過去の輸入のPeople科学要因を検討する

高度なトレーニングを受けたユーザーの場合、高度な構成Microsoft Viva Glintでは、Viva Glintアンケート プログラムで選択したアイテムで傾向のあるアイテムの外部の履歴応答データをインポートできます。 傾向データは重要です。 時間の経過に伴う変化を見ることが不可欠です。 ただし、過去の輸入の技術的基準を確認する前に考慮すべき戦略的要素がいくつかあります。

前回のアンケートはいつ行いましたか?

データはどのくらい新しいですか? organizationの "最近" の意味を判断するには、ビジネスが大きな変化 (戦略シフト、外部市場または経済の変化、組織の再構築、大幅な成長または従業員ベースの削減) を経ていますか? これらの変更のいずれかが発生した場合は、比較が意味を持たない可能性があるため、履歴データについてもう一度考える必要があります。 一般に、1 年以上前のデータをインポートすることはお勧めしません。

以前の応答スケールは、Viva Glintとどのように比較されますか?

Glintの応答スケールは、強く同意しないから強く同意する範囲の 1 から 5 の Likert スケールです。 前の項目でこの正確なスケールが使用されていない場合、項目をマップして意味のある比較を行うのは困難です。

アイテムはViva Glint項目にマップされますか?

Glint分類の主要項目を確認すると、これらの項目は以前の項目にマップされますか? 質問と参照先の意図を検討することが重要です。 項目がGlint項目と一致しない場合、比較は関連しません。

外部の履歴データはエンゲージメント戦略をさらに深めますか?

履歴データを引き継ぐと複雑になります。 異なるベンダー間では、結果の測定、スケール、および質問の文言の間に複雑があります。 以前の項目を取り込むことは、エンゲージメントに対するより現代的なアプローチを進めるのではなく、より伝統的でアジャイル性の低いアプローチを強化することがよくあります。