Intention
Um ein starkes Team zu entwickeln, solltest Du sicherstellen, dass alle Mitarbeiter so engagiert wie möglich sind. Ein engagierter Mitarbeiter ist weniger anfällig für Fluktuation, ist engagierter beim Erfüllen seiner Aufgaben und ist ein motivierendes Teammitglied. Es kann jedoch schwierig sein, zu bestimmen, wie die Personalarbeit ausgerichtet sein muss, um das Engagement der Mitarbeiter zu steigern.
Die Impact Drivers geben Aufschluss darüber, da sie die Bereiche (die Impact Drivers) bestimmen, die das Engagement am ehesten verbessern. Erhöht z.B. eine gute Beziehung zum Vorgesetzten das allgemeine Engagement? Oder ist das Gefühl der Eigenverantwortung noch wichtiger? Hat ein Gefühl des Vertrauens überhaupt keinen Einfluss auf das Engagement? Die Impact Driver-Analyse von Leapsome kann all diese Fragen beantworten.
Wenn Du einen anderen Bereich als das Engagement optimieren möchtest, kannst Du Dich hier über anpassbare Impact Driver in Leapsome informieren. Weitere Informationen zum Einführen von Impact Drivers findest Du in diesem Blog Artikel (Englisch).
Die Grundlagen: Was sind Impact Drivers?
Wenn Du eine Umfrage mit den integrierten Best-Practice-Fragen von Leapsome erstellst, gehört jede Frage zu einer Kategorie. Einige dieser Fragen messen, wie engagiert Deine Mitarbeiter sind, was zu einer Gesamtbewertung des Engagements für jede Person führt. Andere Fragen messen andere Bereiche: z.B. das Vertrauen zwischen Vorgesetzten und direkten Mitarbeitern, das Gefühl der Einbindung, usw..
Der Grundgedanke von Impact Drivers ist es, dass die Verbesserung bestimmter Bereiche - z.B. die Verbesserung der Beziehungen zwischen Managern und direkten Mitarbeitern - das Engagement stärker verbessern kann als andere Bereiche. Die Bereiche, die am stärksten zum Mitarbeiterengagement beitragen, werden als 'Impact Drivers' bezeichnet. Mit anderen Worten, es sind die Bereiche für Verbesserungen, die den größten Einfluss auf das Mitarbeiterengagement haben werden.
Die 'Treiber' sind andere Fragen (in Bereichen, die nicht zum Engagement gehören), deren Werte eine hohe Korrelation mit dem Gesamt-Engagement aufweisen.
Wenn Mitarbeiter mit einem hohen Engagement-Wert z.B. auch immer antworten, dass sie eine starke und vertrauensvolle Beziehung zu ihrem Vorgesetzten haben, besteht eine hohe Korrelation zwischen der Unterstützung durch den Vorgesetzten und dem Engagement der Mitarbeiter.
Ein anderes Beispiel wäre, wenn Mitarbeiter mit einem niedrigen Engagement-Score immer sagen, dass sie das Gefühl haben, dass ihr Feedback nicht berücksichtigt wird. Dann deutet dies darauf hin, dass eine vermehrte Reaktion auf Feedback zum Engagement beitragen kann.
Eine hohe Korrelation bedeutet, dass wenn Du das eine beeinflusst, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Du auch das andere beeinflussen kannst. Im obigen Beispiel kann also die Verbesserung der Reaktionsfähigkeit auf Feedback zu einer Verbesserung des Engagements führen, da beide miteinander korrelieren.
Diese Impact Drivers sind individuell für Dein Unternehmen und basieren auf den Antworten, die Du mit Deinen Umfragen sammelst. Natürlich hängen die Klarheit und Stärke der Treiber daher davon ab, dass Du genügend Antworten sammelst, um aussagekräftige Daten zu erhalten. Hier findest Du weitere Informationen zur Erstellung effektiver Umfragen, um sowohl genügend Daten zu sammeln als auch die maximale Qualität und Quantität der Antworten sicherzustellen.
Wo finde ich Impact Drivers in Leapsome und wie kann ich sie interpretieren?
Du findest die Impact Driver-Bewertung unterhalb einer Frage oder eines Themas in der Liste der Umfrageergebnisse. Sie zeigt eine Bewertung von: 'Sehr schwach', 'Schwach', 'Mild', 'Stark' oder 'Sehr stark'.
Der Impact Driver Score wird anhand einer Korrelation zwischen jeder Frage und den Zielfragen berechnet. Hierfür wird entweder die Kendall's Tau Korrelation oder für größere Datensätze die Pearson Korrelation verwendet. Der Korrelationskoeffizient wird dann in die folgenden Bereiche übersetzt:
> 0,8 = Sehr Stark
> 0,6 = Stark
> 0,4 = Mäßig
> 0,2 = Schwach
< 0,2 = Sehr schwach
In der Abbildung unten sehen wir, dass "Mein Manager fördert einen offenen [...]" ein "mäßiger" Impact Driver ist. Dies bedeutet, dass die Unterstützung von Managern bei der Praktizierung einer offeneren Teamkultur (d.h. die Verbesserung des Wertes 7) mit größerer Wahrscheinlichkeit zu einem besseren Mitarbeiterengagement führen wird, als die anderen Fragen (die einen '(sehr) schwachen' Wert haben).
Du kannst diese Informationen z.B nutzen, um ein Managertraining oder einen Lernpfad in Leapsome zu erstellen. Unabhängig von der Strategie, die Du verfolgst, sollte das Ziel sein, die Offenheit in den Teams zu erhöhen, um das Engagement Ihrer Mitarbeiter zu verbessern.
Bei Fragen, die einen 'schwachen' Impact Driver Score haben, bedeutet dies, dass eine Verbesserung dieses Bereichs wenig Einfluss auf das Mitarbeiterengagement haben wird. Dies bedeutet jedoch nicht, dass sie nicht verbesserungswürdig sind. Es bedeutet nur, dass Veränderungen in dem jeweiligen Bereich wahrscheinlich geringere Auswirkungen auf das Engagement Deiner Mitarbeiter haben.
Wenn der Impact Wert 'N/A' lautet, bedeutet dies, dass noch nicht genügend Daten gesammelt wurden, um die Stärke der Korrelation zu beurteilen. Dies ist eine übergreifende Faustregel: Je mehr Daten Du hast (d.h. je mehr Runden dieser Umfrage Du durchgeführt hast und je mehr Antworten Du gesammelt hast), desto genauer sind diese Werte. Darüber hinaus werden Fragen in der Kategorie 'Engagement' als 'N/A' markiert. Dies liegt daran, dass sie selbst korreliert sind. Mit anderen Worten, wenn Du die Impact-Bewertung einer Frage zum Engagement sehen würdest, würde dies aussagen, dass Engagement für Engagement notwendig ist.
Beispiele:
Beispiel 1:
Du siehst, dass die Frage "Meinem Manager ist meine Meinung wichtig" ein 'sehr starker' Impact Driver für das Mitarbeiterengagement ist.
Du stellst auch fest, dass der Durchschnittswert für diese Frage relativ niedrig ist (d.h. die Mitarbeiter geben eine niedrige Bewertung für diese Frage ab). Das sagt Dir, dass Du die Manager darin schulen solltest, besser zuzuhören oder mehr Feedback einzuholen. Vielleicht entwickelst Du einen Workshop oder gibst den Managern Tipps und Tricks, damit diese proaktiver nach der Meinung ihrer Mitarbeiter fragen. Im Laufe der Zeit kannst Du anhand der Umfrageanalyse feststellen, ob sich die Antwort auf diese Frage und das Engagement verbessern.
Beispiel 2:
Du stellst fest, dass "Die Arbeit, die ich mache, ist für mich sinnvoll" ein starker Impact Driver ist. Du beobachtest außerdem, dass Mitglieder Deines Ingenieur-Teams bei dieser Frage relativ niedrige Werte erzielen, während andere Teams höhere Werte erzielen. Dann weißt Du, dass Du diese Gruppe ansprechen solltest - vielleicht eine offene Diskussion darüber führen, was die Arbeit für sie sinnvoller machen würde, oder mehr Flexibilität bei der Auswahl ihrer Projekte zulassen.
Oder Du bemerkst durch die Leistungs Quantilisierung von Leapsome, dass Deine leistungsstarken Mitarbeiter bei dieser Frage ebenfalls niedrige Werte erzielen. Das bedeutet dann, dass es Raum für Verbesserungen gibt, wenn es darum geht, diese Top-Performer zu engagieren - und folglich zu halten. Dies macht die Verbesserung der allgemeinen Sinnhaftigkeit der Arbeit besonders wichtig.
Häufig gestellte Fragen
Mir ist aufgefallen, dass sich die Impact Drivers nochmal verändert haben, obwohl die Umfrage abgeschlossen ist. Wie kann das sein?
Selbst wenn die Deadline für deine Survey verstrichen ist, kann es sein, dass sie nachträglich noch Antworten erhält. Dies ist zum Beispiel möglich, wenn jemand die Umfrage vor Ende der Runde in einem Browsertab startet, diese dann aber erst nach Verstreichen der Deadline mittels desselben Browsertabs abschickt.
In dem Fall werden dann auch alle nachfolgenden Berechnungen, wie auch die Impact Driver, aktualisiert. So kann es sein, dass sich der Wert hier nochmal leicht verändert. Da dieses Szenario eher selten vorkommt, sollten deine Ergebnisse nicht stark beeinflusst werden.
Was passiert, wenn die Fragen rotieren und die Zielfrage nicht in jeder Umfragerunde gestellt wurde?
Bei Umfragen mit rotierenden Fragen muss die Zielfrage in jeder Runde gestellt werden, um die Impact Driver anzugeben.
Wenn mehrere Zielfragen definiert sind, muss mindestens eine von diesen in der aktuellsten Umfragerunde gestellt werden. Leapsome fasst die Scores der Zielfrageb zusammen und berechnet die Korrelation zwischen diesem Ergebnis und allen anderen Scores der anderen Fragen. Bei mehreren Zielfragen würde dies bedeuten, dass Leapsome, wenn mindestens eine Frage in der aktuellen Runde gestellt wird, trotzdem die letzten Scores der anderen Fragen für diese Korrelation berücksichtigt.