La Carte de chaleur

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Qu’est-ce que la carte de chaleur ? 

La carte de chaleur est un tableau à code couleur qui attire instantanément votre attention sur les scores les plus élevés et les plus bas. 

Afin de vous montrer où concentrer vos efforts, la carte de chaleur vous permet de comparer les résultats  de différentes équipes (e.g. valeurs d’un même attribut) côte à côte. 

ℹUn attribut est une caractéristique de vos collaborateurs, qui permet de les regrouper pour analyser vos résultats sous différents angles. Pour en savoir plus sur l’usage des attributs, consultez notre article Mettre en place des attributs.

Visualisation de la carte de chaleur

Adaptez la carte de chaleur à vos besoins ! 

Vous pouvez trier les colonnes par score, les épingler ou modifier leur largeur pour faire tenir plus de colonnes sur votre écran et identifier rapidement les moyennes les plus élevées ou les plus faibles. 

Toutes les colonnes ne tiennent pas sur votre écran ? Passez votre souris sur la carte de chaleur et faites défiler vers la gauche, utilisez le bouton ‘plein écran’ ou exportez directement votre carte de chaleur au format Excel !

Protection de la confidentialité des répondants

Afin de protéger la confidentialité des répondants, certaines moyennes ne seront pas affichées. Elles sont identifiables par l’icône de protection 🔒.

Nous cachons les moyennes des groupes pour lesquels il n’y a pas assez de sondés ainsi que ceux  qui sont trop similaires au groupe parent (à quelques individus près, les mêmes personnes sont sondées). 

Prenons un exemple, au sein de l’équipe technique 10 collaborateurs ont répondu au sondage, comprenant les réponses de 9 développeurs et un collaborateur au sein de l’équipe produit.  Vous aurez accès à la moyenne de l’équipe technique mais les moyennes des équipes de développeurs et de l’équipe produit seront masquées. Ceci afin d’éviter de compromettre la confidentialité du collaborateur dans l’équipe produit en faisant un simple calcul.

Les codes couleurs de la carte de chaleur

La carte de chaleur est conçue pour faire ressortir les populations qui se portent le mieux et celles qui nécessitent le plus d’attention pour une question donnée. 

Les moyennes au dessus de 4 sont considérées comme des bons scores et sont mises en évidence en vert. Les moyennes en dessous de 3.5 sont considérées comme de moins bons scores et sont mises en évidence en rouge. 

Pour en savoir plus, consultez notre article  Qu’est-ce qu’un bon score ou un mauvais score ? 

Filtrer les résultats

La vue affichée par défaut correspond à l’ensemble du périmètre auquel vous avez accès ; c’est à dire l’ensemble de l’organisation pour un administrateur et l’équipe correspondante pour un lecteur de résultat.

Depuis cette vue, vous avez la possibilité de comparer les résultats en fonction des données démographiques et organisationnelles disponibles en sélectionnant un attribut et les valeurs qui vous intéressent dans le champs .

Un filtre Population pour les administrateurs

Avec un profil administrateur, vous avez également la possibilité de zoomer sur n’importe quelle population depuis la liste déroulante . 

Par exemple, vous pouvez vouloir comprendre comment les nouveaux arrivants se sentent dans les différents services de votre organisation. Pour ce faire, après avoir sélectionné dans le champs population “0-1 années d’ancienneté”, comparez par services. 

Vous pourrez alors visualiser rapidement les résultats des nouveaux arrivants dans l'ensemble de l'entreprise, par rapport au score moyen de l'entreprise pour les nouveaux arrivants.

Comment analyser ses résultats ?

Nous vous recommandons d’identifier un maximum de trois dimensions d’analyse avant de produire vos cartes de chaleurs. 

Déterminez les dimensions qui auront le plus de sens pour votre analyse. Par exemple, il peut vous être utile de produire des cartes de chaleur selon les départements, les fonctions ou encore les lieux (pays ou villes). 

Afin de faciliter votre réflexion, vous pouvez commencer par vous poser ces questions : 

• Quelles sont les populations pour lesquelles vous pourrez mettre en place un plan d’action ?

→ Cette question vous aidera à choisir vos dimensions d’analyse ! 

• Au sein de cette répartition démographique, y a-t-il des groupes dont les moyennes se distinguent comme particulièrement élevées ou faibles ?

→ Et hop !  Vous venez de débuter votre analyse. 

Attention, toutefois, à ne pas sur-interpréter les résultats. Parfois, d’autres critères (externes à vos attributs Supermood) entrent en compte dans l’analyse et permettent d’expliquer un score (culture du pays, code du travail différent, etc.). 

Par exemple, supposons que le département RH soit plus heureux que les autres. Si les RH sont tous en France, et que les autres départements sont répartis dans plusieurs pays dont la France, peut être que le bonheur est lié au pays, et pas au département. 

Si vous avez le moindre doute sur l’interprétation des résultats, notre équipe d’experts sera ravie de vous épauler sur ce sujet. 

N’hésitez surtout pas à prendre contact avec votre account manager !