從開放式文字到人才洞察，免去人工分析
無論您處理的是 800 則敬業度調查意見、40 份離職訪談逐字稿，還是組織文化評估的結果，分析上的挑戰都一樣：文字太多、主題太多、時間不夠。Skimle 會系統化地完成分析，讓人資團隊能專注於如何運用這些發現。
- 分析開放式問卷回答、訪談逐字稿與書面意見
- 依團隊、年資區間、地點或任何其他人資元資料找出主題
- 大規模進行離職、到職與脈動回饋的 AI 輔助訪談
- 完全保密：託管於歐盟、符合 GDPR，絕不用於訓練 AI 模型
- 每一項發現都連結到員工的逐字原話
- 為經營團隊、董事會或行動規劃匯出結構化報告
員工在分數背後真正說了什麼
透過開放式回答深入了解員工敬業度
敬業度調查會產生數百則解釋分數的開放式意見，但多數人資團隊最後只抽樣或略讀，關於特定團隊、主管或工作條件的重要訊號因此被遺漏。Skimle 會閱讀每一則意見，建立結構化的主題階層，並將每個主題連結到員工的實際用語，讓人資領導層有證據可以採取行動。
運作方式
- 1. 匯出並上傳問卷回答
從問卷平台以 CSV 或 Excel 匯出檔匯入開放式回答。附上團隊、年資、地點、主管等元資料欄位，以便區隔。
- 2. 執行分析
Skimle 會閱讀每一則意見，並根據內容建立主題階層。不做抽樣：每一則回答都會納入發現。
- 3. 依團隊或人口統計特徵區隔
依任何元資料變數篩選發現：團隊、地點、年資區間、職能。看出哪些主題遍及全組織，哪些集中在特定群體。
- 4. 核實證據
點選任何主題即可閱讀佐證引文。每一項發現都以員工實際寫下的內容為依據，而不是分析人員的推論。
- 5. 向經營團隊報告
以 Word 或 PowerPoint 匯出結構化的敬業度簡報：主題、佐證引文與各團隊細分，可直接交給經營團隊或董事會。
涵蓋整個員工旅程
在員工旅程的各個階段推動精準的回饋計畫
離職訪談、到職追蹤、30、60 與 90 天檢視、脈動調查與留任訪談，都會產生大多數人才團隊沒有餘力好好分析的質性訊號，結果不是被草草摘要，就是被完全略過。Skimle Ask 能在員工旅程的任何階段進行 AI 輔助訪談，不必安排時間，並回傳已經分析好、主題已浮現且附上逐字引文的回答。重複執行同一個計畫，Skimle 就能讓您追蹤情緒與主題隨時間的變化。
運作方式
- 1. 設計訪談大綱
寫下核心問題：離職原因、職務經驗、對主管的回饋、建議。Skimle Ask 會以這些問題引導每一場對話，並在受訪者回答有實質內容時深入追問。
- 2. 分享給即將離職或新進的員工
在離職或到職時以電子郵件寄出訪談連結。員工依自己的步調完成，不需要安排時間，人資也不必在場。
- 3. 由 AI 進行對話
每位員工都會有個人化的對話。AI 會提出追問，並以適當的謹慎處理敏感議題，捕捉封閉式問卷遺漏的細節。
- 4. 回答一進來就立即分析
Skimle 會持續將回答整理成主題。等到一輪離職週期結束，離職分析早已完成。
- 5. 匯出以規劃行動
產出結構化的離職分析，附主題與代表性引文，可直接向人資長或經營團隊報告。
找出文化調查數字無法告訴您的事
深入探究文化與轉型
文化評估與轉型計畫會揭露敬業度分數從未捕捉到的恐懼、抗拒與日常現實，但說明一項倡議為何停滯的模式，藏在人們描述自身經驗的方式裡，而不是在標題中。Skimle 會分析焦點團體逐字稿、訪談錄音與開放式回答，找出反覆出現的主題，描繪組織中哪些部分彼此分歧，並保留原本會被主要結論壓過的少數聲音。
運作方式
- 1. 蒐集所有來源的資料
將焦點團體逐字稿、訪談錄音與問卷回答上傳到同一個專案。Skimle 能處理混合格式與多種語言。
- 2. 對整個語料執行分析
Skimle 會閱讀每一份提交內容，並根據內容建立主題，而不是根據樣本或預設的類別系統。主題從人們實際說的話中浮現。
- 3. 找出組織在哪裡出現分歧
比較不同團隊、層級或地區的主題。資深主管與第一線員工在哪裡對同一情況有完全不同的描述？這些分歧通常就是最重要的發現。
- 4. 保留少數與不同的聲音
雙向透明代表沒有任何發現會消失在平均值裡。您可以看出哪些主題是普遍的，哪些代表原本會被主要結論壓過的少數經驗。
- 5. 撰寫轉型簡報
匯出結構化報告，附依群體整理的主題分析與逐字引文，可直接交給文化指導委員會或轉型計畫委員會。
常見問題
常見問題
- 員工回饋資料會被保密處理嗎？
- 會。所有資料都存放在歐盟境內的伺服器上，符合 GDPR，且絕不用於訓練 AI 模型。Skimle 為有特定合規要求的組織提供資料處理協議。除非您選擇納入可識別身分的元資料，否則分析結果中無法辨識個別員工的回答。
- Skimle 能幫助我們分析全球員工以多種語言提供的回饋嗎？
- 可以。Skimle 支援 100 多種語言，能在同一個專案中分析來自各國員工的回饋。主題會跨語言整合，因此在芬蘭文、德文與英文意見中提到的同一個問題，會呈現為一個主題，而不是三個。
- Skimle Ask 和我們現有的脈動調查工具有什麼不同？
- 問卷工具蒐集的是固定問題的結構化答案。Skimle Ask 則以對話方式進行訪談，依每位員工說的話提出追問，就像經驗豐富的人資專業人士在一對一談話中會做的那樣。您能以大規模取得質性的深度。
- 我們能追蹤敬業度主題隨時間的變化嗎？
- 可以。在連續的調查週期中執行同樣的分析，並比較主題結構的變化。Skimle 讓您輕鬆看出某個問題是在改善、惡化，還是性質隨時間改變。
- 如何在不暴露個別回答的情況下向經營團隊報告發現？
- Skimle 的成果是附代表性引文的主題結構，而不是誰說了什麼的清單。要在報告中放入哪些引文由您決定。個別回答會留在平台內，除非您特別選擇納入，否則不會出現在匯出檔中。
- 大型敬業度調查的分析需要多久？
- 500 到 800 則開放式問卷意見通常不到一小時就能處理完畢。30 份離職訪談逐字稿大約只要十分鐘。您只要上傳、開始分析，再回來查看結構化的主題檢視。