Tegenwoordig maken tools op basis van kunstmatige intelligentie een enorme groei door en raken ze verweven met vrijwel elk aspect van ons leven, van muziekstreamingdiensten tot bankieren. Het was slechts een kwestie van tijd voordat AI ook zijn weg zou vinden naar personeelsanalyse en werknemersmonitoring.

Het monitoren van de prestaties van werknemers kan omslachtig en tijdrovend zijn: het bijhouden van werkuren, dagelijkse activiteiten, voltooide taken en mogelijke afleidingen kan een aanzienlijk deel van de werkdag van een manager in beslag nemen. Daarnaast kan handmatige prestatiebeoordeling subjectief zijn, waardoor managers bepaalde werknemers onbewust bevooroordeeld kunnen beoordelen.

Moderne oplossingen voor werknemersmonitoring kunnen dit probleem gedeeltelijk oplossen. Ze verzamelen en organiseren automatisch activiteitsgegevens en presenteren de resultaten in overzichtelijke samenvattingen van belangrijke prestatie-indicatoren. Deze informatie geeft managers een objectievere basis om productiviteit te beoordelen en mogelijke problemen in workflows te herkennen.

Statistieken alleen kunnen echter niet altijd aantonen hoe productief een werknemer werkelijk is. Twee uur op Instagram kan voor een IT-specialist een duidelijk teken van afleiding zijn, maar voor een content- of socialmediaspecialist juist een belangrijk onderdeel van het werk. Bij het interpreteren van monitoringgegevens moet daarom altijd rekening worden gehouden met de functie van de werknemer, verantwoordelijkheden, bedrijfsprocessen en branchespecifieke kenmerken.

Moderne AI-technologieën kunnen personeelsanalyse nog efficiënter maken door bedrijven te helpen grote hoeveelheden informatie te verwerken, patronen te herkennen en ongebruikelijke activiteiten te signaleren. Software voor werknemersmonitoring zoals CleverControl biedt managers gedetailleerde gegevens over werkactiviteiten waarmee zij deze patronen beter kunnen begrijpen en beter onderbouwde beslissingen over prestaties kunnen nemen.

Hoe CleverControl prestatiebeoordeling ondersteunt

Als oplossing voor werknemersmonitoring kan CleverControl gedetailleerde informatie verzamelen over de werkactiviteiten van werknemers. Deze gegevens helpen managers te begrijpen hoe werktijd wordt verdeeld, mogelijke afleidingen te herkennen en veranderingen in prestaties te onderzoeken.

Verschillende soorten informatie kunnen bijzonder nuttig zijn voor prestatiebeoordeling:

  • Functie van de werknemer: Kennis van de functie helpt managers de activiteiten van een werknemer in de juiste context te interpreteren. Verwachte patronen in het gebruik van applicaties, websites en werkmethoden kunnen sterk verschillen afhankelijk van de verantwoordelijkheden van de werknemer.
  • Gebruik van websites en applicaties: CleverControl registreert het gebruik van applicaties en websites en de duur daarvan, waardoor managers beter kunnen begrijpen hoe werknemers hun werktijd verdelen en mogelijke afleidingen kunnen herkennen.
  • Patronen in werkactiviteiten: Werkuren, actieve en inactieve perioden en andere activiteitsstatistieken bieden extra context om productiviteit te begrijpen en mogelijke problemen in workflows te identificeren.

Door de verzamelde informatie te bekijken, kunnen managers de activiteiten van werknemers vergelijken met verwachte werkpatronen en productieve activiteiten, mogelijke afleidingen of ongebruikelijke gedragsveranderingen herkennen.

De verzamelde gegevens kunnen ook worden gebruikt in combinatie met moderne analyse- en AI-tools om trends te herkennen en grote hoeveelheden informatie samen te vatten. Geautomatiseerde conclusies moeten echter altijd worden beoordeeld in de context van de functie en daadwerkelijke verantwoordelijkheden van de werknemer.

Managers krijgen daardoor meer dan alleen basisstatistieken over werktijd. Ze ontvangen gedetailleerde informatie die hen kan helpen werkpatronen van werknemers te begrijpen en de oorzaken van productiviteitsproblemen te onderzoeken.

Een datagestuurde aanpak van prestatiebeoordeling biedt bedrijven verschillende voordelen:

  • Activiteitsgegevens bieden een objectievere basis voor het beoordelen van werknemersprestaties.
  • Gedetailleerde rapporten helpen managers gebieden te identificeren waarin werknemers mogelijk extra ondersteuning of training nodig hebben.
  • Datagestuurde inzichten helpen managers beter onderbouwde beslissingen te nemen over beloningen, promoties en plannen voor prestatieverbetering.
  • Monitoringgegevens kunnen inefficiënties en tijdrovende activiteiten aan het licht brengen en werknemers helpen hun tijdbeheer en productiviteit te verbeteren.

Een belangrijk voordeel is dat managers geen technische expertise nodig hebben om van werkplekanalyse te profiteren. CleverControl verzamelt en organiseert automatisch activiteitsgegevens van werknemers en presenteert deze in een overzichtelijk dashboard, zodat managers zich kunnen concentreren op het interpreteren van de informatie en het nemen van beslissingen.

Moderne AI-tools kunnen bedrijven verder helpen bij het verwerken van deze gegevens, het herkennen van patronen en het ontdekken van relevante inzichten. De combinatie van monitoringgegevens, intelligente analyse en menselijke beoordeling kan een completer beeld geven van de prestaties van werknemers.

Laten we bekijken hoe deze aanpak in de praktijk kan werken.

Hoe bedrijven CleverControl gebruiken: Praktijkvoorbeelden

We namen contact op met vertegenwoordigers van drie bedrijven die CleverControl al enkele maanden gebruiken. We vroegen hen welke uitdagingen zij ervaren bij het monitoren van werknemersprestaties en hoe gegevens over werkactiviteiten hen helpen deze uitdagingen aan te pakken.

Case 1: De productiviteit van het verkoopteam verhogen

Het eerste bedrijf, een technologiebedrijf gespecialiseerd in de ontwikkeling van maatwerksoftware, wilde onderzoeken waarom het verkoopteam ondermaats presteerde. Hoewel het team zeer ervaren en betrokken was, slaagde het er regelmatig niet in de kwartaaldoelstellingen voor verkoop te behalen.

Het bedrijf implementeerde CleverControl om meer inzicht te krijgen in de activiteiten van het team. Het management vermoedde aanvankelijk dat de medewerkers onvoldoende betrokken waren en tijdens werktijd te veel tijd besteedden aan activiteiten die niets met het werk te maken hadden.

De monitoringgegevens bevestigden deze hypothese niet.

De analyse bracht aanzienlijke inefficiënties in het verkoopproces aan het licht. Veel verkopers bleken een onevenredig groot deel van hun tijd te besteden aan administratieve taken, zoals gegevensinvoer en het opstellen van rapporten, in plaats van zich te concentreren op het opbouwen van relaties met potentiële klanten.

Op basis van deze inzichten paste het management verschillende operationele processen aan en automatiseerde het enkele werkzaamheden om de administratieve belasting van het verkoopteam te verminderen. Verkoopmedewerkers konden daardoor meer tijd besteden aan activiteiten met een hogere toegevoegde waarde, zoals prospectie, presentaties en het sluiten van deals.

Als gevolg van deze optimalisaties steeg de productiviteit van het verkoopteam met 17%.

Case 2: De klantenservice verbeteren

Het tweede bedrijf waarmee we spraken verkoopt videobewakingssystemen voor de transportsector en biedt 24/7 klantenondersteuning. De klanten bevinden zich in verschillende tijdzones, net als het op afstand werkende klantenserviceteam.

Het bedrijf had moeite om een constante servicekwaliteit te behouden. Sommige medewerkers werkten zeer efficiënt en losten problemen snel op, terwijl anderen langzamer waren en vragen van klanten regelmatig onbeantwoord lieten. Deze inconsistentie leidde tot ontevreden klanten en een hoger klantverloop.

Het management besloot de prestaties van de externe medewerkers te analyseren met software voor werknemersmonitoring en koos CleverControl om meer inzicht te krijgen in hun werkpatronen.

Activiteitsgegevens hielpen het management de best presterende medewerkers te identificeren, die consequent de verwachtingen op het gebied van efficiëntie en klanttevredenheid overtroffen.

Zoals verwacht waren de activiteiten van deze medewerkers voornamelijk gericht op berichtenapps en tools voor communicatie met klanten, met weinig tot geen afleidingen.

Minder goed presterende medewerkers besteedden daarentegen het grootste deel van hun tijd aan berichtenapps voor interne communicatie of aan zoekmachines, in plaats van rechtstreeks met klanten te communiceren.

Na het bekijken van gedetailleerde registraties van hun werkuren concludeerde het management dat deze medewerkers aanzienlijk tekortschoten in de technische kennis die nodig was om effectieve klantenondersteuning te bieden.

Het bedrijf organiseerde gerichte trainingen om deze kennishiaten aan te pakken, wat leidde tot betere prestaties. Het management erkende en beloonde bovendien de best presterende medewerkers, waardoor de motivatie toenam en hoge prestaties werden gestimuleerd.

Case 3: Een daling in productiviteit onderzoeken

Onze derde klant, een marketingbureau met een remote team, merkte een daling in de prestaties van sommige werknemers. Managers maakten zich zorgen over de afnemende productiviteit en wisten niet precies wat de onderliggende oorzaken waren.

Het bedrijf implementeerde CleverControl om de werkpatronen van het team te analyseren. Managers bekeken het gebruik van marketingtools, communicatieplatforms, websites en andere software door werknemers.

De activiteitsgegevens lieten zien dat sommige werknemers een aanzienlijk deel van hun werkdag besteedden aan sociale media, videostreamingdiensten en andere websites die niet met het werk te maken hadden. Deze afleidingen hadden een negatieve invloed op hun prestaties.

Het bedrijf moest tijdens werkuren de toegang tot deze niet-werkgerelateerde websites beperken om een meer gefocuste werkomgeving te bevorderen.

Deze maatregelen bleken effectief en de prestaties van de werknemers verbeterden geleidelijk.

De rol van AI bij werknemersmonitoring

Kunstmatige intelligentie heeft veel potentieel om werknemersmonitoring en personeelsanalyse aan te vullen.

Grote organisaties kunnen enorme hoeveelheden gegevens over werkactiviteiten genereren. Het handmatig controleren van elk rapport, elke applicatie, website of activiteitstrend kan voor managers al snel moeilijk worden.

AI-technologieën kunnen helpen deze informatie sneller te verwerken door:

  • grote datasets samen te vatten;
  • terugkerende activiteitspatronen te herkennen;
  • ongebruikelijke veranderingen te signaleren;
  • activiteiten over verschillende perioden te vergelijken;
  • mogelijke inefficiënties in workflows te identificeren;
  • managers te helpen zich te richten op informatie die mogelijk extra aandacht vereist.

Tegelijkertijd mag AI het menselijke oordeel niet vervangen.

Dezelfde activiteit kan een totaal andere betekenis hebben afhankelijk van de functie van de werknemer, zijn of haar verantwoordelijkheden, het huidige project of de werkomstandigheden.

Veelvuldig gebruik van zoekmachines kan bijvoorbeeld op het eerste gezicht inefficiënt lijken. Voor een werknemer die een technisch probleem onderzoekt of aan een onbekende taak werkt, kan dit echter een volkomen normaal onderdeel van het werk zijn.

Daarom moeten monitoringgegevens en inzichten die met behulp van AI worden verkregen dienen als ondersteunende informatie en niet als enige basis voor belangrijke managementbeslissingen.

Conclusie

Een nauwkeurige prestatiebeoordeling is essentieel voor de groei en ontwikkeling van ieder bedrijf. Traditionele methoden zijn vaak tijdrovend en kunnen sterk afhankelijk zijn van subjectieve beoordelingen en beperkte informatie.

Moderne software voor werknemersmonitoring biedt een meer datagestuurde aanpak.

Door informatie te verzamelen over werkuren, het gebruik van applicaties en websites, activiteitspatronen en andere werkgerelateerde gegevens helpt CleverControl managers beter te begrijpen hoe werknemers hun werkdag organiseren en mogelijke inefficiënties of verbeterpunten te identificeren.

AI-technologieën kunnen dit proces aanvullen door bedrijven te helpen grotere hoeveelheden personeelsgegevens efficiënter te analyseren, patronen te herkennen en trends te ontdekken.

De praktijkvoorbeelden laten zien hoe gegevens over werkactiviteiten bedrijven kunnen helpen inefficiënte processen, trainingsbehoeften, goed presterende werknemers en mogelijke afleidingen te herkennen. Door deze problemen aan te pakken kunnen bedrijven de productiviteit, klanttevredenheid en algemene operationele efficiëntie verbeteren.

De meest effectieve aanpak combineert objectieve monitoringgegevens, moderne analysetechnologieën en menselijk oordeel.

In plaats van te vertrouwen op één productiviteitsscore of een geautomatiseerde conclusie kunnen organisaties deze inzichten gebruiken om beter te begrijpen hoe werk wordt uitgevoerd en beter onderbouwde beslissingen te nemen over hoe het kan worden verbeterd.