დისტანციური vs ოფისის შედეგიანობა: რას აჩვენებს მონაცემები

ჰიბრიდული შედეგიანობის შედარებები მხოლოდ მაშინ არის სასარგებლო, როცა გუნდები ადარებენ მსგავს როლებს, ვადებსა და პროექტის პირობებს — და არა მხოლოდ ლოკაციის ეტიკეტებს. სეგმენტაციის გარეშე ნედლი საშუალოები უფრო ხშირად აშფოთვს, ვიდრე ინფორმირებს.

შეადარეთ მსგავსი მსგავსს

დისტანციური და ოფისური კანონზომიერებების შესახებ დასკვნების გაკეთებამდე გაყავით როლის, პროექტის ტიპისა და თანამშრომლობის დატვირთვის მიხედვით.

მხარდაჭერის გუნდსა და კვლევით გუნდს ერთი შედეგიანობის ბენჩმარკი არ უნდა ჰქონდეთ.

• როლისა და სტაჟის სეგმენტაცია
• პროექტის ფაზა და ვადების ზეწოლა
• გადაფარვის საათები დამოკიდებულ გუნდებთან

შედეგი დასწრებისგან გამიჯნეთ

ონლაინ საათები პროდუქტიულ მიწოდებას არ უდრის. აქტივობის მონაცემებთან ერთად გამოიყენეთ შედეგის მეტრიკები — ეტაპები, ხარისხი, გადაკეთება.

დასწრებისადმი მიკერძოებამ შეიძლება რეალური შედეგიანობის განსხვავებები დაფაროს და უსამართლო შეფასებები შექმნას.

დააკვირდით თანამშრომლობის ეფექტიანობას

შეადარეთ გადაცემის სიჩქარე, გადახედვის ციკლები და დამაბრკოლებლების გადაჭრა — და არა მხოლოდ ინდივიდუალური გამოშვება.

ჰიბრიდული გუნდები ხშირად განსხვავდებიან იმით, როგორ თანამშრომლობენ და არა იმით, რამდენს აწარმოებენ.

„ლოკაცია იშვიათად არის ცვლადი. სამუშაო პროცესის დიზაინი კი — ჩვეულებრივ, დიახ.“

გამოიყენეთ ინსაითები პროცესების გასაუმჯობესებლად ყველასთვის

თუ დისტანციური თანამშრომლები დამტკიცებებს უფრო დიდხანს ელოდებიან, გამოასწორეთ დამტკიცების პროცესები — ოფისის დღეები საერთო გამოსწორებად არ დააწესოთ.

კარგი ანალიზი სისტემურ ცვლილებებზე მიუთითებს და არა ლოკაციის მანდატებზე.

პრაქტიკული ნაბიჯები ამ კვირისთვის

• გასული კვარტლის მიწოდების მონაცემები დაყავით როლისა და პროექტის ტიპის მიხედვით
• შედეგიანობის შეფასებებს დაამატეთ გადაკეთებისა და დამაბრკოლებლების მეტრიკები
• პოლიტიკის შეცვლამდე გუნდებს პროცესის ხახუნზე გამოკითხეთ
• პროცესის გამოსწორებები ერთ ჰიბრიდულ ჯგუფზე გამოსცადეთ

„ყველაზე სასარგებლო შედეგიანობის ანალიზი პასუხობს, რამ შეანელა მიწოდება — და არა იმას, სად იჯდა ვინმე.“

დასკვნა

დისტანციურისა და ოფისის შედარებები საგულდაგულო სეგმენტაციას და შედეგზე ორიენტირებულ მეტრიკებს მოითხოვს.

კარგად გამოყენებისას მონაცემები ყველა ლოკაციისთვის აუმჯობესებს პროცესებს — ცუდად გამოყენებისას კი ნაგულისხმევი აზრების გამართლებად იქცევა.