Verbeter medewerkersbetrokkenheid met text mining

Uitdaging: het analyseren van grote hoeveelheden data uit medewerkerstevredenheidsonderzoeken

Als bedrijf of organisatie wil je inzicht krijgen in wat er speelt onder je medewerkers. Waar zijn ze tevreden over en, misschien nog wel belangrijker, wat kan er beter? Veel bedrijven verzamelen daarom feedback van medewerkers via MTO’s (medewerkerstevredenheidsonderzoeken). Deze onderzoeken bestaan meestal uit gestructureerde vragen en open tekstvelden waarin medewerkers hun mening kunnen delen. Open feedback is bijzonder waardevol omdat medewerkers vaak diepere inzichten geven over hun ervaringen op het werk. Helaas is het analyseren van deze open tekstvelden tijdrovend en complex, vooral wanneer het om duizenden medewerkers gaat.

Oplossing: de inzet van text mining voor efficiënte analyse

Met text mining kunnen grote hoeveelheden ongestructureerde data, zoals open antwoorden in MTO’s, snel en effectief worden geanalyseerd. Text mining zet tekst om in een gestructureerde vorm, waaruit met behulp van algoritmen waardevolle informatie en inzichten gehaald kunnen worden. Dit maakt het mogelijk om automatisch onderwerpen (of ‘topics’) te identificeren binnen de feedback, wat zorgt voor een efficiëntere analyse die patronen en belangrijke thema’s blootlegt.

Praktische toepassing bij grote organisaties

Bij grote organisaties, waar jaarlijks duizenden medewerkers deelnemen aan een MTO, is het handmatig analyseren van alle open antwoorden vrijwel onmogelijk. In zulke gevallen biedt text mining uitkomst door de meest voorkomende onderwerpen in de medewerkersfeedback te identificeren. Het algoritme herkent bijvoorbeeld thema’s zoals werkplezier, verlofregelingen en luisteren naar personeel—onderwerpen die anders wellicht over het hoofd zouden zijn gezien.

Bovendien laat onze analyse zien welke onderwerpen bijdragen aan de tevredenheid van medewerkers, zodat je gericht kunt inspelen op factoren die frustratie veroorzaken of juist worden gewaardeerd. Hierdoor krijgt de organisatie beter inzicht in de gevoelens van medewerkers en kunnen gerichte acties worden ondernomen.

Voordelen van text mining in EX-trajecten

• Efficiëntie: Waar handmatige analyse weken kan duren, kunnen text mining-algoritmes binnen enkele uren resultaten opleveren.
• Objectiviteit: Text mining zorgt voor een consistente, objectieve analyse en elimineert menselijke biases.
• Diepere inzichten: Naast het herkennen van veelvoorkomende onderwerpen, kan text mining ook zeldzamere, maar belangrijke thema’s aan het licht brengen.
• Correlaties: Het algoritme legt verbanden tussen verschillende onderwerpen, zodat organisaties kunnen zien welke problemen vaak samen voorkomen, zoals werkdruk en verlofregelingen.

Text mining: een schaalbare oplossing voor EX-trajecten

Text mining biedt een efficiënte en schaalbare manier om grote hoeveelheden ongestructureerde data in EX-trajecten te analyseren. Bedrijven kunnen hiermee snel diepgaande inzichten verkrijgen uit medewerkersfeedback, waardoor ze in staat zijn gerichte acties te ondernemen om de tevredenheid en betrokkenheid van medewerkers te verbeteren.

Benieuwd hoe text mining jouw organisatie kan helpen betere inzichten te krijgen uit medewerkersfeedback?

Text mining biedt een efficiënte en objectieve oplossing om honderden of zelfs duizenden open antwoorden uit MTO’s te analyseren. Wil je ontdekken hoe jouw organisatie snel waardevolle patronen kan herkennen en gerichte acties kan ondernemen om de tevredenheid en betrokkenheid van medewerkers te vergroten?

Neem vandaag nog contact met ons op en ontdek hoe we text mining kunnen inzetten om jouw EX-trajecten naar een hoger niveau te tillen.