イベント概要

エンゲージメントサーベイの結果が部署ごとに届き、「この結果を踏まえて施策を考えてください」と言われる。けれど、なぜそのスコアなのかが分からない。出てくる仮説は「コミュニケーション不足」のような一般論ばかりで、施策も毎年同じものが並ぶ――。そんな悩みを抱える人事・組織リーダーの方は少なくありません。

サーベイは、いわば「体重計」です。現状を測ることはできても、なぜ痩せないのかまでは教えてくれません。設問が抽象的なぶん、そこから立つ仮説も抽象的になります。全社の相関分析は、多くの部署に当てはまる「平均の答え」をくれますが、「うちの部署はなぜ低いのか」には答えてくれません。

本ウェビナーでは、1部署の1on1の対話データと、その部署のサーベイ結果だけを使って、スコアの裏側にある仮説をつくる実験をご紹介します。対話の原文は人が読まず、AIが抽象化した話題の分類や発言の傾向だけを扱います。サーベイだけで立てた仮説と、対話データを足した仮説がどこまで変わるのかを、事例でお見せします。

  • Part1　現場のリアル：サーベイ結果から仮説が立たない構造
  • Part2　サーベイは体重計：結果の指標と、日々の場面の記録
  • Part3　相関から仮説へ：相関分析の限界と、仮説をつくる手順
  • Part4　見えてきた仮説：対話データを足すと、仮説はどう変わるか
  • Part5　明日からできること：事業部門と人事、それぞれの一手
  • 質疑応答

このような方にオススメ

  • サーベイ結果を受け取ったものの、スコアの理由を説明できない事業部長・部門マネージャーの方
  • 現場にサーベイ結果を返しているが、施策が毎年同じになっていると感じている人事の方
  • 相関分析やドライバー分析の結果を、部署ごとの打ち手につなげられていない方