この記事では、給与と福利厚生に関する従業員調査の作成方法について説明します。Specificを使用すると、簡単に数秒で調査を作成し、AI駆動のベストプラクティスに基づいた設計を手間なく利用できます。
給与と福利厚生に関する従業員調査を作成する手順
時間を節約したいなら、こちらのリンクをクリックしてSpecificで調査を生成してください。AIを使用して従業員の給与と福利厚生に関する調査を作成するのは非常に簡単です。必要なステップは次の通りです:
どのような調査を行いたいかを教えてください。
完了。
機能する調査が欲しいだけなら、これ以上読む必要はありません。AIが専門的なデザインを担当し、追跡質問も自動化するため、ほとんど手間いらずで実行可能な洞察を得ることができます。カスタム調査をゼロから作成したいですか?ここからAI調査ジェネレーターを開始してください。
給与と福利厚生に関する調査が重要な理由
給与と福利厚生に関する定期的なフィードバックを無視することは、盲目的に飛行しているようなものです。これらの調査を実施していない場合、従業員の満足度と保持を促進するシグナルを見逃してしまいます。
92%の従業員が福利厚生が全体の仕事満足度にとって非常に重要であると考えています [2]。質問しないと、どこが問題かを知ることができません。
60%の従業員が福利厚生を就職オファーを評価する際の主要な要素とみなしています [1]。チームにとって何が最も重要かを把握していない場合、離職率が高くなり、才能を失うリスクがあります。
従業員体験の最も見過ごされがちな側面の一つは、福利厚生の本当の価値です—あなたの人々は本当に満足しているのでしょうか、それとも話してくれないのでしょうか?効果的に運用された会話形式の調査は、これらの問題に窓を開けます。満足度、非効率性、改善の機会の理由を解き明かします。それは単なるコンプライアンスではなく、人々が実際に関心を持つことに基づいた戦略の微調整にもなります。
従業員の認識調査の重要性と従業員のフィードバックを収集する利点は過大評価されることはありません。調査の洞察に基づいた行動はエンゲージメントを促進し、士気を高め、トップパフォーマーをチームに引き留めます。
良い給与と福利厚生調査の条件
質の高いデータを得るには、いくつかの質問を適当にまとめるだけでは不十分です。良い給与と福利厚生に関する従業員調査は次を満たす必要があります:
明確で偏りのない質問を使用する: 専門用語や偏った表現を避け、すべての回答が真実であるようにします。
会話的なトーンを採用する: 人々がロボットではなく人間と話していると感じると、率直で丁寧な回答をしやすくなります。
高い回答率(多くの人が参加する)と深み(意味のある実行可能な回答)を得ることを念頭にデザインする。
悪い実践  | 良い実践  | 
|---|---|
「今年の昇給に不満がありますか?」  | 「最近の給与調整についてどのように感じていますか?」  | 
連続する10の技術的質問  | オープンエンドと簡単な選択肢を混ぜる  | 
簡潔でロボット的な指示  | 難しい質問の前に会話的な説明  | 
思慮深い回答があまり見られない場合は、アプローチを見直すべきです。調査の質は回答者数と共有された内容の質で測定されます—Specificは会話を自然で魅力的に保つことで両方を最適化します。
給与と福利厚生に関する従業員調査の質問タイプと例
バラエティが鍵です。効果的な給与と福利厚生に関する従業員調査では、多様な質問タイプを使用して、何が重要でなぜ重要かを掘り下げます。
オープンエンド型質問は従業員が自由に考えを共有できるようにします。これらは、微妙なフィードバックや予期していない問題を発見したい時に理想的です。レーダーに存在しない可能性のあるテーマを明らかにするために使用します。例:
「現在、会社が提供する最も価値のある福利厚生は何ですか?」
「福利厚生パッケージに欠けている部分を説明できますか?」
単一選択の多肢選択質問は、意見を定量化したり選択肢を簡単にしたりするのに優れており、特に比較可能なデータが必要な場合に便利です。例:
「次のうち、最も価値を感じる給与福利厚生はどれですか?」
健康保険
退職金制度
有給休暇
NPS(ネットプロモータースコア)質問は、職場を推薦するかどうかの満足度をベンチマークするのに便利です。強力なメトリックを瞬時に得るのに優れており、こちらをクリックしてNPS調査を生成できます。例:
「0〜10のスケールで、友人に当社の給与と福利厚生パッケージを推薦する可能性はどれくらいですか?」
「理由」を明らかにする追跡質問: 回答者が背景を必要とする回答をしたときに、フォローアップ質問でその理由を明らかにします。たとえば、福利厚生が不十分だと感じて{

