O Ciclo de Produtividade: Transformando sua força de trabalho de uma despesa para um centro de lucro

Nota: Imagens do texto original são omitidas nesta versão texto

Sumário Executivo

Os lucros da empresa são conduzidos, direta ou. indiretamente, pelo desempenho da
cada funcionário. Dados de desempenho para posições específicas, cuidadosamente selecionados de
disponíveis métricas, pode ser usado para melhorar a cada funcionário. Funcionários produtivos
, por sua vez aumentar a produção de uma posição como um todo, o que levará a
aumento dos lucros da empresa. Mas eficácia do trabalho só pode ser maximizado através
o uso de métricas de desempenho adequados que definem com precisão o sucesso em uma posição
específica a nível individual.

Este documento fornece etapas específicas para ajudá-lo a identificar o seu fortes dados de desempenho
empregado, então, transformar esses dados em um processo
repetível que irá aumentar a produtividade posição para o seu pleno potencial através
contratação, treinamento e desenvolvimento dos funcionários. Antes que você perceba, sua força de trabalho
torna-se o motor que impulsiona lucros para novos níveis.

Convertendo dados de execução de dólares de lucro

Posso partilhar um profundo, segredo sombrio? Eu sou terrível quando se trata de cor
coordenação. Você não acreditaria o número de vezes que me disseram, “ Essa roupa
doesn &';. &Rdquo t jogo; Toda vez que ouço críticas, eu me pego pensando, “ O que são
eles estão falando? Parece ótimo para mim &"!; Pelo lado positivo, alguém muito inteligente
inventou a roda de cores para pessoas como eu. A beleza da roda de cores
reside na sua simplicidade. Este modelo bem concebido não só representa os
cores primárias, mas também ilustra como eles estão inter-relacionados e que as cores
complementam um ao outro.

Em contraste com a roda de cores, muitas vezes em negócios nós complicar nossos modelos
força de trabalho por meio de estratégias loucas, estruturas de linha pontilhada,
competências complicados, ou outras tentativas populares para melhorar a produtividade no local de trabalho
. Às vezes soluções complicadas são a melhor resposta. Em contraste com
esses modelos complicados, o ciclo de produtividade (mostrado à esquerda) fornece
passos específicos para ajudá-lo a catalogar os dados de desempenho do empregado, então, transformar
essa informação em um sistema que aumenta a produtividade e unidades de posição
lucros para a organização.

Você vai descobrir que o ciclo de produtividade oferece uma simples representação
visual dos passos necessários para alinhar pessoas e lucro. Como a cor
roda, o centro do ciclo contém as etapas principais: Catálogo, transformar Comprar e sistematizar. Cada estágio é apoiada por ações secundárias que orientam o usuário
em torno da roda. Essas etapas são representadas por diferentes tons de cor
dentro de cada estágio primário. Você progride horário em torno do Ciclo
Produtividade como você move sua força de trabalho em um centro de lucro.

Catálogo

Ao catalogar as suas métricas de desempenho disponíveis, você embarca na caminho de
maximizar o desempenho de seus povos. Mas você deve saber onde você está
antes que você possa determinar onde você precisa ir. Este princípio aplica-se a seus dados
desempenho. A primeira fase, a área verde no modelo, é projetado para
ajudar a identificar e compreender os dados de desempenho no que se refere a um indivíduo em uma posição específica

Objetivos de Aprendizagem
• Aprenda a classificar os diferentes tipos de métricas que são importantes para o desempenho do empregado

• Saiba como coletar os dados de desempenho direito de forma adequada para
aumentar a precisão de suas descobertas
• Aprenda a formular as perguntas difíceis que o ajudam a escolher quais dados melhor
promove a rentabilidade através de pessoas.

Classificar

A maneira mais fácil de entender os dados de desempenho é para ver -lo em um continuum.

Macio Metric: O Que É

métricas suaves, na extremidade esquerda do continuum, descrever qualquer método de avaliação
que depende fortemente de uma pessoa &';? s julgamento. Métricas suaves podem assumir muitas formas, uma
do ser mais básica quando um supervisor classifica funcionários do “
melhor performer &"; ao “ pior desempenho &"; com base na supervisor &'; s opinião. Outro exemplo
podem assumir a forma de uma etiqueta subjectiva. Este cenário implicaria uma
classificação subjetiva de cada funcionário (Bom, melhor, melhor, ou A, B, C, etc.).
Normalmente, não há muita ciência envolvida em torno deste processo. Praticamente, um supervisor
iria sentar, pensar para trás a sua percepção de
desempenho individual, e aplicar um rótulo subjetiva baseada na opinião e muito pouco, se qualquer
, critérios objectivos. Quando vejo este método de avaliação, eu gosto de chamá-lo
o “ Eu sei que o meu povo e" abordagem.

Para alinhar seus funcionários com rentabilidade, você só deve usar métricas suaves como
uma solução de curto prazo e um primeiro passo em direção a medidas mais precisas desempenho
. Métricas suaves podem ser usados ​​em colocado de dados reais em situações onde
não houver dados disponíveis, mas no longo prazo você deve estar se movendo para sistemas
ou programas que substituem a subjetividade da avaliação objetiva de desempenho.
métricas macias não deve ser utilizado no lugar dos dados de desempenho que está ligada directamente a
desempenho real no trabalho. Tenho observado muitos executivos
corporativa que achavam que eles tinham um aperto muito apertado (sem dados reais) no
que seus artistas melhores e piores eram. Cada um e cada vez que comparou a percepção
executivo contra o desempenho real, houve uma desconexão
considerável entre a percepção ea realidade com base nos dados. O ponto é para mover sua organização
longe de tomar o “ Eu sei que o meu povo e" abordagem tão rapidamente como você pode

Avaliação de Desempenho:. O Que É

No meio do continuum, encontramos uma das formas mais populares?
de avaliação: a avaliação de desempenho. Esta mudança longe de métricas suaves puro
representa uma dependência de opiniões subjetivas, mas essas opiniões são documentados
usando uma avaliação padronizada. Deixe-me explicar melhor. Este método de avaliação envolve
uma pessoa que possui conhecimento em primeira mão de cada funcionário
&'; s desempenho diário. No entanto, a avaliação de desempenho diferencia
pessoas através do uso de formatos padronizados que o desempenho de captura
percepções.

Por exemplo, um supervisor é fornecido com um formulário que captura componentes do trabalho
ou aspectos críticos da posição que têm sido estudados e demonstraram ser vitais para
sucesso no papel. Estes componentes do trabalho podem incluir itens como éticas
(atendimento confiável, diligência em actividades de acompanhamento, atitude positiva),
Habilidades de Comunicação (transmite idéias claramente, resolve conflitos), ou Projeto
Gestão (atende prazos, organizado). O supervisor irá realmente avaliar
funcionários um de cada vez em cada aspecto crítico do trabalho.
Desempenho amostra ratings poderia ser “ ineficaz &"; para “ Altamente Eficazes, &"; ou usar uma escala numérica de
1 a 5, ou abranger uma gama de “ Não atende às expectativas &"; para “ Excede
expectativas, &"; ou milhares de outros variações. Esta abordagem documenta
as áreas onde os funcionários estão fazendo bem, assim como onde eles podem precisar
melhoria, através de um sistema padronizado que traduz a percepção geral
em avaliações específicas sobre aspectos reais do trabalho.

A ferramenta de avaliação de desempenho pode ser uma forma eficaz para capturar as opiniões dos
gestão em relação ao desempenho do empregado. As avaliações são uma forma popular de avaliação
desempenho porque em muitas posições é difícil quantificar
desempenho a nível individual. De fato, estudamos uma amostra de 37,055 pessoas em 487
vários cargos em diferentes empresas e descobriu que 69% dos
estas posições invocado ferramentas de avaliação de desempenho como a sua principal forma de
medição. Além disso, ferramentas de avaliação de desempenho fornecem um método flexível
de quantificar o desempenho com base nas opiniões daqueles que observam os
empregados no trabalho — principalmente seus gestores

Esteja ciente dos potenciais problemas associados com pegajosas. avaliações de desempenho.
Obviamente, uma tal questão é a natureza subjetiva da avaliação. Este
ênfase na opinião muitas vezes apresenta inconsistências entre diferentes agrupamentos organizacionais
, tais como regiões, departamentos e localizações. Para
exemplo, um gerente em uma área do país podem tendem a avaliar os operadores históricos muito
menor do que gerentes em outras áreas. Isto pode fazer a avaliação empregado
desempenho entre diferentes grupos difícil. Um problema semelhante pode ser encontrada
quando a avaliação de desempenho contradiz outras métricas de desempenho. Essa falta de alinhamento
frequentemente aponta para inconsistências entre opinião gerencial e
desempenho numérico. Pode haver uma série de razões para a falta de
alinhamento, mas há sempre um elevado potencial de inconsistência quando
opinião humana está no centro do processo de avaliação.

Apesar de um desempenho avaliação é uma ferramenta popular, muitas empresas são lideradas
desviar pela simplicidade e facilidade de implantação em toda a empresa. Se você
são verdadeiramente perseguindo um alinhamento de seus funcionários para o lucro, você deve fazer
tudo em seu poder para ir direto à fonte — os números.
Muitas empresas fazem um trabalho muito bom de criar sistemas de avaliação de desempenho. Os dados coletados a partir
estes sistemas são de alta qualidade e tão boa como pode ser. Mas quando
os resultados de avaliação de desempenho para os funcionários individuais são comparados aos números de saída reais
(nos casos em que as avaliações não são baseadas nos números),
pode haver nenhuma relação, e muitas vezes apresenta um negativo relacionamento. Seja
certeza de que você não deve depender exclusivamente dos ratings. Desafie-se a encontrar formas
para avaliar os trabalhos com dados reais

Métrico Duros:. O Que É

A extremidade direita do continuum representa métricas difíceis?. Uma métrica duro é melhor
descrito como dados objetivos que representa diretamente informações quantificáveis ​​
Estes tipos de métricas normalmente são ligados diretamente a uma organização &';. S
linha de fundo. Alguns exemplos destas métricas incluem números de taxa de transferência, chamadas atendidas,
percentagem de quota, índices de qualidade, o número de unidades vendidas, vendas totais, tempo médio
punho, ou qualquer medida diretamente relacionada ao desempenho no trabalho. Métricas rígidos
fornecer informações valiosas sobre a produtividade numérica de uma pessoa em
praticamente qualquer posição. A partir de uma empresa &'; s perspectiva, o apelo de métricas rígidos
decorre da objetividade dos dados. Métricas rígidos não são ajustados ou
influenciado pela opinião humana. Enquanto o papel permanece o mesmo e os dados são recolhidos
da mesma forma, as métricas rígidos são uma medida confiável de desempenho.

Você vai encontrar alguns trabalhos que não parecem possuir clara,
métricas rígidos. Nesta situação eu iria encorajá-lo a se lembrar da frase “. =
Saída trabalho &"; O que nós pago para é chamado de trabalho porque existe uma
saída esperada. É simplesmente uma questão de coletar informações em torno das competências, habilidades
, responsabilidades, tarefas e expectativas do trabalho. Em seguida, use que
informações para criar formas de quantificar a saída da posição e
recolher sistematicamente dados de desempenho. Com um pouco de tempo, esforço e criatividade
você vai descobrir que quase qualquer posição pode ser numericamente classificadas
em termos de métricas difíceis.

Recolha

Agora que você sabe como classificar os dados de desempenho, o primeiro passo é coletar
os dados. Mais tarde, vamos ser capazes de avaliar a sua utilidade. Você já ouviu falar
o ditado, “ O diabo está nos detalhes e " ;? Da mesma forma, a sua capacidade de transformar
sua força de trabalho de uma despesa para um centro de lucro pode ser descarrilou rapidamente durante
a etapa de coleta de dados ação. Antes da coleta de dados, você vai precisar
algumas salvaguardas para garantir a consistência, precisão e acessibilidade de
o processo de coleta de dados não afetará a capacidade de interpretação da métrica.

Consistência do processo de coleta de dados é muito importante. Todos os envolvidos
na coleta de dados deve compreender e respeitar as especificidades dos dados
processo de coleta. Métodos de coleta de dados inconsistentes levará a
comparações imprecisas entre artistas individuais. Preste especial atenção à localização ou
diferenças regionais. Avaliações imprecisas de desempenho vai contaminar quaisquer resultados futuros Comprar e reduzir a eficácia dos seus ajustes futuros. Pense
de consistência em termos de uma simples ilustração. Se eu peço a todos meu distrito
gerentes para me dar seus números de volume de negócios, eu possa receber porcentagens de cada gerente distrital
mas os números podem significar muitas coisas diferentes. Alguns podem ter
me dado volume de negócios anual, alguns volume de negócios para um único mês, e outros podem ter
me dado apenas o volume de negócios involuntário. O ponto é que ter cuidado e garantir que seus processos de coleta de dados
conduzir consistência.

A precisão dos dados de desempenho sendo coletados também é uma fase importante do
o processo de coleta. A precisão deve ser uma prioridade na interpretação
desempenho individual. Mais tarde neste processo, dados imprecisos vai levar a conclusões falsas e más decisões
na avaliação e desenvolvimento de seus funcionários.
Pense em dados imprecisos como o inimigo de transformar sua força de trabalho. Depois de ter recolhido
seus dados, use estes “ bandeiras vermelhas &"; para alertá-lo para potenciais imprecisões
nos dados:

• Dados incompletos ou casos em que é comum encontrar nenhuma informação
• O uso de “ 0. &"; É que “ 0 &"; representando o desempenho real ou uma entrada em branco
&bull?; Os dados apresentados em uma série de formatos diferentes – por exemplo, metade dos dados
é apresentado em percentagens e metade como números redondos.
• Discrepantes – Odd por exemplo, a maioria dos casos em um conjunto de dados contêm
medidas de desempenho de um único dígito, mas alguns casos mostram medidas de três dígitos
• Os rótulos não corresponder aos dados – por exemplo, “ Dólares Vendido &"; é o rótulo, mas
os dados são apresentados em percentagens
• Conflitos em colunas – por exemplo, um empregado com uma data de contratação setembro tem
dados de desempenho gravados a partir de Março do mesmo ano.

Outro fator a considerar é a acessibilidade dos dados de desempenho.
sofisticados sistemas de informação de recursos humanos (SIRH), sistemas de folha de pagamento, gestão de desempenho e
sistemas são ferramentas úteis, desde que você tenha acesso
fáceis para os dados. Evite situações em que os dados são difíceis de coletar e estudar.
Com demasiada frequência, as empresas se concentram na coleta de dados de desempenho no nível
agregado e negligência para coletar e estudá-lo no nível individual. Se o
dados são avaliações de desempenho, índices de qualidade, ou números de vendas, certifique-se de seus sistemas de recolha de dados
estão vinculados ao desempenho individual.

Outra dica valiosa para considerar quando a coleta de uma métrica de desempenho é o número de pontos de dados
, ou observações dos funcionários, representados no conjunto de dados.
Sempre que possível, é benéfico para ter acesso a múltiplos observações de
os dados de desempenho. Por exemplo, observações mensais seria mais rico que um
anual total simples ou média do ano. A qualquer momento os dados são agregados,
há uma chance de que você vai perder algumas informações valiosas que podem ser úteis para a compreensão
tendências de desempenho relacionados com a posição. Quando
coletar seus dados, sempre se concentrar em seu objetivo, que é obter o melhor
dados que levará à quantidade a mais rica de informações.

Agora é hora de coletar dados. Aplicar os princípios que você aprendeu sobre dados
de desempenho para coletar o conjunto de dados mais limpo que você pode. É uma boa prática para
inicialmente ultrapassar a quantidade de dados que você esperaria razoavelmente
de usar. Coletar muitos tipos de métricas e formas de dados de desempenho para cada posição
. Esta prática dá-lhe várias medidas de desempenho, mas mais
importante, ele ajuda você a escolher a melhor combinação de indicadores de desempenho
, fornecendo opções (dados de desempenho diferente) como discutiremos mais tarde.

Escolha

Depois que os dados de desempenho foi recolhido, existem várias opções que você
precisa fazer para ajudar a identificar a melhor métrica (s) para se concentrar. A fim de tornar
as melhores escolhas, há algumas coisas a considerar. Especificamente, se os dados
você capturou refletem a variabilidade,-relação de trabalho, e uma relação de
seus objetivos de negócios (continue lendo para uma explicação destes termos)?
Durante todo este processo, é importante entender que, logo que o seu desempenho
métrica for especificado, ele vai começar a moldar e orientar a direção
de sua força de trabalho. Todos os futuros de desempenho, avaliação e atividades
desenvolvimento em que posição será diretamente influenciado pela métrica.
Portanto, escolher as métricas corretas para seguir é uma consideração importante para
conduzir o futuro do seu negócio.

A variabilidade é garantir que a métrica de dados representa todos os níveis de desempenho
Pergunte a si mesmo esta pergunta: Será que o diferenciam métrica entre indivíduos &';
níveis de desempenho.? Muitas vezes, as métricas de desempenho são
e precisas consistentemente recolhidos, mas falta-lhes a variabilidade nos escores de desempenho. Eu trabalhei uma vez
com uma empresa que insistiu uma determinada classificação de qualidade foi o seu principal indicador
de desempenho para seus representantes de call center. Após uma revisão dos dados
, descobrimos que a pontuação média foi de quase 100%, com apenas um punhado de
titulares recebem uma pontuação mais baixa de 98-99%. Estes dados não oferece nenhuma medida
útil porque implica que cada funcionário está realizando ao mesmo elevado nível
, sem desvios para destacar preocupações específicas de desempenho. Qualquer líder empresarial
teria um tempo difícil escolher uma métrica sem variabilidade;
portanto, este tipo de dados oferece pouca, se houver, o valor real

parentesco Job é outra questão importante a considerar. Ao escolher o melhor
dados em que a moldar sua força de trabalho futuro. Determine quanta influência
um indivíduo tem sobre a métrica de desempenho. Em todos os casos, a influência direta é
melhor. Quanto menos operadores históricos têm influência sobre a métrica, a menos descritivo que
é de seu desempenho real. Em uma situação ideal, você terá grande confiança
que seus dados de desempenho está relacionado com o trabalho e que
cada titular é capaz de afetar essa métrica diretamente.

Por exemplo, uma concessionária de carros pode controlar o número de carros que são vendidos por
seus vendedores, bem como quantos desses carros vendidos são devolvidos ao
concessionária &'; s departamento de serviço para reparos. Ao olhar para vendas relacionadas com o trabalho
métricas, o ex-medida é boa, mas o último não está relacionado com as vendas. Será que
um vendedor ter uma influência sobre a solidez mecânica do carro que ele vende?
Não, ele só tem o controle do processo de venda. Baseando-se em uma métrica com
pouca relação com as atividades de trabalho reais vai levar a conclusões imprecisas.
Além disso, a sua mentalidade deve estar em busca da verdade no que se refere a
de desempenho real em uma base diária. Esta verdade só pode ser encontrada se os dados são
relacionado ao desempenho na posição

motoristas Negócios —. É hora de pensar estrategicamente! Pense em termos de
direção que você deseja ter o seu negócio, e então os
métricas específicas de posição irá mover cada posição nesse sentido. O alinhamento pode ser encontrado por
de trabalho para trás. Pergunte a si mesmo como cada posição se encaixa em seu negócio
estratégia ou contribui para o desempenho financeiro. Em seguida, determinar as métricas de desempenho
individuais que melhor se alinhem com a posição e permitem que você
acompanhar o seu progresso para alcançar seus objetivos de negócios. Referindo-se novamente para
nosso exemplo vendedor do carro, um motorista de negócios forte pode ser “ número de carros vendidos
&"; Se ele não conduzir o lucro linha de fundo, ele não deve ser uma pedra angular da
seus dados de desempenho.

Avaliando os dados individuais de desempenho em termos de variabilidade, sendo
relacionadas com o trabalho, e sendo um motorista de negócio é um grande passo estratégico na
o processo de transformar sua força de trabalho de uma despesa para um centro de lucro,
assim melhorar diretamente a produtividade de seus povos na condução
seu negócio.

Resumo: Finding Ideal dados de desempenho para uma posição

Agora que já explorou o palco Catalog, você aprendeu como:
• Classificar os dados de desempenho de acordo com o que está disponível, útil e viável

• Coletar os dados de artistas individuais em uma posição específica
• Escolha os dados de desempenho que reflete a variabilidade,-relação de emprego, e um relacionamento
aos seus objetivos de negócios.

Neste ponto, você deve ter os dados de desempenho selecionadas e coletadas para cada
posição direcionados para que você pode transformar esse conhecimento para dentro do prédio blocos
para um modelo específico de posição.

Transform

Como foi referido anteriormente, o objetivo deste documento é ajudá-lo a identificar
seus dados mais forte desempenho do empregado, então, transformar esses dados em um processo
repetível que irá maximizar a produtividade. Na última seção, classificado,
recolhidos, e selecionou as medidas mais fortes de desempenho do empregado. Agora nós
examinar a fase de transformação do processo em que seus dados de desempenho é
correspondido aos comportamentos de emprego reais fortemente relacionadas ao sucesso na posição.
Ao determinar quais características são mais importantes para um bom desempenho, nós pode então
construir um modelo de posição que organiza essas características, e depois traduzir esse modelo
posição em comportamentos desejados específicos para o trabalho. A Transform
fase traz para mais perto da força de trabalho ideal que impulsiona a lucratividade para a organização
.

Objectivos de Aprendizagem

• Aprenda a reconhecer os traços principais que explicam como uma pessoa é bem-sucedido em uma posição
• Saiba dicas sobre como criar um modelo de posição do nível de emprego que tem como alvo as características necessárias para o sucesso

• Aprenda a traduzir as características dentro de um modelo de posição em
comportamentos relacionados ao trabalho que reflete aqueles que estão produzindo mais, e contrastar
seus comportamentos com pessoas menos produtivas.

Traços

Neste ponto o ciclo de produtividade, temos focado no aspecto crítico
de catalogar dados de desempenho. Embora os dados de desempenho indica o resultado
de cada pessoa &'; s esforços, não lhe dizer como conseguiram
seus resultados, nem vai dizer-lhe como candidatos internos ou externos para
a posição irá realizar em o trabalho. Portanto, precisamos de gastar tempo a discutir
o primeiro componente da fase Transform —. Identificação de traços

Comportamentos, ou traços, que o desempenho da unidade está melhor determinado por “ deixando os dados
falar &" ; em vez de fazer “ &" palpites; Um método testado pelo tempo de
identificar características, habilidades e outras peças relevantes relacionadas com o trabalho de informação
vem do uso de uma análise de trabalho. A análise de trabalho recolhe pistas sobre o que
é necessário para executar corretamente um emprego.

Existem muitos métodos para analisar um emprego. Um método comum é enviar um trabalho
questionário com especialistas no papel, pedindo-lhes para documentar o seu parecer sobre
as tarefas importantes ou traços necessários para ser bem sucedido. Outro método é
manualmente observar e documentar as características necessárias para o sucesso. No entanto, você empacotar
ele, a idéia básica é estudar manualmente e aspectos do documento do trabalho. Um trabalho
análise fornece informações sólidas sobre as qualificações e competências mínimas
necessário para um papel. Mas uma análise de trabalho típico ficará aquém quando quiser
para reunir uma visão mais profunda os artistas reais em uma posição. A referida
outra forma, uma análise do trabalho não irá lhe fornecer um veículo para “ chegar nas cabeças &";
daqueles que são bem sucedidas e compará-los com aqueles que não são bem sucedidos em
um papel

É importante não confundir com qualificações mínimas
desempenho preditivo real. Muitas pessoas cometem o erro de supor que o cumprimento das
qualificações mínimas é a linha de chegada. Por exemplo, uma análise de trabalho pode indicar que
é necessário que os encarregados de operar um sistema de telefone particular. Após a
segundo dia de treinamento, todos entendem o sistema de telefone e pode
efetivamente operá-lo. Apesar de usar o telefone é essencial para
desempenho diário, apresenta nenhuma relação com o verdadeiro sucesso no trabalho. Sendo
capaz de executar um trabalho e ser bem sucedido nisso são dois conceitos muito diferentes
. Seu objetivo para cada posição na sua empresa deve ser forte desempenho
, não apenas chegando.

Para atingir a meta de forte desempenho, você deve aprofundar os traços
reais e comportamentos que orientam sucesso. Avaliações comportamentais são uma maneira muito eficaz
para recolher dados sobre as características dos indivíduos de todos os níveis de desempenho
na posição. A avaliação comportamental é uma ferramenta ou, como eu lhe chamo, um veículo Compra de coleta de dados que extrai informações de indivíduos relacionados
com suas preferências comportamentais. Essas características, além de dados de desempenho,
irá fornecer os dados necessários para ajudar a identificar como os empregados têm sucesso ou fracasso
em uma posição. Especificamente, avaliações comportamentais irá fornecer-lhe jogue com a introspecção em indivíduos &'; preferências relacionadas à forma como eles se aproximam
problemas, informações de processos, interagir com os outros e responder a diversas situações de trabalho
. Normalmente, esta informação é recolhida através de uma série de
questões apresentadas ao indivíduo através de um questionário. As respostas são
transformou em conclusões que representam preferências específicos ou características comportamentais que fornecem pistas
sobre como e por que as pessoas fazem o que fazem quando se trabalha.

O modelo

Tenha cuidado — não é tudo sobre os dados de desempenho na análise de trabalho ou
os resultados da avaliação comportamental. É sobre como você usa os dois juntos
para transformar dados de desempenho em um modelo de traços comportamentais segmentados. Para
totalmente capturar os traços mais propícias para o sucesso em uma posição, você precisa
deixar seus drivers de negócios (dados de desempenho) ditam a importância ea quantidade
de cada traço. A suposição de que mais de cada característica é melhor vai levar você para baixo
o caminho errado. Considere um traço como “ a independência &"; em um papel individual
contribuinte. Uma pessoa bem sucedida nesse papel é medido em termos de taxa de transferência
. Esta posição requer um funcionário para sentar em uma mesa e completar
tarefas repetitivas de acordo com instruções específicas de um gerente. Pense sobre isso
— se alguém que é extremamente independente-minded ser bem sucedido em
este papel? Neste caso, é seguro supor que um indivíduo &';. Desejo s para
independência seria realmente inibir o seu desempenho

Usando a tecnologia para medir os traços

Quando desenvolvimento de um modelo de posição (Performance Data + Traits), você deve
começar por identificar as características das pessoas bem sucedidas que os diferenciam
de seus colegas de trabalho menos bem sucedidos. Tecnologia é muitas vezes usado para simplificar este processo
. A maioria das ferramentas de avaliação comportamental gerar representações numéricas de
um indivíduo &'; s traços comportamentais. Estas representações numéricas são freqüentemente chamados
escores das dimensões, partituras característicos, escores fatoriais, ou muitos outros nomes específicos de avaliação
. A idéia básica é a de fornecer-lhe informações
que traça uma pessoa &'; s traço em uma escala onde você pode entender melhor como
essa pessoa se compara a outros para cada característica. A maioria de avaliação comportamental
ferramentas oferecem muitos traços usados ​​para descrever o indivíduo. De qualquer maneira, a tecnologia
irá permitir-lhe forma rápida e precisa coletar informações traço.
Além disso, utilizando a tecnologia de avaliação irá agilizar sua capacidade de Ganhe comparações estatísticas entre artistas individuais. O
objetivo final é usar dados de desempenho para descobrir os traços que são mais preditivos de
sucesso na posição.

Os passos específicos listados abaixo irá ajudá-lo a criar um modelo de posição com
o uso da tecnologia

• Estatisticamente procurar as relações entre as características e desempenho dados
• Dentro de uma posição, divida seus funcionários em grupos com base no seu desempenho
dados
• Calcule traço marcar estatística descritiva (média, mediana, desvio padrão
, etc.) para cada grupo de desempenho
• Compare grupos de desempenho pela estatística descritiva
• Pesquisar qualquer um destes padrões ocultos de características entre grupos de desempenho.

Se a tecnologia não é uma opção

Se a tecnologia de avaliação não está disponível em sua situação, deixe-me sugerir um
algumas dicas que podem orientá-lo em seus esforços para a criação de um modelo de posição.
Primeiro, pergunte a seus especialistas no assunto, se eles tem alguma teoria a respeito de que
traços capacitar os indivíduos para ser bem sucedido no papel. Em seguida, compare os traços
com base nos especialistas &'; teorias para os dados de desempenho que você coletou. O
objetivo é determinar se as teorias são suportados ou contrariada pelos dados.
Pense nisso como um processo de tirar algo da teoria à realidade. A chave
não é tomar os especialistas em sua palavra, mas aplicar a teoria contra dados reais
desempenho e tentar confirmar ou negar a teoria. Uma boa ilustração
desse conceito vem do setor de varejo. Um determinado grupo de executivos
teorizou que os gerentes de lojas de sucesso eram muito ambiciosos. No entanto, como nós
informações recolhidas a nível individual, descobrimos que gestores de sucesso
tinham estado em seu papel por muitos anos e foram muito confortáveis ​​com
sua contribuição para a empresa. Não havia nenhum desejo de se mover para cima ou para fora, de modo que o
assunção de “ grande ambição &"; não venham a ser corretas

Aqui estão algumas etapas específicas que podem ajudá-lo na criação de um modelo de posição
sem o uso de tecnologia

&bull.; Use os dados de desempenho para criar subgrupos com base no nível de desempenho
• Contagem a percentagem de pessoas em cada subgrupo que possuem traços únicos
• Documentar os pontos em comum entre os grupos de desempenho.
• Comparar e contrastar as características de desempenho entre os grupos
• Encontrar essas características que se destacam e diferenciam níveis de desempenho
•