دراسة حالة: كيف قامت TechOps التابعة لـ Workable بتحسين عملياتها

تخيل قيادة فريق يحقق أهدافه ، ومع ذلك ، فأنت تعلم أن هناك إمكانية لتحقيق المزيد. المصيد؟ تحديد تلك المجالات للتحسين عندما يبدو أن كل شيء يعمل بشكل جيد.

هذا هو التحدي المثير للاهتمام الذي واجهه جورج زيكوس ، المدير الأول لفريق العمليات الفنية في Workable (TechOps).

مع تحقيق أهداف فريقه لمؤشر الأداء الرئيسي (KPI) الاستقرار وتظل التوقعات عالية ، شرع جورج في رحلة التأمل وتحسين العملية. دعونا نرى كيف اكتشف جورج والفريق التحديات الخفية وعالجوها ليس فقط لتعزيز أدائهم ولكن أيضًا لضمان بقاء هذا الفريق الجيد الأداء منخرطًا ومتحفزًا.

المشكلات

كان هناك العديد من المشكلات التي أدركها جورج وفريقه ، والتي كانت بحاجة إلى حل:

1. استقرت مؤشرات الأداء الرئيسية

TechOps هو فريق راسخ يعمل بشكل جيد. تحسنت أهداف مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بهم بشكل مطرد على مر السنين ولكنها استقرت مؤخرًا. كانت الأهداف لا تزال تتعرض للضرب مما يخفي تحديًا خفيًا: لم تعد تتحسن.

2. معوقات تداخل المقاييس

كانت إحدى المشكلات هي المساءلة غير الواضحة الناتجة عن مشاركة لوحة Jira مع فرق أخرى. لقد جعل عزل التأثير المحدد لـ TechOp أمرًا صعبًا ، لا سيما بالنسبة لمقاييس مثل “متوسط ​​أيام الحل” ، والتي تضمنت أيضًا فرقًا أخرى مثل الدعم.

3. زيادة التوقعات

مع فترة من 2.5 إلى أربع سنوات للفريق وست سنوات لجورج نفسه ، كانت التوقعات باستمرار تحسين الأداء عالية ، حتى مع الأخذ في الاعتبار التخفيض الأخير في حجم الفريق عندما لم يتم استبدال الموظف المغادر.

4. الحاجة إلى العمل الصعب

مع الخبرة يأتي خطر الركود والرضا عن النفس ، خاصة عندما لم تعد الأهداف المطروحة صعبة كما كانت من قبل. يحتاج الفريق ذو المهارات العالية إلى عمل تحفيزي ليظل مشاركًا.

الأهداف

الأهداف حاسمة للنجاح – لا يمكنك بناء حلول دون معرفة ما تهدف إلى القيام به في النهاية. كانت أهداف جورج على النحو التالي:

1. تحسين الأداء

تحديد العمليات التي يمكن تحسينها لتحسين أداء الفريق مقابل مؤشرات الأداء الرئيسية ذات المستوى الأعلى.

2. تحفيز الفريق

قم بتغيير منظور الفريق ، واجعلهم يركزون على شيء جديد وصعب لتنشيطهم وتحفيزهم.

طريقة

مع الوضوح حول المشاكل ، تمكن جورج من العمل على بناء الحلول. وشملت هذه:

1. الكشف عن أوجه القصور الخفية من خلال عملية التدقيق

ألقى جورج نظرة مفصلة على عمل فريقه ، وحلل مئات بطاقات Jira ، وقراءة جميع التعليقات وتتبع تدفق التذاكر من فريق إلى آخر.

كان هذا العمل اليدوي الشاق لفهم عمل فريقه والعمليات المتضمنة هو المفتاح لفتح التحسينات في الأداء.

كشف غوصه العميق النقاب عن عدم كفاءة خفية: تسببت كثرة التأخير بين فريقه والآخرين في تأخير قرارات التذاكر.

2. تحديد مقاييس جديدة أكثر دقة

لتقدير عدم الكفاءة هذا ، حدد جورج مقياسين جديدين بدا أنهما مناسبان: “حل التذاكر عند الاستجابة الأولى” (TRFR) و “متوسط ​​الوقت للإقرار” (MTA) الذي كان يجري العمل على التذكرة.

يوضح جورج: “بعد تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين ، استكملت أفكاري الخاصة ببعض الأبحاث عبر الإنترنت ، وقراءة العديد من المقالات حول المقاييس التي تستخدمها فرق العمليات و DevOps الأخرى لتعزيز الأداء”.

3. تتبع المقاييس الجديدة

تعاون جورج مع قسم تكنولوجيا المعلومات لإعداد تقارير إضافية في Jira لتتبع هذه المقاييس الجديدة ، وإنشاء نظام قياس أداء جديد.

ويضيف: “بدون هذه التقارير ، لن أتمكن من رؤية التغييرات التي أجريناها كانت قيّمة حقًا على الإطلاق. لم يكن لدى Jira ما أحتاجه خارج الصندوق ، لذا كان من الضروري وجود تكنولوجيا المعلومات للمساعدة. “

4. جلب الفريق على متن الطائرة

شارك جورج هذين المقياسين الجديدين مع الفريق ، مما أدى بشكل مثير للاهتمام إلى ارتفاع سريع في أداء TRFR ، من 58٪ إلى 62٪. وضع جورج هذه الزيادة في أداء TRFR بسبب إدراك الفريق ببساطة لهذا المقياس ، قائلاً:

يقول جورج: “لقد كنا فريقًا منذ فترة”. “يتفهم الفريق أنه عندما يتم تتبع مقياس ما ، يكون له بعض الأهمية ، على الرغم من أنني قلت أنه ليس الأولوية في الوقت الحالي. بمعرفة ذلك ، أعتقد أنهم “ضبطوا ذاتيًا” لتحسينها ورأينا النتائج على الفور “.

لم تر MTA تحسنًا فوريًا بهذه الطريقة ، لذلك ستكون هناك حاجة إلى مزيد من العمل لإحداث تأثير.

5. تحديد الأهداف بناء على رؤى جديدة

وضع جورج هدفًا جديدًا قدره 4 ساعات لـ MTA ، بانخفاض عن متوسط ​​5 ساعات الذي لوحظ خلال فترة القياس.

تم اختيار أربع ساعات لأنها تتماشى مع كيفية تقسيم الفريق لنصف يومهم بين تذاكر Ops والنصف الآخر على تذاكر Labb.
تم تعيين TRFR ، على الرغم من اتجاهه المتحسن ، للمراقبة لبقية عام 2023 بهدف الحفاظ على المستوى الحالي حتى بطاقات الأداء لعام 2024.

6. التنفيذ والنتائج

لمساعدة الفريق في تحقيق هدف MTA الجديد ، عرف جورج أنه سيحتاج إلى تركيز الفريق على بطاقات معينة بدلاً من مجرد توقع قيام الفريق بتحسين السرعة بطريقة سحرية في كل مكان.

تحقيقًا لهذه الغاية ، نفذ جورج أتمتة Zapier لإرسال إشعارات Slack فقط لتذاكر الموافقات والأولوية العالية الجديدة ، باستثناء التذاكر الأقل حساسية للوقت. أدى هذا إلى تجنب إحداث الكثير من ضجيج الإخطار للفريق ، ولكنه يعني أنه يمكن معالجة التذاكر الأكثر أهمية في أسرع وقت ممكن. في السابق ، كان يتعين على الفريق التحقق من جيرا بشكل دوري بحثًا عن أي تذاكر جديدة.

أدى هذا إلى تحسينات رائعة في MTA ، حيث انخفض من 5 ساعات إلى 3.62 ساعة ، مع وصول يونيو إلى 2.93 ساعة رائعة.

حصيلة

لم تشهد TechOps تحسينات في المقاييس الجديدة فحسب ، بل أثبتت صحة أن تحسين تلك المقاييس يؤدي إلى تحسينات في مقاييس المستوى الأعلى.

تحسنت مؤشرات الأداء الرئيسية تلك ، التي كانت قد استقرت سابقًا وبدا من المستحيل تحريكها ، بنسبة 5٪ في النصف الأول من عام 2023.
ما يجعل هذا التحسين أكثر إثارة للإعجاب هو كيف تم إنجازه من قبل فريق أصغر (6 من 7).

الدروس المستفادة والأهداف المستقبلية

يضع جورج الأمر ببساطة شديدة: “لا ترضى أبدًا ، هناك دائمًا مجال للتحسين.”

تؤكد رحلة TechOp على قوة التحليل المفصل والمراقبة المستمرة ، حتى عندما يبدو الأداء مرضيًا. الدرس الرئيسي هنا هو قيمة الفضول والمثابرة. حتى عندما يكون الأداء جيدًا ، لا يزال من الممكن اكتشاف المشكلات الأقل وضوحًا ومعالجتها لتحقيق تحسينات كبيرة.

تتمثل الخطوة التالية للفريق في التأكد من أن الفريق يحافظ على أهداف MTA الجديدة ، ويحافظ على اتساق TRFR ، بينما يعمل أيضًا على تحسين مقياس تم تحديده حديثًا – سرعة قصص Labb.

أسئلة مكررة