Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta a empleados sobre compensación y beneficios utilizando el análisis de respuestas de encuestas de IA. Si eres un profesional de RR.HH. o un gerente en busca de información procesable, aquí encontrarás lo que necesitas.
Elegir las herramientas adecuadas para el análisis
La mejor estrategia, y las herramientas que usarás, dependen de la estructura de las respuestas de tu encuesta.
Datos cuantitativos: Si estás mirando números, como cuántos empleados eligieron una cierta opción, puedes analizar rápidamente esto en Excel o Google Sheets. Contar, medir y graficar respuestas es rápido y fácil con hojas de cálculo.
Datos cualitativos: Cuando tienes respuestas abiertas o comentarios de seguimiento, el desafío aumenta. Leer cada respuesta de los empleados es casi imposible a gran escala. Aquí es donde entra la IA: necesitas herramientas capaces de interpretar comentarios desordenados y extensos, sin gastar horas codificando manualmente las respuestas.
Existen dos enfoques para el uso de herramientas al trabajar con respuestas cualitativas:
ChatGPT o herramienta similar basada en GPT para análisis de IA
Si exportas tus datos de encuesta en texto abierto, puedes pegarlos directamente en ChatGPT o una herramienta similar basada en IA. Puedes pedir a la IA que resuma temas clave, identifique tendencias o incluso encuentre citas sobre problemas particulares de compensación y beneficios.
Sin embargo, este método no es muy conveniente. Manejar cientos o miles de comentarios de empleados mediante copiar y pegar se vuelve ingobernable rápidamente, y debes gestionar todo el filtrado, contexto y organización fuera de la herramienta. Podrías perder conexiones o desperdiciar tiempo en la preparación manual.
Herramienta todo en uno como Specific
Las plataformas diseñadas para esta tarea, como Specific, optimizan todo. Estas soluciones manejan tanto la recopilación de encuestas como el análisis potenciado por IA en un solo flujo de trabajo.
Aquí es donde destaca: cuando los empleados responden preguntas abiertas, la IA de Specific profundizará con preguntas de seguimiento adaptadas, mejorando la claridad y profundidad de cada respuesta. Esto crea un conjunto de datos de gran calidad lleno de detalles sobre los puntos de dolor y los impulsores de satisfacción de los empleados.
El análisis es también instantáneo y procesable. La IA resume resultados, extrae temas clave y te permite charlar directamente sobre tus datos, como una conversación con ChatGPT. También obtienes herramientas para gestionar qué datos se envían a la IA, filtrar respuestas y profundizar en temas difíciles, todo en un solo lugar.
Para más información sobre cómo funciona el análisis de IA interactivo e instantáneo, consulta análisis de respuesta de encuesta de IA. Si todavía estás construyendo tu encuesta, el generador de encuestas de IA para compensación y beneficios de Specific también vale la pena.
Dato rápido: Analizar las respuestas de encuestas sobre compensación y beneficios de empleados es crucial para las organizaciones que buscan aumentar la satisfacción y retención de empleados, según los análisis de Gallup sobre el bienestar laboral. [1]
Prompts útiles que puedes usar para el análisis de encuestas de compensación y beneficios de empleados
Elaborar los prompts correctos para el análisis de IA lo cambia todo. Aquí tienes prompts prácticos y conscientes del contexto que puedes usar para analizar los comentarios sobre compensación y beneficios.
Prompt para ideas centrales: Perfecto para extraer temas y tópicos principales de un gran conjunto de datos. Esto funciona ya sea que uses Specific, ChatGPT, o GPTs similares:
Tu tarea es extraer ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + explicador de hasta 2 oraciones.
Requisitos de salida:
- Evitar detalles innecesarios
- Especificar cuántas personas mencionaron cierta idea central (usar números, no palabras), las más mencionadas al principio
- sin sugerencias
- sin indicios
Ejemplo de salida:
1. **Texto de la idea central:** texto del explicador
2. **Texto de la idea central:** texto del explicador
3. **Texto de la idea central:** texto del explicador
El análisis de IA es siempre más útil con contexto adicional. Si le dices a la IA sobre el objetivo de tu encuesta ("Queremos entender si los empleados se sienten compensados justamente y qué importa además del salario") y compartes puntos destacados sobre tu empresa o cambios recientes, obtendrás respuestas más precisas y procesables. Por ejemplo:
Estas respuestas de encuesta provienen de nuestra encuesta de compensación y beneficios de empleados de 2024, enviada a todo el personal a tiempo completo después del ciclo de revisión anual de este año. Acabamos de actualizar nuestros beneficios y queremos identificar tanto áreas de mejora como puntos positivos clave. Por favor, analiza con estos objetivos en mente al resumir los comentarios de los empleados.
¿Quieres profundizar en un tema en particular? Prueba esto:
Prompt para expandir una idea central:
Pregunta: "Dime más sobre {idea central}" y la IA proporcionará contexto, citas directas y matices sobre solo ese tema.
Prompt para tema específico:
Confirma si se planteó un problema:
"¿Alguien habló sobre acuerdos de trabajo flexible? Incluye citas."
Puedes ir mucho más lejos también, usando estos prompts especializados:
Prompt para personas:
"Sobre la base de las respuestas de la encuesta, identifica y describe una lista de personas distintas, similar a cómo se usan 'personas' en la gestión de productos. Para cada persona, resume sus características clave, motivaciones, objetivos, y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones."
Prompt 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 señala cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia."
Prompt para motivaciones e impulsores:
"A partir de las conversaciones de la encuesta, extrae las motivaciones, deseos o razones principales que expresan los participantes para sus comportamientos o elecciones con respecto a la compensación y beneficios. Agrupa motivaciones similares y proporciona evidencia de apoyo de los datos."
Prompt 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."
Prompt para sugerencias e ideas:
"Identifica y enumera todas las sugerencias, ideas o solicitudes proporcionadas por los participantes de la encuesta. Organízalas por tema o frecuencia, e incluye citas directas donde sea relevante."
Prompt para necesidades no satisfechas y oportunidades:
"Examina las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad no satisfecha, brechas u oportunidades de mejora destacadas por los encuestados."
Vale la pena señalar que los prompts enfocados pueden ser un cambio inesperado para descubrir comentarios de empleados procesables. Si deseas más sobre diseño de encuestas, consulta las mejores preguntas para encuestas de compensación y beneficios.
Cómo analiza Specific los datos cualitativos por tipo de pregunta
El motor de análisis con IA de Specific maneja cada encuesta de empleados y de compensación/beneficios como un investigador profesional. Así es como desglosa los diferentes tipos de preguntas:
Preguntas abiertas (con o sin seguimiento): Obtienes resúmenes de todas las respuestas, además de información de preguntas de seguimiento profundizadas. Estas son sintetizadas en conclusiones claras por la IA.
Opciones con seguimiento: Cada opción (por ejemplo, “seguro de salud” vs. “plan de retiro”) obtiene su propio resumen agrupado de opiniones de empleados de los prompts de seguimiento asociados. Es fácil comparar qué beneficios importan más.
NPS (Net Promoter Score): Detractores, pasivos y promotores obtienen cada uno un resumen de su retroalimentación específica, para que puedas ver qué impulsa la lealtad, satisfacción o descontento después de un cambio en el pago o beneficios.
Puedes replicar la mayoría de esto usando ChatGPT y buena disciplina de prompts, pero con más exportaciones y manejo manual de contexto. Es factible, solo menos optimizado y un poco más laborioso.
Cómo manejar los límites de tamaño de contexto de IA
Cuando tienes cientos de empleados, incluso la IA tiene un límite en cuánto texto puede manejar de una vez. Toparse con este “límite de contexto” es común, especialmente con encuestas detalladas de preguntas abiertas, y puede impedir que la IA analice todo lo que deseas.
Hay dos formas comprobadas de resolver esto, ambas ofrecidas como estándar por Specific:
Filtrar por conversación: Incluye solo respuestas de empleados que mencionan un cierto beneficio o tema, o aquellos que respondieron a preguntas específicas. Esto hace tu conjunto de datos más pequeño y más enfocado para que la IA no se sature.
Recortar preguntas: Envía solo preguntas de encuesta seleccionadas y las respuestas asociadas a la IA. Analizando menos preguntas a la vez, te mantienes dentro del límite de contexto pero aún extraes todos los conocimientos que necesitas.
Este enfoque dirigido significa que no perderás comentarios críticos solo porque tu encuesta es extensa. Para más consejos, revisa cómo funciona el filtrado de contexto en la solución de análisis de respuesta de encuesta potenciado por IA de Specific.
Dato rápido: Según una encuesta reciente de la fuerza laboral de PwC, el 60% de los empleados dicen que mejores beneficios aumentarían su lealtad a la empresa, por lo que encontrar estos conocimientos vale el esfuerzo. [2]
Características colaborativas para analizar las respuestas de encuestas a empleados
Obtener conocimientos procesables de los datos de compensación y beneficios de los empleados es un esfuerzo de equipo. Rara vez una sola persona tiene todo el contexto, y la colaboración es esencial para conclusiones equilibradas, especialmente si estás tomando decisiones de política basadas en los resultados de la encuesta.
Specific facilita la colaboración: hablas con la IA, no solo tú, sino junto a tus colegas. Los miembros del equipo pueden abrir sus propias sesiones de chat, aplicar filtros únicos (por ejemplo, solo mirando a los encuestados del equipo de ingeniería o personas que calificaron mal los beneficios), y el sistema rastrea quién inició cada hilo de análisis para la rendición de cuentas.
Siempre sabes quién ha contribuido qué. Cada chat muestra su creador e incluso muestra avatares de usuario para cada mensaje. De esta manera, los descubrimientos cruciales no se pierden en el correo electrónico; está claro quién hizo cada punto, y todos ven cuándo llegan nuevos conocimientos.
Múltiples chats, muchas perspectivas. No más análisis superpuestos o confusión sobre qué conjunto de datos está viendo un colega. Puedes iniciar una nueva investigación, dejar notas y ver todos los chats, haciendo que el análisis en equipo sea mucho más transparente.
Si deseas aprender cómo crear estas encuestas de empleados potenciadas por IA o conseguir que tu equipo de RR.HH. se incorpore, consulta esta guía detallada: cómo crear encuestas de compensación y beneficios para empleados.
Consejo: El editor de encuestas de IA hace que sea aún más fácil ajustar las encuestas en proceso si tu análisis descubre un problema inesperado.
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