이 기사에서는 직원 복지에 관한 설문조사에서 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. AI를 사용하여 설문조사 데이터를 실용적인 인사이트로 전환하는 방법을 보여드리겠습니다.
설문조사 분석을 위한 적절한 도구 선택하기
분석 접근 방식은 설문조사 데이터의 유형 및 구조에 따라 다릅니다.
정량 데이터: 설문조사에서 직원들에게 옵션을 선택하거나, 1부터 10까지 등급을 매기거나, 예/아니오로 답변하도록 요청했다면 응답을 집계하는 것은 간단합니다. Excel 또는 Google Sheets를 사용하여 카운트를 실행하거나 기본 통계를 내거나 간단한 그래프를 만들 수 있습니다.
정성 데이터: 여기서부터는 흥미롭고 까다로워집니다. 직원들이 자신의 말을 적는 자유형 질문 또는 후속 질문입니까? 수백 개의 응답을 수동으로 읽는 것은 사실상 불가능합니다. 이때 AI 도구가 등장하여 수시간 동안 필터링하지 않고도 테마와 패턴을 식별할 수 있게 합니다. 이러한 응답들은 종종 진짜 금광과 같아서, 번아웃이나 스트레스와 같은 솔직한 피드백을 제공하거나 직장에서의 복지를 진정으로 향상시키는 것에 대한 정보를 제공합니다.
정성 응답을 처리할 때 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
데이터를 복사하여 붙여넣고 채팅하세요. 응답을 내보내기(csv 또는 텍스트)한 후, ChatGPT 또는 다른 GPT 기반 AI에 텍스트 블록을 붙여넣을 수 있습니다. 여기서부터 AI에게 테마를 찾거나 요약하거나 직원 피드백을 탐구하도록 프롬프트할 수 있습니다.
편리함 vs. 통제. 소규모 데이터 세트나 빠른 승리를 위해서는 작동하지만, 더 큰 설문조사에는 이상적이지 않습니다. 대량의 텍스트를 관리하고 조직을 유지하며 개인정보를 보호하는 것은 다소 번거롭습니다. AI가 컨텍스트 한도를 초과하지 않도록 콘텐츠를 작은 조각으로 나눌 필요가 있으며, 내장 추적이나 필터링 기능이 없습니다.
Specific 같은 올인원 도구
대화형 설문조사 분석에 적합합니다. Specific와 함께, 설문조사 데이터를 수집하고, AI 기반 후속 질문을 자동으로 요청하며, 플랫폼 내에서 결과를 깊이 분석하는 종단간 도구를 얻을 수 있습니다.
디자인에 의한 더 나은 데이터. Specific의 AI는 각 직원과 인터뷰를 진행하여 불분명하거나 더 많은 세부정보가 필요한 경우 후속 조치를 취합니다. 이는 양질의 응답과 함께 분석할 숫자를 더 많이 얻게 된다는 것을 의미합니다. AI 후속 조치가 어떻게 작동하는지에 대한 심층적인 논의를 보려면, 설문조사의 자동 AI 후속 질문을 참조하십시오.
즉시 이해하기. AI는 즉시 요약하고, 반복되는 테마를 드러내며, 인사이트를 조직합니다—스프레드시트 작업이 필요 없습니다. 귀하나 귀하의 팀은 결과에 대해 AI와 채팅하고, 부서, 지역, 또는 감정별로 필터링할 수 있으며, 다른 데이터 세트와 교차 참조도 할 수 있습니다. 이 워크플로는 현대 HR 및 직원 참여 작업의 현실에 맞습니다.
직원 복지 설문조사 응답을 분석하는 데 사용할 수 있는 유용한 프롬프트
AI는 정확히 무엇을 찾아야 하는지 알려줄 때 가장 빛을 발합니다. 여기 직원 복지 설문조사에 대한 나의 즐겨찾기 프롬프트 몇 가지가 있습니다:
핵심 아이디어에 대한 프롬프트—최상위 테마를 빠르게 찾기. 이를 사용하여 직원에게 가장 중요한 것이 무엇인지에 대한 명확한 요약을 얻을 수 있습니다:
귀하의 작업은 핵심 아이디어를 굵게(각 핵심 아이디어 당 4~5개의 단어) 추출하고, 최대 2문장으로 설명하는 것입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수를 숫자로 명시, 가장 많이 언급된 것을 상단에
- 제안 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
콘텍스트가 AI의 답변을 개선합니다. 귀사의 배경, 직원 역할, 목표(예: 번아웃 줄이기), 타겟 그룹(예: 영업 팀, 원격 근무자, 또는 전체 직원)에 대한 배경을 AI에게 제공하십시오. 다음은 도움이 되는 프롬프트 조정입니다:
귀하는 빠르게 성장 중인 SaaS 회사의 복지에 대한 직원 설문조사를 분석하고 있습니다. 번아웃을 유발하는 요인과 직원들이 권장하는 변화를 이해하는 것이 목표입니다. 테마를 추출하고 엔지니어링, 영업 및 고객 지원 응답 간의 차이점을 플래그하세요.
테마를 더 깊게 파고들기. "직원들이 언급한 번아웃 테마에 대해 더 알려주세요"라고 요청하여 추가적인 세부사항을 받으세요.
특정 주제를 위한 프롬프트. 어떤 특정 아이디어(예: "유연한 일정" 또는 "정신 건강 지원")를 제안한 사람이 있는지 알고 싶다면 다음을 시도하세요:
누군가가 유연한 일정을 언급했습니까? 인용문을 포함하세요.
퍼소나에 대한 프롬프트. 동일한 종류의 관심사를 공유하는 사람의 유형을 명확히 하세요:
설문조사 응답을 기반으로, 제품 관리에서