Как качество общения коррелирует с продуктивностью
Каждый руководитель сталкивается с необходимостью объективно оценивать продуктивность сотрудника. В каждой компании эта задача решается по-своему. Кто-то оценивает время, потраченное на задачу, кто-то проверяет результат. Придумываются и внедряются всевозможные методологии.
В любом случае ответственность за оценку возлагается на руководителя. А для того, чтобы ему помочь, созданы различные инструменты.
Многие руководители используют инструменты слежения за активностью сотрудников — Hubstaff, Bitcop, Yaware и другие. Они делают скриншоты экрана, оценивают активность (движение мыши, нажатие клавиш), мониторят приложения и сайты. Минус в том, что данный софт не может оценить результат. А его наличие серьезно увеличивает дискомфорт, ведь на компьютер требуется установить ПО для слежения. В итоге возникает вопрос доверия, что негативно сказывается на отношениях в коллективе.
Не подумайте, что я поставил в один ряд теплое и мягкое, но еще один инструмент для оценки продуктивности (частный случай) — таск-менеджер. Jira, Asana, Bugzilla, Redmine и любые другие — зачастую это must-have. Из минусов — сложность этих продуктов такова, что многие задачи пролетают мимо трекера. Большинство рабочих моментов сотрудникам проще обсуждать в мессенджерах. Соответственно, получить полную информацию о продуктивности сотрудника невозможно, только частично.
Платформа для взаимодействия сотрудников
Таск-мессенджер — симбиоз мессенджера и таск-трекера. Мы создали Involta Messenger, чтобы упростить рабочее взаимодействие сотрудников. Им легко общаться и отслеживать задачи. При этом руководители могут анализировать продуктивность не нарушая личных границ коллег.
Не обошлось без нейронных сетей и AI. Это лучший способ применения этих технологий, и нам очень интересно анализировать более 20 показателей эффективности. Среди них даже скорость печати, количество задач в стеке\выполненных за период, время ответа и т. д. Из простых и понятных метрик — быстрый рост входящих задач говорит о том, что сотрудник будет перегружен, а снижение количества коммуникаций (сообщений) может сигнализировать о выгорании. Нейросеть выявляет схожие «портреты» коммуникации у разных людей по совокупности метрик и дает свою оценку ситуации. Важно понимать, что время, потраченное на работу или общение — не главная метрика, а всего лишь одна из.
«Кто работает целый день, тому некогда зарабатывать деньги» © Джон Рокфеллер
Алгоритмы машинного обучения для аналитики параметров качества общения позволяют:
Как можно использовать данные
Алгоритм постоянно учится. Он не только считывает показатели эффективности, но и выявляет паттерны среди сотрудников. Механизм похож на работу технологии таргетинга рекламы look-alike. Он обучается на лучших сотрудниках, основываясь на поведении и анализе их работы, и далее может сравнить деятельность коллег и дифференцировать их.
В первую очередь мы определяем паттерны поведения (лингвистический анализ на подходе). То, как сотрудник формулирует и излагает свои мысли, многое говорит о его психотипе. Всем ведь знаком определенный тип людей которые строчат в мессенджер по 20 коротких сообщений в минуту вместо одного содержательного?
Визуализация показателей эффективности
Согласно исследованиям SSRN, большинство предпочитает взаимодействовать с визуализированной информацией.
Графики действительно сильно облегчают анализ продуктивности. Визуализация действий коллег позволяет руководителю быстро сравнивать показатели и тенденции.
Можно увидеть, кто из сотрудников теряет мотивацию, кто растет в эффективности, а кто выдает очень высокие результаты и заслуживает премии или повышения. С помощью графиков стало возможным составлять карьерные траектории.
Статистические графики с результатами анализа могут находиться в общем доступе для всей команды. Например, наши коллеги ежедневно видят такой график на общем экране.
Благодаря открытости данных, сотрудники могут увидеть статистику работы каждого члена команды, включая топ-менеджеров и руководителей компании. Это становится хорошим стимулом для профессионального роста и даже привносит в работу элемент спортивного азарта.
Алгоритм и способ оценки эффективности общения и продуктивности — это только первый этап. На основе этих данных можно оценивать пользу образовательных программ, методологий разработки. Так же, как Google Analytics, который используется не только веб-мастерами и маркетологами, но и бесконечным числом специалистов от социологов до психологов. Аналитические результаты платформ для оценки эффективности сотрудников будут полезны не только в менеджменте, но и в различных исследованиях.
Google Analytics появился 15 лет назад. Яндекс.Метрика чуть более 10 лет назад. Сейчас это незаменимые инструменты. Мы создали свою платформу для общения и аналитики качества общения (так как аналитика нежизнеспособна в отрыве от платформы) сейчас, и я уверен, что в будущем подобные инструменты плотно интегрируются в большинство компаний.
