Utendaji wa mbali dhidi ya ofisini: data inaonyesha nini

Ulinganisho wa utendaji wa mseto una manufaa tu timu zikilinganisha majukumu, ratiba, na hali za mradi zinazofanana — si lebo za mahali tu. Wastani ghafi bila mgawanyo hupotosha mara nyingi kuliko kuelimisha.

Linganisha vinavyofanana

Gawanya kwa jukumu, aina ya mradi, na mzigo wa ushirikiano kabla ya kutoa hitimisho kuhusu mifumo ya kazi ya mbali dhidi ya ofisini.

Timu ya usaidizi na timu ya utafiti hazipaswi kushiriki kigezo kimoja cha utendaji.

• Mgawanyo kwa jukumu na cheo
• Awamu ya mradi na shinikizo la tarehe ya mwisho
• Saa za kuingiliana na timu zinazotegemeana

Tenganisha matokeo na kuwepo

Saa za kuwa mtandaoni si sawa na utoaji wenye tija. Tumia vipimo vya matokeo — hatua, ubora, kazi ya kurudiwa — pamoja na data ya shughuli.

Upendeleo wa kuwepo unaweza kuficha tofauti halisi za utendaji na kuleta mapitio yasiyo ya haki.

Angalia ufanisi wa ushirikiano

Linganisha kasi ya kukabidhiana, mizunguko ya mapitio, na utatuzi wa vikwazo — si matokeo ya mtu mmoja tu.

Timu za mseto mara nyingi hutofautiana katika jinsi zinavyoshirikiana, si kiasi wanachozalisha.

"Mahali mara chache ndicho kigezo. Muundo wa mtiririko wa kazi kwa kawaida ndio."

Tumia maarifa kuboresha mtiririko wa kazi kwa kila mtu

Wafanyakazi wa mbali wakisubiri idhini kwa muda mrefu, rekebisha mtiririko wa idhini — usilazimishe siku za ofisini kama suluhisho la jumla.

Uchambuzi mzuri unaelekeza kwenye mabadiliko ya mfumo, si amri za mahali.

Hatua za vitendo za kutumia wiki hii

• Gawanya data ya utoaji ya robo mwaka uliopita kwa jukumu na aina ya mradi
• Ongeza vipimo vya kazi ya kurudiwa na vikwazo kwenye mapitio ya utendaji
• Hoji timu kuhusu vikwazo vya mtiririko wa kazi kabla ya kubadilisha sera
• Jaribu marekebisho ya mtiririko wa kazi na kikundi kimoja cha mseto

"Uchambuzi wa utendaji wenye manufaa zaidi unajibu kilichochelewesha utoaji — si mtu alipoketi wapi."

Hitimisho

Ulinganisho wa kazi ya mbali na ofisini unahitaji mgawanyo makini na vipimo vinavyolenga matokeo.

Ukitumiwa vizuri, data inaboresha mtiririko wa kazi kwa kila mahali — ukitumiwa vibaya, inakuwa kisingizio cha maoni ya awali.