Hoe start je met Workplace Analytics?
Het implementeren van workplace analytics vereist zorgvuldige planning en afweging. In deze blog van Measuremen nemen ze je mee door het proces van begin tot eind.
1. Identificeer de werkplekstrategie en bedrijfsfactoren
Het uitgangspunt en het doel van het verbeteren van werkplekken kunnen enorm verschillen. Human resource managers en facility managers hebben allebei te maken met dezelfde werkplek, maar ze bekijken die vanuit heel verschillende perspectieven. De grootste tweedeling is die tussen fysieke werkplekken en mensen. Het verbeteren van organisatorische prestaties door het veranderen van een fysieke werkplek is een heel ander proces dan beginnen met het veranderen van het gedrag van de mensen die er gebruik van maken. Maar het zijn allebei invalshoeken die volledig te rechtvaardigen zijn. Toch vereist het andere data, dataverzameling, en heeft het andere resultaten. Dus in dit stadium is het al slim om rekening te houden met wat je kunt veranderen en probeert te bereiken met het workplace analytics programma.
2. Bepaal de meetvariabelen
Zoals besproken kunnen de doelstellingen van het managen en verbeteren van werkplekken sterk uiteenlopen. Je kan bijvoorbeeld het doel hebben om kosten te verlagen, het welzijn te verbeteren of de werkprocessen te verbeteren. Hierdoor loopt de data die je wilt verzamelen en analyseren sterk uiteen. Als je met data werkt, werk je met variabelen. Vergeet echter niet dat het werken aan één variabele de uitkomsten van een andere variabele kan veranderen. Als je bijvoorbeeld de kosten probeert te verlagen en te bezuinigen op kantoorruimte, zal dit ook gevolgen hebben op het welzijn en de werkprocessen. Men kan dus besluiten om ook te analyseren hoe de werkervaring of de productiviteit wordt beïnvloed wanneer in kantoorruimte wordt gesneden. Bovendien zijn er ook andere doelstellingen (zoals hygiëne, veiligheid, privacy of ontwerp) die deze doelstellingen beïnvloeden en waaraan ook hun eigen meetvariabelen zijn gekoppeld.
3. Selecteer de juiste meetmethode
Via verschillende methoden kan je data verzamelen. Je persoonlijke doelen liggen echter sterk in lijn met de meetmethoden die je moet nemen. In onze vorige blog hebben we een uitgebreide lijst van verschillende methoden genoemd, maar hier bespreken we ze kort met verschillende doelen voor ogen. Als je liever intensief met mensen omgaat, kan je een meer kwalitatieve data aanpak hanteren met behulp van interviews of focusgroepen. De interviewer krijgt een diepgaand inzicht in de verhalen (van sommige) werknemers, maar als het gaat om data analyse is dat niet zo nuttig.
4. Verzamel data en zorg voor gegevensbeveiliging en privacy
Voor alle verschillende methoden geldt dat je in theorie zelf data kunt verzamelen. Je kunt bijvoorbeeld enquêtes versturen via Google-forms of online sensoren kopen. Echter, als het gaat om zachte data; het is erg belangrijk om de juiste vragen te stellen. De data die je verzamelt mogen niet bevooroordeeld zijn en de vragen moeten zo gesteld worden dat ze gemakkelijk te analyseren zijn. Voor harde data moet men ook de juiste methoden gebruiken om nauwkeurige resultaten te krijgen, en men moet de verzamelde data op de juiste manier analyseren, wat een hele uitdaging kan zijn. Natuurlijk zijn er veel verschillende organisaties, waaronder Measuremen, die je graag ondersteunen bij het meten en analyseren van jullie data. Een voordeel van deze diensten is dat zij instrumenten en mensen leveren om de data op de juiste manier te verzamelen, de veiligheid en privacy van de gegevens waarborgen en over voldoende methodes beschikken om de data te analyseren en weer te geven. Hun gestandaardiseerde methoden maken het vaak ook mogelijk om je eigen gegevens te benchmarken met andere (soortgelijke) organisaties. Dit kan interessant zijn om te begrijpen hoe je werkplek het doet in vergelijking met anderen.
5. Analyseer de data
De verzamelde data, opgeslagen in (grote) databases met kolommen, rijen en duizenden getallen, moeten worden omgezet in aantrekkelijke visualisaties. Voor zachte data uit interviews of enquêtes is de enige gebruikelijke visualisatie methode een “woordwolk”. Bij zachte enquêtegegevens worden de antwoorden vaak gegroepeerd in categorieën en weergegeven in grafieken, net als bij veel harde data die zijn verzameld via observaties of sensoren. Cirkeldiagrammen, staafdiagrammen en lijngrafieken zijn allemaal visuele basis weergaven die een duidelijk beeld geven van de data. Voor meer geavanceerde workplace analytics zijn er verschillende mogelijkheden. De eerste is het gebruik van filters en selectiemethoden. Sommige diensten bieden interactieve dashboards waarbij je delen van de dataset kunt selecteren die je inzichten sterk kunnen beïnvloeden.
6. Zet inzichten om tot acties
Het is gemakkelijk om te verdwalen in de data door steeds dieper te duiken in sub-dashboards en filter na filter te gebruiken. Deze inzichten moeten worden omgezet in acties. Het goede van data is dat ze de lading dekken. Het is dus gemakkelijk om andere besluitvormers te overtuigen om een strategie te maken op basis van deze cijfers. Meer gedetailleerde inzichten (door het gebruik van deze filters) kunnen leiden tot meer gedetailleerde strategieën. Om hier actie te ondernemen is echter vertrouwen nodig in de werkelijk verzamelde data. Daarom is het belangrijk dat de eerste 5 stappen van dit actieplan goed zijn gerealiseerd. Alleen dan kan je effectieve acties ondernemen door middel van data-gedreven beslissingen.
Dit artikel is een verkorte samenvatting van de volledige blogpost op de website van Measuremen, klik hier om het volledige stuk te lezen
