Prévenir le burnout grâce à l’analyse de données

La recherche de productivité maximale de la part des collaborateurs de l’entreprise, notamment par une optimisation des process opérationnels, peut aussi mener à des résultats inverses. Car l’optimisation à l’extrême et la pression en continu ne sont pas des démarches durables du point de vue des ressources humaines. Une des conséquences est le développement du syndrome d’épuisement professionnel ou burnout. Et une des solutions pourrait être le développement de plateformes de travail collaboratif, et l’analyse de données au service des ressources humaines.

Le stress au travail en forte augmentation

 

En 2018, la société Wrike a interrogé plus de 1 600 employés aux Etats-Unis et au Royaume-Uni sur les causes et conséquences principales de leur stress au travail. Près de 26% des répondants ont affirmé que si leur niveau de stress ne changeait pas ils seraient en situation de burnout d’ici 12 mois. Les causes identifiées de ce stress sont le rythme accéléré du travail, les attentes plus importantes vis-à-vis des salariés, et la transformation numérique car même si le « digital » amène de la croissance il contribue également à l’augmentation des niveaux de stress.

Injecter plus d’intelligence dans l’entreprise pour lutter contre le stress

 

Les managers ont un rôle clé à jouer dans la lutte contre le stress, en prenant des décisions plus pertinentes pour l’allocation des ressources de l’entreprise. Investir du temps et de l’énergie dans des projets doit pouvoir se mesurer non pas seulement en termes d’activités réalisées mais plutôt en termes d’impact pour l’entreprise. Or, mesurer quelles activités ont le plus d’impact est une tâche complexe pour la plupart des entreprises, car si leur vision opérationnelle se base uniquement sur des emails et fichiers Excel elle reste fragmentée et ne peut suivre en temps réel la véritable activité de l’entreprise.

 

Le collaboratif au service de l’efficacité opérationnelle

 

Les plateformes de gestion du travail collaboratif (CWM pour collaborative work management platform) permettent d’automatiser certains processus, de réutiliser des modèles et elles offrent aux équipes de direction des métriques sur lesquelles baser une prise de décision éclairée. Une plateforme d’analyse nourrie des données d’une plateforme collaborative pourra fournir des enseignements comme par exemple les ressources à attribuer à un projet selon les différentes étapes d’avancement. A la clé, une optimisation de l’allocation des ressources et du ROI global du projet.

 

Baser les décisions d’allocation des équipes sur des données concrètes est aussi un moyen d’éviter d’épuiser les équipes par trop de changements tactiques expérimentaux. Cet équilibrage permanent, avec des arbitrages basés sur les données opérationnelles, est nécessaire pour une bonne gestion du stress des équipes.

 

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