Ottieni informazioni utili su come vengono utilizzati gli spazi del tuo ufficio—Office analytics ti aiuta a capire il comportamento nelle prenotazioni, l’utilizzo delle risorse e le tendenze dei no-show. Office analytics è disponibile nei piani business ed enterprise.
1. Panoramica
Office analytics offre agli amministratori una panoramica su come vengono utilizzate risorse come Desks, sale riunioni e parcheggi nelle varie sedi. Le informazioni aiutano a ottimizzare la pianificazione degli spazi, individuare i pattern di no-show e prendere decisioni basate sui dati.
- Utenti in ufficio: Mostra quante persone hanno impostato lo stato su "in ufficio".
- Prenotazioni: Mostra quante risorse sono state prenotate in quel momento.
- No-show: Check-in mancati.
KPI come utilizzo medio delle Desks o utenti in ufficio senza prenotazioni ti danno informazioni dettagliate. Le definizioni sono incluse direttamente nella dashboard.
💡I dati di Analytics vengono aggiornati una volta al giorno (al mattino) e non sono aggiornati in tempo reale. I report sono pensati principalmente per analisi retrospettive. I dati vengono mostrati fino a 30 giorni nel futuro.
💡 Office analytics non tiene conto delle festività impostate. Nei giorni festivi, i dati potrebbero risultare mancanti perché di solito i dipendenti non pianificano o prenotano in quelle date.
2. Definizioni KPI e casi d’uso
Nota: Tutti i KPI relativi a prenotazioni e utilizzo si riferiscono al tipo di risorsa selezionato e sono calcolati per l’intervallo di tempo scelto.
| KPI | Definizione | Utilizzo | Esempio di calcolo |
|---|---|---|---|
| Media giornaliera utenti in ufficio | Numero medio di utenti programmati per lavorare in ufficio nell’intervallo di tempo selezionato. | Capire quanti dipendenti sono presenti in ufficio in un determinato periodo. | 50 utenti programmati in 5 giorni → 50 ÷ 5 = 10 utenti medi al giorno. |
| Media giornaliera prenotazioni create | Numero medio di prenotazioni effettuate al giorno per il tipo di risorsa selezionato. | Individuare le tendenze nelle prenotazioni per ottimizzare le risorse. | 30 prenotazioni in 3 giorni → 30 ÷ 3 = 10 prenotazioni medie al giorno. |
| Media giornaliera no-show | Numero medio di prenotazioni annullate automaticamente per mancato check-in. | Monitorare il rispetto delle regole di check-in e individuare pattern nei mancati arrivi. | 5 no-show in 5 giorni → 5 ÷ 5 = 1 no-show al giorno. |
| Utenti in ufficio con prenotazioni | Numero di utenti che lavorano in ufficio con almeno una prenotazione. | Confrontare quante persone sono presenti con o senza aver prenotato risorse. | 15 utenti con prenotazione su 50 totali in ufficio. |
| Utenti in ufficio senza prenotazioni | Numero di utenti presenti in ufficio senza alcuna prenotazione. | Capire le visite in ufficio indipendenti dalle risorse. | 35 utenti senza prenotazione su 50 totali in ufficio. |
| Media giornaliera utilizzo delle risorse | Percentuale di tempo prenotabile effettivamente prenotato ogni giorno. Tempo prenotabile = orari di apertura dell’ufficio. | Valutare quanto efficientemente vengono usate Desks o sale. | 8 Desks usate per 6h, su 10 Desks per 10h: (8×6)/(10×10) = 48%. |
| Media giornaliera frequenza prenotazioni | Quanto spesso una risorsa viene prenotata almeno una volta al giorno nel periodo selezionato. | Verificare se Desks o sale vengono usate regolarmente o solo occasionalmente. | Risorse prenotate in 3 giorni su 5 → Frequenza = 60%. |
3. Ruoli e accessi
Solo alcuni ruoli possono accedere alla dashboard Analytics:
- Amministratori globali: Accesso completo a tutti i dati.
- Amministratori di ufficio: Accesso limitato agli uffici assegnati.
4. Esportazione e salvataggio dati
Per salvare i tuoi dati di analytics:
- Clicca sul pulsante Esporta in alto a destra per scaricare i file Excel.
- In alternativa, fai clic destro sulla dashboard e seleziona Stampa per salvare una versione PDF.
Questa funzione è utile per condividere report, archiviare snapshot o integrare nelle presentazioni.
Valori di stato check-in nell’esportazione
Quando esporti i dati di Office analytics, otterrai sia una colonna Stato prenotazione che una colonna Stato check-in. La colonna Stato check-in indica se era richiesto il check-in per la prenotazione e (se richiesto) se è stato effettuato.
-
checkInNotAvailable: Nessun check-in richiesto per questa prenotazione (in base alle impostazioni di check-in). -
notCheckedIn: La prenotazione è stata annullata per mancato check-in (la data della prenotazione può essere passata o futura). -
checkedIn: L’utente ha effettuato correttamente il check-in (la data della prenotazione è già passata). -
readyForCheckIn: La prenotazione è futura e richiede il check-in.