Viva Glint 경고 보고서 및 감소 위험 인덱스
Microsoft Viva Glint 경고 알고리즘은 다음이 있는 설문 조사 데이터 및 표면 인구 또는 인구 집단의 점수에서 통계적으로 유의한 패턴, 이상값 및 편차를 찾습니다.
- 낮거나 높은 점수
- 점수의 주목할 만한 변경 사항
경고 보고서는 관리자 dashboard 보고서 탭에 있습니다. 경고는 관리자에게만 표시됩니다.
참고
경고를 받기 위해 통계적으로 주목할 만한 인사이트는 p-value(기본값: 0.05), 최소 모집단 크기(기본값: 20명의 응답자) 및 최소 점수 차이 또는 변경(기본값: 8점)에 대한 임계값을 사용하여 결정됩니다.
일반 설정에서 특성을 선택하여 경고 보고서 생성
중요
경고를 생성하려면 일반 설정 에서 특성을 미리 선택해야 합니다. 특정 사용자 특성 조합에 따라 경고를 만듭니다. 특성을 선택하지 않으면 경고가 생성되지 않습니다.
모집단은 직원 특성 파일의 특성에 의해 정의됩니다. 경고 알고리즘은 단일 특성(예: Team: Sales > Corporate Sales) 내의 패턴과 특성 조합(예: 성별 및 임기 > 5년)을 검색합니다. 인구 또는 인구 통계 그룹에 통계적으로 유의한 항목에 대한 점수가 있는 경우 해당 그룹에는 경고에 대한 태그가 지정됩니다.
경고 알고리즘에서 사용되는 인구 통계 특성을 구성합니다.
- 낮은 점수와 높은 점수에 대한 경고: 낮은 점수와 높은 점수의 경우 알고리즘은 외부 벤치마크 및 회사 평균에 대한 비교를 사용합니다.
- 점수 변경에 대한 경고: 알고리즘은 현재 설문 조사와 각 항목이 설문 조사에 마지막으로 나타난 시간 사이의 점수에 주목할 만한 변경 내용을 찾습니다.
- 계층: 경고는 계층 구조에 대해 스마트하며 지정된 설문 조사 항목에 대해 가장 높은 관련 수준만 표시합니다.
작업 예제에서 알아보기
예제 #1:
엔지니어링의 모든 하위 인구에 목적 및 역할에 대한 점수가 낮지만 엔지니어링의 하위 인구(예: 엔지니어링 & 임기 > 5년)의 하위 점수가 낮으면 두 개의 경고 모집단이 표시됩니다.
- 두 질문에 대한 엔지니어링 - 목적 및 역할
- 엔지니어링 & 경력 관련 질문에 대한 5년 임기 >
참고
특정 인구 집단이 다른 인구 통계와 높은 상관 관계가 있는 경우 동일한 기본 인구에 대해 여러 경고가 생성될 수 있습니다.
예제 #2:
위치 (캘리포니아)의 영업 담당자가 작년에 고용되었으며 작년에 고용된 모든 사람이 캘리포니아로 갔다는 점을 고려합니다. 이 그룹에 낮은 점수가 있는 경우 알고리즘은 두 개의 경고를 생성할 수 있습니다. 하나는 캘리포니아의 판매이고, 두 그룹은 동일하기 때문에 1년 임기<가 있는 캘리포니아의 판매입니다.
감소 위험 인덱스
경고 보고서의 일부인 상승된 감소 위험은 이직 위험이 높아질 수 있는 인구에 대한 정보를 제공하는 데 핵심적인 요소입니다.
Glint 직원 감소에 대한 각 모집단의 점수 차이 및 전반적인 응답 프로필의 효과를 예측할 수 있습니다. 감소 위험 인덱스는 모든 Glint 클라이언트에서 집계된 회전율 데이터를 학습한 모델이며 표준 항목 점수에 따라 자발적인 감소에 대한 높은 위험을 예측합니다.
감소 위험이 높은 것으로 확인된 인구는 회사 평균보다 더 높은 미래 감소율을 보이는 인구입니다.
광범위한 교차 유효성 검사 연구에 따라 표준 설문 조사 질문/항목을 사용할 때 위험 경고의 정밀도는 80% 이상이며 대부분의 경우 더 높습니다. 모집단이 높은 감소 위험에 대해 플래그가 지정되면 최소 80%의 감소 가능성이 높아집니다.
모델은 가장 유용한 정보를 사용할 수 있도록 예측에 Glint 표준 항목을 사용합니다. 결과 항목 -eSat 및 권장- 매우 강력 하 고 많은 인사이트에 대 한 프록시, 그래서 항목의 최소 집합 적어도 eSat 및 추천 포함 해야 합니다.
팁
정기적으로 경고 보고서를 Viva Glint dashboard 통합합니다.
경고 보고서 설정
관리자 dashboard 일반 설정의 경고에 포함할 인구 통계 특성을 구성합니다. 처음에 구성하거나 시간이 지남에 따라 변경하려면 다음을 수행합니다.
보고로 이동한 다음 경고에 대한 특성으로 이동합니다.
Employee Attribute File에서 미리 선택된 특성에서 organization 내 위험을 줄이는 데 가장 중요한 항목으로 범위를 좁힐 수 있습니다.
- 검색 상자를 사용하여 특성을 추가합니다.
- 보고서에서 원하지 않는 특성 옆에 있는 X 를 선택하여 특성을 삭제합니다.
팁
계층, 기간 및 생성과 같이 경고에 필요한 특성만 선택합니다. 고용 날짜, 생년월일 및 관리자 메일과 같이 그룹화할 수 없는 값이 많은 특성을 사용하지 마세요. 모든 특성을 사용하면 유용한 인사이트를 얻을 수 없습니다.
최소 모집단 크기(기본값은 20명의 응답자)에 대한 임계값과 경고를 받을 자격이 있는 최소 점수 차이(기본값은 8점)를 선택합니다. 25명 미만의 인구에 대한 경고를 보거나 10점 미만의 점수를 매기지 않도록 선택할 수 있습니다. 경고 보고서의 슬라이더를 사용하여 크기를 기준으로 모집단을 필터링합니다.