slackのデータを分析して組織や従業員の活動を可視化しよう!

slackデータ分析コミュニケーション

目次

  • Slackの特徴と出来ること

  • コミュニケーションデータ分析で分かること

  • Slackデータ分析方法

  • まとめ

Slackのコミュニケーションデータを分析して、組織や従業員の活動を可視化

Slackはメールに替わるコミュニケーションツールとして、業務のやりとりを簡単にし情報を集約させるコミュニケーションツールとして多くの職場で使われ始めています。

そんなSlackではコミュニケーションなどの活動を分析できることを知っていましたか?

本記事では、その分析方法や活用法・かんたんに分析できるツールなどをお伝えします。

本記事をお読みになれば、コミュニケーションデータという客観的なデータを用いることで従来は把握が難しかった組織や従業員の様子を可視化することができるようになると思います。

また、単なる分析で終わらず、それを活用した施策や問題が顕在化する前に職場の様子を把握する取り組みなどもお伝えします。

Slackの特徴と出来ること

メールとの違い

まず、チャットとメールでは「コミュニケーションフォーマット」が異なります。「お世話になっております」や「お疲れさまです」などの挨拶や署名を始めとする慣習の情報が多いメールに対して、要件のみを伝えられることが利点です。

これによりコミュニケーションが短い分量で多くの回数で交わされることとなり、メールと比べて普段の会話と近いような感覚を受けるでしょう。

また、宛先の指定と確認方法も大きな違いです。Slackは後述するメンション機能を通じて、認証が完了したユーザーに氏名を指名します。対して、メールは先方に届くまでアドレスの正誤が分かりません。

メインの機能

Slackワークスペースに参加しているユーザーは、チャンネルと呼ばれる目的別の場所とメンションを通じた必要な人への伝達が出来ます。

メーリングリストとは異なり、いつでも情報にアクセス出来ます。例えば、雑談と業務でチャンネルを分けることで、目的ごとに情報を集約・検索しやすくなります。

メンションについても、あだ名や氏名を通じた指定で、手入力で誤送信リスクがあるメールよりもコミュニケーションが取りやすい機能です。

類似チャットサービス

他にもよく使われている代表的なツールは、Microsoft Teams(マイクロソフトチームス))やSkype for Business(スカイプ)、Chatwork(チャットワーク)が挙げられます。

チャットツールは、コミュニケーションを含む、返信の速度やリアクション情報があること、アクティブ時間等のデータが集まっています。

コミュニケーションデータ分析で分かること

チャットツールを機械学習などを活用し分析することで、職場の様子を把握することが可能になります。

企業風土から従業員や組織のコンディションまで様々なことを把握することが出来るでしょう。職場のコミュニケーションデータから分かる4つの事例をご紹介します。

会社のカルチャー

よく利用される「スタンプ」が企業の文化をあらわしている場合もあります。

会社固有の言葉をスタンプにしたものが利用される頻度が高いと、文化が根付いているとも言えます。 他にもリアクション自体が多い企業であれば、コミュニケーションを大切にしていると言えますし、働いている人の傾向が分かります。

感謝をされている人

具体的な利用シーンに焦点をあてると、感謝をされてる人も可視化されます。

例えば「ありがとう」のスタンプやテキスト上で感謝の意を述べることは集計しランキング化出来ます。 単純に周りのためになることをしている人、という分析も出来ます。

一方で、「ありがとう」を多用する人は周りに気を遣いすぎる傾向がある傾向が見出せる場合もあり、意外なインサイトが見えてきます。

人間関係

コミュニケーションが円滑であるか、誰と会話量が多いかを通じて職場の人間関係を可視化することが出来ます。

送信者と受信者のバランスを通じて、ネットワーク図をアウトプット出来る事例もあります。用途としては、一度に多くの人をみる管理者層は現場の人間関係を把握し切れないため、データを通じた把握は必要だと考えられます。

具体的には、本来は一定の会話量が必要な新人同士の関係のあり方を見つめ直すきっかけにもなります。

リアルな勤務状態

出勤・退勤のタイミングだけでなく、実際の労働は散発的に行われています。

急な対応が多かったり業務負荷が高いことは、Slack上の深夜のアクティブデータに現れることがあります。

ある従業員の深夜労働が続いていることをを把握すれば、業務量の調整などを検討できるでしょう。また、極端に勤務時間が減ることも仕事への意義実感が下がっていたり、プライベートで課題を抱えている可能性があります。

このような本人がアラートが出しづらい場面でこそ、活用できるでしょう。

部署別の稼働状況

チーム毎のコミュニケーションデータから稼働具合を測ることも出来ます。

部署横断のプロジェクトにおいて、特定の人物がコミュニケーションハブになってしまっている場合などの業務調整などにも活用できるでしょう。

組織単位での定量的な評価を通じて、プロジェクト管理者層の負担を減らしたり従業員が働きやすくなる組織を検討することができます。

Slackデータ分析方法

Slackデータを分析するには2つの方法があります。

簡易的にデータを分析するには、Slackに元々あるアナリティクス機能が適しています。 一方で、組織・従業員のコンディションをより把握するには、後述するHRTechサービスを活用したほうが良いでしょう。

slackのアナリティクス機能

Slackのアナリティクス機能では、アクティブなユーザーや会話量が多く、利用頻度の高いチャンネルなどを可視化できます。

ワークスペースのアクティブメンバー数

1週間単位でSlackのワークスペースで活動をしたユーザーの数が分かります。先月との比較などの前後比も可能です。

また、パブリックチャンネルの件数も同様に「概要」から把握することが出来ます。 ワークスペースに登録している人数ではなく、アクションを行ったメンバー数を把握することで、実質的な人数感を掴むことが出来ます。組織人数が増えるほど有効に利用できるでしょう。

メッセージとファイル数

日別・週別に投稿されたメッセージとファイル数の推移を確認できます。

これにより組織でのコミュニケーション総量が時系列で分かります。プロジェクトが増加したりリモートワークなどオンラインコミュニケーションが増える状況では、全体的な投稿量が増える傾向があります。組織の活性度を評価する目的で活用することが良いでしょう。

パブリックとプライベート割合

Slackには全ての人がアクセスできる「パブリック」チャンネルと、特定の個人間のみでやり取りされる「プライベート」チャンネルがあります。

全体のやりとりのうち、クローズドで行われている割合を把握できます。セキュリティ上扱い方が大切な情報は「プライベート」で行われます。

他にも、オープンな場では言いづらい後ろ向きなメッセージが増えると、プライベート率が上がることが考えられます。

組織の風通しの良さをはかる一つの指標になりうるのではないでしょうか。

メンバーの投稿メッセージ数

各メンバーのメッセージ投稿数が定量的にわかります。

例えば、発言量が多いメンバーをバイネームで把握できます。

コミュニケーションのハブとなるメンバーや、業務をする上で相談を多く受ける役職に就いているメンバーが分かります。メンバー毎の投稿数に大きな差があると、特定の人に負荷がかかっている可能性があります。

投稿されたメッセージ数をメンバー毎に見ることで、より具体的に組織の状態を把握できることがあります。

チャットツールに元から実装されている機能から分かることからも、簡易的に組織や個人の傾向が把握できることが分かったと思います。

また、Slackアナリティクスのデータは「エクスポート」することで、サーベイ結果など他の指標と比較しながら読み解くことも可能です。

Slackデータ分析② HRTechサービス

Slackアナリティクスと最も異なる点では、従業員や組織課題の状態を可視化するだけでなく、改善に繋げられる分析を行うことです。

普段の業務データに基づき、兆候を早期に発見し解決までアプローチできるものもあります。

Slackアナリティクスでは機能面をまとめましたが、HRTechサービスでは分析の特徴を紹介しながら、組織の課題や従業員のコンディションに役立てる方法をお伝えします。

リアルタイムに把握

いつでもどこでも従業員のモチベーションや体験を改善できるリアルタイム性が実現されています。

Slackアナリティクスとは異なり、体験やモチベーションを可視化するための指標やスコアリングが行われています。単純なメッセージ量による可視化ではなく、自然言語処理を通じたポジティブさ等、必要なタイミングで必要な情報を把握できます。

課題に発展する前に、リアルタイムに予兆を察知できることで、早期のケアが実現できます。

従業員・マネジメントに低負担

忙しい人事やマネジメント層が直ぐに把握できる設計で、簡単に組織・従業員のコンディションをキャッチアップ出来ます。

例えば、スコア表示による優先的にケアすべきメンバーの絞り込みが可能です。

受動的かつ最適化されたデータ集計の手法を通じて従業員に負担をかけることなく、人事やマネジメントも課題や状態にアプローチが出来ます。

ワンストップ型で課題発見から解決まで

推移を把握しコンディションを可視化するだけでなく、解決策のリコメンドを通じたワンストップ型のアプローチも特徴です。

課題の深刻度にあわせて、必要なアプローチが分かることで、分析されたデータも組織や従業員のために活用できます。

まとめ

チャットツールのSlackを通じて分析できる項目から、組織・従業員のために活用する際の特徴をお伝えしました。

Wellでは従業員や組織のためにデータを活用したアプローチをとっています。業務データだからこそ、社員や部署のパフォーマンスや改善に繋がる利用の仕方もあるのではないでしょうか。

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