Assist d-EAP 艾思拓｜了解數據在制度治理上的意義

Assist d-EAP 如何讓數據說話？不是為了管理人，而是為了讓制度運作能發揮極大效益

為什麼制度需要被「看見」？

許多支持制度失效的原因，不在資源不足，而在——管理層無法判斷它的實質效益是發揮在事前還是事後？是防範未然、還是亡羊補牢？

Assist d-EAP 所設計的數據統計，趨勢分析，目的不在於針對個人行為，而是讓企業能在不越界、不干預、去標籤化的前提下，理解一個關鍵點：

『這套員工協助制度，使用趨勢是否成長？可依數據分析、改善支持制度更趨完善嗎？如何讓這套制度健康持續的運作著？』

我們不只談數據管理，更要制度治理

在 Assist d-EAP 的設計理念中，數據不是績效指標，更不是監控工具；它存在的意義，是成為制度運作的「觀察視角，提供可靠的參考依據」。

我們將員工協助方案視為一個需要長期運作的制度，而不是一次性的服務或福利配置。

因此，制度數據的功能在於：

在 Assist d-EAP 中，這些指標不被視為績效 KPI，而是制度運作的觀察工具，用來理解制度是否仍然健康、是否需要調整。

三個制度指標，對應三個治理問題

Assist d-EAP 所使用的三個制度指標，並非用來衡量人，而是用來回答制度層級的問題。

參與率（Participation）

制度是否已被員工納入他們的日常選項？

參與率反映的是制度是否被看見、被理解，被接受，以及是否具備被啟動的基礎條件下的指標。

在治理層級上，這代表制度的可達性與可接受性。

使用率（Utilization）

制度是否在需要時真的被啟動？

使用率關注的是制度是否在實際需要時發揮功能，而非僅存在於文件、公告或宣導內容中。

在治理層級上，這代表制度的實用性與信任基礎。

回饋率（Feedback）

制度本身是否具備可被修正與優化的彈性空間？

回饋制度的存在，並不是用來評價個別使用結果，而是作為制度層級檢視與調整的參考依據，這同時也代表了管理者願意接受挑戰，勇於改變的體現。

在治理層級上，這代表制度是否具備長期運作與可以持續修正的能力。

為什麼這些數據不會「越界」？

Assist d-EAP 的制度數據，遵循明確的治理邊界：

企業所能觀察的，僅是制度層級的整體趨勢與運作狀態。

這樣的設計，確保了三個重要的管理核心注意事項：

數據的價值：讓管理不用更早介入，也能提早看見

當制度具備可被觀察的數據基礎，企業不必等到問題成形、事件爆發，才開始承擔風險。

制度能在不打擾個人的前提下，提供管理層一個判斷節奏與方向的依據。

數據不是用來管人，而是用來確認「制度是否仍然有效的持續運轉」。

Assist d-EAP 如何看待數據？
整體數據的趨勢分析回饋，不但可做為制度的觀察工具，更可作為治理制度持續改善的重要依據。

真正穩定的制度，不是永遠不會出問題，而是能在問題擴大之前，保留選擇的彈性與可被調整的空間。