Mer lönsam med bättre feedback och relationer?

I många verksamheter upplevs ett motsatsförhållande mellan lönsamhetsfokus och mer relations- och kulturbyggandebyggande aktiviteter. Ofta uttrycks dessa båda som ”hårda” och ”mjuka” värden i organisationer. En ständig utmaning för HR-personal och organisationskonsulter består i att via arbete med mjuka värden påverka hårda siffror.

IT-företaget Pulsen är ett av Sveriges äldsta IT-konsultbolag och etablerades redan 1964. På Pulsen Integration, ett affärsområde inom Pulsen med 150 anställda, diskuterades frågan om ett motsatsförhållande verkligen fanns mellan lönsamhet och en feedbackkultur. Borde inte en mer feedbackorienterad organisation med bättre relationer mellan medarbetare och chefer skapa ökad lönsamhet?

Pulsen Integration bjöd in Psykologifabrikens konsulter att med hjälp av ”organizational behavior management” eller OBM – Helt enkelt inlärningspsykologi i organisationer – och vårt digitala verktyg Viary utmana föreställningen om hur ”hårda” värden kan påverkas med ”mjuka” strategier – Och hur sambandet verkligen kan säkerställas!

Genom att identifiera de beteenden som antogs påverka resultatet byggdes insatsen kring att med olika strategier öka frekvensen av dessa. Då insatsen berörde både konsultchefer, projektledare och konsulter formulerades olika beteenden för de olika kategorierna. En konsultchef fokuserade på beteenden som att återkoppla positiv feedback till en konsult, en projektledare utförde beteenden som att stämma av en ekonomisk kalkyl och en konsult kunde exempelvis lyfta fram ett identifierat behov ute hos kunden.

En röd tråd bland de beteenden som arbetades med var olika former av feedback. Allt ifrån att uppmärksamma en kollegas prestation till att fira en framgång tillsammans.

Med workshops, digitala verktyg, coaching och utbildning arbetade psykologifabrikens konsulter med utmaningen under 6 veckor. För att säkerställa att resultatet verkligen påverkades av insatsen kontrollerades de ca 60 medarbetarna som berördes av insatsens beläggningsgrad mot hela affärsområdets medarbetare. Ökningen visade sig vara hela 9 procentenheter för OBM/Viary-gruppen och totalt 2,5 procentenheter för hela affärsområdet (inom vilken Viary-gruppen ingick). Således en ökning om minst 6,5 procentenheter i beläggningsgrad och sannolikt mer.

pulsen-graf_1

För att vara riktigt säkra på att resultatet uppnåtts på grund av insatsen stämdes varje individuell medarbetares ökning i beläggningsgrad av mot mängden registrerade beteenden i Viary — Fanns det ett samband mellan handlingar och lönsamhet? Mycket riktigt kunde ett statistiskt samband säkerställas.

pulsen_graf_2

Och hur gick det med relationerna? Faktum var att på frågan ”Jag tycker att insatsen och Viary förbättrat kontakten med min chef” svarade 55% att det stämde precis, 36% att det stämde ganska bra och 9% att de var osäkra.

”Jag tycker att arbetet med insatsen och Viary förbättrat kontakten med min chef”

pulsen_graf

Summering i tre punkter:

Arbete med konkreta beteenden påverkade på ett mätbart vis Pulsen Integrations resultat.

Lönsamheten ökade samtidigt som upplevelsen av relationen mellan chef och medarbetar förbättrades.

Resultaten kunde säkerställas statistiskt och kontrolleras för flertalet felkällor

Nyfiken på detaljer? Läs hela rapporten här

2 svar till “Mer lönsam med bättre feedback och relationer?”

  1. Rasmus Berggren skriver:

    Efter att ha läst blogginlägget och rapporten lite noggrannare uppstår
    ytterligare ett par frågetecken. Rapporten tycks förmedla budskapet att
    Viary-användning leder till ökad produktivitet och bättre relationer på
    arbetsplatsen. Det är ju ett önskvärt budskap, speciellt för
    Psykologifabriken som tar 14.500 för en kurs. Då vill man ju gärna att
    interventionen är effektiv, men efter att ha läst rapporten är jag
    tveksam. Förvisso en pilotstudie, men eftersom den mycket väl kan
    användas som säljargument för er produkt bör den likväl granskas.

    I tur och ordning:

    “Varje konsult i Viarygruppen ökade i snitt sin beläggningsgrad med 9 procentenheter.”
    Vad
    betyder det här? Att varje konsult ökade sin beläggning med 9%, eller
    att gruppen ökade sin beläggning med i snitt 9%? “Varje konsult” antyder
    att resultaten gäller varje enskild konsult, medan “i snitt” antyder
    att resultaten är ett genomsnitt för gruppen som helhet. Att beräkna
    genomsnitt för varje enskild konsult är lite underligt.

    “Jämförelsegruppen, d v s hela avdelningen (Viarygruppen inkluderad i
    denna ökning), ökade sin beläggningsgrad med 2,5 procentenheter under
    samma tid.”
    Varför inkluderar ni Viary-gruppen i jämförelsegruppen?
    Det är ju ganska okonventionellt. Hur mycket ökade gruppen utan Viary
    sin beläggning under samma period? Förmodligen mindre än 2.5%, men hur
    mycket mindre?

    “Detta visar att effekten av Viary som minst var en ökning av 6,5 procentenheter i beläggningsgrad per deltagare.”
    Nej,
    ni vet inte varför Viary-gruppen ökade sin beläggning, alltså om
    skillnaden på 6,5% är en effekt av Viary-användning eller något annat.
    För att få reda på detta måste ni (mycket riktigt) kontrollera för
    felkällor.

    “Det är lätt att föreställa sig att andra variabler; konjunktur,
    nya uppdrag eller liknande kan spela in för resultatet – Hur kan vi veta
    att det verkligen var de förändrade beteendena som ledde till det
    positiva resultatet? Genom att statistiskt beräkna sambandet mellan
    individuell förändring i beläggningsgrad och mängden utförda beteenden
    kan detta undersökas.”

    “Detta” här avser, vad jag förstår, just kontroll av felkällorna –
    om ökningen i beläggning kan tillskrivas Viary-användning istället för
    någon av de andra variablerna (konjunktur, etc). Detta har ni undersökt
    genom att statistiskt beräkna sambandet mellan Viary-användning och
    beläggningsgrad. Jag antar att ni gjort det genom att korrelera dessa
    två variabler (eftersom det är vad Bild 4 visar).

    Men att signifikanstesta korrelationer har ingenting att göra med att
    kontrollera för felkällor. Vad man beräknar med ett signifikanstest är
    sannolikheten att få det uppmätta resultatet, givet att effekten (läs:
    korrelationen) i populationen är 0. Till exempel: om det de facto inte
    finns något samband mellan Viary-användning och beläggningsgrad, så är
    sannolikheten att få de resultat ni fått mindre än 5% (eller vilket
    tröskelvärde ni nu använt). Huruvida detta samband medieras av en annan
    faktor (alltså om det finns felkällor) är inget man får svar av med ett
    signifikanstest.

    Ett sätt att kontrollera för felkällor är att ta med dessa felkällor
    i beräkningen och se om resultaten står sig även då, t ex genom att ta
    med variablerna (“konjunktur”, “antalet nya uppdrag”, etc) i en multipel
    regression och sedan beräkna Viary-användningens unika effekt på
    beläggning, kontrollerat för de andra variablerna. Men eftersom ni inte
    tagit med övriga variabler i er beräkning, kan ni inte kontrollera för
    dessa felkällor – och definitivt inte genom att bara signifikanstesta en
    korrelation.

    Vidare anger ni ingenstans vilken signifikansnivå ni använt er av,
    eller hur stark korrelationen är. Allt som står är att sambandet är
    “statistiskt säkerställt”, men varken p-värden eller effektmått
    redovisas. Jag räknar 14 punkter i grafen, och med 14 datapunkter måste
    väl korrelationen vara ungefär r = .53 för att den skall vara
    statistiskt signifikant på .05-nivån (two-tailed).

    “Detta innebär att ju fler beteenden en Viaryanvändare utförde desto mer ökade också personens beläggningsgrad.”
    Nja,
    tveksamt. För en tredjedel av deltagarna minskade ju beläggningsgraden
    trots att de utförde Viary-beteenden i lika hög utsträckning som de vars
    beläggning ökade.

    En annan rimlig tolkning är ju förresten att konsulterna gjorde fler
    Viary-användningar som en effekt av högre beläggning – eller nått tredje
    alternativ. Vad som är orsak till vad är ju oklart. Hawthorne-effekten
    har ju som bekant en avsevärd påverkan på resultatet i dessa typer av
    studier.

    Vidare; vad representerar dessa 14 datapunkter? Är de enskilda
    konsulter? Projektledare? Chefer? Spelare på en fotbollsplan? Och vad är
    det för brun låda mitt på fotbollsplanen? Den tycks bara vara där för
    att förstärka intrycket av ett statistiskt samband, trots att (som vi
    ska se) det är tveksamt om något samband ö.h.t. existerar.

    Eftersom ni inte redovisar någon statistik så gjorde jag själv lite beräkningar, utifrån vad jag kunde utläsa från grafen.
    Med alla datapunkter inkluderade (N=14) får jag r = .45, p = .10, alltså icke-signifikant.

    Med de datapunkter ni inkluderar (Viary > 10; N=9) får jag r = .50, p = .17, också det icke-signifikant.
    Två
    personer fick markant ökad beläggning under december månad och de
    använde också Viary markant mycket mer än de flesta andra, så man undrar
    ju då hur mycket de driver resultaten. Exkluderar man dessa (N=12) får
    jag r = -.13, p = .68 (ett svagt negativt samband; också det
    icke-signifikant), vilket innebär att dessa två extrempunkter påverkar
    resultaten ganska mycket. Man skulle kunna säga att de driver hela
    (icke-signifikanta) korrelationen. Med blotta ögat ser man ju att om man
    bortser från de tre datapunkter
    som gör väldigt många Viary-beteenden (40, 33 och 46 stycken) så tycks
    det inte finnas något samband alls mellan Viary-användning och
    beläggningsgrad.

    Eftersom jag inte lyckas replikera era signifikanta resultat blir man ju
    än mer intresserad av att få ta del av de statistiska beräkningarna
    (gärna rådata också). Det är möjligt att ni gjort andra beräkningar än
    de jag gjort här, men oavsett vilket vore det önskvärt att få dessa
    redovisade.

    Enligt era statistiska inklusionskriterier (mer än 10 Viary-beteenden)
    så skulle ju en tredjedel av alla deltagare exkluderas ur analysen.
    Givet att Viary-användning påverkar beläggningsgrad – vilket inte på
    något sätt framgår hittills – så vill man ju också veta: hur kommer det
    sig att så många deltagare gjorde så få Viary-beteenden? Och hur kan man
    i så fall öka deras Viary-användning?

    Jag vet inte vilken mottagare rapporten är avsedd för, men det är inte
    orimligt att anta att dessa är avsevärt mycket sämre tränade i att tolka
    statistiska resultat än den genomsnittlige psykologen (likväl är det
    orimligt att anta att de alls skulle vara kompetenta att kritiskt
    granska den rapport de får i sin hand – man utgår ju från att det som
    står i rapporten stämmer). Därför är det oroväckande att se en rad tve-
    och otydligheter i texten, missuppfattningar gällande statistiska
    beräkningar och statistisk metod, frånvaro av statistiska resultat samt
    missvisande figurer som ger sken av samband som inte finns. Visst; det
    är en pilotstudie och det är ingen vetenskaplig artikel. Budskapet de
    vill förmedla i rapporten är dock tydligt – Viary hjälper ditt företag
    öka produktiviteten och förbättrar kommunikationen på arbetsplatsen, med
    evidensbaserade metoder.

    Jag skulle säga att denna slutsats helt saknar
    stöd i rapporten. I bästa fall har ni haft otur med statistiken, i
    värsta fall är det falsk marknadsföring.

  2. Hoa Ly skriver:

    Hej Rasmus och tack för din långa kommentar. Kul att se att det finns de som gillar statistik och granskar rapporter. Inte så många studenter som är så insatta som du, all heder till dig för det!

    Det stämmer att det är högst okonventionellt att inkludera en försöksgrupp i jämförelsegruppen. Tyvärr kunde inte Pulsen extrahera försöksgruppens beläggningsgrad från det totala för avdelningen. Jämförelsegruppen blir inte helt rätt då förstås och resultatet; “6,5 procentenheter mer” blir inte helt korrekt. Men det vi redovisar är ändå “på rätt sida”; vi visar något som kanske är det exakta resultatet, eller åtminstone en liten (eller stor) underdrift av det.

    I nästa avsnitt; om sambandet mellan förändring i beläggningsgrad och antalet utförda beteenden i Viary så skriver vi inte att korrelationsanalysen är ett sätt att säkerställa att felkällor inte finns. Jag förstår om det kan uppfattas så, och kanske bör vi ändra oss i vår formulering där. Det vi vill säga är att vi kan undersöka vidare hur Viarygruppen fungerar med denna typ av analys. Vi är ute efter att se om det fanns ett samband mellan två variabler som är essentiella för oss; att ha en högre ökning av sin beläggningsgrad under denna period, och att man registrerade (och också utförde) många beteenden i Viary. Vi hittade ett signifikant samband mellan dessa två variabler, r(13) = -.49, p .3 som något bra så att vi har r =.49 ska vi definitivt inte skämmas för, även om det som sagt finns felkällor här.

    Det är en missuppfattning att inklusionskriterierna var 10 eller fler Viary-beteenden, förstås inkluderades alla. Det som meningen (lite felaktigt) syftar till är att de personer som gjorde 10 eller fler beteenden också ökade sin beläggningsgrad. Detta är dock mer en tolkning av figuren snarare än ett korrekt beräknande.

    Att det finns en effekt av Viary i denna insats kan vi förstås inte vara helt säkra på (det är i ärlighetens namn väldigt lite som vi med 100 % säkerhet vet har en effekt på något, särskilt i arbetslivsforskning), det finns en hel del möjliga felkällor. Men att Viarygruppen var betydligt bättre än jämförelsegruppen som jobbade på som vanligt (TAU), det vet vi (ökningen är något som kunden anser som mycket). Vi vet också att de deltagare som gjorde många Viarybeteenden också ökade sin beläggningsgrad mer.

    Hoppas att detta gav svar på dina frågor. Vi vill alltid utveckla våra metoder, så om du vet bra sätt för att kontrollera för t ex konjunktur, och hur vi skulle kunna fått in detta i just denna insats så tar jag gärna emot tips! Om du vill får du gärna svänga förbi oss på en kaffe!

Kommentera

E-postadressen publiceras inte. Obligatoriska fält är märkta *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.