Forgreningslogik er en funktion, der ændrer hvilket spørgsmål, eller hvilken kategori, en respondent ser efterfølgende – baseret på hvordan de svarer på det nuværende spørgsmål. Dette kaldes også ”betinget forgrening”, hvor administratoren opretter en brugertilpasset “sti” gennem spørgeundersøgelsen, som varierer dynamisk afhængig af en respondents svar. Således vises spørgsmålene kun, hvis de er relevante for svarpersonen. Hvis spørgsmålene ikke er relevante, bliver svarpersonen fx omdirigeret til et andet sæt spørgsmål, springer dem helt over eller helt afslutter undersøgelsen.
Det er således muligt at oprette fx ét APV skema til alle afdelinger – en virksomhed med et kontor og lager have de samme spørgsmål om trivsel, mens spørgsmål om det fysiske arbejdsmiljø er forskellige.
Forgrening kan også bruges til at stille uddybende spørgsmål, fx hvis man svarer “Ja” til at have oplevet mobning, kan der spørges yderligere ind til dette område. Der opnås således et mere struktureret datagrundlag fremfor blot åbne kommentarmuligheder.
En god forgreningslogik giver også kortere undersøgelser, og når du stiller færre (og ingen irrelevante eller distraherende) spørgsmål, får du højere fuldførelsesprocenter og mere gennemtænkte besvarelser.
Avanceret segmentering
Vi giver også muIighed for at opgradere sin løsning til fleksibelt at kunne håndtere flere segmenter end blot afdelinger, lokationer og sprog. Der er således muligt at fx trække statistik baseret på køn, alder, løngruppe eller hvad der ellers er behov for.
Du bestemmer selv hvor finkornet en segmentering af medarbejdergrupper, der skal oprettes, og via den opgraderede rapportering er der en markant forbedret identifikation af hvor der bør sættes ind ift forbedringer af arbejdsmiljøet. Med et bedre datagrundlag er der mulighed for nøje at undersøge og benchmarke alle relevante målgruppers behov.
Med modulet kan der nemt opnås demografisk medarbejdersegmentering med datapunkter såsom deres alder, indkomstsniveau, arbejdstid, faglig organisering, religiøse preferencer, uddannelsesniveau, køn osv. Der kan også laves solid geografisk segmentering med virksomhedens afdelinger, lokationer eller andre logiske opdelinger, men fx også hvor medarbejderne bor i forhold til arbejdspladsen så der kan tages højde for livstil, transportider og transportpreferencer eller lokale værdier.