Utilizzare l’Internet of Behavior per prendere decisioni migliori: ecco la soluzione più efficace per trasformare la propria azienda

di Francesco Bianchi.

Sappiamo ormai da un grande quantitativo di ricerche e dall’esperienza pratica quanto cambiare le proprie abitudini e, quindi, il proprio modo di fare le cose, sia alle volte difficile o molto complicato. Quando ci chiedono di uscire dalla nostra zona di comfort le resistenze sono davvero tante.

proprio per questo motivo, non appena si inizia a parlare di trasformazioni all’interno di una realtà aziendale si assiste solitamente ad una rapida levata di scudi da parte di tutti i dipendenti.

Probabilmente la causa principale di tanti malumori è da attribuire all’assenza di motivazioni profonde alla base di una transizione organizzativa. “Alla fine è sempre andato bene così, perché dovremmo cambiare? Chi ci assicura che ci saranno dei miglioramenti?”. Sono tante le domande sensate che mettono in luce il problema fondamentale del cambiamento: la sua enorme complessità. Sono, infatti, davvero numerosi i fattori che intervengono nel momento in cui si intraprende una trasformazione di qualsiasi tipo. Ma c’è anche una buona notizia, ed è che possediamo gli strumenti per prendere decisioni migliori. 

Le persone

Si è parlato del cambiamento come un complesso momento di svolta: se lo contestualizziamo all’interno di un’organizzazione, vedremo i compiti, i protocolli, le procedure e gli strumenti fino a quel momento utilizzati messi a dura prova, così come la cultura dell’azienda. C’è però un fattore comune a tutti questi complessi sistemi: le persone che compongono l’azienda, i lavoratori.

È proprio dalle persone che deve partire il cambiamento.

Ed è proprio quando il fattore umano viene sottovalutato o scarsamente preso in considerazione che entra in campo l’Internet of Behavior. La tecnologia ci viene a supporto proprio nel momento in cui abbiamo necessità di districarci tra una grande mole di dati e la realtà del nostro lavoro.

Le People Analytics sono l’insieme di dati che è possibile raccogliere riguardo il comportamento, le relazioni e le caratteristiche comportamentali delle persone. Così come è possibile raccogliere analytics attraverso i nostri smartwatch mentre facciamo sport, così le aziende possono ottenere dati sui loro lavoratori mentre svolgono la loro giornata lavorativa con il PC aziendale. Questa serie di informazioni sono estremamente utili al fine di sostituire processi decisionali basati su esperienze aneddotiche o intuitive con decisioni di qualità superiore basate sull’analisi dei dati, sulla previsione statistica e sulla ricerca sperimentale.

Dai Dati ai Fatti

Alcuni esempi eloquenti di applicazione dell’Internet of Behavior alla trasformazione aziendale vengono riportati in un recente articolo di Chantrelle Nielsen e Natalie McCullough¹. Vediamoli assieme.

Trasformazione funzionale o di processo

Un team specializzato in People Analytics è stato ingaggiato per aiutare ad ottimizzare un processo finanziario che si svolgeva mensilmente in tutte le filiali, presenti in tutto il mondo, di una società di CPG (Consumer Packaged Goods). La diversità delle regole contabili locali delle varie sedi e la dispersione geografica dei team ha reso difficile la raccolta di informazioni e la standardizzazione da parte del gruppo che si stava occupando della trasformazione.

Il primo passo del processo trasformativo è quindi stato quello di concentrarsi sui dati che avevano già a disposizione, evitando così ulteriori lunghi ed onerosi colloqui d’indagine. Dall’analisi dei dati, è emerso che il livello di impegno dei vari team relativamente ai processi finanziari era pressochè equiparabile, ad eccezione di un team, che risultava essere il 16% più efficiente rispetto alla media delle restanti filiali. Il Team in questione aveva infatti ottenuto gli stessi risultati delle altre sedi con 71 ore a persona in meno al mese e con ben 40 persone in meno coinvolte ogni mese. Gli stessi lavoratori furono sorpresi della loro performance e sotto la guida del team di trasformazione vennero resi partner nel miglioramento dei processi per il resto delle filiali.

Questo caso riporta effettivamente un’analisi comportamentale, affrontata attraverso lo studio sistematico di un’importante mole di dati. è importante sottolineare come le persone siano state messe al centro del cambiamento: i dipendenti sono stati infatti coinvolti e resi consapevoli del valore aggiunto che potevano dare al gruppo. Questo è sicuramente un esempio interessante, che ci permette di riflettere sulla possibilità di sfruttare anche risorse interne all’azienda, se si ha la capacità di individuarle.

Trasformazione culturale dal basso verso l’alto

Alcune volte è possibile usare feedback periodici e metodi di narrazione basati sui dati per rendere possibile una trasformazione culturale. Ecco un esempio: un team di People Analytics  ha lavorato per trasformare le pratiche lavorative dei manager di una società di ingegneria, i quali hanno spesso perpetrato una cultura del “sink or swim” che non si adattava alle aspirazioni dell’azienda di essere un luogo di lavoro inclusivo ed umano. L’analisi dei dati ha rilevato che i team i cui manager hanno trascorso almeno 16 minuti in una relazione one-on-one con ciascun dipendente durante la settimana avevano il 30% di probabilità in più di avere dipendenti coinvolti e partecipi rispetto al manager standard, che in media trascorre solo 9 minuti a settimana a parlare con i propri dipendenti. Così facendo, si è potuto creare uno storytelling dei dati molto semplice. In questo caso, l’applicazione della scienza comportamentale all’analisi dei dati si è dimostrata essenziale per una buona trasformazione della cultura aziendale.

Trasformazione strategica

Molto spesso può capitare che si renda necessario un intervento top-down, a causa di fattori di mercato o esigenze esterne all’azienda: anche in questo caso, un team di analisti del comportamento può risultare molto utile. È possibile, infatti, creare una sorta di pannello di controllo di numerosi fattori interni al proprio team, quali risorse, limiti, capacità, tempistiche, reti, set di competenze, prestazioni e mentalità, che possono aiutare a individuare dove è possibile il cambiamento e misurare cosa succede quando metti in atto delle modifiche.

Un team di analisti comportamentali ha aiutato il CEO di una società di servizi finanziari a gestire la trasformazione volta ad instaurare una nuova cultura lavorativa all’interno dell’azienda: ai reparti sarebbe stato chiesto di porsi sul mercato in modo più snello e competitivo per cercare di superare la concorrenza. Come spesso accade, dal momento che ai team era stato richiesto di fare di più con meno risorse, dopo poco negli uffici si sono verificati alcuni casi di burnout. Per affrontare questo problema, gli analisti del comportamento hanno fornito al proprio CEO una dashboard che mostra il numero di ore lavorate dai dipendenti dei diversi team. 

I dati raccolti, analizzati e riassunti in grafici hanno permesso a manager e CEO di comprendere il sovraccarico lavorativo e di attuare manovre per correggere la rotta.

I dati sono fondamentali, ma non sono tutto.

Abbiamo visto tre differenti situazioni in cui è stato fondamentale prendere consapevolezza della realtà attraverso un’attenta elaborazione e riformulazione dei dati raccolti sui dipendenti. La consapevolezza però potrebbe non essere sufficiente.

è fondamentale che avvenga un passaggio successivo, che è quello di tradurre i dati e risultati in azioni concrete. Questo passo può essere fatto attraverso l’applicazione dei principi dell’architettura delle scelte: stiamo parlando di IoB e di un’adeguata cultura decisionale.

Prendere buone decisioni supportate dai dati, in momenti critici (come una trasformazione organizzativa) può fare davvero una grande differenza per il futuro dell’intera organizzazione.

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FONTI

¹ Nielsen, C. & McCullough, N. (2018). How People Analytics Can Help You Change Process, Culture, and Strategy. Harvard Business Review. https://hbr.org/2018/05/how-people-analytics-can-help-you-change-process-culture-and-strategy

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