Работа с данными в обучении

Мы не один раз писали о том, что бизнес становится все более data-driven – все значительнее управляется данными. Вы принимаете бизнес-решения на основе данных о продажах, клиентах и CRM, кадровые решения – на основе данных о сотрудниках. Способы работы с информацией – основной фактор, который определяет развитие HR.

Много полезной информации можно извлечь из анализа HR-процессов.

Пример: Вы столкнулись с высокой текучкой и должны в течение года набирать и удерживать несколько сотен человек. Первое предположение – наверное, нужно вложиться в рекламу? А если нет?

Благодаря автоматизированным HR-системам проблемы собрать информацию нет, и вы проверяете данные: из каких источников приходят люди, какие источники работают, на каком этапе люди теряются, какой процент людей переходит от одного этапа интервью к другому, а какой добирается до середины адаптации, что люди думают о своей новой работе, какие сложности есть в адаптации с точки зрения руководителей и наставников. И вы видите, что каждый пятый кандидат уходит, не дождавшись результатов проверки СБ – она слишком затянута и люди успевают принять другой оффер. Анализ данных помог увидеть, что нужно переработать бизнес-процесс, а не выделять дополнительный бюджет на маркетинг.

Информацию о результатах в области обучения и развития тоже нужно собирать, хранить и анализировать. Например:

📌 Как много попыток требуется разным категориям учащихся для прохождения конкретной программы?
📌 Является ли контент определенной продолжительности более эффективным, чем другой?
📌 Какая тема вызывает у слушателей наибольший интерес?
📌 Изучают ли слушатели определенные типы контента с более успешным результатом, нежели другие типы (в процентном выражении)?
📌 Каким образом предпочитают учиться разные группы участников? Каковы их стили обучения?

Такая информация для HR – на вес золота.

Пример: Если человек пытается пройти модуль несколько раз, и все эти попытки короткие – возможно, модулю отведено мало времени? Если так, мобильное обучение и микрообучение решили бы эту проблему.

От того, насколько эффективно компания анализирует данные, зависит успех в мотивировании подчиненных, управлении талантами и развитии сотрудников. Информация, голые цифры и факты помогают вам обнаружить корень проблемы и принимать обоснованные и действенные решения.