Déchaîner la productivité de l'équipe : Exploiter la gestion d'équipe basée sur les données

Une définition rapide de l'équipe pourrait être la suivante : Il s'agit d'un groupe de personnes qui travaillent collectivement et qui sont mutuellement engagées envers un objectif commun et des buts stimulants liés à cet objectif.

Pourquoi « une raison d'être commune » ? Chaque équipe qui réussit, chaque start-up révolutionnaire est convaincue qu'elle existe pour une raison claire et précise et que le monde changera grâce à elle. Si nous prenons Airbnb comme exemple, cela correspondrait à la différence entre « nous mettons en relation des propriétaires et des locataires ponctuels » et « nous changeons la façon dont les gens partent en vacances ». C'est ce qui rassemble les membres de l'équipe et leur donne le sentiment d'appartenir à quelque chose de plus grand qu'eux-mêmes.

Pourquoi « des objectifs stimulants liés à cette raison d'être » ? La raison d'être doit se concrétiser rapidement ou elle disparaîtra. Pour atteindre cette raison d'être, toute équipe doit avancer avec des objectifs spécifiques, réalisables et motivants.

En résumé, la raison d'être et les objectifs sont les deux piliers qui soutiennent une équipe. Une raison d'être sans objectif n'est qu'un rêve fragile. Sans raison d'être, les objectifs ne sont qu'une activité inutile. Mais même si ces deux piliers sont fondamentaux, ils ne sont pas suffisants en eux-mêmes. Une équipe a également besoin de clarté, notamment sur les points suivants :

• Les rôles et responsabilités de chaque membre de l'équipe : personne ne peut tout faire.
• La méthodologie et/ou le processus de travail : comment l'équipe doit effectuer son travail, notamment en matière de prise de décision.
• Les valeurs, normes et standards qui définissent ce qu'un membre est en droit d'attendre des autres membres : comment résoudre les conflits entre deux membres de l'équipe, par exemple.
• Le retour d'information sur le travail (feedback) et les données numériques qui permettent de mesurer la progression de l'équipe.

Cela peut sembler évident, mais la clarté sur ces petits détails permet de maintenir un rythme et un environnement de travail optimaux pour tous les membres de l'équipe. De plus, lorsque toutes ces conditions sont réunies et que le groupe de travail est devenu une véritable équipe, les membres atteignent un niveau élevé de productivité non pas parce que leur manager le leur a demandé, mais parce que leurs collègues attendent d'eux ce niveau élevé de productivité : l'équipe se gère elle-même. Si quelqu'un dans l'équipe ne travaille pas de la bonne manière, les autres membres le lui feront savoir. De cette façon, la performance est guidée non pas par les attentes du manager, mais par les liens émotionnels et sociaux qui lient les membres entre eux. Quand cela se produit, on dit que c'est un management « par l'équipe ».

Focus sur un point clé dans la construction d'équipe : le feedback et les données numériques (management d'équipe par la data).

On peut trouver deux niveaux d'intervention dans le management d'équipe par la data.

• Prendre des mesures au niveau individuel (l'employé)

Comme mentionné ci-dessus, un bon management d'équipe ne se concentre pas sur les individus. Ce niveau d'intervention cherche donc à mesurer comment la personne va travailler avec ses collègues.

Nous essayons de diviser ces indicateurs en 2 parties : les indicateurs de comportement individuel et les indicateurs de performance individuelle.

Dans les indicateurs de comportement individuel, par exemple, nous essaierons d'analyser et de mesurer comment la personne va s'adresser aux autres ou comment les autres employés peuvent ressentir cette personne. Ce sont des données qualitatives qui peuvent néanmoins être mesurées quantitativement à l'aide d'outils de sondage internes tels que :

https://www.happinessatworksurvey.com/

Chez 10h11, nous utilisons un bot Slack appelé Polly (https://www.polly.ai/), qui nous permet d'obtenir des retours rapides et quantifiés sur les sentiments et le bien-être de l'équipe :

Nous utilisons également le bot HeytaCo, qui est plus ludique, qui permet d'envoyer et de donner des points à une personne si l'une de ses actions nous semble pertinente (un peu de gamification ne fait jamais de mal) : https://www.heytaco.chat

Dans les indicateurs de performance individuelle, nous essaierons de mesurer toutes les productions de l'employé qui ont contribué à l'objectif final de l'équipe. Par exemple, nous pouvons citer le nombre d'erreurs commises par la personne, son relevé de temps, le nombre de suggestions ou de propositions qu'elle apportera au projet. Pour ce faire, nous utilisons Nikabot (https://www.nikabot.com/), qui facilite grandement l'enregistrement du temps pour l'équipe en posant une simple question via Slack en fin de journée. Les résultats sont enregistrés dans un dashboard accessible par tous.

• Prendre des mesures au niveau collectif (l'équipe)

Analyser le fonctionnement d'une équipe implique donc d'abord ses membres, mais il est également possible et recommandé de mesurer les indicateurs de performance globale de l'équipe. Encore une fois, nous diviserons ces indicateurs en deux catégories : les indicateurs de fonctionnement d'équipe et les indicateurs de résultat collectif.

Concernant les indicateurs de fonctionnement de l'équipe, nous essaierons de mesurer la dynamique de groupe de l'équipe et de savoir, par exemple, si l'équipe est efficace pendant les réunions de travail, si elle atteint rapidement un consensus en cas de désaccord ou encore les techniques utilisées pour résoudre les problèmes.

Quant aux indicateurs de performance collective, nous essaierons de mesurer la production finale de l'équipe. Les indicateurs seront donc plutôt le nombre de tâches accomplies.

Pourquoi mettre en place un management par la data ?

• Mesurer l'interaction

Les équipes prospèrent lorsque leurs membres entretiennent des relations saines, lorsqu'ils prennent le temps de comprendre les compétences de chacun afin de partager et de s'appuyer sur les idées des autres. Un moyen simple de mesurer l'interaction est de noter le nombre de commentaires positifs par rapport aux commentaires négatifs lors des réunions. Étant donné que les émotions négatives sont beaucoup plus fortes que les émotions positives, les équipes très performantes ont un ratio compris entre 3 pour 1 et 7 pour 1 (positif vs. négatif). Tout ce qui dépasse 8 pour 1 est un signe de fausse harmonie dans le groupe et une tendance à éviter les sujets qui dérangent. Tout ce qui est inférieur à 1 pour 1 montre des signes de dysfonctionnement très significatif.

• Résoudre les conflits

Pour beaucoup, les conflits sont effrayants et doivent être évités à tout prix. Cela n'est vrai que dans le cas de conflits négatifs ou offensants, où les membres de l'équipe sont attaqués personnellement, où certains membres doivent gagner à tout prix. Cependant, éviter les conflits est un signe que le groupe n'aborde pas les questions qui doivent être abordées. Les équipes qui réussissent discutent de ces problèmes et échangent des expériences et des idées ouvertement pour trouver la meilleure solution possible. Il est possible de noter le nombre de membres de l'équipe qui sont activement impliqués dans la génération d'idées et le processus de résolution. Les équipes très performantes ont tendance à être équitables parmi tous les membres de l'équipe, tandis que les équipes déséquilibrées n'ont qu'une ou deux personnes qui dominent la discussion.

• Prendre des décisions

Les décisions importantes ne doivent être prises qu'après que tous les membres de l'équipe ont participé, approuvé et validé ces décisions. Les équipes non performantes acceptent la décision donnée par la personne en haut de la mêlée et ne montrent aucun signe d'engagement pendant les étapes suivant cette décision.

• Créer de la valeur ajoutée

Les membres d'une équipe qui réussit respectent tous les mêmes standards de performance sans l'aide de leur manager. Les membres sont-ils à l'heure ? Se sont-ils préparés pour la réunion ? Les distractions, telles que les discussions entre deux personnes, les consultations d'e-mails ou les messages texte sont-elles réduites au minimum ?

Lorsque les membres de l'équipe ne soutiennent pas ces standards de performance et s'appuient sur les règles données par le manager, ils signalent qu'ils ne sont pas assez impliqués les uns envers les autres.

Savoir se poser les bonnes questions avant de commencer :

Comment identifier les données dont je dispose ?

Pour ce faire, il suffit de faire une simple collecte de données, en tenant compte des facteurs habituels :

• Quelles données doivent être collectées pour correspondre aux mesures de qualité que je veux mettre en place. Les données que vous allez collecter doivent être pertinentes par rapport aux points que vous souhaitez améliorer dans la gestion de votre équipe. Si ces points changent au cours de l'année, les données que vous allez collecter doivent également changer.
• Quelles sont les sources de ces données ? Il est important de déterminer quelles sont les sources à partir desquelles vous allez collecter ces données : proviennent-elles de logiciels, d'un service web, d'enquêtes, de saisies manuelles ? Qui est responsable de ces données : le directeur, les chefs d'équipe, les employés ?
• Quelle méthodologie dois-je mettre en place pour collecter ces données ? Vais-je mettre en place des APIs qui me permettront de collecter les données directement ? Devrai-je collecter ces données quotidiennement, mensuellement, annuellement ? Vais-je les intégrer dans un dashboard, sur un excel, dans une base de données ?
• Quelle quantité de données doit être collectée ? Il n'est pas toujours nécessaire de collecter toutes les données disponibles. L'important est de se concentrer sur les axes d'amélioration et les domaines de développement pertinents au sein de l'équipe dans laquelle vous travaillez.

Comment savoir si les données que je vais collecter sont de bonne qualité ?

Pour ce faire, vous pouvez vous appuyer sur la « data governance ».

Un vieil adage commercial dit « on ne peut pas gérer ce qu'on ne peut pas identifier ».

La définition officielle de la data governance, donnée par le Data Governance Institute, est la suivante :

« La Data Governance est un système de droits de décision et de responsabilités pour les processus liés à l'information, exécuté selon des modèles convenus qui décrivent qui peut prendre quelles actions avec quelles informations, et quand, dans quelles circonstances, en utilisant quelles méthodes. »

La data governance est donc un processus qui aide à gérer les données. En quelque sorte, une liste de procédures qui vous aide à savoir quoi faire lorsque vous rencontrez un problème avec vos données.

Comment connaître la maturité de votre entreprise en termes de data governance ?

4 bons conseils suite à notre expérience chez 10h11

• Ne devenez pas « dataholic » : trop de data tue la data

• Ayez des données et des outils fiables

• Soyez transparent avec l'équipe sur les données collectées

• Communiquez en face à face autant que possible