Měření uživatelské spokojenosti v zaměstnaneckých aplikacích společnosti ŠKODA AUTO - Ottomanský, Maxmilián; Danko, Jakub; Prokop, Zbyněk; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2023)
Bakalářská práce se zaměřuje na měření uživatelské spokojenosti v kontextu korporátních aplikací, s důrazem na metriky, analýzu dat a zlepšení uživatelského zážitku. Práce začíná popisem historie uživatelské spokojenosti a jejího významu pro uživatele. Poté jsou představeny různé metriky pro měření spokojenosti, včetně výkonnostních metrik, metrik založených na problémech s používáním, metrik uváděných samotnými uživateli a behaviorálních a fyziologických metrik. Následně je popsána charakteristika datové analýzy, včetně deskriptivní analýzy dat a vizualizace dat pomocí Microsoft Power BI. Práce také zkoumá analýzu vztahů mezi proměnnými a jejich význam pro měření uživatelské spokojenosti. V další části se práce zaměřuje na měření uživatelské spokojenosti ve ŠKODA AUTO, včetně cílů a důležitosti měření spokojenosti zaměstnanců. Jsou zde také diskutována témata, jako je anonymizace dat a přehled zaměstnaneckých aplikací použitých v analýze. V rámci specifik závěrečné práce jsou nastíněny cíle práce, výzkumné otázky, hypotézy a výběr a charakteristika vzorku respondentů. Dále je popsáno získávání dat, včetně metod sběru dat, metodologie měření spokojenosti a správy a uchovávání získaných dat. V poslední části práce je provedena statistická analýza dat a její význam pro finální manažerský výstup. Jsou zde popsány hypotézy a jejich testování, stejně jako role statistických měření v tvorbě doporučení pro zlepšení aplikací. Práce se dále zabývá sdílením dat s ostatními a jednoduchostí nasazení, včetně zpracování dat do reportu a sdílení výsledků s managementem a zaměstnanci. V závěru práce jsou shrnuty hlavní poznatky, výsledky a doporučení pro měření uživatelské spokojenosti v korporátních aplikacích. Práce ukazuje, jak analýza da
Díky tomuto přístupu mohou společnosti dosáhnout vyšší spokojenosti zaměstnanců a zvýšit efektivitu práce s jejich aplikacemi.
Vedoucí práce: Jakub Danko
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet
Keywords: datové analýzy a modelování [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses