3 manieren waarop gedragsgegevens de betrokkenheid van medewerkers kunnen vergroten

Gallup's Status van het Global Workplace-rapport blijkt dat 85% van de werknemers over de hele wereld niet betrokken is. Als uw werknemers deel uitmaken van deze statistiek, heeft uw organisatie veel meer kans op een hoger personeelsverloop, een lage productiviteit en ontevreden klanten. Ondertussen hebben echt betrokken werknemers een sterker gevoel van verbondenheid, hebben ze een hogere werktevredenheid, zijn ze waarschijnlijk langer bij uw organisatie blijven en werk van hogere kwaliteit produceren.

Elk jaar geven organisaties over de hele wereld miljarden dollars uit aan programma's en evenementen die zijn ontworpen om het moreel te verbeteren en de betrokkenheid van medewerkers te vergroten. Hoewel deze eenmalige of seizoensgebonden initiatieven enige resultaten opleveren, zijn de effecten vaak van korte duur en kunnen enkele weken na voltooiing van het programma volledig verdwijnen.

Het bereiken van langdurige resultaten is een continu proces dat een diep begrip van de medewerkersbetrokkenheid en effectieve, voortdurende communicatie met uw medewerkers vereist. Een objectieve en vertrouwde benadering om dit te bereiken is door het gebruik van data en analyse (met name gedragsgegevens) om het ontwerp en de uitvoering van uw engagementstrategie te informeren en valideren.

Gedragsgegevens zijn onmisbaar voor het opbouwen van een echt betrokken personeelsbestand, omdat u hiermee de ware impact van uw betrokkenheidsinitiatieven kunt zien op basis van hoe werknemers werken en hoe ze samenwerken. Hieronder bespreken we drie van de meest waardevolle manieren waarop gedragsgegevens u kunnen helpen de betrokkenheid van medewerkers te vergroten.

Meten wat er echt toe doet

Met gedragsgegevens kan het management beter begrijpen wat individuele werknemers motiveert, identificeren hoe werknemers het beste werken en manieren vinden om op natuurlijke wijze contact te maken met elk teamlid op basis van hun behoeften en betrokkenheidsdrijfveren.

Gedragsgegevens kunnen ook verbeterpunten in het dagelijkse werk van werknemers aan het licht brengen, zoals welk percentage van hen wekelijks 1:1 tijd heeft met hun managers (voor coaching, mentoring en samenwerking). Deze inzichten kunnen helpen bij het stimuleren van betere ondersteuning van medewerkers en leiderschapsgedrag door te onthullen of medewerkers voldoende verbonden zijn met hun directe managers en adequate ondersteuning krijgen. In een ander voorbeeld kan het ook buiten kantooruren meten, zoals hoeveel tijd werknemers besteden samenwerken met collega's na werktijd via e-mails, vergaderingen, telefoontjes, instant messaging, enz. Dit helpt organisaties te informeren waar er potentiële burn-outrisico's zijn en welke teams er meer kans op lopen.

Ontwerpen van datagestuurde engagementstrategieën

Met deze gedragsinzichten op de werkplek kunnen bedrijfsleiders beter bepalen waar ze tijd en geld kunnen besteden aan betrokkenheidsinitiatieven om betere resultaten te behalen. HR-leiders zouden bijvoorbeeld veranderingen kunnen aanbrengen om de cultuur op de werkplek te verbeteren en mentoring tussen management en teams te bevorderen door individuele teamleden terugkerende tijdvakken toe te wijzen aan lijnmanagers.

Ze zouden ook strategieën kunnen gebruiken die de samenwerking tussen teams stimuleren, wanneer gedragsgegevens aantonen dat dit niet of onvoldoende effectief is. HR-personeel kan deze analyses gebruiken om de winnende combinatie van vaardigheden en gedragingen te identificeren die de output of efficiëntie van teams in de hele organisatie omhoogschieten, terwijl ook de werkplekervaring voor werknemers wordt verbeterd.

Medewerkers helpen een gezondere balans tussen werk en privé te bereiken

Inzichten uit gedragsgegevens kunnen HR-personeel ook helpen bij het identificeren van werknemers die tijd besteden aan werken en samenwerken buiten de normale werkuren en om passende maatregelen te nemen om hen af ​​te brengen van het idee dat van hen wordt verwacht dat ze 'altijd aan' staan. Door zaken als werktijden buiten kantooruren of weekendwerk te meten (hoeveel tijd werknemers besteden) samenwerken met collega's na werktijd of in het weekend via e-mails, vergaderingen, telefoontjes, instant messaging, enz.), kunnen gedragsgegevens organisaties informeren waar er potentiële burn-outrisico's zijn en welke teams dit vaker zullen ervaren. Aangezien continu werken buiten de normale kantooruren een leidende indicator voor burn-out is, kan HR deze inzichten gebruiken om dergelijke werknemers te helpen een gezonder evenwicht tussen werk en privéleven.

One multinationaal technologiebedrijf gebruikte Humanyze's werkplekanalyseoplossing om samenwerkingsgegevens te meten voor en na de overgang naar werken op afstand vanwege COVID-19. Ze ontdekten dat de werkdagen aanzienlijk langer waren nadat ze waren overgeschakeld naar werken op afstand.

Bij nadere bestudering van de gegevens bleek echter dat, hoewel veel werknemers over een langere tijdspanne van de dag werkten, dit eigenlijk kwam omdat ze de hele dag flexibeler werkten door periodieke pauzes te nemen tussen werkblokken om persoonlijke zaken af ​​te handelen of met hun gezin. Hoewel werknemers in dit scenario niet per se een burn-out hadden, heeft het bedrijf deze bevindingen misschien verkeerd geïnterpreteerd en ineffectieve betrokkenheidsstrategieën ingevoerd die zich richten op "werknemers met een hoog risico op burn-out" zonder de gegevens op een meer gedetailleerd en contextueel niveau te onderzoeken.

De kwaliteit van gedragsgegevens

Het succes van uw datagedreven engagementstrategie hangt af van de relevantie en kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt. Hoewel de meeste organisaties gegevens van werknemersonderzoeken analyseren, is het niet ideaal om een ​​datagestuurde betrokkenheidsstrategie te ontwerpen op basis van zaken als jaarlijkse of driemaandelijkse enquêtes alleen.

Tijdelijke enquêtes zijn niet geschikt om vast te stellen hoe werknemers denken over het werken voor uw organisatie, en zouden in plaats daarvan vaker moeten worden gebruikt naast kwantitatieve gedragsgegevens. Een betere aanpak is het continu verzamelen van gegevens via het gebruik van wekelijkse of maandelijkse polsonderzoeken (zonder uw personeel te hinderen) of softwareoplossingen die de sentimenten van werknemers in realtime vastleggen.

Het is ook een goed idee om betrokkenheidsniveaus te meten door gegevens te meten over het gebruik van samenwerkingstools om zowel de kwaliteit als de kwantiteit van interacties binnen en buiten teams/afdelingen te begrijpen. Natuurlijk is het ook een essentieel ingrediënt voor succes om dit op een manier te benaderen die de anonimiteit van werknemers garandeert en de privacy van gegevens beschermt.

Bedrijfsleiders kunnen ook gebruikmaken van HR-gegevens over vaardigheden, prestatiebeoordelingen, retentie, salaris, ervaringsniveau, demografie, beloningen, verlofpatronen, enz. Door deze te interpoleren met andere ongelijksoortige gegevensbronnen kunnen bedrijfsleiders holistische conclusies trekken over betrokkenheidsniveaus voor een specifieke groep medewerkers. Het identificeren van betrokken en niet-betrokken medewerkers kan vervolgens helpen bij het nemen van beslissingen over wat en waar het engagementbudget het meest effectief kan worden besteed.

Afsluiten

Willekeurige uitgaven aan beloningsprogramma's, managementtraining, prestatiebeoordelingen, jaarlijkse werknemersenquêtes en tal van engagementactiviteiten zonder de beslissingen eerst objectief te informeren met gegevens, zal waarschijnlijk resulteren in minimale of geen langetermijnvoordelen voor werknemers.

Gebruikmaken van gedragsgegevens en de juiste analyseoplossingen, zoals de Humanyze-platform, zal bedrijfsleiders helpen bepalen welke betrokkenheidsprogramma's ze moeten implementeren, hoe ze het beste kunnen worden ingesteld en welke groepen er het meeste baat bij hebben. Een dergelijke aanpak zal organisaties helpen de benodigde inzichten te verkrijgen om betere, datagestuurde beslissingen te nemen die de betrokkenheid, productiviteit en succes van medewerkers stimuleren.

Laatst bijgewerkt op 30 november 2022