Basta sfogliare una delle molte ricerche realizzate nell’ultimo anno per rendersi conto di quanto una remote workforce possa raggiungere ottimi livelli di produttività. D’altronde, tutta la tematica dello smart – o agile – working ruota proprio attorno ai temi della produttività e dell’efficienza. Lavorare in forma ibrida, alternando la classica giornata in ufficio con il lavoro da remoto non è stato concepito a suo tempo come strumento di continuità del business (come è stato di fatto a marzo 2020), ma proprio come una strategia di modernizzazione del paradigma lavorativo a supporto di un mondo sempre più agile, veloce e connesso. Solo per citare qualche statistica, in passato Best Buy registrò un +35% di produttività a seguito dell’introduzione del suo modello di lavoro flessibile (via: business2community), l’86% della remote workforce considera la propria produttività buona o eccellente (via: zdnet) e uno studio della Stanford University, datato ma sempre attuale, parla di un incremento di performance pari al 13% dovuto a un miglior contesto lavorativo e a meno assenze.

 

Migliorare produttività e processi grazie ai dati

Date per certe le potenzialità della remote workforce, le aziende si stanno interrogando non tanto su come monitorarne le performance, quanto piuttosto su come perfezionare i processi e massimizzare la produttività basandosi sul principale effetto della digitalizzazione, cioè la disponibilità di ampi volumi di dati relativi ai vari workflow e a tutte le attività quotidiane. Tutto questo è possibile poiché, ovviamente, non può esistere una remote workforce senza un livello sottostante di digitalizzazione dei processi.

Le aziende usano da tempo svariati KPI per la misurazione delle performance dei propri employee. Senza nulla togliere alla loro validità, che in piena era data-driven è un pilastro delle organizzazioni più efficienti, oggi si può andare molto in profondità: le imprese vogliono capire in che modo i processi vengono eseguiti dalla propria workforce diffusa, perché solo in questo modo possono rilevare e correggere eventuali inefficienze dovute al modo in cui il processo è stato progettato o, più semplicemente, a come le persone lo eseguono nel quotidiano. Non dimentichiamo che molte aziende, prese alla sprovvista dal covid, si sono trovate non solo a dover gestire una remote workforce emergenziale, ma anche a ristrutturare e ripensare processi digitali da zero in pochissimo tempo.

Il vantaggio della digitalizzazione è il fatto di poter ricavare dai dati informazioni capaci di guidare le scelte strategiche e operative. Grazie all’impiego di tecniche di Process Mining, per esempio, è possibile comprendere come il processo viene eseguito nella realtà operativa, e in questo modo indirizzare i manager verso interventi correttivi finalizzati a massimizzarne l’efficacia. In questo modo, si può certamente continuare con la logica dei KPI, ma anche far sì che gli indicatori siano estremamente approfonditi e possano determinare importanti cambiamenti nelle prassi quotidiane. Considerando l’effetto leva di una remote workforce che cresce di giorno in giorno (solo in Italia, sono più di 5 milioni), qualsiasi intervento correttivo è in grado di agire su parametri di alto livello come la soddisfazione del cliente, il livello di turnover e la produttività generale, con evidenti e benefiche ripercussioni sui conti dell’azienda.

 

L’impatto dell’engagement sulla produttività e come misurarlo

Un altro fattore che incide sulla produttività della remote workforce è il livello di engagement. Anche da questo punto di vista, diverse ricerche mettono in relazione la produttività individuale con il senso di appagamento che la singola persona prova nel lavorare per la propria azienda.

Misurare il livello di engagement di una workforce sempre più diffusa, però, non è semplice. Al di là di KPI di alto livello come il tasso di turnover o il livello di interazione nelle piattaforme aziendali, le aziende fanno largo ricorso allo strumento della survey (questionario, sondaggio) proprio per ottenere indicazioni circa il livello di soddisfazione delle persone, sia a livello generale con questionari periodici, sia in relazione a una determinata attività. Per esempio, in era di smart working molte aziende permettono ai dipendenti di prenotare via app la sala riunioni più indicata per l’attività che devono svolgere: terminato il meeting, e quindi in occasione del check-out, è possibile inoltrare al dipendente un questionario finalizzato a comprendere la qualità del servizio ricevuto ma anche l’impatto emotivo sull’employee experience.

Grazie all’analisi dei dati forniti dalle piattaforme collaborative, ci si può spingere oltre a livello di comprensione dell’employee engagement. Si entra così nell’ambito dei servizi cognitivi, della Text Analysis, dei motori semantici e della Sentiment Analysis, tecniche avanzate il cui impiego può essere estremamente utile per comprendere i fattori sottostanti, per esempio, un calo di produttività che perdura nel tempo. Sotto questo profilo, l’azienda migliore è quella che riesce ad adottare un approccio olistico rispetto a tutti questi parametri, miscelando gli input diretti degli employee (survey) con le informazioni derivanti dall’analisi dei dati, così da creare un ambiente di lavoro diffuso produttivo e soddisfacente.

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