מאת: אורית כהן People Forward, מרץ 2026

יש משפט שאני חוזרת עליו הרבה ב-People Analytics: סקר ארגוני הוא אף פעם לא רק אירוע של איסוף נתונים; הוא קודם כל מבחן של אמון. מה אם זה הסקר הראשון אי פעם שהארגון עושה? ואם הארגון הזה בדיוק עבר שורת רכישות (M&A) והעובדים באתרים הגלובליים ממילא חשדניים כלפי ההנהלה בישראל? במצב כזה, פשלה בסקר הראשון יכולה לשרוף את האמון לשנים קדימה.

​

זה בדיוק היה הרקע לפרויקט שעשיתי עם חברה ישראלית בתפוצה גלובלית ובגודל בינוני, שפנתה אליי כשסקר המחוברות הראשון שלהם (Engagement) כבר היה באוויר.

​

הבעיה: הנתונים שם, אבל אי אפשר לגשת אליהם.

החברה בחרה (לגמרי בצדק) להשתמש בפלטפורמה המצוינת של HiBob להרצת הסקר.

אבל כשצוות ה-HR ניסה להתחיל לנתח, הם נתקלו בקיר. מכיוון שהסקר הוגדר כאנונימי, המערכת ייצאה את הנתונים בכל פעם לפי חיתוך דמוגרפי ספציפי כדי להגן על זהויות.

התוצאה? לא היה "קובץ מאסטר" אחד. צוות ה-HR מצא את עצמו אבוד בין עשרות קבצי אקסל מפוצלים, בלי יכולת להצליב נתונים או להפיק תובנות רוחב.

בנוסף, מי שהיה צריך בסוף לעמוד מול המנהלים ולהציג את התוצאות היו צוות ה-HR בארגון שאין עוררין שהן נשות מקצוע מעולות, אבל הן אינן אנליסטיות. הן היו צריכות כלים שיעניקו להן ביטחון מלא בנתונים, כדי שיוכלו להגיד למנהל: "האינטואיציה שלי מהשטח לא היא לא סתם תחושת בטן, הנה הדאטה שמוכיח אותה". היינו חייבות לייצב Baseline (קו התחלה), ולעשות את זה נכון.

הפתרון: בניית תשתית אנליטית והעצמת ה-HR

חילקתי את העבודה לשני צירים מרכזיים: הדאטה, והאנשים שעובדים איתו.

​

1. הצלת הנתונים: בניית Unified Database

האתגר הראשון היה טכני-אנליטי. הייתי צריכה לבנות מחדש מסד נתונים מאוחד מתוך עשרות הדוחות המפוצלים של HiBob, וכל זאת תוך שמירה קפדנית על עקרונות הגנת הפרטיות והאנונימיות של העובדים. ברגע שהצלחנו לרכז את הנתונים למקום אחד מאובטח, יכולנו להתחיל לשאול שאלות אמיתיות.

​

2. מעבר לממוצעים: מפת חום, סנטימנט וקורלציות

כדי שסקר יהפוך לכלי עבודה, ממוצעים יבשים לא מספיקים. בניתי עבור הלקוח כלי עבודה מתקדמים, אבל כאלו שפשוט להשתמש בהם:

• מפות חום (Heatmaps): חלוקת השאלות לקטגוריות ברורות כדי לראות במבט אחד איפה נמצאים אזורי הסיכון (אדום) ואיפה החוזקות הארגוניות (ירוק).

• ניתוח סנטימנט (Sentiment Analysis): במקום לקרוא מאות הערות טקסט פתוח וללכת לאיבוד, ניתחנו את הסנטימנט והתמות המרכזיות כדי להבין מה באמת כואב לעובדים.

• קורלציות עומק: בדקנו אילו שאלות בסקר משפיעות הכי הרבה על שאלת ה-eNPS (נכונות להמליץ על הארגון). זה עוזר לארגון להבין איפה לשים את הפוקוס והמשאבים כדי להעלות את המחוברות בעתיד.

​

3. העצמת צוות ה-HR

זו אולי הנקודה החשובה ביותר. המטרה שלי לא הייתה להשאיר אותם תלויים בי, אלא לתת להם כלי עבודה. הנגשתי את כל הניתוחים באקסלים ידידותיים למשתמש. כשה-HR עמדו מול המנהלים הגלובליים (שחלקם, כאמור, הגיעו עם מטען וחשדנות), הן לא הציגו רק מספרים. הן הציגו סיפור מגובה בנתונים. זה שינה לחלוטין את התפיסה ובנה עבורן מיצוב של שותפות אסטרטגיות אמיתיות.

התוצאה: מאוסף נתונים לתוכנית עבודה

בסיום התהליך, מעבר לכלי הניתוח, הגשתי להנהלה מצגת תובנות והמלצות פעולה ברורות. הארגון לא שמר את הנתונים לעצמו (וטוב מאוד שכך!). בעקבות הניתוח הוצאנו תקשור מסודר ושקוף לכלל העובדים (כולל באתרים בחו"ל), והותנעו פרויקטים ארגוניים לשיפור.

במקום שהסקר יהיה מוקש שנתפס על ידי העובדים כאקט שבו "ההנהלה סתם עושה V", הוא הפך למקפצה שבנתה אמון מחדש. הפעם הראשונה הצליחה, וה-Baseline נקבע בהצלחה לשנים הבאות.

​

People at heart, Data in mind.