Расшифровка данных о поведении при совместной работе: идеи для преобразования вашей команды

Представьте себе, что вы имеете четкое представление о том, как ваши команды работают вместе, раскрывая скрытые закономерности и возможности для повышения производительности и вовлеченности. В этом потенциал данных о поведении сотрудничества. Имея эти данные, вы не просто размышляете о динамике команды; вы работаете с информацией, основанной на фактических данных.

Поскольку все больше и больше организаций переходят на цифровые инструменты совместной работы, мы накапливаем огромные объемы информации о том, как мы работаем. Эти данные выходят за рамки простого отслеживания количества встреч, которые мы посещаем, или количества электронных писем, которые мы отправляем. Данные о поведении при совместной работе позволяют глубже понять, как команды общаются, сотрудничают и добиваются результатов в эпоху цифровых технологий. Он может даже включать такую ​​информацию, как продолжительность встреч и кто больше всего говорит на собраниях команды.

Выявление скрытых закономерностей в командной динамике

Данные о поведении при совместной работе подобны снятию капота с рабочего процесса вашей команды. Представьте себе инструмент, который показывает, насколько вовлечены команды в совещания. Быстрым взглядом вы можете увидеть, кто активно участвует в работе по электронной почте, а кто молча выполняет несколько задач одновременно.

Данные о поведении при совместной работе помогут вам распознать, когда приглашения на собрания излишне отнимают у людей продуктивное время, и выявить возможности для оптимизации общения. Возможно, эта 30-минутная встреча лучше подойдет для обмена быстрыми сообщениями, или этот командный проект требует более структурированного подхода.

Как сделать данные для совместной работы полезными: 3 практических применения

Одно дело собирать информацию, но эффективное использование данных о поведении при совместной работе — вот где происходит настоящее волшебство. Как вы можете превратить эти данные в действенные стратегии?

1. Оптимизация культуры встреч для повышения вовлеченности и продуктивности

   Поднимите руку, если вы любите встречи, проводимые один за другим, без передышки. Да, я так не думал. Эта информация является золотой жилой, когда дело доходит до создания более здоровой и эффективной культуры встреч. Считаете ли вы, что активность электронной почты и обмена мгновенными сообщениями обычно возрастает во время часовых совещаний команды?

   Эта закономерность может означать, что люди не присутствуют на работе полностью или ищут способы продуктивно работать во время простоя. Рассмотрите возможность использования ИИ-помощников на собраниях для ведения заметок и последующего обмена сводками.

   Это будет стимулировать активное слушание и поможет тем, кому действительно нужен краткий обзор, не чувствовать себя обязанным быть пассивным слушателем. Эти данные позволяют руководителям групп и HR-отделам менять культуру встреч.

2. Адаптация опыта сотрудников с помощью персонализированных каналов данных

   Представьте себе, что у вас есть лента новостей, в которой показаны самые актуальные новости компании, проекты, над которыми работает ваша команда, и даже темы разговоров, которые вы, возможно, пропустили. По мнению Microsoft, «персонализированный рейтинг релевантности», основанный на сборе данных с помощью платформ для совместной работы, таких как Teams, может оптимизировать информацию для пользователей, устраняя шум.

   Вместо того, чтобы просматривать бесконечные электронные письма и журналы чатов, представьте, что вы предоставляете своим сотрудникам поток актуальной информации, основанный на их роли, проектах и ​​моделях общения. Этот тип индивидуального опыта, основанный на более глубоком партнерстве, подкрепленном собственными данными, — это именно то, что нужно организациям.

3. Обеспечение прозрачности и улучшение благополучия сотрудников

   Такой подход к данным заключается не в том, чтобы играть в «Большого Брата», а в создании рабочей среды, в которой люди чувствуют себя услышанными и понятыми. Одним из наиболее мощных применений этих данных является их способность дать представление о благополучии сотрудников.

   Подумайте об этом: когда компания внедрила политику «не проводить встречи по средам», основываясь на данных такого типа, более 60% сотрудников сообщили, что чувствуют себя лучше, а 70% почувствовали себя более продуктивными. Если вы обнаружите, что вам приходится отправлять электронные письма поздно вечером или чрезмерно полагаться на обмен мгновенными сообщениями в нерабочее время, это может указывать на необходимость улучшения баланса между работой и личной жизнью.

Принятие обоснованных решений с помощью данных о поведении при совместной работе

Это всего лишь несколько практических применений этой развивающейся области. Данные о поведении при совместной работе — мощный ресурс для стимулирования позитивных изменений внутри организации.

Такие компании, как Vyopta, помогают собирать такого рода данные, которые затем могут помочь улучшить культуру проведения встреч. Возьмем, к примеру, анализ данных, которые показывают, в каких типах встреч люди участвуют больше всего, и инвестируют в их улучшение. Инвестируя в программное обеспечение, такое как решения для совещаний на базе искусственного интеллекта, вы показываете своей команде, что вы прислушиваетесь к тому, что показывают данные.

Эту идею легко отвергнуть, назвав «данные о поведении сотрудничества» просто еще одним модным словечком. Но те, кто достаточно смел, чтобы воспользоваться потенциалом этих идей, проложат путь к формированию более продуктивной, привлекательной и полноценной рабочей среды в ближайшие годы. Вы присоединитесь к ним?

(Также читайте: Что такое Интернет поведения? – Руководство)

Заключительные мысли

Навигация в современной рабочей среде требует основанного на данных понимания того, как команды взаимодействуют в этих новых цифровых пространствах. Данные о поведении при совместной работе позволяют вам исключить догадки из динамики команды, предоставляя информационные продукты, позволяющие получить представление об опыте клиентов. Помните: вы не можете улучшить то, что не можете измерить.

Платформы для совместной работы могут помочь повысить производительность, привлечь клиентов и вовлечь их, но крайне важно создать программу совместной работы с данными. Старшие руководители также могут использовать бизнес-аналитику из такой программы для улучшения рекламных кампаний и других инициатив в медиасетях. По мере развития технологий эффективный сбор, понимание и применение идей на основе этих данных не только упростит процессы, но и создаст более продуктивные и заинтересованные команды.

Часто задаваемые вопросы о данных о поведении при совместной работе

Вопрос. Что такое совместное информационное поведение?

А. Совместное информационное поведение фокусируется на том, как люди ищут, делятся и используют информацию внутри групп или сообществ, подчеркивая динамику обмена информацией. Данные о поведении при совместной работе показывают, как это происходит в цифровых пространствах, давая вам конкретное представление об этих взаимодействиях с помощью моделей использования технологий.

Вопрос. В чем смысл сотрудничества?

А. Поведение, связанное с сотрудничеством, включает в себя все способы взаимодействия людей и совместной работы для достижения общей цели. Сюда входит не только разделение задач, но и способ обмена информацией, а также динамика общения. Подумайте об этих импровизированных мозговых штурмах, о том, как проект развивается посредством общих документов, и об этом коллективном вздохе облегчения, когда команда преодолевает препятствие – это сотрудничество в действии.

Вопрос. Почему сотрудничество так важно для анализа данных?

А. Представьте себе, что вы изолированно работаете над сложным проектом анализа данных. Сотрудничество обеспечивает ту основу, на которой можно обсуждать идеи, выявлять ошибки и выявлять те «а-ха». моменты, которые вы бы не испытали в одиночку. Совместная работа с данными имеет решающее значение для компаний с ограниченными собственными данными.

Комнаты очистки данных могут помочь компаниям безопасно сотрудничать для формирования более полного понимания путем объединения данных, что помогает получать точные данные и достигать бизнес-целей. Стратегия совместной работы с данными помогает продвигать маркетинговые данные дальше, создавая целевые кампании с использованием наборов данных других компаний. Эта стратегия совместной работы с данными потребует технологии «чистых помещений» для обеспечения безопасности наборов данных и их соответствия правилам конфиденциальности. Сотрудничество не просто полезно – оно важно при анализе данных.

Похожие статьи:

Поведение потребителей: подробное руководство

Как поведенческая аналитика может стимулировать рост вашего бизнеса

Роль анализа данных в маркетинге: использование идей для принятия стратегических решений