こちらは、従業員の報酬と福利厚生に関するサーベイに適した質問の一部です。そしてそれらを作成するためのヒントもお伝えします。Specificにおける私たちの経験を活かして、このようなサーベイを瞬時に作成できるようにし、より豊かで実行可能なフィードバックを得ることができます。
報酬と福利厚生サーベイのためのオープンエンドクエスチョン
オープンエンドクエスチョンは、単純なイエス・ノーを超えた回答を得ることができ、満足または不満の「理由」を明らかにします。この種の質問は、詳細なフィードバックやストーリー、文脈を求めるときに特に役立ちます。詳細な回答によって、チームで本当に何が起こっているのかが明確になり、実行可能な改善につながる道が開きます。
現在の報酬と福利厚生パッケージで最も価値を感じる部分は何ですか？
私たちの給与構造で混乱または不公平に感じる部分を説明できますか？
当社の福利厚生（医療、PTO、退職金など）は、以前の雇用主でのものと比べてどうでしょうか？
職場でよりサポートされていると感じるために、どのような追加の福利厚生が必要ですか？
給与があなたの全体的な職務満足度やモチベーションにどのように影響しますか？
給与や福利厚生が理由で会社を辞めることを考えたことがありますか？もしそうなら、何がその決断に影響を与えましたか？
あなたにとって最も活用価値のある財務的健康プログラムは何でしょうか？
当社の福利厚生のコミュニケーションや透明性に改善の余地がある部分はどこだと考えますか？
報酬や福利厚生にどのような変更を加えると、あなたに最もポジティブな影響を与えると思いますか？
会社のために新しい福利厚生を1つ設計できるとしたら、それは何ですか？そしてその理由は？
このようなオープンエンドクエスチョンは、選択式では見つけられない問題を表面化させます。満足度低下を実感した際に特に新たな洞察を集める最善の手段です。例えば、米国労働者の56.7％が給与に満足しているという、昨年からの減少 [2]。
単一選択の選択式質問で報酬と福利厚生を調査する
複数選択式、単一選択質問は、あらゆる報酬調査の基礎です。具体的なデータが必要なとき、意見を迅速に測定したいとき、あるいは従業員の認知的負担を軽減したいときに役立ちます。これらは特に、関与を引き起こす出発点として有効で、時には短いリストから選ぶ方が、詳細を求める追跡調査を行う前に簡単です。
以下は3つの非常に効果的な単一選択式質問（例示された選択肢付き）です：
質問： 現在の給与にどの程度満足していますか？
非常に満足
やや満足
満足していない
質問： 現在のパッケージで最も価値があると感じる福利厚生はどれですか？
健康保険
PTO（有給休暇）
退職金制度
その他
質問： 総報酬と福利厚生について、どの程度理解していますか？
完全に理解している
やや理解している
全く理解していない
「なぜ？」と聞くタイミング 強い感情や曖昧さを示す回答があれば、その理由を聞いて根本原因やストーリーを掘り下げます。例えば、従業員が給与に「満足していない」と選んだ場合、「その不満の影響について教えてください」と聞くことで、市場での競争力、公平性や会社の業績が関わっているかどうかを明らかにすることができます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 提示されたオプションがすべての可能性をカバーしないと考える場合は常に「その他」を追加してください。従業員が「その他」を選び、その後に詳細を尋ねられた場合、思いもよらない洞察を得るための道が開かれます。
報酬と福利厚生サーベイでNPS質問を使用するべきか？
ネットプロモータースコア（NPS）は、顧客だけでなく、従業員の意識調査でも業界のベンチマークとなりつつあります。報酬と福利厚生のコンテキストと合わせて、単純なNPSスタイルの質問を使用することで、意識の方向性を把握できます：
0から10のスケールで、私たちの報酬と福利厚生パッケージを友人や同僚に勧める可能性はどのくらいありますか？
この質問は、一つの指標を時系列で追跡し、各チームや場所、さらには他社間で比較することができます。特に有力なのは、満足度と推奨意欲を単純で実行可能な数値で示していることです—そして低い評価や高い評価の両方に対して文脈的な追跡調査を招き、より多くの理解を得られるようにします。試してみたくなりましたか？私たちのNPSサーベイ作成ツールに参加してください。
フォローアップ質問の力
良いサーベイと優れたサーベイの違いは？ フォローアップ質問の扱い方です。我々の自動AIフォローアップの詳細をチェックしてください—従業員サーベイのゲームチェンジャーです。
Specificの対話型サーベイでAI駆動フォローアップを使用する場合、プラットフォームは各回答を聞き、自然に次に最適な質問を即座に尋ねます。結果は？ 熟練した人事専門家がインタビューをライブで行っているように、完全な文脈が得られます。これは、給与の透明性をもっと欲しがる**67％の従業員がいるが、自分の給与帯を知っているのは**25％だけ**という福利厚生データにおいて重要です。より深く掘り下げることで、真の問題点や改善のアイデアが明らかになります。
従業員： 「自分の報酬について完全には把握していません。」
AIフォローアップ： 「具体的にどの点が不明確または不足しているのか教えていただけますか？」
フォローアップ質問の数はどのくらいにすべきですか？ 2〜3つの心のこもったフォローアップ質問が通常、必要な基礎的な洞察を浮き彫りにしますが、アンケート疲れを引き起こさずに済むでしょう。Specificでは、フォローアップの数を設定することができ、回答者が意見を伝え終えたと感じたらスキップすることも可能です。
これが会話型調査になります: あなたの調査は冷たいフォームのように見えず、対話のように感じられ、正直で詳細な回答を促します。これがコンバージョナルサーベイの心臓部です。
AI調査回答分析: 「その他」の詳細や何百もの詳細なコメントがあっても、AIを使えば全ての非構造化入力を簡単に分析できます。我々のAIを用いた報酬調査回答の解析ガイドで、その方法を確認してください。
AI駆動の調査を生み出して、インタビュー形式の体験を自分で確認してください。
報酬と福利厚生サーベイの質問生成へのプロンプト
もしGPT（ChatGPTやSpecificのAIサーベイジェネレーターのようなもの）でサーベイ質問を作成したい場合は、強力なプロンプトから始めることが肝心です。以下のように始めてください：
従業員の報酬と福利厚生に関するサーベイのための10のオープンエンドクエスチョンを提案してください。
しかし、文脈を提供することで、より良い結果が得られます。次のようにプロンプトを拡大します：
我が社には200人の従業員がいて、2つの州にオフィスがあります。来年には新しい健康とウェルネス福利厚生を追加する予定です。多くの従業員が透明性とワークライフバランスについて懸念を抱えていることを考慮してください。従業員の報酬と福利厚生に関するサーベイのための10のオープンエンドクエスチョンを提案してください。
初回のバッチを得た後、AIに整理と精緻化を手伝ってもらうことができます：
質問を見て、カテゴリ分けしてください。各カテゴリに質問を出力してください。
最後に、最良のカテゴリを取り出し、より深く掘り下げることができます—単にプロンプトしてください：
報酬透明性、福利厚生の利用状況、望ましい改善のカテゴリのための10の質問を生成してください。
より具体的な情報を提供することで、実用的で調整されたサーベイを作り上げることができます。
会話型調査とは何か？
会話型調査は、従来の「一方通行」形式のアンケートを廃止します。その代わりに、AIまたは研究者が回答にリアルタイムで応答し、フォローアップ質問をし、対話が進化するにつれて適応する、フレンドリーなチャット形式の流れを持ち込みます。このアプローチは、ドライなアンケート作成をインタラクティブな交流に変え、正直さと完了率を向上させます。
違いを考えてみてください：
マニュアルサーベイ | AI生成、会話型サーベイ |
|---|---|
台本化された、静的な質問 | 回答に応じて動的に適応 |
限定されたフォローアップ（あっても） | スマートで文脈を考慮したプロービング |
非人間的；高い途中離脱リスク | ライブインタビューのように感じられる—より魅力的なものに |
回答の解析が遅い | AIによる即時のサマリーと洞察 |
なぜ従業員調査にAIを使用するのか？ 端的に言うと、深さ、ニュアンス、スケールを—迅速に—得ることができます。AIの調査例を使えば、瞬時に思慮深い質問を数多く生成し、その場でインタビューを適応させ、結果を即座に解析することができます。報酬や福利厚生のようなデリケートなトピックでは、フィードバックサイクルが速くなり、洞察が鋭くなり、従業員の体験が向上します。
私たちは、対話型従業員サーベイにおいてSpecificが最優であることに多くの配慮を注ぎました。その結果、フリクションをなくし、参加を促すために親しみやすい作成者や従業員のための流動的でチャットのようなインタクションが生まれました。Specificを使用した報酬と福利厚生サーベイの作成方法に関するウォークスルーをチェックして、より多くのアイデアや調整されたプロンプトを見つけてください。
この報酬と福利厚生サーベイ例を今すぐ見てみましょう
AIで次の社員調査を迅速化し、より短時間でより豊かなフィードバックと実行可能な洞察を発見しましょう—Specificの対話型サーベイエンジンが素早く到達を助けます。
