Pandemiden sonra çalışma, çalışma biçimimiz ve çalışanların işten beklentileri dönüşüme uğradı.
Birçok kişi esnek, hibrit çalışma programlarını norm olarak görüyor ve bu çalışma biçimlerinin devam eden yaygınlığı, alternatif çalışma alanlarına ve esnek tasarım tercihlerine daha fazla yatırım yapılmasını gerektiriyor.
HED olarak nihai hedefin, çalışanlara bu yeni çalışma biçimlerini tamamlayan verimli ve kullanışlı bir çalışma ortamı sağlayan bir alan oluşturmak olduğuna inanıyoruz.
Çalışan kullanım oranı, üretkenlik etkenleri, etkinlik, kalite ve kurum kültürü oluşturma gibi somut verilerden yararlanan kanıta dayalı tasarım, ofiste kullanışlı alanlar oluşturmak için zorunlu olacaktır.
İşyeri Kullanıcı Deneyimi
İşyeri kullanıcı deneyimi, ofis ortamındaki kullanıcı deneyimini ifade eder. Çalışanlar artık ev ofislerinin konforuna ve kolaylığına alıştığından, ofisteki kullanıcı deneyimi hem değişmiş hem de önem kazanmıştır.
Modern ve esnek bir işyerinde kuruluşlar, sunulacak alternatif çalışma alanlarının—geleneksel bölmeler olmayan çalışma etkinlikleri için tasarlanmış alanların—türlerini ve sayılarını seçerken bilinçli hareket etmelidir.
Örneğin, hibrit çalışmanın yükselişiyle birlikte çalışanlar artık üretken günler geçirmek için evden çalışmaya, iş birliğine dayalı çalışmalar içinse ofise gitmeye yöneliyor.
Hibrit çalışma için en iyi uygulamalar doğrultusunda ofisler, çalışanlara evde yeniden oluşturulamayacak ortak kullanım özellikleri sunmak için daha fazla “biz alanı” ve daha az “ben alanı” içerecek şekilde tasarlanıyor.
İşletmeler, bu ihtiyacın karşılandığından emin olmak için veriye dayalı kararlara güvenmelidir.
İşyeri kullanıcı deneyimini geliştirmek için veriler nasıl kullanılır?
İnsanların çalışmayı seveceği alanlar tasarlamak için veriler temel bir etkendir.
Kullanıcı geri bildirimleri, prototip kullanımı, alan konsepti testleri ve gayrimenkul kullanım araştırmalarının tümü, yeni nesil bir işyerine ilişkin vaadi gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Şu anda müşterilerimizle tasarım aşamasında olan projelerimizin çoğunda çalışan katkısı, prototip oluşturma ve veri analizi yer alıyor.
LinkedIn, H&M ve Puma gibi şirketlerin, çalışanlarının ofis içindeki ses yalıtımlı kabinleri nasıl kullandığına ilişkin daha iyi içgörüler elde etmek ve teknolojinin değerini belirlemek amacıyla davranışsal verileri takip ettiği biliniyor.
Giriş noktasında toplanan veriler sayesinde işverenler, çalışan konforunu artıran ve enerji kullanımını azaltan bina işlevleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi oluyor; üstelik kullanıcıların çalışmasını en az düzeyde kesintiye uğratarak.
Örneğin müşterilerimiz, çalışan kartı taramalarından elde edilen verileri kullanarak asansörlerin çalışma sürelerini yoğun trafiğe göre optimize etti, ofisteki çalışanlar için en uygun sıcaklıkları sağlamak üzere ısıtma ve soğutma dolaşımını düzenledi ve hatta beyaz gürültüyü kontrol etti.
Kurum içinde, ofislerimizin birçoğunu yeniden tasarlamak ve kendi yöntemlerimizi uygulamaya koymak için çalışmalar yürütüyoruz.
Los Angeles ofisimizde çalışan anketlerinden elde edilen veriler tasarım kararlarını etkiledi. Çalışanlarımızdan ofis olanaklarını ve özel toplantı alanlarını kullanmak için ofise ne sıklıkta geldiklerini değerlendirmelerini istedik; böylece hangi alanların onlar için daha kullanışlı olduğunu belirledik.
Sonuç, binanın bir ucundan diğer ucuna uzanan ve “Merkez” olarak bilinen bir alanın oluşturulması oldu.
Merkez'in bir ucu üretim süreçlerinin merkezi komuta noktasıyken diğer ucu, resepsiyon bankosu, sergi alanı, müşteri toplantı odaları, dinlenme alanı ve müşterilerle çalışanlar arasındaki sohbetler için rahat oturma alanlarının bulunduğu ofisin giriş alanıdır.
Çalışan anketlerinde aldığımız geri bildirimler/veriler sayesinde ekibimiz, çalışanlarımızın başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu iş birliği biçimine tamamen uygun bir alan oluşturdu.
Dış etkenleri göz önünde bulundurun
Verilerin algımızı çarpıtma ihtimali her zaman vardır. Veriler bize iş gücünün ne istediğine ilişkin önemli içgörüler sağlasa da hava durumu gibi basit bir unsur, çalışanların ofise ne sıklıkta geldiğini ve çalışma düzenlerinin nasıl göründüğünü etkileyebilir.
Nihai tasarım kararlarını vermeden önce veri eğilimlerini analiz ederken dış etkenleri göz önünde bulundurmak önemlidir.
Ek kaynaklar:
