Een Europese luchtvaartmaatschappij had nood aan meer dan losse opmerkingen van collega's en een mix van positieve en negatieve indrukken. Zonder inzicht in hoe breed bepaalde meningen gedragen werden, was het moeilijk om te achterhalen wat de medewerkers écht ervaarden — en nog moeilijker om te bepalen welke acties nodig waren. Wij zetten de stem van meer dan 2.700 medewerkers om in een helder en bruikbaar beeld van de acceptatie van de nieuwe uniformen én een concreet stappenplan om die acceptatie verder te versterken.
De uitdaging
Gemengde gevoelens over de nieuwe uniformen waren moeilijk in te schatten en nog moeilijker om naar te handelen
De luchtvaartmaatschappij had onlangs nieuwe uniformen ingevoerd voor het cabinepersoneel, de cockpitbemanning en de grondmedewerkers. Het ging om meer dan een nieuwe outfit: de verandering betekende ook een afscheid van de vertrouwde kleuren en visuele identiteit van de maatschappij, waarmee veel medewerkers zich na jarenlang gebruik sterk verbonden voelden.
Vrijwel meteen stroomden reacties binnen vanuit de hele organisatie. Sommige collega's waren enthousiast, anderen reageerden uitgesproken kritisch met klachten, terughoudendheid of weerstand. Toch bleef de feedback grotendeels anekdotisch: losse opmerkingen, informele gesprekken en individuele klachten.
Het management voelde dat er spanning ontstond, maar had geen duidelijk zicht op hoe representatief die signalen werkelijk waren.
- Welke bezorgdheden leefden breed binnen de organisatie?
- Welke reacties waren eerder uitzonderingen?
En vooral: welke acties zouden de acceptatie van de nieuwe uniformen én de medewerkerservaring daadwerkelijk verbeteren, in plaats van enkel te reageren op de luidste stemmen?
Zonder betrouwbare data dreigde elke beslissing een overreactie te zijn, of net te weinig en te laat.
"We moesten het probleem objectief in kaart brengen: niet afgaan op percepties, maar écht begrijpen wat medewerkers ervaarden en waarom."
De vraag was duidelijk: ontwikkel een onderzoeksaanpak die door de ruis heen prikt, de algemene acceptatie en het sentiment meet en snel concrete verbeterkansen blootlegt.
Onze aanpak
Een doordachte methodologie op grote schaal
We ontwikkelden een gerichte bevraging voor drie verschillende doelgroepen: cabinepersoneel, cockpitbemanning en grondmedewerkers. Elke groep heeft immers andere uniformstukken, een andere werkomgeving en andere dagelijkse uitdagingen.
Om verder te gaan dan anekdotische feedback combineerden we kwantitatieve beoordelingsvragen met open feedbackvelden. De scores gaven de luchtvaartmaatschappij meteen een objectief en meetbaar beeld van de algemene tevredenheid en acceptatie, zowel per doelgroep als per uniformstuk.
Maar cijfers alleen vertellen niet waarom medewerkers zich op een bepaalde manier voelen.
Daarom kregen medewerkers ook de ruimte om hun beoordeling in eigen woorden toe te lichten: van comfort- en pasvormproblemen tot de emotionele verbondenheid met de vroegere uitstraling van de organisatie.
De uitdaging lag vervolgens niet langer in het verzamelen van feedback, maar in het bruikbaar maken van duizenden uitgebreide opmerkingen binnen een beperkte tijd. Daarvoor zetten we AI en Large Language Models (LLM's) in om alle kwalitatieve feedback automatisch te analyseren en te structureren. Slechts 3% van de opmerkingen moesten nog manueel worden nagekeken. Zo kon het projectteam zich richten op de interpretatie van de inzichten en het formuleren van aanbevelingen, in plaats van op tijdrovende dataverwerking.
Wat we opleverden
Vier soorten inzichten die leiden tot betere beslissingen
Algemene tevredenheid en trots
Een objectieve meting van hoe medewerkers de nieuwe uniformen ervaren — veel verder dan losse indrukken. Acceptatiescores, trotsindices en sentimentmetingen gaven het management een eerlijk vertrekpunt om de algemene aanvaarding binnen de organisatie te beoordelen.
Plus- en minpunten per uniformstuk
Gedetailleerde analyses per uniformstuk, gaande van comfort en pasvorm tot uitstraling en gebruiksgemak. Zo kregen zowel de uniformendienst als het management inzicht in welke kledingstukken voor wrijving zorgden, wat precies het probleem was en waarom dat in de dagelijkse praktijk belangrijk bleek. Geen giswerk meer over welke onderdelen verbetering vroegen.
Profielen van ambassadeurs en critici
Wie is enthousiast over het nieuwe uniform — en wie niet? Analyses volgens functiegroep (cockpit, cabine, grond), type vlucht (korte of lange afstand), anciënniteit en andere kenmerken maakten duidelijk waar de acceptatie het grootst was en waar de meeste weerstand zat.
Daarnaast werd zichtbaar in welke situaties, taken of werkomstandigheden bepaalde uniformstukken problemen veroorzaakten voor specifieke groepen medewerkers. Dat maakte gerichte communicatie en doordacht changemanagement mogelijk.
Concrete aanbevelingen
Een dynamisch dashboard in powerBI voor de uniformendienst met geprioriteerde aanbevelingen per doelgroep (cockpit, cabine en grond) én per uniformstuk. Ontworpen om actief mee aan de slag te gaan, niet om in een lade te verdwijnen.
De impact
Van onzekerheid naar een duidelijke koers
De uniformendienst kreeg geen statisch pdf-rapport, maar een interactief dashboard met alle inzichten.
Beslissingsnemers konden filteren op functiegroep, uniformstuk (broek, hemd, rok, vest enzovoort), tevredenheidssegment en andere relevante variabelen, zodat meteen zichtbaar werd waar de grootste prioriteiten lagen.
Voor elk segment en elk uniformstuk bracht het dashboard bovendien de belangrijkste opmerkingen en terugkerende patronen samen. Daardoor werd niet alleen duidelijk waar problemen zich voordeden, maar ook wat medewerkers precies ervaarden en waarom dat een verschil maakte in hun dagelijkse werk.
Het onderzoek zette een organisatiebrede bron van spanning om in een gestructureerde verbeteragenda: met duidelijke prioriteiten voor aanpassingen aan de uniformen, gerichte acties voor specifieke medewerkersgroepen en heldere boodschappen voor de interne communicatie.
