da considerare dalla cima della coda.

La domanda principale ha la precedenza sulle domande secondarie se il dipendente non l'ha ricevuta affatto.

Se un dipendente invia un punteggio che si discosta di 2 deviazioni standard dal benchmark per quella domanda, l'algoritmo prosegue con domande secondarie per scoprire maggiori informazioni.

La finestra di visibilità determina quando le risposte precedenti non contribuiscono più ai punteggi complessivi. Non ha alcun impatto diretto sull'algoritmo di rotazione delle domande.

Quando viene avviato un sondaggio, la finestra di visibilità (ad esempio: 1 anno) si sposta in avanti, consentendo ai nuovi punteggi di entrare nel mix e ai vecchi punteggi di uscire dalla dashboard aggregata. Tieni presente che anche quando determinati punteggi non rientrano nella finestra di visibilità, puoi comunque accedere alle dashboard che li includono quando visualizzi i dati storici.

Se si disattiva una domanda del conducente, i punteggi esistenti vengono eliminati dal punteggio corrente a ogni nuovo round del sondaggio, senza che ne vengano aggiunti di nuovi.

L'algoritmo di rotazione delle domande ti aiuta a raccogliere feedback su ogni aspetto della cultura della tua azienda e a presentarti le tendenze il più rapidamente possibile. Non porre tutte le domande a tutti i dipendenti contemporaneamente consente di mantenere brevi i sondaggi e fornisce un feedback di alta qualità, evitando l'affaticamento da sondaggio.

Peakon distribuisce le domande ai conducenti tramite campionamento casuale per garantire che i risultati del dashboard siano imparziali. Possiamo quindi utilizzare le proprietà statistiche dei punteggi osservati per valutare quando i segmenti differiscono significativamente dal benchmark. Assegnamo aree di interesse e punti di forza solo dopo aver superato un test statistico che ne attesti la significatività.

Per ottenere stime di alta qualità è sufficiente un numero relativamente piccolo di risultati e l'accuratezza e la stabilità dei punteggi dei segmenti si stabilizzano rapidamente man mano che i dipendenti completano i round successivi.

In segmenti estremamente piccoli, consigliamo di attendere che la maggior parte dei dipendenti abbia risposto prima di effettuare qualsiasi confronto. In segmenti più grandi questa restrizione può essere allentata e, in segmenti molto grandi, anche una piccola percentuale di risposte può fornire un risultato altamente accurato.

Non vi è alcun problema di validità statistica nei commenti o negli argomenti, che possono fornire informazioni immediate su problemi in corso.