행동 데이터가 직원 참여를 높일 수 있는 3가지 방법

갤럽 글로벌 직장 보고서 현황 전 세계 직원의 85%가 업무에 몰입하지 않는 것으로 나타났습니다. 직원이 이 통계의 일부인 경우 조직은 직원 이직률이 높고 생산성이 낮고 고객이 불만족할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 한편, 진정으로 몰입하는 직원은 소속감이 더 강하고 직무 만족도가 더 높으며, 조직에 더 오래 남아의 메이크업 시연, 그리고 한국에서 사랑을 담아 보낸 더 높은 품질의 작품을 생산.

매년 전 세계의 조직은 사기를 높이고 직원 참여를 높이기 위해 고안된 프로그램과 이벤트에 수십억 달러를 지출합니다. 이러한 일회성 또는 계절적 이니셔티브는 일부 결과를 제공하지만 효과는 종종 단기적이며 프로그램 완료 후 몇 주 후에 완전히 사라질 수 있습니다.

오래 지속되는 결과를 달성하려면 직원 참여에 대한 깊은 이해와 직원과의 효과적이고 지속적인 커뮤니케이션이 필요한 지속적인 프로세스입니다. 이를 달성하기 위한 한 가지 객관적이고 신뢰할 수 있는 접근 방식은 다음을 사용하는 것입니다. 데이터 및 분석 (특히 행동 데이터) 참여 전략의 설계 및 실행을 알리고 검증합니다.

행동 데이터는 직원들이 일하는 방식과 함께 일하는 방식을 기반으로 하는 참여 이니셔티브의 진정한 영향을 볼 수 있게 해주기 때문에 진정으로 참여하는 인력을 구축하는 데 필수적입니다. 아래에서 행동 데이터가 직원 참여를 높이는 데 도움이 되는 가장 가치 있는 세 가지 방법에 대해 설명합니다.

진정으로 중요한 것이 무엇인지 측정

행동 데이터를 통해 경영진은 개별 직원에게 동기를 부여하는 요소를 더 잘 이해하고 직원이 가장 잘 일하는 방식을 식별하며 필요 및 참여 동인을 기반으로 각 팀원과 자연스럽게 연결할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.

행동 데이터는 또한 직원 중 몇 퍼센트가 관리자와 매주 1:1 시간을 갖는지(코칭, 멘토링 및 협업)와 같이 직원의 일상 업무에서 개선해야 할 영역을 나타낼 수 있습니다. 이러한 통찰력은 직원이 직속 관리자와 충분히 연결되어 있고 적절한 지원을 받고 있는지 보여줌으로써 직원 지원 및 리더십 행동을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또 다른 예에서 직원이 보내는 시간과 같은 근무 시간 외 메트릭을 측정할 수도 있습니다. 동료와 협력 퇴근 후 이메일, 회의, 통화, 인스턴트 메시징 등을 통해 잠재적인 번아웃 위험이 있는 곳과 위험을 경험할 가능성이 더 높은 팀을 조직에 알리는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 참여 전략 설계

이러한 행동적 직장 통찰력을 통해 비즈니스 리더는 개선된 결과를 이끌어내기 위해 참여 이니셔티브에 시간과 돈을 어디에 쓸지 더 잘 결정할 수 있습니다. 예를 들어, HR 리더는 개별 팀 구성원에게 라인 관리자에게 반복되는 시간을 할당하여 직장 문화를 개선하고 경영진과 팀 간의 멘토링을 촉진하기 위해 변화를 일으킬 수 있습니다.

또한 행동 데이터에서 이것이 없거나 효과가 없는 것으로 나타나는 경우 팀 간/팀 내 협업을 강화하는 전략을 사용할 수도 있습니다. HR 담당자는 이러한 분석을 활용하여 조직 전체에 걸쳐 팀의 성과 또는 효율성을 치솟게 하는 기술 및 행동의 성공적인 조합을 식별하는 동시에 직원의 직장 경험을 개선할 수 있습니다.

직원들이 보다 건강한 일과 삶의 균형을 이룰 수 있도록 지원

행동 데이터에서 얻은 통찰력은 HR 담당자가 정규 근무 시간 외에 작업하고 협업하는 데 시간을 보내는 직원을 식별하고 직원이 '항상 근무'해야 한다는 생각을 하지 않도록 적절한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 근무 시간 외 또는 주말 작업 지표(직원이 보내는 시간)와 같은 항목을 측정하여 동료와 협력 근무 시간 이후 또는 주말에 이메일, 회의, 통화, 인스턴트 메시징 등을 통해) 행동 데이터는 잠재적인 번아웃 위험이 있고 어떤 팀이 이를 경험할 가능성이 더 높은지 조직에 알릴 수 있습니다. 정상 업무 시간 외의 지속적인 작업은 소진의 선행 지표이므로 HR은 이러한 통찰력을 활용하여 이러한 직원이 건강한 일과 삶의 균형.

다국적 기술 회사 COVID-19로 인해 원격 근무로 전환하기 전후에 Humanyze의 직장 분석 솔루션을 사용하여 협업 데이터를 측정했습니다. 그들은 원격 근무로 전환한 후 근무 시간이 상당히 길어졌다는 것을 발견했습니다.

그러나 데이터를 자세히 살펴보면 많은 직원이 하루 중 더 오랜 시간 동안 일하고 있었지만 실제로는 개인 문제를 처리하거나 업무를 처리하기 위해 근무 시간 사이에 주기적으로 휴식을 취함으로써 하루 종일 더 유연하게 일했기 때문입니다. 가족과 함께. 이 시나리오에서 직원이 소진될 필요는 없었지만 회사는 이러한 결과를 잘못 해석하고 보다 세분화되고 상황에 맞는 수준에서 데이터를 검토하지 않고 "소진 위험이 높은 직원"을 대상으로 하는 비효율적인 참여 전략을 도입했을 수 있습니다.

행동 데이터의 품질

당신의 성공 데이터 기반 참여 전략 활용되는 데이터의 관련성과 품질에 따라 다릅니다. 대부분의 조직에서 직원 설문 조사 데이터를 분석하지만 연간 또는 분기별 설문 조사와 같은 항목만을 기반으로 데이터 기반 참여 전략을 설계하는 것은 이상적이지 않습니다.

임시 설문조사는 직원들이 조직에서 일하는 것에 대해 어떻게 느끼는지 파악하는 데 부적절하며 대신 정량적 행동 데이터와 함께 더 정기적으로 활용해야 합니다. 더 나은 접근 방식은 주간 또는 월간 펄스 설문 조사를 통해 지속적으로 데이터를 수집하는 것입니다(직원을 불편하게 하지 않고). 소프트웨어 솔루션 직원의 감정을 실시간으로 포착합니다.

또한 팀/부서 내부 및 외부의 상호 작용 품질을 이해하기 위해 협업 도구 사용과 관련된 데이터를 측정하여 참여 수준을 측정하는 것도 좋은 생각입니다. 물론 직원의 익명성을 보장하고 데이터 프라이버시를 보호하는 방식으로 접근하는 것도 성공의 필수 요소입니다.

비즈니스 리더는 또한 기술 세트, 성과 검토, 유지, 급여, 경험 수준, 인구 통계, 보상, 휴가 패턴 등에 관한 HR 데이터를 활용할 수 있습니다. 이를 다른 이질적인 데이터 소스와 보간하면 비즈니스 리더가 특정 기업의 참여 수준에 대한 전체적인 결론을 도출할 수 있습니다. 직원 그룹. 참여 직원과 참여하지 않은 직원을 식별하면 참여 예산을 가장 효과적으로 지출할 대상과 장소에 대한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

최대 포장

먼저 데이터로 결정을 객관적으로 알리지 않고 보상 프로그램, 관리 교육, 성과 평가, 연간 직원 설문 조사 및 다양한 참여 활동에 임의로 지출하면 직원에게 최소한의 또는 전혀 장기적인 혜택이 없을 수 있습니다.

다음과 같은 행동 데이터와 올바른 분석 솔루션 활용 Humanyze 플랫폼, 비즈니스 리더가 어떤 참여 프로그램을 구현할 것인지, 가장 좋은 방식으로 제도를 도입할 것인지, 어떤 그룹이 가장 혜택을 볼 것인지 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 접근 방식은 조직이 직원 참여, 생산성 및 성공을 주도하는 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

마지막 업데이트 22년 2021월 XNUMX일