CTI论坛(ctiforum.com)（编译/老秦）:分析瘫痪是现代世界的一个重大问题。
什么是分析瘫痪（Analysis paralysis）？
这个词最早出现在Barry Schwartz（心理学家）提出“选择悖论”的概念时。根据Schwartz的说法，更多的选择往往会导致更多的困惑、优柔寡断和焦虑。
多年来，分析瘫痪的概念一直应用于消费者决策，以及能够简化购买路径的重要性。然而，分析瘫痪不仅仅是现代消费者面临的一个问题--它还可能影响员工。
就像您的客户一样，现代工作场所中的员工经常会被他们能够访问的海量数据和利用这些信息的众多工具所淹没。在混合工作的世界里，这个问题变得更加重要，员工们正在处理越来越复杂的工作流、脱节的通信和一系列软件工具。
那么，在这个新的环境中，我们如何解决分析瘫痪的问题呢？
分析瘫痪与新工作场所
许多人认为混合工作模式是“重返工作”的最终解决方案。它为公司提供了办公室和远程工作福利的完美结合。一方面，你有远程工作，在远程工作中，员工可以实现更高水平的生产力和更好的工作/生活平衡，而公司可以从较小的管理费用中获益。
另一方面，混合工作还允许维护“传统”办公空间，在这里团队可以聚在一起进行个人协作，保持强大的工作场所联系，并推动公司文化的改善。
不幸的是，混合工作也有缺点，特别是在发展的早期阶段。随着公司试图构建完美的混合工作环境，许多公司正在处理多种重叠工具、脱节的沟通和不完善的协作战略。
数十个关键工具、协作系统、分析服务和信息源同时工作会造成混乱、不一致，最终导致分析瘫痪。即使在流感大流行之前，知识工作者平均花费30%的工作时间来搜索信息。
由于许多公司现在平均使用四到七种协作工具，更不用说大量其他应用程序，这一比例可能会进一步增长。
为什么分析瘫痪是一个生产力问题？
就其本身而言，工作场所中脱节的信息有许多与之相关的潜在问题，从法规遵从性问题到糟糕的数据存储风险。
然而，当这些脱节的信息也导致分析瘫痪时，它会直接影响团队的发展能力。在员工面临前所未有的压力的环境中，公司需要找到解决方案。研究一致表明，高压和焦虑引发的情况会导致低绩效的精神要求的任务。
员工越是需要通过各种应用程序、工具和成堆的数据进行搜索以找到他们需要的内容，公司就越有可能面临以下问题：
1、生产力损失
分析瘫痪常常会迫使员工花太多时间思考其战略的每一步，从而阻碍员工的良好表现。
2、创造力降低
努力以消耗精力的方式获取正确的信息意味着员工更难跳出框框思考问题。
3、缺乏参与
你的员工因分析瘫痪而承受的压力越大，他们就越可能对为你的公司工作失去兴趣。
所有这些影响还导致了另一个问题：糟糕的客户体验。效率低下、缺乏创造性和缺乏激情的员工无法为您的客户提供他们应得的精彩体验。
克服分析瘫痪
在混合工作的时代，击败分析瘫痪比看起来要容易。
首先，公司需要对其技术进行审计。找出您的团队在协作、客户服务、项目管理等方面使用的工具，并尽可能将它们放在相同的环境中。在不同环境中工作的人员越少，团队的信息流就越顺畅。
一旦您减少了公司中不必要的信息孤岛，您就可以开始专注于以正确的格式向员工提供正确的信息。仪表板和墙板技术使公司能够实时监控关键指标，从而使他们能够更好地控制员工看到的信息。
您可以构建整个座席仪表盘，其中只包含对座席最重要的KPIs，并有单独的仪表盘用于主管和经理分析。这意味着每个用户都可以即时访问他们需要的信息，而不会产生额外的混乱。
生产力的长期战略
克服分析瘫痪并学习如何利用分析为您带来优势是现代公司如何确保提供客户所期待的有意义的体验。虽然分析应该始终是业务流程的关键部分，但您应该确保以正确的方式分析信息。
要记住：
1、向座席提供相关信息
通过为您的座席、主管和团队的其他成员构建特定的信息仪表板，避免信息过载。对于座席不需要的任何信息，请创建一个易于搜索的知识库。您甚至可以使用虚拟座席来帮助座席显示关键数据。
2、使用数据进行决策
利用公司收集的长期数据预测客户需求、服务模式等方面的潜在趋势。这将帮助您为可能影响团队生产力的任何潜在问题做好准备。
3、提供培训
确保所有环境（远程和办公室）中的员工都能获得正确的培训、指导和支持，以帮助他们快速做出决策。制定政策和程序，让团队成员在处理复杂问题时遵循，这样他们就不会花太多时间思考“下一步是什么？”。
4、鼓励敏捷性
通过对团队成员进行团队最佳实践培训和游戏化，鼓励他们做出敏捷决策。基于关键客户服务KPIs的竞争可以激励和吸引员工，同时防止他们在决策时行动过于缓慢。
5、对问题迅速作出反应
在您继续开发混合型工作场所时，请密切关注您的员工似乎在与信息过载、分析瘫痪甚至信息访问受限作斗争的领域。收集团队成员的反馈将有助于您在前进过程中进行优化。
让你的团队继续前进
在混合工作场所，分析瘫痪是一个日益严重的问题。随着各地的公司都试图适应混合和远程工作的新时代，确保您的团队尽可能有效地利用数据至关重要。
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原文网址：
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