Datensegmentierung

Ausgangspunkt: Ergebnisse einer Befragung können eine Goldgrube an Informationen sein. Dies ist aber nur gültig, wenn man die Oberfläche durchstößt und wagt, tiefer zu gehen: Nur dann können wertvolle Einblicke gewonnen und bedeutungsvolle Unternehmensveränderungen vorangetrieben werden. Bei diesem Vorhaben können Datensegmentierungen hilfreich sein. Dieser Artikel erläutert die Bedeutung der Anwendung von Segmentierung auf die Befragungsergebnisee und wie Segmentierung dabei helfen kann, an Verbesserungen zu arbeiten und die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Was ist Datensegmentierung?

Segmentierungen sind Ergebnisse, die nach bestimmten Merkmalen von spezifischen Mitarbeitendengruppen angeordnet sind. Segmentierungen werden auch häufig als "Kreuzungen" oder "Datenzuschnitte" bezeichnet. Typische Segmentierungen, die bei der Analyse der Ergebnisse verwendet werden, sind Geschlecht, Alter oder Beschäftigungsdauer.

Warum sollte ich Datensegmentierung verwenden?

Das Anwenden von Segmentierungen auf die Ergebnisse der Befragung kann eine detailliertere Analyse ermöglichen und dabei helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Wie kann ich Datensegmentierung nutzen?

Die Organisationsstruktur (die in den meisten Fällen nach Abteilungen geordnet ist) kann als eine Segmentierung basierend auf Abteilungen betrachtet werden. Dann kann das Anwenden spezifischer Segmentierungen auf Grundlage dieser Organisationsstruktur tiefere Einblicke geben, was bestimmte Gruppen (z.B. verschiedene Geschlechter) antreibt.

Vorteile der Verwendung von Segmentierung in der Ergebnisanalyse

Die Segmentierung von Befragungsergebnissen ist eine Methode, Daten anhand spezifischer Kriterien zu zerlegen, wie beispielsweise Abteilung, Team, Demografie oder andere unterscheidende Faktoren. Dieser Ansatz bietet mehrere entscheidende Vorteile:

1. Tiefere Einblicke: Segmentierung ermöglicht es, in die Details einzutauchen, Trends und Muster aufzudecken, die möglicherweise unbemerkt bleiben, wenn aggregierte Daten betrachtet werden. Es hilft dabei, ein umfassendes Verständnis für verschiedene Bereiche innerhalb des Unternehmens zu erlangen.
2. Maßgeschneiderte Interventionen: Mit der Datensegmentierung lassen sich Bereiche identifizieren, die gezielte Aufmerksamkeit erfordern. Durch das Verständnis der einzigartigen Herausforderungen oder Bedürfnisse verschiedener Segmente kann der Anpassungsbedarf der Interventionen und Strategien für maximalen Impact verstanden werden. Außerdem können Ressourcen dorthin geleitet werden, wo sie den größten Impact haben werden.
3. Benchmarking: Durch Segmentierung ist es möglich, die Leistung verschiedener Gruppen zu vergleichen, um Top-Performer:innen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Verbesserung zu erkennen. Dieses Benchmarking kann zur Leitung von Initiativen und zum Teilen von Best Practices dienen.
4. Proaktives Problemlösen: Probleme innerhalb spezifischer Segmente zu identifizieren, ermöglicht es, Probleme anzugehen, bevor sie eskalieren. Dieser proaktive Ansatz kann verhindern, dass Probleme das gesamte Unternehmen negativ beeinflussen.
5. Mitarbeitende fühlen sich wertgeschätzt und engagiert: Mitarbeitende sehen, dass ihre individuellen Anliegen anerkannt und angesprochen werden. Die Datensegmentierung kann helfen, die strategischen Ziele des Unternehmens zu erreichen, indem zusätzliche Möglichkeiten zur Nachverfolgung von Gruppen von besonderem Interesse angeboten werden. Durch Segmentierung können eine Fülle von Einblicken ermöglicht, gezielte Maßnahmen ergriffen und die allgemeine Work-Life-Balance und Leistung des Unternehmens verbessert werden.

Anwendungsfälle von Datensegmentierung

Segmentierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Validierung von Hypothesen. Datensegmentierung ist eine nützliche Methode, um Ideen zu testen und wichtige Einblicke zu entdecken. Es hilft auch dabei, Gruppenunterschiede zu erkennen.

Beispiele:

• Stellen Sie sich vor, die Ergebnisse des Unternehmens werden betrachtet, das aus Gruppen mit unterschiedlichen Merkmalen besteht, und es soll herausgefunden werden, ob sie sich unterschiedlich verhalten. Wenn diese Gruppen auf eine bestimmte Weise arrangiert werden, zum Beispiel von am meisten engagiert bis am wenigsten engagiert, kann überprüft werden, ob diese Reihenfolge deinen Vermutungen entspricht.
• Ein weiteres Beispiel ist es, wenn sich die Engagement-Ergebnisse eines Unternehmens angesehen werden und diese insgesamt sehr positiv ausfallen. Dies könnte die Erwartung zur Folge haben, dass dies für das gesamte Unternehmen gilt. Aber wenn verschiedene Faktoren, wie bspw. Beschäftigungsdauer, in Betracht gezogen werden, könnte ein differenzierteres Bild vom Engagement entstehen. Mitarbeitende, die eine kürzere Zeit in der Firma arbeiten, könnten höhere Engagement-Ergebnisse haben als die Gruppe, die seit mehr als 5 Jahren beieiner Firma arbeitet.