Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de las encuestas de empleados sobre la satisfacción con los beneficios. Si buscas formas prácticas de convertir los comentarios en verdaderas ideas, estás en el lugar correcto.
Eligiendo las herramientas adecuadas para el análisis de respuestas de encuestas
Vamos al grano: **el enfoque y las herramientas que necesitas para analizar las respuestas de encuestas dependen del tipo de datos que recojas.** Si preguntas, "¿Cuántos empleados eligieron la opción A?", estás tratando con números, esto es datos cuantitativos. Si quieres saber qué están diciendo realmente los empleados sobre sus beneficios, eso es datos cualitativos, y necesita un enfoque diferente.
Datos cuantitativos: Si tienes resultados de encuestas donde las personas hicieron clic en casillas o seleccionaron calificaciones (como "¿Qué tan satisfecho estás con el seguro de salud?"), puedes calcular fácilmente los números usando Excel o Google Sheets. Sumas simples, promedios y filtros rápidamente te mostrarán tendencias como, "56.7% de los trabajadores en EE. UU. están satisfechos con su salario" [1].
Datos cualitativos: Las respuestas abiertas ("¿Qué haría que nuestros beneficios fueran más útiles para ti?") no se pueden contar tan fácilmente. Cuando tienes docenas (o cientos) de respuestas, leerlas una por una no es realista. Ahí es donde necesitas herramientas de IA: tu atajo práctico para encontrar patrones, extraer ideas clave y dar sentido a la historia que los empleados están contando.
Hay dos enfoques para las herramientas cuando se trata de respuestas cualitativas:
ChatGPT u otra herramienta semejante de GPT para análisis de IA
Puedes copiar y exportar respuestas a ChatGPT y hacer preguntas o trabajar en el análisis directamente. Esto puede ser una buena opción para encuestas pequeñas y simples.
No obstante, se vuelve complicado rápidamente. Debes exportar y formatear manualmente tus datos, pegarlos en ChatGPT, y seguir el rastro de qué respuestas van con qué preguntas. Es fácil perderse, especialmente si trabajas con preguntas de seguimiento o lógica de encuesta ramificada.
Para la mayoría de las encuestas reales de beneficios de empleados, el copiar y pegar manual es propenso a errores y consume tiempo. Si tu encuesta es más larga o más compleja, encontrarás limitaciones rápido. Pero si quieres intentarlo, ve algunas sugerencias para esto a continuación.
Herramienta todo en uno como Specific
Specific está construido específicamente para este flujo de trabajo completo. Es un creador de encuestas, motor conversacional y herramienta de análisis de IA en uno. Cuando creas una encuesta con Specific, recolecta comentarios más profundos y de mayor calidad, gracias a preguntas de seguimiento inteligentes y automáticas (aprende cómo funcionan los seguimientos de IA).
La verdadera magia está en el análisis potenciado por IA: Specific resume instantáneamente las respuestas, detecta temas clave y te da ideas accionables, sin hojas de cálculo ni trabajos arduos. Puedes charlar directamente con la IA sobre los resultados, al igual que usar ChatGPT, pero con contexto y funciones adicionales que están diseñadas para datos de encuestas (ve cómo funciona el análisis de respuestas de encuesta con IA).
Bonus: También puedes gestionar y filtrar los datos que envías a la IA, facilitando enfocarse en preguntas o subgrupos particulares sin perderse. Si deseas empezar inmediatamente a crear una encuesta, prueba el generador de encuestas de satisfacción con beneficios para empleados.
Indicaciones útiles que puedes usar para analizar respuestas de encuestas de empleados sobre satisfacción con beneficios
La indicación correcta puede transformar un mar de respuestas de empleados en un resumen claro y accionable. Aquí hay algunas indicaciones de IA probadas para obtener más de tus datos de encuestas de satisfacción con beneficios.
Indicación para ideas centrales: Esta es mi opción favorita. Es la columna vertebral de las indicaciones que usamos en Specific, pero también funcionará en ChatGPT u otras herramientas de IA. Extrae temas e ideas de alto nivel mientras te da justo la suficiente explicación.
Tu tarea es extraer las ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + hasta 2 frases de explicador.
Requisitos de salida:
- Evita detalles innecesarios
- Especifica cuántas personas mencionaron una idea central específica (usa números, no palabras), lo más mencionado primero
- sin sugerencias
- sin indicaciones
Ejemplo de salida:
1. **Texto de idea central:** texto explicador
2. **Texto de idea central:** texto explicador
3. **Texto de idea central:** texto explicador
Para obtener mejores resultados, siempre dale a la IA más contexto. Por ejemplo, junto a tus datos, ofrece una breve descripción del propósito de tu encuesta, quién la hizo, y tu principal pregunta de negocio. Prueba esto:
Eres un experto en analizar datos de encuestas de empleados. Las siguientes respuestas provienen de una encuesta de empleados sobre la satisfacción con los beneficios, recolectadas del personal de una empresa de software de tamaño mediano. El objetivo principal es identificar beneficios clave que impulsan la satisfacción, insatisfacción o necesidades no satisfechas, y resumir estos temas en lenguaje accionable. Por favor enfócate en claridad y relevancia para los gerentes de RR. HH.
Para profundizar en un tema específico:
Cuéntame más sobre XYZ (idea central)
Indicación para un tema específico: ¿Quieres saber si alguien mencionó un beneficio, política o frustración en particular? Prueba:
¿Alguien habló sobre el permiso parental? Incluye citas.
Indicación para personas: Esto te ayuda a descubrir diferentes tipos de empleados, fundamental para entender si, por ejemplo, las mujeres y las personas sin título universitario experimentan los beneficios de manera diferente (como sugieren algunos datos [1]).
Con base en las respuestas de la encuesta, identifica y describe una lista de personas distintas, similar a como se usan "personas" en la gestión de productos. Para cada persona, resume sus características clave, motivaciones, metas y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones.
Indicación para puntos de dolor y desafíos:
Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos de dolor, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resume cada uno y anota cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia.
Indicación para análisis de sentimiento:
Evalúa el sentimiento general expresado en las respuestas de la encuesta (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Resalta frases clave o comentarios que contribuyan a cada categoría de sentimiento.
Indicación para necesidades no satisfechas y oportunidades:
Examina las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad no satisfecha, brechas u oportunidades de mejora resaltadas por los encuestados.
Para más consejos sobre preguntas de encuestas que funcionan bien para esta audiencia, consulta nuestra guía sobre mejores preguntas para encuestas de beneficios para empleados.
Cómo Specific analiza respuestas cualitativas por tipo de pregunta
Probablemente hiciste diferentes tipos de preguntas en tu encuesta de beneficios para empleados. Así es como Specific las desglosa para resúmenes potenciados por IA:
Preguntas abiertas (con o sin seguimientos): Para cada pregunta, obtienes un resumen de todas las respuestas, además de cualquier idea de las preguntas de seguimiento vinculadas a esa indicación.
Preguntas de elección con seguimientos: Cada opción de respuesta (como "Plan de salud satisfecho/insatisfecho") obtiene su propio resumen, impulsado por los seguimientos que las personas dieron para esa respuesta.
Preguntas NPS: Para encuestas clásicas de Net Promoter Score ("¿Qué tan probable es que recomiendes nuestros beneficios a un amigo?"), verás desgloses por promotores, pasivos y detractores, cada uno con un resumen del feedback de seguimiento de ese grupo.
Puedes hacer todo esto en ChatGPT también, pero prepárate para un poco de manipulación manual de datos si no estás usando una herramienta dedicada.
Si deseas un tutorial paso a paso sobre cómo crear tu propia encuesta con las mejores prácticas, prueba nuestra guía para crear encuestas de satisfacción de beneficios para empleados.
Trabajar con el límite de tamaño de contexto de la IA: filtra y recorta tus datos
Las herramientas de IA, incluyendo ChatGPT y Specific, tienen límites de contexto. Esto significa que solo puedes enviar un cierto número de caracteres o respuestas a la vez. Si tienes una gran encuesta, eventualmente alcanzarás ese techo.
Hay dos buenas formas de gestionar esto (y Specific automatiza ambas):
Filtrado: Filtra conversaciones para que solo analices casos donde los empleados respondieron a una pregunta específica, o eligieron ciertas respuestas. Por ejemplo, solo mira a mujeres informando satisfacción con el permiso parental. De esta manera, tu análisis está enfocado y te mantienes dentro del límite.
Recorte: En lugar de enviar conversaciones enteras, recórtalo hasta preguntas específicas para el análisis ("Solo analiza respuestas al feedback abierto sobre seguro de salud"). Esto te permite mantenerte dentro de la ventana de contexto y obtener más respuestas a través de la IA de una vez.
Para una herramienta que ayude con la edición de preguntas, ve el editor de encuestas de IA de Specific, donde puedes iterar rápidamente conversando con la IA y actualizando instantáneamente tus preguntas de encuesta.
Características colaborativas para analizar respuestas de encuestas de empleados
Analizar encuestas de satisfacción de beneficios para empleados rara vez es una misión en solitario: los gerentes de RR. HH., People Ops y el liderazgo quieren tener una opinión. La colaboración puede convertirse en un dolor de cabeza: ¿quién está trabajando en qué, qué ideas son finales y de dónde vino esa cita?
Chatea con la IA, juntos: En Specific, todos pueden explorar los datos de la encuesta charlando directamente con la IA, sin necesidad de habilidades técnicas. Esto desbloquea una gran eficiencia, especialmente cuando varias personas quieren profundizar en diferentes temas o departamentos.
Múltiples chats, cada uno con sus propios filtros: Puedes configurar chats de IA separados para diferentes áreas de enfoque: compensación, beneficios de salud u oportunidades de aprendizaje, por ejemplo, y ver quién creó cada hilo. De esa manera, no se interfieren mutuamente.
Verdadero trabajo en equipo: Al colaborar en el Chat de IA, cada mensaje está etiquetado con el avatar del remitente, por lo que es claro quién preguntó qué. Es simple, transparente, y fácil rastrear decisiones hasta las personas correctas. Si intentas obtener el apoyo de otros equipos, esto hace que el análisis interdepartamental sea fluido.
Para más experiencia práctica e inspiración, revisa nuestros demos interactivos de ejemplos de encuestas de empleados.
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