Cómo el personal de Analytics puede ayudar a cambiar el proceso, la cultura y la estrategia
Por Chantrelle Nielsen y Natalie McCullough
Harvard Business Review
Analítica
Parece que todas las empresas están luchando con el concepto de transformación. Los grandes titulares están tratando de mantenerse al día con las empresas emergentes digitales, e incluso las compañías nativas digitales que nacen como disruptores saben que necesitan transformarse. Tomemos Uber: con tan solo ocho años, ya se ha puesto patas arriba el modelo de negocio de los taxis. Ahora está tratando de pasar de una plataforma de software a un laboratorio de robótica para construir autos sin conductor.
Y si bien el número de iniciativas que caen bajo el paraguas de la "transformación" es tan amplio que puede parecer insignificante, esta amplitud es en realidad una de las características definitorias que diferencian la transformación del cambio ordinario. Una transformación es toda una cartera de iniciativas de cambio que juntas forman un programa integrado.
Entonces, una transformación es un sistema de sistemas, todos compuestos por el sistema más complejo de todas las personas. Por esta razón, la transformación organizacional es especialmente adecuada para el análisis, la predicción y el enfoque de investigación experimental del campo de analítica de personas.
El análisis de personas, definido como el uso de datos sobre comportamiento humano, relaciones y rasgos para tomar decisiones comerciales, ayuda a reemplazar la toma de decisiones basada en experiencia anecdótica, jerarquía y prevención de riesgos con decisiones de mayor calidad basadas en análisis de datos, predicción e investigación experimental . Al trabajar con varias docenas de empresas de Fortune 500 con la división de Workplace Analytics de Microsoft, observamos que las empresas usan análisis de personas de tres maneras principales para ayudar a comprender y dirigir sus esfuerzos de transformación.
En las iniciativas centrales de transformación funcional o de proceso, que a menudo se basan en la digitalización, hemos visto ejemplos de análisis de personas que se utilizan para medir actividades y encontrar experiencia integrada. En un ejemplo, un equipo de análisis de personas en una empresa global de CPG se alistó para ayudar a optimizar un proceso financiero que se llevó a cabo mensualmente en todas las subsidiarias de países de todo el mundo. La diversidad de las reglas contables locales impidió la estandarización perfecta, y la dispersión geográfica de los equipos dificultó que el grupo de transformación reuniera información de la manera que lo haría normalmente: en una conversación.
Por lo tanto, en lugar de comenzar con conversaciones de descubrimiento, los datos de análisis de personas se utilizaron para establecer el tiempo de referencia en el proceso en cada país y para mapear las redes de las personas involucradas. Descubrieron que un país era un 16% más eficiente que el promedio del resto de los países: obtuvieron los mismos resultados en 71 horas-persona menos por mes y con 40 personas menos involucradas cada mes. El equipo de analítica de personas estaba sorprendido, al igual que el equipo de finanzas en ese país, que no tenía ninguna razón para establecer una comparación con otros países y no tenía idea de que eran un punto brillante. La oficina de transformación se acercó a los líderes financieros del país con sus hallazgos y los hizo socios en la mejora de procesos para el resto de las subsidiarias.
Es poco probable que la empresa de CPG hubiera podido reconocer y replicar estos puntos brillantes si hubieran emprendido la transformación con un enfoque de arriba hacia abajo. Y, quizás lo más importante, involucró e involucró a la gente en el terreno que sin darse cuenta había descubierto una mejor manera de hacer las cosas.
En las iniciativas de transformación cultural de abajo hacia arriba, la forma en que se hacen las cosas es igual o más importante que lo que se hace. Los bucles de retroalimentación y otros métodos de narración guiada por datos son nuestra forma favorita de que las personas analíticas hagan que la transformación de la cultura suceda. A menudo, los hechos pueden cambiar la conversación de la cabeza cansada a la curiosidad. Un equipo analítico de personas en una compañía de ingeniería estaba luchando para ayudar a desarrollar a los gerentes de la compañía, por ejemplo. Los gerentes a menudo perpetuaban una cultura de "hundirse o nadar" que no se ajustaba a las aspiraciones de la compañía de ser un lugar de trabajo inclusivo y humano. El análisis de datos encontró que los equipos cuyos gerentes gastaban al menos 16 minutos de tiempo individual con cada directo por semana tenían 30% por ciento más de informes directos comprometidos que el gerente promedio, que pasaba solo 9 minutos a la semana con directivo. Cuando trajeron esa historia impulsada por los datos a las líneas del frente, de repente un lugar común se transformó en un punto de referencia útil que llamó la atención de los gerentes. De esta manera, la narración de datos es una forma liviana de generar confianza entre las partes interesadas y llevar la ciencia del comportamiento a la transformación de la cultura.
Las transformaciones estratégicas descendentes a menudo son necesarias por factores de mercado y tecnología fuera de la compañía, pero aquí las personas analíticas son un factor crítico para la ejecución. Un equipo de análisis de personas puede servir como un panel de instrumentos para rastrear recursos, límites, capacidad, uso del tiempo, redes, conjuntos de habilidades, rendimiento y modos de pensar que pueden ayudar a identificar dónde es posible el cambio y medir qué ocurre cuando lo intentas.
Un equipo analítico de personas en una compañía de servicios financieros estaba tratando de ayudar al CEO a gestionar el crecimiento mientras trabajaba para inculcar una nueva cultura en la que se pedía a los departamentos que fueran más ágiles y competitivos en el mercado: "desaliñado" y "hambriento" eran términos que a menudo surgió. A medida que se aceleraba la transformación, se les pidió a los equipos que hicieran más con menos, generaran más datos y tomaran decisiones más rápido. En medio de esto, los líderes del departamento comenzaron a escuchar anécdotas sobre el agotamiento y cambiar la fatiga y cuestionaron si el ritmo era sostenible. Para abordar esto, el equipo de análisis de personas proporcionó a su CEO un tablero que muestra la cantidad de horas que los trabajadores del conocimiento estuvieron activos en diferentes equipos. Cuando un equipo completo es utilizado en exceso, sabe que no pueden manejar más cambios, mientras que los equipos infrautilizados o desigualmente pueden ser más receptivos. También puede dividir el tablero por tenencia, para saber si las contrataciones recientes se han incorporado efectivamente antes de aprobar nuevas solicitudes de contratación para absorber el trabajo adicional.
A medida que las organizaciones buscan cada vez más datos para ayudarlos en sus esfuerzos de transformación, es importante recordar que esto no solo significa tener más datos o mejores gráficos. Se trata de dominar el músculo organizativo del uso de datos para tomar mejores decisiones; hipotetizar, experimentar, medir y adaptar. No es fácil. Pero a través de la recopilación y el análisis cuidadosos de los datos correctos, una transformación importante puede ser un poco menos desalentadora y, con suerte, un poco más exitosa.
Chantrelle Nielsen dirige investigación y estrategia para Workplace Analytics, una nueva categoría de productividad organizacional en Microsoft. Dirigió la gestión de productos, marketing y varias otras funciones en VoloMetrix a medida que crecían y fueron adquiridas por Microsoft.
Natalie McCullough es gerente general de Workplace Analytics y MyAnalytics en Microsoft. Ella ha pasado dos décadas impulsando la productividad organizacional y el crecimiento en McKinsey, ServiceSource y VoloMetrix.
Harvard Business Review
Analítica
Parece que todas las empresas están luchando con el concepto de transformación. Los grandes titulares están tratando de mantenerse al día con las empresas emergentes digitales, e incluso las compañías nativas digitales que nacen como disruptores saben que necesitan transformarse. Tomemos Uber: con tan solo ocho años, ya se ha puesto patas arriba el modelo de negocio de los taxis. Ahora está tratando de pasar de una plataforma de software a un laboratorio de robótica para construir autos sin conductor.
Y si bien el número de iniciativas que caen bajo el paraguas de la "transformación" es tan amplio que puede parecer insignificante, esta amplitud es en realidad una de las características definitorias que diferencian la transformación del cambio ordinario. Una transformación es toda una cartera de iniciativas de cambio que juntas forman un programa integrado.
Entonces, una transformación es un sistema de sistemas, todos compuestos por el sistema más complejo de todas las personas. Por esta razón, la transformación organizacional es especialmente adecuada para el análisis, la predicción y el enfoque de investigación experimental del campo de analítica de personas.
El análisis de personas, definido como el uso de datos sobre comportamiento humano, relaciones y rasgos para tomar decisiones comerciales, ayuda a reemplazar la toma de decisiones basada en experiencia anecdótica, jerarquía y prevención de riesgos con decisiones de mayor calidad basadas en análisis de datos, predicción e investigación experimental . Al trabajar con varias docenas de empresas de Fortune 500 con la división de Workplace Analytics de Microsoft, observamos que las empresas usan análisis de personas de tres maneras principales para ayudar a comprender y dirigir sus esfuerzos de transformación.
En las iniciativas centrales de transformación funcional o de proceso, que a menudo se basan en la digitalización, hemos visto ejemplos de análisis de personas que se utilizan para medir actividades y encontrar experiencia integrada. En un ejemplo, un equipo de análisis de personas en una empresa global de CPG se alistó para ayudar a optimizar un proceso financiero que se llevó a cabo mensualmente en todas las subsidiarias de países de todo el mundo. La diversidad de las reglas contables locales impidió la estandarización perfecta, y la dispersión geográfica de los equipos dificultó que el grupo de transformación reuniera información de la manera que lo haría normalmente: en una conversación.
Por lo tanto, en lugar de comenzar con conversaciones de descubrimiento, los datos de análisis de personas se utilizaron para establecer el tiempo de referencia en el proceso en cada país y para mapear las redes de las personas involucradas. Descubrieron que un país era un 16% más eficiente que el promedio del resto de los países: obtuvieron los mismos resultados en 71 horas-persona menos por mes y con 40 personas menos involucradas cada mes. El equipo de analítica de personas estaba sorprendido, al igual que el equipo de finanzas en ese país, que no tenía ninguna razón para establecer una comparación con otros países y no tenía idea de que eran un punto brillante. La oficina de transformación se acercó a los líderes financieros del país con sus hallazgos y los hizo socios en la mejora de procesos para el resto de las subsidiarias.
Es poco probable que la empresa de CPG hubiera podido reconocer y replicar estos puntos brillantes si hubieran emprendido la transformación con un enfoque de arriba hacia abajo. Y, quizás lo más importante, involucró e involucró a la gente en el terreno que sin darse cuenta había descubierto una mejor manera de hacer las cosas.
En las iniciativas de transformación cultural de abajo hacia arriba, la forma en que se hacen las cosas es igual o más importante que lo que se hace. Los bucles de retroalimentación y otros métodos de narración guiada por datos son nuestra forma favorita de que las personas analíticas hagan que la transformación de la cultura suceda. A menudo, los hechos pueden cambiar la conversación de la cabeza cansada a la curiosidad. Un equipo analítico de personas en una compañía de ingeniería estaba luchando para ayudar a desarrollar a los gerentes de la compañía, por ejemplo. Los gerentes a menudo perpetuaban una cultura de "hundirse o nadar" que no se ajustaba a las aspiraciones de la compañía de ser un lugar de trabajo inclusivo y humano. El análisis de datos encontró que los equipos cuyos gerentes gastaban al menos 16 minutos de tiempo individual con cada directo por semana tenían 30% por ciento más de informes directos comprometidos que el gerente promedio, que pasaba solo 9 minutos a la semana con directivo. Cuando trajeron esa historia impulsada por los datos a las líneas del frente, de repente un lugar común se transformó en un punto de referencia útil que llamó la atención de los gerentes. De esta manera, la narración de datos es una forma liviana de generar confianza entre las partes interesadas y llevar la ciencia del comportamiento a la transformación de la cultura.
Las transformaciones estratégicas descendentes a menudo son necesarias por factores de mercado y tecnología fuera de la compañía, pero aquí las personas analíticas son un factor crítico para la ejecución. Un equipo de análisis de personas puede servir como un panel de instrumentos para rastrear recursos, límites, capacidad, uso del tiempo, redes, conjuntos de habilidades, rendimiento y modos de pensar que pueden ayudar a identificar dónde es posible el cambio y medir qué ocurre cuando lo intentas.
Un equipo analítico de personas en una compañía de servicios financieros estaba tratando de ayudar al CEO a gestionar el crecimiento mientras trabajaba para inculcar una nueva cultura en la que se pedía a los departamentos que fueran más ágiles y competitivos en el mercado: "desaliñado" y "hambriento" eran términos que a menudo surgió. A medida que se aceleraba la transformación, se les pidió a los equipos que hicieran más con menos, generaran más datos y tomaran decisiones más rápido. En medio de esto, los líderes del departamento comenzaron a escuchar anécdotas sobre el agotamiento y cambiar la fatiga y cuestionaron si el ritmo era sostenible. Para abordar esto, el equipo de análisis de personas proporcionó a su CEO un tablero que muestra la cantidad de horas que los trabajadores del conocimiento estuvieron activos en diferentes equipos. Cuando un equipo completo es utilizado en exceso, sabe que no pueden manejar más cambios, mientras que los equipos infrautilizados o desigualmente pueden ser más receptivos. También puede dividir el tablero por tenencia, para saber si las contrataciones recientes se han incorporado efectivamente antes de aprobar nuevas solicitudes de contratación para absorber el trabajo adicional.
A medida que las organizaciones buscan cada vez más datos para ayudarlos en sus esfuerzos de transformación, es importante recordar que esto no solo significa tener más datos o mejores gráficos. Se trata de dominar el músculo organizativo del uso de datos para tomar mejores decisiones; hipotetizar, experimentar, medir y adaptar. No es fácil. Pero a través de la recopilación y el análisis cuidadosos de los datos correctos, una transformación importante puede ser un poco menos desalentadora y, con suerte, un poco más exitosa.
Chantrelle Nielsen dirige investigación y estrategia para Workplace Analytics, una nueva categoría de productividad organizacional en Microsoft. Dirigió la gestión de productos, marketing y varias otras funciones en VoloMetrix a medida que crecían y fueron adquiridas por Microsoft.
Natalie McCullough es gerente general de Workplace Analytics y MyAnalytics en Microsoft. Ella ha pasado dos décadas impulsando la productividad organizacional y el crecimiento en McKinsey, ServiceSource y VoloMetrix.
No hay comentarios:
Publicar un comentario