Bienestar laboral basado en datos.

Bienestar laboral basado en datos.

El bienestar laboral ha pasado de ser un intangible a convertirse en un indicador estratégico medible y gestionable. Sin embargo, muchas empresas siguen tomando decisiones en este ámbito basándose en percepciones y no en datos. Exploramos cómo las métricas y los enfoques basados en evidencia pueden revolucionar la manera en que se aborda el bienestar en las organizaciones.

Un estudio de Deloitte reveló que el 79% de las empresas líderes utiliza métricas de bienestar laboral como parte de su estrategia de talento. Los datos nos van a permitir:

  • Identificar problemas específicos antes de que se conviertan en crisis.
  • Priorizar acciones que tengan un impacto real.
  • Mostrar el retorno de inversión (ROI) de las iniciativas de bienestar.

En lugar de depender únicamente de encuestas de clima, podemos  trabajar  también con otro tipo de indicadores:

Índice de energía organizacional: Mide el nivel de energía colectiva en la empresa (positiva o negativa). Empresas con altos niveles de energía positiva tienden a ser un 21% más productivas, según un estudio de McKinsey. Utilizar encuestas rápidas semanales donde los empleados evalúan su nivel de energía en una escala del 1 al 10 y describen si se sienten motivados o agotados.

Caso práctico: Una empresa detecta que los niveles de energía son bajos los lunes por la mañana. En respuesta, introduce sesiones cortas de "kick-off motivacional" y observa un aumento del 15% en la energía reportada durante ese día en el plazo de dos meses.

Ratio de recuperación de estrés: Analiza cómo los empleados se recuperan tras periodos de alta presión, utilizando métricas como horas de sueño o patrones de desconexión digital.

Caso práctico Una compañía descubre que los empleados que trabajan más horas diarias tienden a dormir menos de 6 horas por noche durante semanas críticas. Tras ajustar las políticas de carga laboral, el sueño promedio mejora, y con ello, la productividad en un 10%.

Indicador de balance de carga laboral: Relaciona datos de productividad con horarios y carga de trabajo para identificar puntos de saturación que afectan el rendimiento.

Caso práctico: En un equipo de desarrollo, se detecta que los plazos ajustados están concentrados siempre en las mismas personas. Tras redistribuir tareas y extender plazos, la empresa reduce en un 30% las quejas relacionadas con estrés.

Redes de colaboración interna: Identificar cómo se forman redes informales de apoyo entre empleados y qué áreas necesitan mayor cohesión. Identificar patrones de comunicación y colaboración entre equipos.

Caso práctico: Una organización identifica que los equipos de marketing y ventas casi no interactúan, lo que afecta a los objetivos. Implementan proyectos conjuntos y sesiones de team-building, mejorando la cohesión y aumentando los resultados en un 12%.

Ni que decir tiene, que la medición del bienestar laboral debe hacerse con transparencia, anonimato y en beneficio del empleado. Las empresas que utilizan los datos de forma ética no solo mejoran su reputación, sino que también construyen relaciones de confianza con su equipo.

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