3 Absurdi statistikas dati, kurus jūsu vispārīgā labbūtības programma nespēj atrisināt!
Ja jūsu uzņēmuma labbūtības programma sastāv tikai no obligātas Zoom jogas un bezmaksas ūdens pudeles, jūs izšķiežat naudu, novēršot simptomus, nevis problēmas. Ir pienācis laiks atklāt to absurdu, ko rada darbinieku veselības pārvaldība bez datiem.
1. Neefektivitātes "Fantomizmaksas"
Izmaksas, ko rada darbinieki, kas ir darbā, bet nav produktīvi, ir pat 10 reizes augstākas nekā izmaksas, ko rada slimības lapas (un visi citi kavējumi).
Problēma: Jūsu vispārīgā programma nespēj novērst neefektivitāti darbā, jo tā nezina pamatcēloni. Vai tā ir izdegšana? Nesabalansēts uzturs? Slikts miegs?
Risinājums: Tikai personalizēta, holistiska pārbaude var diagnosticēt konkrēto problēmu un nodrošināt uz datiem balstītu rīcības plānu, lai to novērstu.
2. Mentālās veselības melnais caurums
Globālā līmenī depresija un trauksme katru gadu rada ekonomiskos zaudējumus 1 triljona ASV dolāru apmērā zaudētas produktivitātes dēļ, kas rodas no 12 miljardu darba dienu zaudējuma gadā (Avots: Pasaules Veselības organizācija, PVO).
Problēma: Standarta darbinieku atbalsta programmas (EAP) ir veido sekas, tās gaida krīzi.
Risinājums: Sourceira specializētais AI (mākslīgais intelekts) ir izstrādāts, lai laicīgi identificētu slēptos stresa faktorus, nodrošinot darbiniekiem konfidenciālus atbalsta ceļvežus, pirms viņi pievienojas šai 1 triljona zaudējumu statistikai.
3. Talantu aizplūšanas "nodoklis"
Kāpēc darbinieki aiziet? Tāpēc, ka viņi nejūtas atbalstīti. Viena darbinieka aizvietošana izmaksā 1,5 līdz 2 reizes vairāk nekā viņa gada alga (Avots: Work Institute / Gallup).
Problēma: Vispārīgi labumi neveido lojalitāti; to dara personalizētas rūpes.
Risinājums: Investēšana uz datiem balstītā veselības risinājumā ir visspēcīgākā noturības stratēģija. Tā pierāda, ka jums rūp pietiekami, lai beigtu minēt un sāktu risināt viņu unikālās, individuālās vajadzības.
Ir pienācis laiks atteikties no virspusējas labsajūtas stratēģijas. Beidziet tērēt savu budžetu uz programmām, kuras statistiski pierādīti noved pie velti izlietotiem līdzekļiem.