이 기사에서는 직원 설문조사에 대한 다양성 및 포용성에 관한 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 수십 개에서 수천 개의 응답을 처리하든, AI와 스마트 프롬프트를 사용하여 설문조사 응답 분석을 실제 인사이트로 전환하는 방법을 보여드리겠습니다.
설문조사 응답 분석에 적합한 도구 선택
직원의 다양성 및 포용성 데이터 형식에 따라 설문조사 분석 접근법(및 도구)이 달라집니다. 여기서는 그 의미를 설명하겠습니다:
정량 데이터: 특정 옵션(예: "나는 포함감을 느낀다: 예 또는 아니오")을 선택한 직원 수를 세는 경우 스프레드시트를 통해 이를 처리할 수 있습니다. Excel 또는 Google Sheets와 같은 도구는 숫자를 집계하고, 빠른 차트를 작성하며, 시간 경과에 따른 트렌드를 추적하는 데 완벽합니다.
정성 데이터: 대부분의 직원 설문조사에는 열린 질문(예: "배제감을 느꼈던 시간을 이야기해보세요" 또는 "왜 그렇게 대답했나요?"와 같은 후속 질문)이 포함됩니다. 이러한 정성적 응답은 귀중한 정보를 포함하지만, 수백 개의 답변을 수동으로 읽는 것은 비현실적입니다. 여기에서 AI 도구가 등장하여 대규모로 미묘한 피드백을 분석할 수 있게 해줍니다.
정성적 응답을 처리할 때 사용할 수 있는 두 가지 도구 접근법이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
내보낸 설문조사 응답을 사용하여 정성적 데이터를 ChatGPT 또는 기타 GPT 기반 채팅 인터페이스에 삽입할 수 있습니다.
유연성—동료와 대화하는 것처럼 자연어로 후속 질문이나 요약을 요청할 수 있습니다.
그러나 솔직히 말하면, 빠르게 혼란스러워질 수 있습니다. ChatGPT에 데이터를 내보내고 준비하는 데 많은 시간이 걸립니다. 파일이 크면 도구가 컨텍스트 제한에 도달할 수 있습니다. 분석한 데이터를 수동으로 추적해야 하고 많은 복사 붙여넣기를 해야 합니다.
또한, 민감한 다양성 및 포용성 주제에서는 프라이버시와 데이터 기밀성도 중요한 고려 사항입니다.
Specific와 같은 올인원 도구
AI 설문조사 응답 분석을 위해 설계된 도구(예: Specific)는 설문조사 생성과 응답 분석을 한 곳에서 처리할 수 있도록 하여 이러한 문제를 해결합니다.
응답 수집 시 Specific은 대화형 AI를 사용하여 자동으로 후속 질문을 합니다. 이렇게 하면 더 깊고 높은 품질의 답변을 얻을 수 있습니다. 이는 특히 다양성과 포용성 설문조사에서 표면적인 대답으로는 충분하지 않은 경우에 중요합니다. 후속 질문에 대한 자세한 내용은 AI 후속 질문 작동 방식을 확인하세요.
Specific의 AI 기반 분석은 응답을 즉시 요약하고, 핵심 주제를 찾아내며 실행 가능한 인사이트를 강조합니다—스프레드시트 작업이 필요하지 않습니다. ChatGPT에서처럼 대화형으로 데이터를 다룰 수 있지만, 필터링, 세분화 및 팀과의 협업 능력을 추가로 사용할 수 있습니다.
또한, 귀하가 고정되는 것도 아닙니다. 처음부터 직접 설문조사를 작성하려면 AI 설문조사 생성기를 확인하거나 직원 다양성 및 포용성 설문조사용 프리셋에서 직접 시작할 수 있습니다.
직원 다양성 및 포용성 설문조사 응답 분석을 위한 유용한 프롬프트
AI 프롬프트에 대해 이야기해볼까요. 좋은 프롬프트는 귀하(그리고 귀하의 AI 도구)가 직원 설문조사 분석에서 가장 중요한 것과 전체 그림을 파악할 수 있도록 돕습니다.
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 이 프롬프트는 다수의 개방형 직원 응답에서 주요 주제를 추출하는 다재다능한 도구입니다. 다양성 및 포용성 설문조사에서는 가장 자주 언급되는 것을 파악하는 데 유용합니다.
당신의 임무는 굵은 글씨로 핵심 아이디어를 추출하는 것입니다 (핵심 아이디어 당 4-5 단어) + 최대 2문장 길이의 설명을 추가하세요.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수를 지정하세요 (단어가 아닌 숫자를 사용), 가장 많이 언급된 것을 상단에 위치
- 제안 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
우선순위가 매겨진 핵심 주제 목록을 얻게 되어 경영진에게 보고하거나 다음으로 작업할 사항을 식별하는 데 유용합니다.
더 많은 맥락을 통한 더 나은 프롬프트: AI 도구에 귀하의 설문조사에 대한 특수한 정보를 제공하면 더 날카로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어:
귀하는 2024년 다양성 및 포용성에 대한 기밀 직원 설문조사를 분석하고 있으며, 150개의 응답이 있습니다. 설문조사는 우리 회사에서 소수 민족 그룹이 직면한 장벽을 발견하고 리더십을 위한 실행 가능한 단계를 제공하는 것을 목표로 합니다. 채용, 승진, 내부 커뮤니케이션과 관련된 문제에 초점을 맞추세요.
추가적인 세부 정보는 AI가 귀하에게 중요한 사항에 초점을 맞추도록 안내할 것입니다.
더 깊이 탐구하기: 주제를 찾은 후 물어보세요: "XYZ (핵심 아이디어) 전반에 대해 더 말해주세요." AI는 주제에 대한 직접적인 인용이나 일화를 제시하여 다양성 및 포용성 행동 계획에 필요한 중요한 맥락을 제공합니다.
특정 주제에 대한 프롬프트: 직원 응답에서 특정 주제(예: "재택근무")가 언급되었는지 확인하고 싶으십니까?
재택근무에 대해 언급한 사람이 있습니까? 인용구를 포함하세요.
최근의 사무실 복귀 정책에 대한 많은 논의가 있었기 때문에 특히 팬데믹 이후에 이러한 논의가 중요합니다. 누가 이것을 언급했고 그들이 무엇을 말하는지 보는 것이 중요합니다. 2024년 기사에 따르면, 사무실 복귀 조치는 여성을 비롯한 소수자 및 장애가 있는 사람들에게 불균형적으로 영향을 미치고 있으며, 재택근무의 형평성과 생산성에 대한 이점에도 불구하고 그렇습니다 [1].
고통 지점 및 문제에 대한 프롬프트: 리더십이 직원들이 겪고 있는 문제를 알고 싶어한다면, 다음과 같이 시도해 보세요:
설문 응답을 분석하고 가장 일반적으로 언급된 고통 지점, 좌절감 또는 문제점을 나열하세요. 각 내용을 요약하고 패턴이나 발생 빈도를 기록합니다.
페르소나에 대한 프롬프트: 직원 “페르소나” 또는 유사한 경험을 한 그룹을 이해하는 것은 맞춤형 D&I 이니셔티브를 추진할 수 있습니다:
설문 응답을 기반으로 하는 별도의 페르소나 목록을 식별하고 설명합니다. 각 페르소나에 대해 주요 특성, 동기, 목표, 관련 인용구 또는 관찰된 패턴을 요약합니다.
동기 & 드라이버에 대한 프롬프트:
설문 대화에서 참여자들이 행동 혹은 선택의 주된 동기, 욕구 또는 이유를 추출합니다. 비슷한 동기들을 그룹화하고 데이터의 지원 증거를 제공합니다.
감정 분석에 대한 프롬프트:
설문 응답에서 표현된 전체적인 감정 (예: 긍정적, 부정적, 중립적)을 평가합니다. 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조합니다.
제안 및 아이디어에 대한 프롬프트:
설문 참가자들이 제공한 모든 제안, 아이디어 또는 요청을 식별하고 나열합니다. 주제 또는 빈도별로 조직하고 관련 인용어가 필요할 경우 포함합니다.
이러한 프롬프트는 AI 분석을 구조화하여 가장 개방적인 직원 피드백조차도 이해하기 쉽게 만듭니다. 설문조사 질문 및 프롬프트 작성에 대한 자세한 내용은 직원을 위한 다양성 및 포용성 설문조사의 가장 좋은 질문에 관한 가이드를 참조하세요.
Specific에서 질문 유형별 정성 데이터를 분석하는 방법
Specific은 설문조사 질문 유형에 따라 AI 분석을 자동으로 조정합니다:
열린 질문(후속 질문 포함 여부 무관): AI는 모든 응답 및 관련 후속 대화를 요약하여 핵심 아이디어와 실행 가능한 인사이트를 제공해 줍니다.
후속 질문을 포함한 다지선다: 각 선택된 옵션(예: "경영진이 다양한가요"—예/아니요)별로 Specific은 해당 옵션의 후속 응답 요약을 생성하여 그룹별로 패턴을 쉽게 파악할 수 있게 해줍니다.
NPS 스타일 질문: 직원 순 추천자 질문의 경우, AI는 세그먼트별—비추천자, 보류자, 추천자—피드백을 요약하여 각 그룹이 말하는 내용을 집중적으로 볼 수 있게 합니다.
ChatGPT 또는 유사한 도구를 사용하여 똑같은 일을 할 수 있지만, 더 많은 복사 붙여넣기와 구성이 필요합니다. NPS 전용 설문조사를 만들고자 한다면, 다양성과 포용성을 위한 직원 NPS 템플릿을 확인하세요.
AI 분석 도구의 컨텍스트 제한 다루기
모든 AI 채팅 도구, 포함하여 ChatGPT와 Specific,에게는 컨텍스트 제한이 있습니다—즉, 한 번에 처리할 수 있는 데이터가 제한됩니다. 상당한 규모의 직원 다양성 및 포용성 설문조사는 이러한 제한에 빠르게 도달할 수 있으며, 특히 수백 명의 응답자와 후속 질문이 있는 경우 더 그렇습니다.
필터링: 특정 질문이나 특정 선택에 응답한 대화만 선택하여 데이터를 분할합니다. 이렇게 하면 AI가 귀하의 데이터 중 관련 부분만을 분석하게 하여, 예를 들어, 소수 민족 직원이나 "승진"을 언급한 사람들에 집중하게 될 수 있습니다. 이 방식은 컨텍스트 한계 내에서 인사이트를 극대화합니다.