Google人才分析團隊如何做員工調查？

眾譯小組

譯者：Cathy、王素婷、魯仁淑、簡翼、EMI、劉志金、羅貝、王佳、王菁、Tailynn

合成：Lurcerne

文章來源於Google的re: Work項目

介紹

早在2004年，Larry Page和Sergey Brin就要求Stacy Sullivan（那時的人力資源負責人，現任谷歌首席文化官）通過面談的方法找出谷歌員工對工作的感覺，並報告其反饋。但那時公司已經有幾千員工，Stacy意識到以前那種面對面的訪談不再是評估員工情緒最有效的或嚴謹的方式。因此，谷歌開始啟動它的首次員工調查。

調查是收集組織數據的一個好方法。無論這是一項年度員工調查——一張員工給予管理人員的反饋表格；還是一份培訓後調查——能直接從你的員工那裡收集數據從而支持決策和指導組織的行動。

「好的調查項目意味著要做很多工作；而糟糕的調查則根本不值得去做。」~谷歌人語錄

編寫調查是一門科學，許多研究機構，包括密歇根大學、哈佛大學和杜克大學,都有分享科學驗證方法的嚴格程序。

調查之前，陳述你的目標

開始時,你就要考慮結果。調查後會有什麼行動？你準備做出什麼不同的決策，或者基於結果保持哪些不變？你寫下第一個調查問題之前，應考慮如下內容:

調查能幫助回答哪些組織方面的問題?

你能清楚陳述你這次調查的目標嗎?

你能簡潔地陳述你的主要問題嗎?

你的上級領導支持和提倡做這個調查嗎?

你有沒有什麼需要本次調查幫你檢驗的假設?

如果你不能清楚地回答上述所有問題，那麼最好從其他數據源如員工面談或者討論小組獲得更多的信息。也有可能，調查並不是正確的選擇。

你能否基於調查結果採取行動

你是否有充足的時間和資源開展調查，並對結果進行分析和分享？

你是否知道調查目標人群是誰？你能否獲取足夠多的調查回復，從而可以制定決策？

你所在的組織是否願意針對調查結果採取措施？

無論調查結果和調查結論是正面的還是負面的，你所在的組織是否願意客觀地聽取、足夠地信任，從而採取相應的措施？

理解結構化以及開放型問題

在谷歌（Google）的調查中經常使用兩種類型的問題：

1) 結構化問題對調查對象的答案提供一系列已確定的選項。這些選項可以幫助你對人們的不同答案進行比較，並將此轉換成以可統計的數據，也可以簡便地對個體或者群體隨時間發生的變化進行追蹤。結構化問題答案選項的設置有多種類型，最常見的是以下兩種：

分類量表

是/否、真/假

部門/職能（銷售、運營、工程）

區域（北部、南部、東部、西部）

有序量表

帶有數值範圍的問題（1-5；從不、一次、兩次、超過三次）

李克特式量表（強烈不同意、不同意、中立、同意、強烈同意）

2）開放性問題讓回答者不需要回答一系列規定好的選項，是作為結構化問題的補充。當出題者對答案也不確定，或不想使回答受限制時，此類問題的也具參考價值。例如「對於在此工作，您最滿意的是什麼？」，「就如何在工作上給予員工更多自主權的問題，請給出1-2個建議」以及「平均每個月您在家辦公幾天？」這些都是開放性問題。

設置高質量的問題

表面看來問卷設計似乎很簡單。但是切記：因為你的受訪者並不能向你澄清問題，因此你必須自始至終保證問卷問題的明確、簡潔和嚴謹。Coursera和密歇根大學已聯合開設社會調查的基礎在線課程。以下是一些小建議：

使用簡潔明了的語言

簡單句型和通用辭彙會使回答者更容易理解調查內容，特別對於調查內容是非母語的調查者。對無法理解的條目給出定義，做出附加說明（如：將「整體幸福感」定義為「你情感、心理以及財務上的健康」）。

切莫抖機靈

聰明的問題雖有趣，但所得到的數據信度低。你可以在做調查邀約或調查介紹時充分發揮你的幽默。

儘可能使問卷簡短

對同樣篇幅問卷的感受，受訪者肯定比你覺得時間更長。

注意問卷問題引發的的預期

如果你的問題是關於潛在的薪酬增長，或者提到了人員削減的可能性，那麼你的受訪者會理所當然的期待漲薪，或恐懼裁員。這種情況會影響到被試者的答題，同時也會令他們產生不合實際的預期。對每個問題來說，你都要問問自己：基於這個問題，被試者會怎樣揣測你的意圖？

不要問受訪者回答不了的問題

「你會用RQFP或者FLEEM嗎？」這種問題對那些兩者都不認識的人來說就是一個糟糕的問題。儘管受訪者可以選擇「不知道」這個選項，但是讓他們感到迷惑和不知情也不是一個好主意。

不要太依賴開放性問題

開放性問題需要花許多時間來分析，同樣也需要花很多時間來回答。如果你發現自己要設置很多開放性問題，那不如採用訪談或重點小組的形式來代替問卷。人們總是認為問卷是一個很好的集思廣益的辦法，但是別忘了，收集到的想法的質量是與人們在問卷上花的時間有關的。簡略的開放性問題通常不會吸引到突破性的答案。

避免問卷設計中的陷阱

很多實用的引導可以教你怎樣設計一份好的問卷（詳見a full Coursera/University of Michigan course on survey design）下面這些是Google的人力分析團隊試圖避免的陷阱：

1、雙重含義的問題

這類問題將兩個問題合并到一個問題當中。有時這種情況出現在一些細微之處，留意你問題中的連詞（例如「和」、「與」、「或者」）。

原始版：「我公司的副總裁和部門總監鼓勵組織內部的創新。」

那麼如果你的副總裁鼓勵創新，但部門總監卻不鼓勵呢？這讓被試者如何回答？將這個問題拆分就好了。

改進版：「我公司的副總裁鼓勵組織內部的創新。」

2、引導式問題

引導式問題鼓勵受訪者按特定方式回答問題。贊同引導式陳述的通常不需要作太多努力，結果是，此類問題通常會影響你的數據。

原始版：「你不認為我們應該花更多時間在產品評價嗎？」

改進版：「更多時間花在產品評價上有助於提高我們的產品發布力」。

3、非特定性問題

不清晰或者模糊的問題會導致受訪者迷惑從而帶來不可信的回答。你的目標應該使每一個受訪者都能以同樣、準確的方式理解提問。

原始版：「你怎麼看待績效評估?」 這個問題是關於物流嗎? 是關於工作量？還是指評估過程的有效性？

改進版：「請自我評估上一個績效考核期你工作的綜合滿意度」。

4：過於寬泛的問題

有時你不想太精確，因此你不限制受訪者的回答。然而，不清晰的提問只會讓受訪者感到困惑。

原始版：「你對這個人有多了解？」

「了解」是什麼意思？仔細思考什麼是你嘗試衡量的，並據此提出一個只能回答這個答案的問題。在調查問卷中，精確性永遠勝過普遍性。

改進版：「在過去的一個季度以來，你同這個人互動過多少次（例如：通過電子郵件，電話，還有會面）？」

5、錯失問題反饋的多樣性

提出結構化的問題時， 針對問題回答的選擇列表應該詳盡，應將受訪者有可能的回答都應該包括進來。反觀你的調查問卷的問題回答設計， 應該包括「其他」、「不知道」或者「不適用」等選項。

6、重疊的回答選項

回答選項除了要詳盡之外，還必須是互相獨立的。如果你要人們只選擇一個選項，那麼就不能夠有重疊的選項。

原始版：你在這裡工作多久了？A）不到一年 ；B）1-2年； C) 2-3年； D）3-4年；E）5年以上

如果你是工作三年的員工，你應該選C還是D呢？

改進版：你在這裡工作多久了？A）不到一年 ；B）一年及一年以上，但不到兩年；C）兩年及兩年以上，但不到三年；D)三年及三年以上，但不到四年；E）四年及四年以上

7、通過「必答題」強製做出回答

沒有必答題，可以使受訪者者選擇讓他們感覺舒適和有準備的問題。這樣可以建立用戶的信任，並避免由於答卷者受強

制填寫某些東西而收集到不準確的數據。包含「不適用或不可用」選項也是一個好主意。如果你要求一定對給定的問題有答覆，得通過調查文本向調查者解釋原因。

測試你的調查

有很多原因來測試你的調查，包括：

消除混淆或差劣的問題或回答選項

弄清楚需要多長時間來填寫調查，這是調查邀請時要告知給受訪者的

剛開始，你可能會嘗試用一些不太正式的問題或指導語。你需要與上級一同審視這些問題，確保他們的支持、獲取他們的建議並確定調查問題項。一旦你有了完整的調查問卷，就需要招募一些志願者來檢測這份調查問卷。最好能把這群人聚到一起，一間屋子裡，來完成這個測試，你能從中獲取很多信息。

採用匿名的、保密的還是實名的調查？

在建立調查問卷前，你需要決定這份調查是採用匿名、保密還是實名的方式進行。

在匿名調查中，調查對象的背景信息沒有與調查結果捆綁，所以你無法區分個體的回答。

優勢：因為調查結果無法與個體相聯繫，調查對象會覺得非常安全而提供真實的反饋。

劣勢：如果想通過其他因素（如部門、地點）來對處理調查結果，你必須在調查期間讓調查對象標明這些信息。但這會讓調查變長，並有可能帶來不完整或不可信的數據。

在保密調查中，一些背景信息是與每一回答聯繫在一起的，但它們並不會隨調查結果一同展示出來。只有分析者能夠使用這些背景信息來更好地理解調查結果。

優勢：因為不需要調查個人信息，你的調查會比較短。而且能用不同的方式來處理數據，你的數據也會更有意義。

劣勢：你必須要確保已經準備好相應的數據保密規則，並且要與調查對象溝通好。

在實名調查中，被調查者的個人特徵與他們的回答是有明確聯繫的，同時這與最後的結果是一起被公布的。這種方法通常只會被用在無傷大雅，同時需要根據數據來跟進的情況下

好處：你可以十分輕鬆地跟進人，或者針對回答問一些需要澄清的問題

壞處：你必須十分確定被調查者完全清楚他們的回答會被公開這件事，不然你就是冒著員工信任危機的風險（更糟的情況下，員工的回答可能還會讓他們陷入麻煩）

調查適當的人

谷歌的人才分析團隊始終都思考著調查疲勞和目標人群的問題。是不是每一個在目標人群的人都要接到調查呢？這在某些時候做這個是有意義的，比如你的調查群體較小，或者你十分明確地想提高調查的參與率（就像一個公司的年度調查需要公司所有員工的參加）。但是在許多情況下，調查一個樣本得出來的數據就和調查整個群體一樣有力，並且信息完善。

簡單隨機抽樣

簡單隨機抽樣是一種節省時效的方法，我們可以將其讓目標人群中每一個人都有一個公平且有幾率參加的方法。一個實行簡單隨機調查的非常基礎的方法就是：

獲取一個目標人群中的名單

用一個隨機數字生成器來給目標人群名單上的人分派數字

選出前「n」個人作為抽樣

簡單隨機方法的主要缺點是吸引的參與者太少，因而有僅能代表公司一小部分群體的風險，從而無法對這個群體作出結論。例如，一份全球性的調研中你可以採用一種被稱之為隨機分層抽樣的技術。在這種類型的樣本中，你可以在每組的目標人群中隨機抽取但比例相等的人（例如：北美地區10%的銷售，歐洲地區10%的銷售）。這需要大量的努力，並且你可能會遇到無法辨識正確群體的困難，但是這種方法可以確保你的樣本包含你的目標群體中所有重要的子群體。你可以從哈佛大學有關於調研研究的項目中，更多地了解調研樣本的方法論。

撰寫有效的調查邀請

現在你已經為調研的創建付出了很多的努力，你想要確保調研能如實被完成。這裡有一些小技巧可以提高反饋率：

人們對於來自他們認識的人的調研會給出更好的反饋。如果可以，調研的邀請最好來自於反饋者的領導。

關聯性很重要。確保調研的目的與目標群體的興趣相關聯。人們更願意回答對於他們有意義的問題。

羅列出細節，比如調研的目的，花費的時間長短，調研結束的時間以及調研的結果會帶來的影響。

少即是贏。

邀請需要簡短，親切，直擊重點。如果您有很多信息需要溝通，請撰寫常見問題文檔（FAQ），並在電子郵件中包含調查的鏈接。

輸入標題

一旦調研結束並收集完所有數據，就到分析和分享結果的時刻了。以下有一些準則可供參考：

首先與領導者交流結果，然後再轉發。

首先與領導分享調查結果通常是有用的，確保他們有全局的意識，然後讓其將結果傳遞給團隊。確保結果廣泛適用，但給予領導者機會將其置於大背景中。

分享比對結果。

通常，讓團隊們看到他們的結果如何與組織平均水平相符，或者今年的結果與上一年的結果相比，這都是有用的。這可以幫助確定組織範圍內的挑戰，和針對具體群體的機會來改進問題，或共享成功。

分享好的，壞的，和醜陋的結果。

當和大家分享結果時，無論結果如何，都需要完整地客觀地來分享這些結果，這才是有用的。有選擇性地分享結果或過濾「不良」答案，可能會破壞信任以及減少獲得真實答案的可能。

計劃如何採取行動並分享計劃。

分享計劃並同時採取行動會有助於組織立即將數據情境化，並表明對行動的承諾。

眾譯小目標

——翻譯全球最優秀的管理文章

流程

選文——分包——翻譯——合成——發文

分包說明

每篇文章切分成10段，每段200-600個單詞，每人一段，翻譯時間1天，合成時間1天

文章來源

MIT 斯隆管理評論、紐約時報、華爾街日報、BI、Inc.、wired、medium、firstround......

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