Data Maturity Model
Bij onze onderzoeken hanteren we het door Presearch ontwikkelde Data Maturity Model1. Op basis van dit model kijken we verder dan enkel het vastleggen van bijvoorbeeld de tevredenheid, engagement en/of betrokkenheid. Dit betekent dat wij organisaties laten begrijpen waardoor bepaalde variabelen minder goed scoren. Wanneer geen rekening met onderlinge relaties wordt gehouden kan het betekenen dat een laag scorende variabele nauwelijks bijdraagt aan bijvoorbeeld de NPS score van een organisatie. Tegelijkertijd zien we dat organisaties zich vaak op “de laagst scorende” variabelen focussen.
Toepassing van modellen
Om meer impact te realiseren is het van belang dat connecties tussen variabelen zichtbaar en voorspelbaar zijn. Daarom hebben we uitgebreide (regressie)modellen ontwikkeld waarmee we organisaties nog meer in staat stellen om op basis van feiten bij te sturen. Deze uitgebreide regressiemodellen berekenen en voorspellen relaties tussen variabelen. De resultaten uit deze modellen zijn doorvertaald naar toegankelijke dashboards waar onze klanten op eenvoudige wijze inzage in prestaties van hun meest relevante variabelen krijgen.
Presearch is een professioneel en ondernemend medewerkersonderzoeksbureau waar snel geschakeld en meegedacht wordt. Met hun passende adviezen en oplossingen kom je tot een gewenst resultaat.
Samen met Presearch hebben we in een korte tijd een onderzoeksmethode opgesteld. Dat deze methode passend was, bleek onder andere uit de positieve reacties van medewerkers en de hoge response rate.
1 Het Data Maturity Model is deels gebasseerd op Fitz-enz, J. (2010). The New HR Analytics: Predicting the Economic Value of Your Company’s Human Capital Investments. American Management Association.