Przejdź do treści

Badania satysfakcji pracowników – 5 praktycznych wskazówek – video

Badania satysfakcji pracowników – 5 praktycznych wskazówek – #1 – Porozmawiajmy o HR

Cześć, witajcie w pierwszym odcinku mojej nowej serii Porozmawiamy o HR. Dziś zaczynam moją przygodę z vlogowaniem na tematy związane z zarządzaniem zasobami ludzkimi. W pierwszym odcinku, poruszę kilka bardzo istotnych kwestii, które pomogą Wam przeprowadzić i policzyć badania satysfakcji pracowników w swoich organizacjach. Powiem o pięciu ważnych tematach:

1. Dobór skali do badania satysfakcji pracowników

2. Prawidłowe formułowanie pytań

3. Jak dobrać narzędzie do realizacji badania + wskazanie narzędzi, które są moimi faworytami

4. Analiza danych badania satysfakcji – 3 kluczowe techniki analityczne, które są bardzo często pomijane w praktyce badań HR

5. Omówię kwestie związane z frekwencją pracowników w badaniu.

A jeśli wolicie słowo pisane, to zapraszam do przeczytania odcinka 🙂

Cześć,

prowadzicie badania satysfakcji? No pewnie, że tak, bo każdy HR-owiec wcześniej czy później albo będzie projektował tego typu badanie, albo będzie je analizował w swojej organizacji. Więc jeśli temat jest dla was istotny, chcielibyście poznać kilka naprawdę przydatnych wskazówek, które pomogą wam podnieść jakość badań, które prowadzicie u siebie w firmie, jeśli zastanawia was, co ten cudowny, przepiękny wyciskacz do soków, zaprojektowany przez Philippe’a Starcka, ma wspólnego z działami HR, to zostańcie ze mną. Ja nazywam się Karol Wolski, zajmuję się HR-em, a to jest mój pierwszy vlog pod tytułem „Porozmawiajmy o HR”. Zaczynamy, zostańcie ze mną!

Pierwszy, bardzo ważny element, to kwestia doboru odpowiedniej skali odpowiedzi. W większości badań, z którymi miałem do czynienia, skale są zbyt wąskie. Dlaczego jest to istotne? Ponieważ jeśli zostawicie sobie skalę na przykład zerojedynkową („czy twój szef jest motywujący? TAK bądź NIE”) albo skalę bardzo krótką, na przykład trzypunktową, to pozbawiacie się bardzo wielu ważnych informacji, które mogłyby wam być dostarczone, jeślibyście tę skalę po prostu znacznie rozszerzyli. Sensowna, minimalna szerokość skali to skala pięciopunktowa, czyli tak zwana typowa skala Likerta, na przykład od jednego do pięciu bądź od minus dwóch do plus dwóch, oczywiście z zerem, które jest wtedy odpowiedzią neutralną. Im skala szersza, tym generalnie uzyskacie wyniki, z którymi będziecie mogli zrobić w swoich analizach dużo więcej, bo będziecie mieli tak zwaną większą wariancję wyników, a ona będzie istotna we wszystkich analizach statystycznych.

Możecie też zainwestować w jeszcze szersze skale, na przykład od zera do dziesięciu albo od zera do stu. Ciekawą opcją jest też tak zwane Net Promoter Score, czyli NPS – taka skala, która mierzy nam od zera do dziesięciu zadowolenie, najczęściej w marketingu, ale coraz częściej stosowana jest również w employer brandingu i trafia też do innych gałęzi HR-u, na przykład do oceny szkoleń. Więc pamiętajcie – bardzo ważna rzecz: jeśli chcecie uzyskać rzetelne wyniki i móc zrobić naprawdę fajne analizy waszych badań satysfakcji, to zadbajcie o odpowiednią szerokość skali, ponieważ osoby badane niestety mają tendencję do tego, aby skupiać swoje wyniki wokół centrum skali, więc siłą rzeczy musimy tę skalę trochę rozciągnąć, aby zachęcić osoby badane do tego, aby dawały nie tylko środkowe wyniki, które mówią nam bardzo niewiele, ale też zaznaczały te bardziej skrajne odpowiedzi. I im szersza skala, tym rzeczywiście uzyskacie większą rozpiętość wyników. A jeśli chcecie o temacie poczytać, odrobinę głębiej on was zainteresował, to polecam książkę, do której właśnie odnośnik powinniście mieć tutaj, pod redakcją Brzezińskiego i szczególnie rozdział napisany przez małżeństwo Brzezińskich, gdzie porównują ze sobą różne typy skal. Więc pamiętajcie – tip na dzisiaj: im szersza skala, tym generalnie lepiej dla waszych badań satysfakcji.

Kwestia druga, czyli kwestia pytań. Tego, w jaki sposób je formułujemy. I wydaje się, że to jest kwestia po prostu banalna, no bo co: siadamy, piszemy sobie na laptopie ankietę i generalnie wszystko jest okej, tak? Natomiast, moi drodzy, w większości ankiet, z którymi mam do czynienia w HR-rze, czy to związanych z badaniem satysfakcji, czy to z oceną jakości szkoleń, najczęściej pojawiają się bardzo typowe błędy, jeśli chodzi o kwestię tego, jak formułujemy pytanie. I takim turbopodstawowym pojawiającym się właściwie zawsze, jest tak zwany problem koniunkcji w pytaniu, czyli łączenie dwóch zupełnie różnych kwestii w jednym pytaniu i proszenie naszych respondentów, żeby na to pytanie odpowiedzieli. Przykład koniunkcji: na przykład „Mój menedżer jest wspierający i motywujący”. No, dla jednej osoby wspieranie to może być coś odrobinę innego niż motywowanie. Albo takie zdanie: „Mój menedżer motywuje mnie i udziela informacji zwrotnej”. No, okej, może motywuje, bo może motywuje w jakiś sposób finansowo, ale czy udziela informacji zwrotnej? Zobaczcie, że może być tak, że w obu tych zdaniach mogę chcieć odpowiedzieć twierdząco na jedną część zdania, ale odpowiedzieć również negatywnie na drugą część tego zdania. Dlatego koniunkcja, czyli łączenie dwóch kwestii w pytaniu, jest generalnie takim podstawowym błędem i warto przejrzeć wszystkie swoje pytania, czy rzeczywiście przez przypadek nie ma tam tego magicznego spójnika „i”. I czy nam się nie połączyły dwie różne kwestie w jednym pytaniu.

Natomiast tych błędów oczywiście jest dużo, dużo więcej i warto na nie zwracać uwagę. I mam dla was fajną książkę, która może wam w tym pomóc i pewnie wyświetla się właśnie tutaj, i która pokazuje, w jaki sposób formułować dobrze pytanie. A o tej książce powiem wam jeszcze odrobinę więcej w mojej serii „Książki dla HR i trenerów”. Omówię tam szczegółowo, na co warto rzeczywiście zwracać uwagę w tej lekturze, bo jest tam mega dużo ciekawych rzeczy o tym, jak formułować pytania. Ale pamiętajcie o tym, że ułożenie pytań do badania satysfakcji to nie jest taka prosta sprawa. Warto się im przyjrzeć, a szczególnie temu, czy nie mamy gdzieś tak zwanego błędu koniunkcji, czyli że połączyliśmy dwie różne kwestie w jednym zdaniu i wtedy rzeczywiście robimy sobie problem, a jeszcze większy naszym osobom badanym.

No dobrze. Jak już ułożymy te pytania, dobierzemy skalę, no to jeszcze potrzebujemy jakichś narzędzi, które pozwolą nam efektywnie przeprowadzić to badanie. I mam tutaj mały gadżecik, który trochę mi obrazuje myślenie o narzędziach do robienia ankiet. Moi drodzy – jest to przecudowny, piękny wyciskacz do soków, zaprojektowany przez Philippe’a Starcka i zakupiony na moje urodziny przez moją cudowną małżonkę. I co on ma wspólnego z badaniami satysfakcji? Moi drodzy – jest piękny, cudowny, zobaczcie, świeci się, ale w praktyce jest kompletnie bezużyteczny. Dlaczego? Ponieważ jak byśmy tu teraz położyli cytrusa, to ta piękna posrebrzana powłoka prawdopodobnie by spłynęła. Przynajmniej tak piszą w instrukcji obsługi z firmy Alessi, która to cudo do mnie dostarczyła. I teraz, moi drodzy, o co chodzi? Kiedy dobieracie narzędzie do badań, to zwróćcie uwagę na to, żeby oprócz tego, że jest piękne i cudowne, tak jak… aach, ten wyciskacz Philippe’a Starcka, to żeby po prostu było użyteczne. I zwróćcie sobie tutaj uwagę na dwie bardzo ważne rzeczy.

Pierwsza z nich to to, jakimi pytaniami dysponuje to narzędzie. Czy rzeczywiście, jeśli wymyślicie sobie jakiś rodzaj skali, na przykład od zera do dziesięciu, to czy będziecie mogli tę skalę zastosować w tym narzędziu? I to jest pierwszy element. I tu jest stosunkowo łatwo, natomiast drugi jest trudniejszy do osiągnięcia. Zwróćcie uwagę na to, w jakim formacie uzyskujecie dane. Jak pobierzecie sobie już te swoje wyniki w pliku Excel, w pliku CSV, w pliku tekstowym czy w jakimś innym ustrojstwie, to czy dane, które dostaniecie, są dla was wygodne do obróbki. Moi drodzy, ja ostatnio wydałem kilka stówek naprawdę na soft, który wyglądał cudownie, ale po tym, jak pobrałem wyniki, to naprawdę musiałem narzeźbić się mocno w Excelu, w tabelach, żeby coś z tymi danymi zrobić, żeby w ogóle dało się ich użyć. Dlatego chciałem dzisiaj podzielić się z wami dwoma propozycjami software’u, który naprawdę jest wart polecenia.

Pierwszy z nich to MS Forms, bardzo prosta aplikacja Microsoftu zintegrowana z Office 365. Supersprawa, pozwala na zastosowanie typowych pytań, również tak zwanego NPS-a, czyli Net Promoter Score, i – co bardzo ważne – pobranie danych w bardzo wygodnym do obróbki, łatwym Excelu lub, jeśli korzystacie generalnie z Office 365, to możecie bardzo łatwo migrować dane pomiędzy różnymi aplikacjami przy użyciu drugiej aplikacji dołączonej do Office 365, czyli MS Flow. I tu sprawa bardzo fajna: stosunkowo proste w obsłudze, przydatne, użyteczne. Jeśli nie macie bardzo wyrafinowanych pytań, to na pewno się świetnie sprawdzi.

Natomiast jeśli chcecie odrobinę skomplikować wasze badanie, dodać jakieś skomplikowane warunki albo bardzo nietypowe pytania, to chciałbym wam polecić drugą aplikację, czyli LimeSurvey. Plusem tej aplikacji jest to, że posiada mega, mega dużo fajnych opcji i naprawdę możecie tam nakombinować się super z waszym badaniem i właściwie zakodować wszystko, co sobie wymyślicie. A drugim megaplusem jest to, że jest to aplikacja całkowicie darmowa, na licencji opensource’owej, tak zwanej Creative Commons, możecie z tym robić różne rzeczy. Modyfikować, kombinować, jest całkowicie za darmo – pod jednym warunkiem: jeśli macie swój serwer, czyli prawdopodobnie musicie tutaj poprosić informatyków, żeby po prostu na serwerach firmowych zaimplementowali wam LimeSurvey. I wtedy możecie z tym robić wszystko, własny branding dodawać, pytania, cudować z odpowiedziami i tak dalej. Więc dwie bardzo przydatne aplikacje, czyli MS Forms i LimeSurver, z obu korzystam na co dzień w swojej firmie, gdzie pracuję, robiąc różne badania, i naprawdę warto, warto z nich korzystać. Bo jeśli wybierzecie no, softy, to pamiętajcie: zawsze jest ryzyko takie, czyli że będzie cudowny, będzie ładnie wyglądał, natomiast będzie totalnie nieużyteczny, a za te dwa softy… Naprawdę warto z nich skorzystać. Spróbujcie sobie, a nuż wam się przydadzą.

Możemy zrobić najlepsze na świecie badanie, ale jeśli nie zrobimy do tego porządnej analityki, to i tak nic z tego nie będzie. Dlatego chcę wam zwrócić uwagę na trzy ważne rzeczy, jeśli chodzi o same obliczenia w waszych danych.

Kwestia pierwsza to to, w jaki sposób grupujemy dane. Niestety w większości badań, z którymi miałem do czynienia, osoby, które dokonywały analizy, po prostu brały wszystkie pytania z badania satysfakcji, sumowały je ze sobą i budowały w ten sposób ogólny indeks satysfakcji. Niestety nie jest to najlepsza praktyka. Zanim zsumujecie dane, warto wykonać tak zwaną analizę czynnikową. Jest to taka technika, która pozwala wam ocenić, w jaki sposób wasze dane w rzeczywistości się grupują, które pytania są ze sobą powiązane, a które gdzieś odstają nam obok i nie powinniśmy ich łączyć z pozostałymi. Są dwa rodzaje analizy czynnikowej: tak zwana analiza eksploracyjna i konfirmacyjna.

Ta pierwsza w większości sytuacji, jeśli wykonujecie wasze badanie pierwszy raz, powinna wam spokojnie wystarczyć. Więc zanim połączycie ze sobą dane, zanim skumulujecie ze sobą jakieś pytania, to rzeczywiście zadbajcie o to, aby sprawdzić na podstawie waszych danych, czy to po prostu ma sens. I służy do tego eksploracyjna analiza czynnikowa. Jeśli macie w firmie jakiegoś analityka, który zajmuje się analizami statystycznymi, to spokojnie wykona wam tę analizę. Jeśli nie, to też śmiało piszcie do mnie, mogę jakoś pomóc, a może któryś odcinek ze swojego bloga stricte poświęcę tej technice. Nie jest ona bardzo skomplikowana, natomiast jeśli jej nigdy nie robiliście, no to wymaga odrobiny wejścia w szczegóły, natomiast daje wam bardzo ważne informacje: czy dane, które macie, jest sens ze sobą kumulować w jeden indeks, czy nie ma. No bo jeśli pytamy, moi drodzy, naszych pracowników o dwadzieścia różnych kwestii, no to normalne, że pewne są ze sobą powiązane bardziej, a inne mniej. No bo jeśli pytamy o zadowolenie z wynagrodzenia, systemu podwyżek i systemu premiowego, no to pewnie te pytania będą połączone ze sobą. Jeśli zadajemy pięć pytań o przełożonego, to pewnie one również będą ze sobą w jakiś sposób powiązane. I warto rzeczywiście analizą czynnikową sprawdzić, czy nasza intuicja, która bazuje oczywiście na znajomości pytań, potwierdza się w danych. I do tego służy właśnie eksploracyjna analiza czynnikowa.

Druga technika, niestety bardzo często pomijana w analizach HR-owych, to tak zwana Alfa Cronbacha, czyli podstawowa analiza rzetelności. Do czego ona służy? Jak już sobie skumulujecie kilka pytań razem, dodacie je ze sobą i stwierdzicie „no, to jest mój indeks na przykład zadowolenia z przełożonych, a to jest mój indeks zadowolenia z wynagrodzeń”, to warto sprawdzić, czy ten wasz indeks jest tak zwaną miarą rzetelną w rozumieniu zgodności wewnętrznej wyników. Ja tu wam podrzucę linka, więcej sobie możecie poczytać na ten temat, natomiast Alfa Cronbacha jest stosunkowo prostą do policzenia statystyką, która pozwoli wam sprawdzić, czy ten wasz indeks po prostu jest rzetelny, czy nie. Jeśli wartości tej statystyki będą powyżej zero siedem, to generalnie można waszemu indeksowi zaufać. Jeśli będą powyżej zero osiem, to robi się dobrze. Jeśli powyżej zero dziewięć, to robi się bardzo dobrze. Powyżej jednego się nie da, więc nie ma na co liczyć. Natomiast jeśli te wartości Alfy Cronbacha są poniżej zero siedem, to, moi drodzy, zastanówmy się rzeczywiście dobrze, czy powinniśmy raportować wyniki z tak zrobionego badania, bo po prostu jest ono mało rzetelne w rozumieniu stricte psychometrycznym.

No i, moi drodzy, trzecia rzecz dotycząca samej analizy danych, a dokładnie: kwestia porównywania średnich. No bo najczęściej, jak robimy te nasze badania satysfakcji, no to o co nam chodzi? Na przykład, żeby porównać ze sobą dwa oddziały firmy. Albo żeby porównać pracowników o dużym stażu w naszej firmie z tymi, którzy dopiero zaczynają. Najczęściej porównujemy ze sobą dwie, trzy czy cztery grupy, no i zastanawiamy się, czy są jakieś różnice pomiędzy tymi grupami. No i teraz zobaczmy: jeśli robiliście badanie na przykład na skali od zera do pięciu albo od jeden do pięciu i okazało się, że na przykład pytacie o zadowolenie z przełożonych. I w jednym dziale to zadowolenie wynosi na przykład trzy trzydzieści trzy, a w drugim dziale trzy przecinek pięć, to czy ta różnica ma znaczenie? Czy ma znaczenie biznesowe? No a teraz, jeśli wasz kolega HR-manager albo HR business partner z innego oddziału firmy zrobił badanie, bazując na tych samych pytaniach, ale zmienił skalę na skalę zero do dziesięć i uzyskał wyniki cztery dwadzieścia dwa w porównaniu do pięć zero jeden, to czy ta różnica ma znaczenie?

No i, moi drodzy, kiedy porównujemy ze sobą średnie i je zestawiamy tak po prostu… użyję tu dziwnego słowa, ale takie „gorśrednie” ze sobą, no to tak naprawdę z tego kompletnie nie płyną żadne wnioski. Zresztą pisałem już o tym w kilku moich artykułach. I żeby wysnuć informacje czy wysnuć sensowne wnioski na temat tego, czy średnie się od siebie różnią, do tego też są specjalne statystyki. I tu wam chcę polecić tak zwane statystyki wielkości efektu, a dokładnie: jedną z najprostszych z nich, czyli d Cohena. Statystykę, która pozwoli wam ocenić tę różnicę pomiędzy dwoma grupami, czy ona po prostu jest mała, duża, czy może po prostu średnia. I wartości d Cohena około zero pięć świadczą o tym, że różnica ta jest średnia. I zdaniem Cohena są to takie różnice, które są już zauważalne gołym okiem, a około zero osiem mówimy już o dużych różnicach. I wtedy niezależnie od tego, jakiej skali używacie, jak policzycie sobie to d Cohena, to będziecie w stanie stwierdzić, czy te dwie grupy różnią się rzeczywiście w sposób znaczący, duży, czy może ta różnica jest rzeczywiście stosunkowo niewielka.

Więc, podsumowując, warto zwrócić uwagę w waszych analizach na trzy techniki analityczne. Po pierwsze – jest to analiza czynnikowa. Pozwala ocenić, które pytania jest sens ze sobą grupować. Po drugie – jest to Alfa Cronbacha. Ta pozwala stwierdzić, czy jak już zgrupujecie te pytania ze sobą, to czy ten wasz nowy czynnik nowy wskaźnik, jest rzeczywiście rzetelny czy nie. I po trzecie – kiedy porównujecie ze sobą średnie, nie zestawiajcie po prostu gołych, surowych średnich ze sobą. Użyjcie miary wielkości efektu, na przykład d Cohena do tego, żeby zobaczyć, czy te różnice są znaczące, czy nie.

I ostatnia kwestia na dzisiaj, na którą naprawdę chciałbym zwrócić mocno uwagę, chociaż tak naprawdę niestety nie mam sensownego rozwiązania, bo jest to problem frekwencji w badaniach satysfakcji. Pamiętajmy o tym, że jeśli ta frekwencja wynosi, nie wiem, czterdzieści, pięćdziesiąt czy sześćdziesiąt procent, to tak naprawdę temu badaniu nie można zaufać. No bo jeśli czterdzieści czy pięćdziesiąt procent waszej załogi nie odpowiedziało na badanie, no to tak naprawdę czy my możemy wysnuć sensowne wnioski? I moi drodzy, tutaj jestem też bardzo ciekaw waszych pomysłów na to, jak zadbać o frekwencję w organizacji, aby ludzie chcieli brać udział w tego typu badaniach, bo ja wiem, że jest z tym bardzo duży problem i w tym roku też odrobinę z tym eksperymentowałem, natomiast wiem, że temat jest bardzo, bardzo trudny, ale warto na to zwrócić uwagę, bo jeśli rzeczywiście tych danych mamy niewiele, no to jakich byśmy nie zrobili statystyk, jakich byśmy świetnych pytań nie ułożyli, to i tak nie ma sensu wysnuwać jakichś praktycznych wniosków na podstawie tych danych, no bo po prostu jest ich za mało. Bo te osoby, które nam nie odpowiedziały, mogą być albo tak sfrustrowane, że nawet im się nie chce podejść i wypełnić ankiety, albo tak szczęśliwe, że zapomniały, żeby to zrobić. No, w każdym bądź razie nie wiemy.

Moi drodzy, jeśli ten odcinek wam się podobał i jeśli chcielibyście więcej tego typu HR-owych nagrań, to zostawcie łapkę w górę, zasubskrybujcie ten kanał, i też zapraszam do mojego newslettera poświęconego HR-owi opartemu na dowodach.

A za dzisiaj bardzo wam dziękuję i do zobaczenia – pewnie on-line, a może gdzieś na konferencji albo na szkoleniu. Cześć, do usłyszenia!

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *