이 기사는 AI 및 최신 도구를 사용하여 직원 참여에 관한 직원 설문조사 응답과 데이터를 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
직원 참여 설문 조사 분석에 적합한 도구 선택하기
직원 참여 설문 조사 응답을 분석하는 접근 방식과 도구는 데이터의 유형과 구조에 따라 달라집니다. 다음과 같이 나눠봅시다:
정량적 데이터: 이는 평가 척도나 다중 선택 항목(예: "당신은 직장에서 얼마나 참여하고 있다고 느끼나요?")을 포함하며 Excel이나 Google Sheets에서 쉽게 계산할 수 있습니다. 간단한 차트나 피벗 테이블을 사용하여 트렌드를 파악하거나 시간에 따른 변화를 추적할 수 있습니다.
정성적 데이터: 개방형 응답(예: "직장에서의 참여를 증가시키기 위해 무엇이 필요할까요?")의 경우, 세부 사항이 중요하지만 모든 것을 수동으로 읽고 해석하는 것은 어렵습니다. 수십 개 이상의 응답이 있을 경우 금방 압도될 수 있는데, 이때 AI가 정성적 데이터를 금처럼 만들어 줄 수 있습니다.
정성적 응답을 다룰 때 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
개방형 응답을 내보내 ChatGPT에 복사하고 결과에 대해 대화할 수 있습니다.
이는 널리 접근 가능하지만, 설문 데이터 구조화와 AI 분석을 위해 붙여넣기하는 것은 그리 편리하지 않습니다. 스크롤과 복사-붙여넣기가 많이 필요하고 한 번에 제출할 질문이나 응답을 주의 깊게 관리해야 합니다(GPT는 한번에 무제한 텍스트를 처리할 수 없습니다). 특정 그룹이나 주제를 탐구하고 싶다면 수동 필터링이 필요합니다.
Specific과 같은 올인원 도구
Specific과 같은 목적성 있는 AI 설문 조사 도구는 전체 프로세스를 간소화합니다. 직원 참여 데이터를 수집하고(AI가 더 풍부한 인사이트를 위해 후속 조치를 처리) 내장 AI를 사용하여 응답을 즉시 분석할 수 있습니다.
Specific의 AI 기반 분석은 중노동을 덜어줍니다: 즉각적인 요약, 핵심 주제 감지, 빈도 분석 및 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 스프레드시트나 수동 워드 클라우드가 없습니다. 결과에 대해 AI와 직접 대화할 수 있으며 데이터/맥락 관리를 위한 고유한 기능을 제공합니다.
후속 질문의 중요성: 대화식 논리에 따라 설문은 실시간으로 후속 질문을 하여 응답자가 더 깊이 있는 이야기를 공유하게 됩니다. 더 알고 싶으신가요? 자동 AI 후속 조치를 탐색하고 스마트한 조사로 데이터 품질을 향상시킬 수 있는 방법을 살펴보세요.
직원 참여 설문 조사 응답을 분석하는 데 유용한 프롬프트
AI를 사용하면 어떻게 질문을 하고 싶은지 정확히 알고 있는 경우, 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다. 다음의 프롬프트는 ChatGPT나 Specific과 같은 플랫폼을 사용하여 직원 참여 설문 데이터 분석에 매우 효과적임이 입증되었습니다(AI 기반 설문 조사 분석에 대해 자세히 알아보기).
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 대량의 텍스트 데이터셋에서 주요 주제/문제를 찾아내는 데 사용하세요 (이는 Specific이 개방형 응답을 분석하는 기본 방식입니다):
당신의 임무는 핵심 아이디어를 굵게 표시하고(각 핵심 아이디어당 4-5단어) 최대 2문장짜리 설명을 추가하는 것입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람들의 수를 명시 (숫자로, 단어가 아닌), 가장 많이 언급된 것부터
- 제안 없음
- 지적 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
팁: AI는 조사에 대한 맥락(왜 조사했는지, 목표, 응답자, 직장 문화 등)을 제공하면 항상 더 잘 수행합니다. 예를 들어:
“당신은 HR 분석가입니다. 이는 영국의 기술 회사에서 진행된 직원 참여 설문조사의 응답입니다. 우리는 팀 사기와 동기를 가장 많이 영향을 미치는 것이 무엇인지 알고 싶습니다.”
테마 심화: XYZ에 대해 더 알려줘 (핵심 아이디어). 이는 위에서 식별된 테마를 더 확장할 수 있게 해줍니다.
특정 주제에 대한 프롬프트: “XYZ에 대해 이야기한 사람이 있나요?” 또는 “번아웃에 대해 언급한 사람이 있나요?”를 추가할 수 있습니다: “인용 포함”. 이는 가정의 유효성 또는 무효성을 확인하는 데 좋습니다.
고충점과 과제를 위한 프롬프트: “설문 응답을 분석하고 가장 흔히 언급된 고충점, 불만사항 또는 과제를 목록화하세요.”라고 질문하세요. 이는 실제 차단 요소를 드러내고, 직원의 43%가 번아웃을 보고하며 37%가 작업 성능에 영향을 미친다고 언급하기 때문에 중요합니다 [1].
동기 및 원동력을 위한 프롬프트: “설문 대화에서 참가자들이 행동이나 선택을 하게 만드는 주요 동기, 욕구 또는 이유를 추출하세요. 유사한 동기를 그룹화하고 데이터에서 지원 증거를 제공하세요.”라고 시도해보세요. 동기를 이해하는 것은 참여 부족을 해결하는 데 중요합니다 - 참여하는 직원은 참여하지 않는 직원보다 40% 이상 성과가 우수합니다 [1].
감정 분석을 위한 프롬프트: “설문 응답에서 표현된 전반적인 감정을 평가하세요 (예: 긍정적, 부정적, 중립적). 각 범주에 있는 주요 문구나 피드백을 강조표시하세요.” 이는 사기 수준의 변화를 포착하는 데 도움이 되며, 이는 참여율이 전 세계적으로 하락세에 있기 때문에 중요합니다 [1].
제안 및 아이디어를 위한 프롬프트: “설문 참가자가 제공한 모든 제안, 아이디어, 요청을 식별하고 목록화하세요. 주제 또는 빈도에 따라 조직하고, 관련이 있을 때 직접 인용을 포함하세요.” 이는 종종 다음 실행 로드맵을 생성합니다.
Specific이 직원 참여 설문조사에서 정성적 데이터를 분석하는 방식
후속 질문이 있는/없는 개방형 질문: 모든 응답의 요약과 각 개방형 질문에 연결된 후속 질문의 상세한 내역을 받게 됩니다. 이것은 단순한 단어 목록 이상으로, 더 미세한 의사 결정을 지원하는 진정한 의견의 조직적인 관점을 제공합니다.
후속 질문이 있는 선택: 사전 설정 옵션 및 후속 질문이 있는 질문의 경우, 각 선택 항목에 대해 개별 요약이 제공되며, 사람마다 선택한 이유, 그들의 개방형 텍스트 해석과 이야기 등을 포함합니다.
NPS 질문: 응답은 자동으로 범주별로 요약됩니다: 비추천자, 중립자, 추천자. 이는 팬들이 무엇을 좋아하는지, 일부 사람들이 뭔가에 막혀 있는 이유, 비추천자가 설명하기 싫어하는 이유를 정확히 보여줍니다. 직원 참여를 위한 NPS 설문조사를 빠르게 작성하려면 클릭 한 번만 하시면 됩니다.
위의 프롬프트를 사용하여 ChatGPT에서 이 모든 작업을 할 수 있습니다. 다만, 특별한 구조가 필요하고 응답을 질문, 선택, 결과별로 분할해야 하는 경우, 더 많은 수작업과 주의가 필요합니다.
AI 분석에서의 컨텍스트 크기 제한 극복하기
AI 컨텍스트 윈도우 제한: 어떤 GPT 기반 도구를 사용하든 AI가 한 번에 소화할 수 있는 데이터의 양에는 상한선이 있습니다(대략 몇 천개의 응답 정도). 매 분기마다 수백 또는 수천 개의 응답을 수집하는 회사라면 데이터를 AI에 보내기 전에 축소하거나 필터링하는 방법이 필요합니다. 그렇지 않으면 모든 것을 손으로 더 작은 조각으로 나눠야 할 것입니다.
Specific에서는 두 가지 스마트한 접근법이 있습니다:
필터링: AI가 보게 할 대화나 응답을 선택할 수 있습니다—예를 들어 특정 질문에 대한 응답에 집중하기(“‘의사소통’을 언급했거나 참여도를 3 이하로 평가한 직원만 보여줘”). 이는 분석 전에 데이터 세트를 좁혀 더 날카로운 결과를 제공합니다.
자르기: AI가 분석할 질문을 선택할 수 있습니다 (예를 들어, “리더십”이나 “웰빙”에 대한 개방형 질문만). 이는 컨텍스트를 타이트하게 유지하고 더 많은 대화를 함께 볼 수 있게 합니다.
Specific에서는 필터링과 자르기가 워크플로에 내장되어 있어, AI 컨텍스트 제한으로 혼자 싸우는 일이 없습니다.
직원 설문 조사 응답 분석을 위한 협업 기능
팀이 부서 간에 직원 참여 설문 조사 데이터를 분석하려 할 때, 협업은 종종 지연되곤 합니다—특히 많은 개방형 피드백이 있고 여러 사람이 의견을 제시해야 할 때.
AI와 채팅하여 데이터 분석하기: Specific에서 AI와 결과에 대해 쉽게 채팅할 수 있습니다. 전문가 연구 파트너를 필요할 때마다 이용할 수 있는 것과 같습니다.
여러 협업 채팅: 팀이 필요로 하는 만큼 AI 채팅을 열 수 있습니다—예를 들어, “관리자 피드백”에 대한 한 채팅과 “워크/라이프 밸런스”에 대한 다른 채팅. 각 채팅은 고유한 필터가 있으며 어떤 팀원이 시작했는지 명확하게 보여줌으로써 누가 어떤 인사이트에 집중하고 있는지 모두가 알 수 있습니다.
명확한 채팅 내 출처 & 맥락: 협업 중인 경우, 각 채팅 메시지는 누가 보냈는지를 아바타와 함께 보여줍니다—이로 인해 스레드 논의가 명확해지고 누가 질문했는지 또는 결정을 했는지를 둘러싼 혼란을 줄입니다. 바쁜 HR 팀이나 분산 조직에게 이 투명성은 큰 시간 절약이 될 수 있습니다.
이러한 설문 조사를 설계하는 데 영감을 얻으려면, 질문 선택이나 단계별 설문 작성에 대한 가이드를 확인하세요.
지금 직원 참여에 관한 설문조사를 만드세요
AI 기반 요약, 맞춤형 후속 조치 및 협업 채팅을 통해 더 높은 품질의 인사이트를 수집하고 피드백을 즉시 분석하세요—모두 한곳에서 가능합니다. 자신의 설문조사를 만들고 오늘 직원 참여 전략을 향상시키세요.