✨ Verpassen Sie es nicht! Melden Sie sich für unser Webinar zum Thema Mitarbeiterzufriedenheit am 29. Februar an.🎖️
✨ Verpassen Sie es nicht! Melden Sie sich für unser Webinar zum Thema Mitarbeiterzufriedenheit am 29. Februar an.🎖️
Jetzt anmelden
Glossar der Begriffe des Personalmanagements und der Sozialleistungen für Arbeitnehmer
KI-Umfragen revolutionieren die Art und Weise, wie Daten gesammelt, analysiert und genutzt werden, und bieten neue Dimensionen der Effizienz und des Erkenntnisgewinns. Diese fortschrittlichen Tools nutzen KI-Technologien wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um den Umfrageprozess zu optimieren, die Genauigkeit der Datenanalyse zu verbessern und ein differenzierteres Verständnis des Verhaltens und der Präferenzen der Befragten zu gewinnen.
KI-Umfragen können sich in Echtzeit anpassen und Fragen auf der Grundlage früherer Antworten personalisieren, um relevantere und tiefere Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen aller Branchen verlassen sich zunehmend auf KI-Umfragen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Kundenzufriedenheit zu verstehen, das Engagement der Mitarbeiter zu messen und vieles mehr.
Bei KI-Umfragen handelt es sich um eine neue Art von Umfragen, die die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens nutzen, um den herkömmlichen Umfrageprozess zu verbessern. Diese Umfragen nutzen KI-Algorithmen und -Techniken, um die Datenerfassung, -analyse und -interpretation zu verbessern.
Hier eine Übersicht über ihre Funktionsweise:
1. Erweiterte Fragengestaltung
AIkann Ihre Umfrageziele analysieren und die am besten geeigneten Fragetypen (Multiple-Choice, offenes Ende, Ranking) und Antwortmöglichkeiten vorschlagen. Dies trägt dazu bei, Verzerrungen bei der Formulierung von Fragen zu reduzieren und stellt sicher, dass die Antwortoptionen die Bandbreite der Erfahrungen der Befragten genau erfassen.
2. Dynamische Befragung
Im Gegensatzzu herkömmlichen Umfragen mit einem linearen Ablauf können KI-Umfragen auf der Grundlage früherer Antworten eines Befragten angepasst werden. Dies ermöglicht eine nuanciertere Befragung. Wenn jemand beispielsweise in einer ersten Frage seine Unzufriedenheit mit einem Produktmerkmal zum Ausdruck bringt, kann die KI dann Folgefragen stellen, die sich speziell auf dieses Merkmal beziehen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
3. Automatisierte Analyse
KIeignet sich hervorragend für die Analyse großer Datenmengen, vor allem für offene Antworten, die für herkömmliche Methoden eine Herausforderung darstellen können. KI kann Stimmungen, Schlüsselwörter und Themen aus offenen Antworten extrahieren und so qualitative Daten in quantifizierbare Erkenntnisse umwandeln. So können Sie nicht nur verstehen, was die Leute sagen, sondern auch, wie sie darüber denken.
4. Prädiktive Analytik
AIgeht über die bloße Analyse von Vergangenheitsdaten hinaus. Sie kann Muster und Korrelationen in Umfragedaten erkennen, um zukünftige Trends und das Kundenverhalten vorherzusagen. So können Sie proaktiv auf Kundenbedürfnisse eingehen und datengesteuerte Entscheidungen treffen.
5. Visualisierung und Berichterstattung
Informatiktoolskönnen Visualisierungen wie Diagramme, Grafiken und Dashboards erstellen, um die Umfrageergebnisse in einem klaren und verständlichen Format zu präsentieren. Diese Visualisierungen helfen den Stakeholdern, wichtige Erkenntnisse schnell zu erfassen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Umfrageergebnisse zu treffen.
6. Iterative Verbesserung
Erhebungen mit künstlicher Intelligenzbeinhalten oft Feedback-Schleifen, um den Umfrageprozess kontinuierlich zu verbessern. Dazu kann die Analyse der Beantwortungsdaten gehören, um Bereiche mit Optimierungsbedarf zu identifizieren, die Verfeinerung der Umfragefragen auf der Grundlage des Feedbacks der Befragten oder die Anpassung der Verteilungsstrategien für die Umfrage, um die Zielgruppen effektiver zu erreichen.
7. Ethische Erwägungen
Während des gesamtenUmfrageprozesses müssen ethische Überlegungen wie Datenschutz, Transparenz und Fairness berücksichtigt werden. KI-Umfragen sollten die einschlägigen Vorschriften und Richtlinien einhalten, um einen verantwortungsvollen Umgang mit den Daten und den Schutz der Rechte der Befragten zu gewährleisten.
Die Gründe für die Wahl einer AI-Umfrage im Vergleich zu herkömmlichen Umfragen sind
1. Tiefere Einblicke
KI hilft, verborgene Muster aufzudecken und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, insbesondere aus offenen Fragen. Stellen Sie sich eine Frage zur Kundenzufriedenheit mit einem neuen Produkt vor.
Herkömmliche Analysen sagen Ihnen vielleicht nur den Prozentsatz der zufriedenen Kunden. KI kann die offenen Antworten analysieren, um die Gründe für die Zufriedenheit (oder Unzufriedenheit) zu verstehen, und so mehr verwertbare Erkenntnisse liefern.
2. Verbesserte Genauigkeit
Dynamische Fragen verringern Verzerrungen, indem sie sicherstellen, dass die Befragten die Fragen beantworten, die für ihre Erfahrungen am relevantesten sind. Bei herkömmlichen Umfragen mit festen Frageabläufen werden allen Befragten die gleichen Fragen gestellt, unabhängig von ihren früheren Antworten. Dies kann zu ungenauen Daten führen, wenn jemand gezwungen wird, eine Antwort zu wählen, die nicht ganz zu seinen Erfahrungen passt.
3. Erhöhtes Engagement
Personalisierte Umfragen, die sich an individuelle Antworten anpassen, sind für die Teilnehmer interessanter. Dies kann zu höheren Ausfüllraten und zuverlässigeren Daten führen. Stellen Sie sich eine Umfrage vor, die sich eher wie ein Gespräch anfühlt als ein eintöniger Fragebogen. Es ist wahrscheinlicher, dass die Teilnehmer bei der Sache bleiben und durchdachte Antworten geben.
4. Schnellere Analyse
KI automatisiert Aufgaben der Datenanalyse wie die Stimmungsanalyse und die Identifizierung von Schlüsselwörtern, wodurch Sie Zeit und Mühe sparen. So können Sie sich auf die Interpretation der Erkenntnisse und das Ergreifen von Maßnahmen konzentrieren.
5. Vorhersagekraft
KI kann Umfragedaten analysieren, um Trends zu erkennen und zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen. So können Sie proaktiv auf Kundenbedürfnisse eingehen und datengesteuerte Entscheidungen treffen.
So könnte eine KI-Umfrage beispielsweise anhand bestimmter Antwortmuster potenzielle Kundenabwanderungen erkennen. Diese Informationen können Sie dann nutzen, um gezielte Maßnahmen zu entwickeln und Kundenverluste zu verhindern.
KI-Umfragen bieten eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen. Hier finden Sie eine genauere Aufschlüsselung, wie verschiedene Branchen KI-Umfragen nutzen können:
1. Marketing und Werbung
2. Verkäufe
3. Humanressourcen (HR)
Die Kosten für AI-Erhebungen können von mehreren Faktoren abhängen:
Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der möglichen Kosten:
Unternehmen aller Branchen nutzen KI-Umfragen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Abläufe zu verbessern. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis:
1. Netflix
NutztKI-gestützte Umfragen, um Lern- und Entwicklungsempfehlungen für Mitarbeiter zu personalisieren. Das Unternehmen analysiert Umfragedaten zu Fähigkeiten, Interessen und Karrierezielen der Mitarbeiter.
Auf der Grundlage dieser Informationen schlägt die KI personalisierte Lernpfade und Schulungsprogramme vor und stellt so sicher, dass die Mitarbeiter mit den Fähigkeiten ausgestattet sind, die sie für ihren Erfolg benötigen.
2 Hilton
NutztKI-Chatbots, die auf Basis von Umfragedaten Fragen von Mitarbeitern zu Leistungen, Gehaltsabrechnung und Unternehmensrichtlinien rund um die Uhr beantworten. Dies verbessert den Zugang zu Informationen für die Mitarbeiter und entlastet die Personalverantwortlichen bei der Bearbeitung komplexerer Fragen.
3. Walmart
Analysiertdie Stimmung der Mitarbeiter durch KI-Umfragen, um potenzielle Bereiche der Unzufriedenheit zu identifizieren und Bedenken proaktiv anzugehen. Dies hilft Walmart, ein positives Arbeitsumfeld zu erhalten und die Mitarbeiterfluktuation zu verringern.
4. Adobe
Einführungvon KI-gestützten Mikro-Lernmodulen auf der Grundlage von Mitarbeiterumfragen zu bevorzugten Lernmethoden. Da Adobe weiß, wie Mitarbeiter am besten lernen, kann das Unternehmen ansprechende und effektive Schulungsprogramme erstellen.
5. EY (Ernst & Young)
NutztKI, um Umfragedaten zu analysieren und Mitarbeiter mit hohem Potenzial zu identifizieren. Auf der Grundlage dieser Daten kann EY diese Personen für Beförderungen oder Führungspositionen empfehlen und ihnen personalisierte Entwicklungspläne zur Verfügung stellen, damit sie ihr volles Potenzial ausschöpfen können.
Es handelt sich um kurze Umfragen, die häufig verschickt werden können, um schnell zu erfahren, was Ihre Mitarbeiter über ein Thema denken. Die Umfrage umfasst weniger Fragen (nicht mehr als 10), um die Informationen schnell zu erhalten. Sie können in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden (monatlich/wöchentlich/vierteljährlich).
Regelmäßige, einstündige Treffen für ein informelles Gespräch mit jedem Teammitglied sind eine hervorragende Möglichkeit, ein echtes Gefühl dafür zu bekommen, was mit ihnen passiert. Da es sich um ein sicheres und privates Gespräch handelt, können Sie so mehr Details über ein Problem erfahren.
Der eNPS (Employee Net Promoter Score) ist eine der einfachsten, aber effektivsten Methoden, um die Meinung Ihrer Mitarbeiter über Ihr Unternehmen zu ermitteln. Er enthält eine interessante Frage, die die Loyalität misst. Ein Beispiel für eNPS-Fragen sind: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen weiter empfehlen? Die Mitarbeiter beantworten die eNPS-Umfrage auf einer Skala von 1 bis 10, wobei 10 bedeutet, dass sie das Unternehmen mit hoher Wahrscheinlichkeit weiterempfehlen würden, und 1 bedeutet, dass sie es mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht weiterempfehlen würden.
Hype-Zyklus für HR-Technologie, 2023
Hype-Zyklus für Hybridarbeit, 2023
Marktführer für Voice of the Employee Solutions™ 2023
Einblick in die Innovation: Digitale Technologien treiben DEI-Ergebnisse 2023 voran
Forrester Landschaft der Mitarbeiteranerkennung, Q1 2023
Everest Group R&R Solutions PEAK Matrix® Bewertung 2023
