概念: インパクトメトリクス
インパクト メトリックを使用すると、ドライバー スコアを外部メトリックと比較することで、エンゲージメントへの投資収益率を調べることができます。メトリックをインポートし、任意の質問からのドライバー スコアと比較することができます。
これらは
Impact
の使用例の一部です。
- 離職率 %
- 欠勤
- プロジェクト完了率
- 売上高成長率
- 顧客維持率
- 他のドライバーのスコア
- 顧客満足度 %
- 売上達成率
- ミステリーショップのスコア
仕組み
線形回帰により、
影響
メトリックは、最適な線形 (直線) 関係を適合させることにより、予測子と結果の関係を推定できるようになります。回帰分析により、次の測定値が出力されます。
測定 | 説明 |
|---|---|
影響値 | 影響値は、予測変数と結果変数間の方向と影響を報告する回帰係数です。Peakon ドライバー スコアの 1 ポイントの変化に応じて、メトリックの予想される変化が表示されます。
回帰するメトリックの種類によって、影響値がプラスの結果になるかマイナスの結果になるかが決まります。例: 離職率とエンゲージメントの関係を調べた際にマイナスのスコアが出た場合は、エンゲージメントの高い従業員は退職する可能性が低いため、プラスの結果となります。 |
説明力 | 説明力 (統計における R 二乗値) は、回帰モデルがインポートした実際のデータにどの程度適合するかを評価します。これは、最初の変数の分散が 2 番目の変数の分散をどの程度説明するかを説明します。
学術研究によれば、12% 以下の値は低いモデル適合性を示し、13% - 25% の値は中程度、26% 以上の値は高いモデル適合性を示します。説明力が高くなるほど、モデルは結果変数の変化をより適切に説明します。これらの境界は低いように思えるかもしれませんが、従業員のエンゲージメントは、指標の成功に貢献する多くの要因の 1 つであることが多いです。 |
分析
メトリックをインポートすると、グラフにはトレンド ライン、影響スコア、説明力を示す散布図が表示されます。
ダッシュボードの
分析
セクションで 影響
レポートを表示できます。グラフ上の情報はコンテキストに依存し、表示しているセグメントのコンテキストに応じて関係が適応されます。影響
分析を Microsoft Excel にエクスポートすることが可能です。利用可能なフィルターを使用すると、ページを離れた後、グラフは標準ビューに戻ります。
アクセス
アクセス制御
の アクセス統計
セクションで、 影響
権限を有効にすることができます。推奨事項
調査のストーリーを推進するために、研究上の質問で分析を主導します。例:
- 従業員の健康増進と従業員 1 人あたりの平均欠勤日数の削減の間に関連性はありますか?
- 作業負荷スコアが高いチームは、生産性指標でも高いパフォーマンスを発揮しますか?
- エンゲージメントスコアが高い場所では、応急処置の件数も少ないのでしょうか?
- チームの関与度が高いほど、顧客サービスも向上するのでしょうか?
- 成長スコアが低い部門では従業員の離職率が高くなる可能性が高いでしょうか?
より多くの（30 を超える）小さな単位から詳細なデータを提供します。
各セグメントに含まれる従業員データが独立しており、重複していないことを確認します。
分析結果を頻繁に複製して、結果の妥当性を高めます。異なる期間にわたって同じ傾向と効果が見つかった場合、その結果は確実であり、偶然ではないことが示されます。