Los comentarios de las encuestas ofrecen una gran cantidad de retroalimentación que puede ayudar a comprender las experiencias de las personas y guiar tus acciones basadas en encuestas. Sin embargo, profundizar en estos comentarios puede ser una tarea laboriosa y potencialmente propensa a errores, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos de comentarios.
Si tu panel tiene la capacidad, emplear la categorización automática de comentarios y el análisis de sentimientos puede agilizar el proceso, ahorrando tiempo y minimizando posibles sesgos. Esta tecnología te permite identificar rápidamente temas prevalentes y evaluar los sentimientos expresados por los encuestados.
Guía paso a paso de nuestro proceso de análisis de IA
Paso A: Redacción de Información Personalmente Identificable (PII)
Antes del análisis, priorizamos tu privacidad y seguridad de datos. Eliminamos automáticamente cualquier Información Personalmente Identificable (PII) de tus comentarios. Esto es lo que se elimina:
Detalles Personales: Nombres y cualquier identificador que pueda señalar directamente a un individuo.
Información de Contacto: Números de teléfono, direcciones de correo electrónico y direcciones físicas.
Huellas Digitales: URLs, direcciones IP y cualquier identificador en línea.
Datos Temporales: Fechas, horas y edades.
Datos Financieros: Números de cuenta, detalles de tarjetas de crédito, IBANs, códigos SWIFT y otros identificadores financieros.
Identificaciones Gubernamentales: Cualquier forma de identificación gubernamental o específica de una región.
Este paso asegura tu anonimato y la confidencialidad de tus datos personales y sensibles.
Paso B: Categorización basada en categorías predefinidas
Una vez que los comentarios son anonimizados, la IA los asigna a categorías predefinidas. Estas categorías están diseñadas para alinearse con nuestras áreas clave de interés y objetivos organizacionales. Nos ayudan a organizar sistemáticamente la retroalimentación para un análisis y respuesta más enfocados.
Las categorías incluyen:
Agilidad e innovación
Autonomía y empoderamiento
Progresión profesional
Gestión del cambio
Comunicación interfuncional
Servicio al cliente y calidad
No sé o no estoy seguro
Voz del empleado
Gobernanza social y ambiental ESG
Igualdad, diversidad e inclusión
Trabajo flexible e híbrido
Comunicación general
Salud y seguridad
Seguridad laboral
Liderazgo
Aprendizaje y desarrollo
Efectividad del gerente de línea
Incorporación y orientación de nuevos empleados
Sin comentario
Ninguno
No estoy seguro
Nada
Salarios y beneficios
Personas y trabajo en equipo
Gestión del rendimiento
Entorno físico
Reconocimiento y elogios
Dotación de personal y carga de trabajo
Estudiantes y jóvenes
Sistemas y procesos
Herramientas y equipos
Valores y cultura
Visión y propósito
Bienestar
Satisfacción laboral
Paso C: Análisis de sentimientos de las respuestas
El paso final implica que la IA realice un análisis de sentimientos en los comentarios categorizados. Así es como funciona:
Entendiendo el contexto: La IA evalúa el contexto de cada comentario para captar el mensaje subyacente.
Detectando sentimientos: Cuando es posible, identifica si los sentimientos expresados son positivos, negativos o neutrales.
Midiendo la intensidad: La IA evalúa la intensidad de los sentimientos para entender la fuerza de las opiniones o sentimientos.
Proporcionando ideas: Estas ideas nos ayudan a medir la satisfacción general del cliente, identificar áreas que necesitan mejora y entender el impacto emocional de nuestros servicios o productos.
Nota: filtramos automáticamente los comentarios que se limitan a '....' o 'n/a'. Esto ayuda a mantener la relevancia y calidad de los datos que analizamos y procesamos. Sin embargo, ten en cuenta que este filtrado es sensible al contexto. En situaciones donde '....' o 'n/a' tienen significados específicos o son parte de una entrada de datos estructurada o contenido creativo, se retendrán. Esto asegura que nuestro análisis siga siendo preciso y completo, teniendo en cuenta las diversas formas en que se pueden usar estos marcadores.
Cómo ver categorías por sentimiento
Para acceder a las categorías basadas en sentimientos, sigue estos pasos en tu panel:
Ve al informe de 'Comentarios'.
Selecciona la pestaña 'Categorías por sentimiento'.
Elige la pregunta de encuesta de texto abierto que deseas examinar.
Tu panel organizará las respuestas a esta pregunta en Categorías (ver arriba), desde la categoría más mencionada hasta la menos mencionada. También analizará el sentimiento, con respuestas positivas a la izquierda, respuestas negativas a la derecha, y respuestas neutrales y mixtas en el medio.
Puedes pasar el cursor sobre una categoría para ver un desglose de las respuestas. Por ejemplo, consideremos las respuestas a la pregunta, "¿Qué cambios has visto como resultado de la encuesta anterior?"
En este caso, puedes observar que el mayor número de comentarios (96) están relacionados con "Comunicación y agilidad", y la mayoría de estos son positivos. Por otro lado, menos comentarios (31) están relacionados con "Gestión del cambio", pero la mayoría de estos (25) son neutrales o negativos. Para obtener ideas más profundas, es posible que desees centrarte en explorar más a fondo los comentarios neutrales y negativos en esta categoría.
Revisando comentarios individuales
En esta tabla, puedes acceder a las respuestas a tu pregunta seleccionada, junto con el nivel de enfoque del encuestado (como el compromiso) y el sentimiento asociado con su comentario.
Para el ejemplo mencionado anteriormente, puedes aplicar filtros para reducir los resultados. Específicamente, filtra por la categoría 'Gestión del cambio' y sentimientos 'Negativo' y 'Neutral'. Además, tienes la opción de filtrar por 'Puntuación de compromiso' para examinar comentarios de empleados tanto altamente comprometidos como menos comprometidos.
Explorar categorías por nivel de punto focal
Tu panel de control te permite investigar comentarios basados en el nivel de punto focal de los encuestados, como el Compromiso.
Los comentarios se categorizan y analizan en función de esta puntuación de Punto Focal. Por ejemplo, si observamos la pregunta, "¿Qué cambiarías de trabajar aquí?", encontramos que la mayoría de los comentarios (109) se relacionan con 'Recompensa', y estos provienen principalmente de personas con puntuaciones de compromiso positivas.
Curiosamente, las personas con puntuaciones de compromiso más bajas tienden a comentar más sobre áreas como "Recompensa", "Comunicación y agilidad" y "Valores y cultura". Estas son áreas que vale la pena explorar más a fondo, ya que podrían estar afectando negativamente su compromiso.
Puedes profundizar examinando los comentarios en la tabla y utilizando filtros para ordenarlos por categoría y puntuación de punto focal. También puedes ver el sentimiento en cada comentario e incluirlos en tu plan de acción.
Explorando comentarios a través de una Nube de Palabras
La Nube de Palabras muestra las palabras más frecuentemente usadas en los comentarios de los empleados. Para ver qué palabras son más prevalentes en las respuestas de los empleados, selecciona la pregunta de texto abierto del menú desplegable.
Haz clic en cualquier palabra de la Nube de Palabras para acceder a los comentarios relacionados. Estos comentarios incluirán información sobre la categoría, el sentimiento y la puntuación de compromiso del encuestado.
Si estás específicamente interesado en entender cómo se sienten las personas sobre un tema particular que has notado en tus resultados, como recompensas o liderazgo, puedes buscar manualmente comentarios relacionados con ese tema.