యోవా ఎవాల్యుయేషన్ యొక్క గుణాత్మక పద్ధతులు

ఉద్యోగ అవకాశాలలో నాణ్యమైన ఉద్యోగ పనితీరు అంచనాలు సర్వసాధారణమైనవి. చాలామంది ఉద్యోగులు సంవత్సరానికి ఒకసారి నాణ్యమైన పనితీరును అంచనా వేస్తారు, కానీ కొన్ని కంపెనీలు ఏదీ కలిగి ఉండకపోవచ్చు, మరికొన్నిసార్లు ఒక సంవత్సరం కంటే ఎక్కువసార్లు వారు దానిని ఎంచుకుంటే వాటిని కలిగి ఉండవచ్చు.

వాస్తవాలు

గుణాత్మక పనితీరు అంచనాలు ఉద్యోగ పనితీరు యొక్క లక్షణాలపై దృష్టి సారిస్తాయి, వీటిని గమనించవచ్చు కాని గణించడం నైపుణ్యాలు లేదా జట్టుకృషి వంటివి కొలుస్తారు.

$config[code] not found

క్వాంటిటేటివ్ పనితీరు సమీక్షలు, మరోవైపు, విక్రయాల గణాంకాలు వంటి కొలతలను పరిగణనలోకి తీసుకున్న ఉద్యోగ పనితీరును చూడండి.

పరిమాణాత్మక పనితీరు అంచనాలు పరిమాణాత్మక అంచనాల కంటే చాలా సాధారణంగా ఉంటాయి, ఎందుకంటే అనేక రంగాల్లో ఉద్యోగ విజయాన్ని లెక్కించలేని డేటాతో మాత్రమే లెక్కించలేము. కొన్నిసార్లు పరిమాణాత్మక డేటా నాణ్యతా మూల్యాంకనంలో ఉపయోగించబడుతుంది.

పర్పస్

నాణ్యమైన ఉద్యోగ విశ్లేషణలు చాలా కంపెనీలకు రెండు ప్రధాన ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. వారు ఒక ఉద్యోగి పనితీరు గురించి మాట్లాడే అవకాశం ఉద్యోగులు మరియు మేనేజర్లు ఇవ్వండి, ఉద్యోగి ప్రశంసలు మరియు ఉద్యోగి మెరుగుపరుస్తుంది ప్రదేశాలలో గుర్తించే స్థలాలను గుర్తించడం. డిపార్ట్మెంట్లో ఇతర ఉద్యోగులకు ఉద్యోగి ఎలా వ్యవహరిస్తుందో వంటి నాణ్యమైన సమాచారం, పరిగణించబడుతుంది.

గుణాత్మక ఉద్యోగ అంచనాలు కూడా ఒక సంస్థలో వారి వృత్తిని పెంచుకోవడాన్ని గురించి ఉద్యోగుల ఎంపికలను కూడా అనుమతిస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక ఉద్యోగి తన విభాగంలో చాలా నాయకత్వాన్ని ప్రోత్సహించాలని చూపించినట్లు ఒక నాణ్యమైన మూల్యాంకనం చూపవచ్చు.

వీడియో ది డే

సాప్లింగ్ ద్వారా మీకు తీసుకువచ్చారు

రకాలు

గుణాత్మక అంచనాలు అనేక రూపాల్లో లభిస్తాయి.

టాప్-డౌన్ పనితీరు అంచనాలు పర్యవేక్షకుడిగా లేదా పర్యవేక్షకులకు మరియు ప్రత్యక్ష-నివేదిక ఉద్యోగి మధ్య జరుగుతాయి.

సహోద్యోగులు వారి స్వంత పనితీరు మరియు విభాగంలోని ఇతరుల పనితీరుపై ప్రతి ఇతర పనితీరును అంచనా వేసినప్పుడు పీర్-టు-పీర్ అంచనాలు జరుగుతాయి.

నిర్వాహకులు, సహోద్యోగులు, విక్రేతలు, వినియోగదారులు మరియు సిబ్బంది వంటి పలు రకాల మూలాల నుండి నాణ్యమైన డేటా 360 డిగ్రీ పనితీరు అంచనాలకు వెళ్లింది.

స్వీయ-అంచనా మదింపు ఉద్యోగులను వారి స్వంత పనితీరును అభ్యర్థిస్తారు.

ప్రయోజనాలు

పరిమాణాత్మక అంచనాలు nontangible కారకాలు పరిగణలోకి ఎందుకంటే, వారు తరచుగా గ్రాఫిక్ డిజైన్ లేదా లైబ్రరీ సైన్స్ వంటి క్వాలిఫైయింగ్ డేటా తక్కువగా ఉన్న పరిశ్రమల్లో ఉద్యోగి ప్రదర్శన విశ్లేషించడానికి ఉత్తమ మార్గం.

ఉద్యోగులు తమ పని కోసం ప్రశంసలను అందుకునే అవకాశమున్నందున ఉద్యోగ సంతృప్తి మెరుగుపడగలదు.

దీని పనితీరు సంస్థ యొక్క ప్రమాణాల స్వల్పంగా పడిపోయిన ఉద్యోగుల కోసం ఉద్యోగ మెరుగుదల కోసం అవకాశాలు మరియు మార్గదర్శకాలను అందిస్తాయి.

ప్రతిపాదనలు

గుణాత్మక సమాచారం తప్పనిసరిగా ఆత్మాశ్రయమవుతుంది, అంటే నిర్వాహకుడు ఒక ఉన్నత లేదా ఒక వ్యాజ్యం ద్వారా అలా చేయమని కోరడం వలన అది సమర్థించడం కష్టం. ఈ సమస్యను తగ్గించడానికి ఒక మార్గం, అన్ని ఉద్యోగులకు అదే విధంగా వర్తింపజేసే గుణాత్మక డేటా కోసం ప్రమాణాలను సెట్ చేయడం.

ఉద్యోగి పెంపుదల లేదా ప్రోత్సాహకాలను మంజూరు చేయాలో లేదో నిర్ణయించేటప్పుడు ఇతర ప్రమాణాలపై ప్రమాణాలు ఎంత బరువుగా ఉండాలి అనేదాని గురించి క్వాలిటిక్ అంచనాలు దారి తీయవచ్చు.