コンセプト：真のベンチマーク
人口統計や職業の傾向は、個々の管理者や企業の影響を超えて、エンゲージメントに影響を及ぼす可能性があります。人口統計属性全体にわたる標準化されたデータにより、ドライバー スコアの一般的な差異を計算できるようになります。
True Benchmark は 2 つの基準に基づいてベンチマークを調整します。
- 属性効果の強さ。ほとんどのドライバーでは、在職期間の違いによって平均スコアに大きな差が生じますが、性別は大きな影響を与えない傾向があります。多くの場合、性別に比べて在職期間によって真のベンチマーク調整が大きく左右されます。
- ベンチマークと比較した、企業またはセグメントの人口統計的分布。会社の在職期間の短い従業員の数が業界ベンチマークよりはるかに少ない場合、真のベンチマーク調整は高くなります。社内の勤続年数の分布が平均をある程度反映している場合、調整は小さくなるか、または影響はありません。
True Benchmark は、業界内の平均エンゲージメント スコアから開始し、決定基準を適用して必要な調整を加えます。実際には、ほとんどのベンチマークはどちらの方向にも 0.2 以上変動する傾向はありません。
調整を表示するには、メインダッシュボードで
「True Benchmark」
をクリックします。スライドアウトタブでは、ベンチマーク構成と調整の内訳を展開できます。True Benchmark は、エンゲージメント質問セットの質問にのみ適用されます。
真のベンチマーク属性
True Benchmark は、6 つの標準属性の調整を提供します。カスタム属性を使用している場合は、Workday コンサルタントが属性を標準のマッピング オプションにマッピングする必要があります。
標準属性 | 観察 |
|---|---|
在職権 | 在職期間によってスコアに大きな差が生じる場合があります。勤続年数の最初の 6 か月間のスコアは、勤続年数 3 ～ 5 年の従業員のスコアよりも 2 ポイント近く高くなります。 |
年 | 従業員の人生やキャリアのさまざまな段階で、さまざまな要因が影響を及ぼします。例: 小売店で働く 20 歳の従業員に影響を与える要因は、本社で働く 40 歳の上級管理職に影響を与える要因とは異なる場合があります。 |
職位レベル | このカテゴリでは、従業員、マネージャー、上級マネージャー、経営幹部、ディレクターを区別します。リーダーシップ チームは、会社内で戦略を構築するため、戦略ドライバー ベンチマークを上回る成果を上げることがよくあります。ただし、ベンチマークには主に運用作業者のスコアが含まれます。 |
性別 | ほとんどの場合、性別はスコアにほとんど影響を与えませんが、キャリアの成長や報酬などの分野についての洞察を提供できます。 |
部門 | 部門によってスキルセットや経験が異なるため、一般的に、他の部門よりも関与度合いが異なったり、異なったりする可能性があります。 |
地方事務所 | この調整は、さまざまな国の従業員が Peakon 調査に回答する方法に基づいて、さまざまな地域間でのスコアの違いを考慮します。例: フィードバックを提供する際のオープンさの違いなどの文化的な違いにより、地域間でスコアにばらつきが生じる可能性があります。 |