Benchmark Zaangażowania w Organizacjach: Czy naprawdę warto …..

Często w rozmowach o badaniu zaangażowania pojawia się kwestia benchmarku, jako jednego z najważniejszych elementów pomagających w analizie wyników. Oczywiście benchmark jako taki jest pomocny, daleka jednak będę od traktowania benchmarku zewnętrznego jako wyłącznego punktu odniesienia dla wyników badania zaangażowania danej organizacji.

Zgadzam się z tym, że benchmarking, czyli proces porównywania zaangażowania pracowników z ustalonymi standardami branżowymi lub najlepszymi praktykami, ma istotne implikacje psychologiczne zarówno dla pracowników, jak i menedżerów. Jednak musimy zdawać sobie sprawę z tego czym jest benchmark i kiedy przynosi pozytywne, a kiedy negatywne skutki.

Szczególną uwagę należy zwrócić uwagę na rzetelność benchmarku. Co to właściwie znaczy? Skąd wiedzieć, czy benchmark jest wiarygodny?

Po pierwsze: reprezentatywność i aktualność danych. Oznacza to, że dane, które zbierasz i porównujesz, muszą odzwierciedlać rzeczywisty skład i charakterystyki grupy, którą badasz. Jeżeli przeprowadzasz badanie zaangażowania np. w firmie technologicznej, twoja próba powinna reprezentować różne działy, poziomy doświadczenia i demografię pracowników. Aktualność danych oznacza, że informacje, na których się opierasz, są niedawne i odzwierciedlają obecną sytuację. Jeśli więc dane do benchmarku pozyskane były w np. rok temu to nie są aktualne.

To trochę jak sondaże przedwyborcze. Aby wyniki były wiarygodne, musisz upewnić się, że twoja próba wyborcza (grupa ankietowanych) dobrze odzwierciedla całe społeczeństwo, a dane są na tyle bieżące, że uwzględniają ostatnie zmiany w opinii publicznej.

Po drugie: spójność metodologiczna. Oznacza ona używanie tych samych metod i kryteriów podczas zbierania danych w różnych miejscach lub czasie. Na przykład, jeśli mierzysz zaangażowanie pracowników za pomocą ankiety, powinieneś porównywać dane tylko z tych samych pytań i takiej samej skali ocen.

Jeśli chcesz porównać jakość jabłek to nie porównujesz ich z gruszkami chociaż to ta sama rodzina okrytonasiennych ;-). Trudno jest porównać jakość rozmarynu używając raz suszonego a raz świeżego i to w różnych potrawach.  

Po trzecie: zrozumienie kontekstu. Oznacza to, że bierzesz pod uwagę unikalne cechy i okoliczności każdej organizacji, którą porównujesz. Różnice w branży, rozmiarze firmy, lokalizacji geograficznej, kulturze organizacyjnej i historii mogą znacząco wpływać na wyniki.

To jak ocenianie umiejętności sportowców z różnych dyscyplin. Nie możesz porównywać sprintera z pływakiem, bez uwzględnienia specyfiki ich treningów, warunków i zasad danej konkurencji.  

Po czwarte: kompetentna analiza. Oznacza to, że osoby analizujące dane mają odpowiednią wiedzę i umiejętności, aby prawidłowo interpretować wyniki. Muszą umieć rozróżnić przyczyny i skutki, zidentyfikować wzorce i trend, a także rozpoznać ewentualne anomalie lub błędy.

To jak analiza wyników medycznych przez doświadczonego lekarza, który potrafi odczytać wyniki badań i na ich podstawie postawić prawidłową diagnozę.

I po piąte: etyczne postępowanie, z poszanowaniem prywatności i danych osobowych.

To oznacza, że podczas zbierania i analizy danych należy przestrzegać zasad ochrony prywatności i danych osobowych. Na przykład poprzez anonimizowanie danych osobowych lub uzyskanie zgody na ich wykorzystanie.

To jak przestrzeganie tajemnicy lekarskiej. Nawet jeśli zbieramy informacje o zdrowiu pacjentów do badań, należy robić to w sposób, który chroni ich prywatność i dane osobowe.