Suurin osa kyselydatasta ei katoa mihinkään. Tiimit tee kysely, kerää luvut ja laadi sitten kyselyn tulosesitys, jossa luetellaan jokainen kysymys ja sen prosentuaalinen jakautuminen. Sidosryhmät nyökkäävät kokouksen aikana, pöytäkirjat arkistoidaan eikä mikään muutu. Kuulostaako tutulta?
Ongelma on harvoin data. Ongelma on esitystapa. Tämä opas käsittelee kyselytutkimusten tulosten jäsentämistä, visualisointia ja esittämistä niin, että havainnot ohjaavat päätöksiä sen sijaan, että ne täyttäisivät arkistokansion. McKinsey Global Instituten raportissa todettiin, että datalähtöiset organisaatiot hankkivat 23 kertaa todennäköisemmin asiakkaita ja ovat 19 kertaa todennäköisemmin kannattavia, mutta useimmat kyselytutkimusten tulokset eivät koskaan johda päätöksiin, koska ne esitetään ilman selkeää narratiivia [5].
Mitä kyselyn tulosten esityksen oikeastaan pitäisi tehdä
Ennen kuin valitset kaaviotyypin tai kirjoitat otsikkodian, ole selkeä esityksen tehtävästä. Kyselytulosten esityksen on tehtävä kolme asiaa:
- Kerro yleisölle, mitä löysit
- Selitä, miksi se on heille erityisen tärkeää
- Osoita, mitä pitäisi tapahtua seuraavaksi
Kaikki muu on koristetta. Johtajat istuvat esityksen läpi työntekijöiden sitoutuminen Dataa ei ole olemassa menetelmien tarkastelua varten. He haluavat tietää, mitä numerot kertovat organisaation tilasta ja mitä pitäisi muuttaa. Koulutusarviointien tuloksia tarkastelevat HR-ammattilaiset haluavat tietää, mitkä ohjelmat toimivat ja mitkä on suunniteltava uudelleen. Kehys on tärkeä ennen ensimmäistä diaa.
Vaihe 1: Tunne yleisösi ennen kuin rakennat mitään
Sama kyselyaineisto on pakattava eri tavoin riippuen siitä, keitä huoneessa on. Yksityiskohtainen erittely Likert-asteikko Kymmenen kysymyksen jakaumat sopivat HR-analyytikkotiimille. Samat talousjohtajalle esitetyt tiedot on tiivistettävä kahteen tai kolmeen päätuloksiin, jotka liittyvät suoraan liiketoiminnan tuloksiin.
Ennen terassin tai raportin rakentamista, vastaa näihin kysymyksiin:
- Minkä päätöksen tämän yleisön on tehtävä?
- Kuinka paljon heillä on jo kontekstia kyselystä ja sen tavoitteista?
- Kuinka paljon aikaa heillä on esityksen läpikäymiseen tai lukemiseen?
- Minkä tason tilastollista yksityiskohtaa he pitävät hyödyllisenä verrattuna siihen, että se on heille liikaa?
Johtajien kohdalla aloita tärkeimmällä löydöksellä. Käytännön ammattilaisten kohdalla voit kerrostaa enemmän yksityiskohtia. Sekaryhmien kohdalla rakenna esitys siten, että päätulokset tulevat ensin ja tukevat tiedot myöhemmin, jotta sidosryhmät voivat poistua keskeisten pohdintojen jälkeen ja analyyttinen tiimi voi jäädä lopun ajaksi.
Vaihe 2: Suodata tiedot ennen niiden visualisointia
30 kysymyksen kyselytutkimus tuottaa 30 datapistettä, mutta se ei tarkoita, että kaikki 30 esitetään. Useimmissa kyselytutkimuksissa on 3–5 havaintoa, joilla on todella merkitystä käsillä olevien päätösten kannalta. Loput on parhaimmillaan kontekstia, pahimmillaan kohinaa.
Käy tulokset läpi ja kysy: mitkä löydökset ovat yllättäviä, merkittäviä tai käytännöllisiä? Kysymys, johon 94 % vastaajista vastasi samalla tavalla, ei kerro juuri mitään hyödyllistä: sitä voidaan luultavasti lyhentää. Kysymys, johon vastaukset jakautuvat jyrkästi osastojen välillä tai jossa trendi on muuttunut merkittävästi viimeisimmän kyselyjakson jälkeen, kuuluu yleensä esitystapaan.
Useimmat esittäjät panostavat liian vähän tähän suodatusvaiheeseen. Kaiken näyttäminen tuntuu perusteelliselta, mutta se toimii kuin jokaisen rivin korostaminen oppikirjassa: kun kaikki on merkitty tärkeäksi, mikään ei ole.
Vaihe 3: Valitse tietoja vastaavat kaaviotyypit
Eri kysymysmuodot vaativat erilaisia visualisointeja. Väärän kaaviotyypin käyttäminen vaikeuttaa tarkkojen tietojen ymmärtämistä.
Yksivalintakysymykset ja monivalintakysymykset toimivat hyvin vaakasuuntaisten pylväsdiagrammien tavoin. Pylväsdiagrammeja on helppo selata, ne käsittelevät useita luokkia ja mahdollistavat vastausten lajittelun esiintymistiheyden mukaan, joten kuviot ovat heti näkyvissä [1]. Ympyrädiagrammit sopivat yhden valinnan kysymyksille, joissa on neljä tai vähemmän vaihtoehtoja ja joissa kokonaisuuden suhde on pääpointti, mutta niitä on vaikea lukea, jos niitä on yli viisi siivua.
Arviointiasteikko ja Likert-kysymykset näytetään parhaiten pinottuina pylväsdiagrammeina, joissa jokainen pylväs edustaa yhtä kysymystä ja segmentit näyttävät vastausten jakautumisen asteikolla [2]. Näin voit vertailla vastausmalleja useissa kysymyksissä yhdessä visualisoinnissa.
Trenditiedot, jossa vertaat tämän ja edellisen syklin tuloksia, toimii parhaiten yksinkertaisena viivakaaviona tai vierekkäisenä palkkivertailuna. Tavoitteena on tehdä muutoksen suunta selväksi yhdellä silmäyksellä.
Avoimet tekstivastaukset ei tarvitse esittää raakoina lainauksina (vaikka muutama hyvin valittu lainaus voi olla tehokas). Sanapilvet voivat nostaa useimmin käytetyt termit nopeasti esiin, mikä on hyödyllistä teemojen havaitsemiseksi suurissa vastausjoukoissa.
Yksi johdonmukainen sääntö kaikissa kaaviotyypeissä: nimeä tiedot suoraan kaavioon selitteiden sijaan. Yleisön ei pitäisi joutua vertaamaan väriavainta ymmärtääkseen, mitä he katsovat.
Vaihe 4: Luo kertomus, älä listaa
Hyödyllisen ja unohdettavan esityksen välinen ero riippuu usein siitä, pyrkikö esittäjä kertomaan tarinan vai pelkästään numeroita [3].
Kyselytulosten narratiivinen rakenne näyttää tyypillisesti tältä:
Taustaa: Mistä kyselyssä oli kyse, ketkä vastasivat ja milloin se tehtiin? Pidä kysely yhdellä dialla tai muutamassa lauseessa. Yleisön on saatava riittävästi tietoa voidakseen luottaa dataan, ei täydellistä metodologiaraporttia.
Keskeinen löytö: Aloita tärkeimmästä tuloksesta. Muotoile se väittämäksi, älä kysymykseksi. "Kuusikymmentäkaksi prosenttia työntekijöistä sanoo, ettei heillä ole tarpeeksi tietoa työhönsä vaikuttavista päätöksistä" on löydös. "Mitä työntekijät ajattelevat sisäisestä viestinnästä?" on kehote, ei löydös.
Tukeva yksityiskohta: Kaksi tai kolme datapistettä, jotka lisäävät syvyyttä otsikkolöydökseen. Tässä kohtaa kaaviopainotteiset diat ansaitsevat paikkansa.
Vertailu tai konteksti: Miten tämä vertautuu edelliseen kyselyjaksoon, toimialan vertailuarvoon tai eri tiimiin tai osastoon? Numerot ovat merkityksellisempiä suhteessa johonkin.
Seuraamus: Mitä tämä havainto tarkoittaa käytännössä? Tässä yhteydessä yhdistät datan päätöksiin, jotka yleisön on tehtävä.
Suositus: Mitä seuraavaksi pitäisi tapahtua? Vaikka esittäjällä ei olisikaan lopullista vastausta, esityksen tulisi päättyä selkeisiin vaihtoehtoihin sen sijaan, että yleisön pitäisi itse selvittää seuraukset.
Vaihe 5: Yhdistä havainnot liiketoimintatavoitteisiin
Organisaation prioriteeteista irrallaan oleva kyselytutkimusdata harvoin johtaa toimintaan. Jos kyselytutkimus koski koulutuksen tehokkuutta, yhdistä havainnot osaamisvajeisiin, jotka vaikuttavat suorituskykyyn tai henkilöstön pysyvyyteen. Jos kyselytutkimus koski työntekijöiden sitoutumista, yhdistä havainnot vaihtuvuusriskiin tai tuottavuusindikaattoreihin.
Datan yhdenmukaistaminen organisaatiolle jo ennestään tärkeiden tulosten kanssa ei ole vääristelyä. Kyse on kontekstista. Havainto, että "38 % jakeluosaston työntekijöistä soveltaa harvoin koulutuksessa oppimiaan taitoja päivittäisessä työssään", on käytännöllisempi yhdistettynä saman osaston vaihtuvuustietoihin kuin erikseen esitettynä.
Vaihe 6: Päätä muodosta ja toimituksesta
Tulosten jakamistavan tulisi vastata yleisöä ja löydösten kiireellisyyttä [4].
Live-esitys toimii hyvin, kun löydökset ovat merkittäviä, kun odotat kysymyksiä tai kun haluat keskustella seurauksista ryhmän kanssa reaaliajassa. Live-esitys antaa sinulle mahdollisuuden lukea huonetta ja mukautua tilanteeseen. Jos kaavio hämmentää ihmisiä, voit selventää asiaa paikan päällä.
Kirjallinen raportti tai jaettu diaesitys sopii yleisöille, joiden on omaksuttava tiedot omaan tahtiinsa tai jaettava ne ihmisten kanssa, jotka eivät olleet alkuperäisessä kokouksessa. Raportit ovat myös hyödyllisiä viiteasiakirjoina live-esityksen jälkeen.
Säännöllisissä harjoitusarvioinneissa ja sykemittauksissa juoksutuloksia näyttävä kojelauta voi korvata säännöllisen tulospakkauksen kokonaan. Tiimit voivat tarkistaa trendejä odottamatta aikataulun mukaista arviointia.
AhaSlidesin käyttö live-kyselytulosten esittelyyn
AhaSlides on kattava yleisön sitouttamisalusta, joka kattaa kyselyt, arviointiasteikot, sanapilvet, avoimet kysymykset ja kysymys- ja vastausosiot yhdessä istunnossa. Kouluttajille ja fasilitaattoreille, jotka vetävät istuntoja livenä, AhaSlides voit esitellä kyselyn tuloksia reaaliajassa itse istunnon aikana. Kyselyn tulokset, arviointiasteikon vastaukset ja sanapilven tuotokset päivittyvät osallistujien vastausten mukaan, joten voit jakaa havaintojasi huoneen kanssa, kun sisältö on vielä tuoretta, sen sijaan, että kokoaisit tuloksia raporttiin, joka saapuu päiviä myöhemmin.
Tämä on erityisen hyödyllistä koulutuksen jälkeisissä arvioinneissa, joissa yhteenlaskettujen itseluottamuspisteiden näkeminen ryhmänä käynnistää usein rehellisemmän keskustelun kuin viikkoa koulutustilaisuuden jälkeen tehdyn purkuraportin lukeminen. Kun 60 % huoneesta osoittaa heikkoa itseluottamusta avaintaitoon ja tämä data näkyy ruudulla loppukeskustelun aikana, se muuttaa seuraavaa: kouluttajat voivat puuttua puutteeseen välittömästi, ja osallistujat voivat nähdä, etteivät he ole yksin vaikeuksissa olevien asioiden kanssa.
AhaSlides vie vastaukset myös taulukkolaskentadatana yksityiskohtaisempaa analyysia varten istunnon päätyttyä, joten live-esitykset ja istunnon jälkeiset raportit toimivat samojen tietojen perusteella ilman lisävaiheita. Ajattele sitä vähemmän jälkipuintiraporttina ja enemmän live-tulostauluna. Ihmiset reagoivat eri tavalla, kun he näkevät numerot reaaliajassa.
Yhteinen virheitä välttää
Esittelee jokaisen kysymyksen. Yleisö ei voi omaksua 25 datapistettä yhdessä kokouksessa. Kuratoi armottomasti. Siirrä vähemmän merkittävät kysymykset liitteeseen, jotta data on saatavilla tarvittaessa, mutta pidä pääesitys keskittyneenä 3–5 havaintoon, jotka ovat todella huoneen huomion arvoisia.
Väärän kaaviotyypin käyttö. Kahdeksan viipaleen ympyrädiagrammi ei kerro ihmisille mitään. Pinottu palkkidiagrammi, joka vertailee viiden kysymyksen Likert-jakaumia, kertoo heille paljon. Ennen kuin viimeistelet minkään visualisoinnin, kysy, pystyisikö kollega, joka ei ole perehtynyt kyselyyn, tulkitsemaan sen oikein alle kymmenessä sekunnissa. Jos ei, yksinkertaista tai vaihda muotoa.
"Mitä sitten" -kysymyksen ohittaminen. Tulkinnan ulkopuolinen data pakottaa yleisön tekemään omat johtopäätöksensä, mikä usein tarkoittaa, että he eivät tee mitään. Jokaisen löydöksen perässä tulisi olla lause, joka selittää, miksi sillä on käytännön merkitystä. Jos et osaa kirjoittaa kyseistä lausetta, löydös ei välttämättä kuulu esitykseen.
Otsikon hautaaminen. 20 minuutin esityksen aloittaminen viiden minuutin metodologian opettelulla ennen päähavaintoon pääsemistä on luotettava tapa menettää tilaa. Aloita tärkeimmällä tuloksella dialla kaksi tai kolme ja anna sitten kontekstia ja yksityiskohtia niille, jotka sitä haluavat.
Esitys väärällä yksityiskohtaisuustasolla. Johtotiimi tarvitsee samasta datasta eri version kuin kyselyn suunnitellut tiimi. Epävarmoissa tapauksissa laadi yhteenveto ja pidä yksityiskohtaisempi varmuuskopio valmiina siltä varalta, että keskustelu menee pitkälle.
Usein kysyttyjä kysymyksiä
Kuinka pitkä kyselyn tulosten esittelyn tulisi olla?
Useimmille johdon tai sidosryhmien yleisöille tavoiteaika on 15–20 minuuttia. Tämä aika riittää yleensä 3–5 keskeisen havainnon käsittelyyn, kunkin havainnon taustaselvitykseen ja suositusten esittämiseen. Jos havainnot ovat monimutkaisia tai yleisö odottaa yksityiskohtaista läpikäyntiä, 30 minuuttia on kohtuullinen enimmäisaika. Pidemmät puheenvuorot tulisi jäsentää työpajaksi tai työtilaisuudeksi, ei esitykseksi.
Mitä liitteeseen pitäisi laittaa?
Sisällytä kaikki, minkä poistit pääesityksestä, mutta mistä utelias sidosryhmä saattaisi kysyä: täydellinen kysymyskohtainen erittely, väestötieteelliset jakaumat, sanatarkat avoimet vastaukset ja mahdolliset menetelmähuomautukset. Liite lyhentää pääesitystä tekemättä pohjana olevia tietoja saavuttamattomissa.
Miten esität tuloksia, kun löydökset eivät ole mairittelevia?
Raportoi tiedot tarkasti ja yhdistä ne kontekstiin. Jos sitoutumispisteet laskivat merkittävästi, sano se selkeästi, sisällytä kaikki tekijät, jotka ovat saattaneet vaikuttaa, ja ole valmiina ehdottamaan vastausta. Yleisö reagoi yleensä paremmin rehellisiin havaintoihin, joissa on selkeä suunnitelma, kuin pehmennettyihin tuloksiin, jotka jättävät todellisen ongelman nimeämättä.
Lähteet
[1] Alkemisti. Ympyrädiagrammi vai pylväsdiagrammi? Kyselytulosten esittely. https://www.alchemer.com/resources/blog/pie-chart-or-bar-graph/
[2] Kukoistaa. 5 tapaa visualisoida kyselyvastauksia tehokkaasti. https://flourish.studio/blog/visualizing-survey-data/
[3] Venngage. Kuinka esittää kyselyn tulokset tehokkaasti. https://venngage.com/blog/survey-results/
[4] Näkemys7. Parhaat menetelmät kyselyaineiston esittämiseen sidosryhmille. https://insight7.io/top-methods-for-presenting-survey-data-to-stakeholders/
[5] McKinsey Global -instituutti. Analytiikan aikakausi: Kilpailu datalähtöisessä maailmassa. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world
