Исследование лояльности и eNPS

Задача
  1. Выявить значимые метрики, связанные с динамикой лояльности и eNPS
  2. Выявить топ-метрики вовлеченности, влияющие на лояльность и eNPS
  3. Разработать план действий на основании точных прогнозов
Сбор данных

Обезличенные данные опроса лояльности и вовлеченности сотрудников из платформы Happy Job.

Метод исследования

Регрессионный анализ — статистический метод (точнее, метод математической статистики), который помогает выяснить, действительно ли одна переменная зависит от другой или их связь случайна, при помощи машинного обучения и анализа корреляции нескольких переменных одновременно.

Проще говоря, это способ найти формулу, которая связывает одну метрику с другими. Только регрессионный анализ позволяет строить численные прогнозы прироста одной метрики на основании прироста другой.

процесс исследования
  1. Строим модель, которая точнее всего может объяснить полученные данные. Процент точности, как правило, до 80 — это высокий процент, который позволяет делать максимально релевантные прогнозы.
  2. С помощью регрессии оцениваем, как метрики вовлеченности сотрудников связаны с лояльностью и eNPS.
  3. Подготавливаем план действий по повышению лояльности и eNPS.
Результат

Список метрик вовлеченности, максимально влияющих на лояльность и eNPS (графики и таблицы)

Оставьте заявку на  аналитическую услугу

Протестируйте бесплатно
  • полный набор возможностей платформы
  • бенчмарки по вашей отрасли
  • консалтинговая поддержка
  • встреча по итогам тестирования

Заголовок по умолчанию