Big Data: no es solo para clientes Insights

En los últimos años, "Big Data" se ha convertido en una gran palabra de moda en el mundo de los negocios. Ya sea que estos datos provengan de redes sociales, historial de compras, patrones de navegación web o encuestas, la gran cantidad de información del consumidor que las marcas pueden recopilar y analizar les ha permitido mejorar y personalizar las experiencias de sus clientes.

Pero para toda la atención Los datos han sido recibidos, muchas compañías tienden a olvidarse de una aplicación: el compromiso de los empleados. Cuando se hace de la manera correcta, hacer un seguimiento, analizar y compartir las métricas de rendimiento de los empleados puede ser muy beneficioso tanto para usted como para su personal.

"Una de las cosas que hemos encontrado que es muy poderosa es poder analizar en tiempo real información, hágalo en datos de rendimiento y capacite a los empleados con los informes de esa información ", dijo Jason Palmer, presidente de SmartDrive, compañía de seguridad y eficiencia de vehículos. "Si puede proporcionarles a los empleados datos para hacer mejor su trabajo de una manera breve y accionable, es muy motivador".

"Mientras más Big Data pueda incorporarse a una experiencia individual íntima, mejor", agregó Brian Berchtold, vicepresidente de marketing y desarrollo de negocios en Hubbub Health, una compañía que usa las redes sociales para desafiar a los empleados a vivir estilos de vida más saludables. "Esto demuestra al empleado que la [experiencia] no es solo comercial y que es relevante para la persona. Esta relevancia personal muestra una mayor participación".

Aplicación de análisis de Big Data a sus empleados el rendimiento lo ayuda a identificar y reconocer no solo a los mejores empleados, sino también a los trabajadores con problemas o infelices. Dean Croke, director de ventas de la firma de análisis de transporte Omnitracs, dijo que esto es especialmente relevante en su industria, donde las compañías que administran flotas de conductores necesitan saber qué empleados corren más riesgo de sufrir accidentes, rescindir voluntariamente o presentar reclamos de compensación laboral. Omnitracs usa modelado predictivo, que agrega miles de puntos de datos para buscar las firmas de riesgo (patrones discretos en datos) que los gerentes pueden usar para identificar la causa de los problemas de rendimiento.

"No es atípico que los empleadores caractericen su fuerza laboral usando la regla 80-20: el 20 por ciento de sus empleados causa el 80 por ciento de sus problemas ", dijo Croake a Mobby Business. "Incapaces de identificar a los empleados en riesgo, los gerentes tratan a cada conductor de la misma manera, a menudo conducen a los conductores en riesgo más allá de la zona roja. Con las soluciones de modelado predictivo, los gerentes pueden abordar los problemas con los conductores en riesgo como parte de su conversación cotidiana. Esto puede reducir la carga de trabajo, mejorar la experiencia de los empleados y reducir el riesgo de la empresa ".

Si desea introducir tecnología analítica en sus estrategias de participación de empleados, aquí hay algunos consejos para ayudarlo a comenzar .

Seleccione y concéntrese en las métricas más importantes. Los programas de análisis pueden extraer y procesar datos para una gran cantidad de métricas. Incluso cuando se aplica Big Data al servicio de atención al cliente, muchas empresas tienen dificultades para mantenerse al día con el volumen de información que ingresa. Por esta razón, Palmer aconseja reducir su enfoque a solo los indicadores clave de rendimiento (KPI) más importantes.

"Don '' introduzca demasiadas métricas '', dijo Palmer. "Se vuelve demasiado difícil y confuso. Si puedes resumirlo en estadísticas muy simples, como una puntuación que incorpore los elementos que deseas, todos pueden enfocarse en KPIs consolidados".

Encuentra un programa que se integre con tus sistemas actuales . Para cualquier nuevo software que implemente dentro de su empresa, es importante hacer la transición de la manera más sencilla y sencilla posible para sus empleados.

"El software debe funcionar donde los empleados ya trabajan", dijo Matthew Bellows. , CEO del programa de análisis de ventas por correo electrónico Yesware. "No se les puede hacer cambiar de tarea e ir a otra [plataforma] para agregar la secuencia de datos. El software debería ayudar genuinamente al usuario final".

Bellows también notó que su elección de software debería ser una decisión de base, y debería contar con la aprobación de sus empleados antes de pedirles que usen el nuevo sistema.

Considere cómo los empleados se verán a sí mismos y a los demás. Una vez Usted introduce análisis de rendimiento y compromiso en su empresa, tendrá que considerar cómo encaja ese programa en las relaciones de los empleados y en la cultura del lugar de trabajo en general. Por ejemplo, Hubbub muestra una secuencia de actividad al empleado, que muestra no solo los puntos de interacción del individuo, sino también los del círculo social del empleado.

"[Una empresa] debe tener en cuenta las acciones de los compañeros del empleado y cómo hacer estos puntos de datos de interés para el empleado ", dijo Berchtold. "Esto ayuda a fomentar una experiencia de compromiso respetada y confiable, y los datos deben usarse para generar confianza".

Independientemente de la solución que elija, un programa de análisis lo aleja del proceso tradicional de "informe" manual de medición del rendimiento , dijo Bellows.

"El software comercial está en las etapas iniciales de ser útil [para la medición del rendimiento]", dijo Bellows. "Las empresas no han presionado por la innovación tan duro como los consumidores, pero ahora eso está empezando a cambiar. Tenemos la oportunidad de decir: 'pensemos en los procesos de negocios de una manera diferente y recopilemos datos de una manera que sea importante'".

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