Измерение рентабельности инвестиций в обучение (ROI) - сложно, но не невозможно

Перевод статьи Measuring learning ROI is hard – but not impossible в рамках нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор статьи Harman Brar, она впервые в нашем блоге. И вообще тема оценки эффективности в нашем блоге не самая популярная.
Перевод выполнила Марина Канаева (по ссылке профиль в фейсбуке), менеджер по оценке и развитию персонала в российском агрохолдинге Агропромкомплектация. Это второй перевод Марины в нашем блоге, см. также
Предстоящая эволюция найма и развития талантов
Итак,

Измерение рентабельности инвестиций в обучение (ROI) - сложно, но не невозможно

Нельзя отрицать, что попытка привязать обучение к бизнес-результатам - сложная и ресурсоемкая задача.

Многие компании в самых разных отраслях стараются изо всех сил чтобы продемонстрировать эту связь. Большинство на самом деле переживают непростое время, продолжая использовать устаревшие базовые критерии измерения обучения, такие как повышение эффективности работы сотрудника и соблюдение организационных норм.


Но самый желанный и неоспоримый критерий, связь с которым все организации хотели бы показать, - это результаты бизнеса . Как мы можем продемонстрировать, что обучение, завершенное сотрудником, на самом деле повлияло на итоги деятельности компании?
К сожалению, способность многих организаций подтвердить эту связь часто затруднена из-за нехватки технологий. На недавнем вебинаре наш генеральный директор Кэрол Лиман (Carol Leaman) согласилась с этим мнением. Однако, за последние пять или около того лет, говорит она, в этом направлении произошел сдвиг. А именно, есть три ключевых элемента, стимулирующие организации измерять что действительно значимо:

1. Увеличение спроса со стороны бизнеса на достижение результатов.
2. Продвижение в науке о мозге.
3. Эволюция технологий.

Сейчас как никогда ранее, лучшие возможности для организаций отойти от устаревших методов измерения.

Используя возможности машинного обучения и открытия в науке о мозге, специалисты L&D могут расширить свои учебные программы в непрерывные циклы оптимизации, которые измеряют успех как на индивидуальном, так и на командном уровнях.
Но сначала давайте начнем с понимания текущей ситуации в измерении обучения.

Сегодняшняя реальность для большинства компаний

Согласно прошлогоднему всеобъемлющему обзору, проведенному Берсином, большинство компаний не продвигаются выше первых трех уровней модели High Impact Learning Organization (HILO) maturity model (загрузите полный отчет).

Фактически 94% организаций застряли на первых трех уровнях, которые сосредоточены на простом завершении оценок, сборе данных из нескольких внутренних источников обучения и попытке использовать эти данные для обеспечения лучшего опыта обучения. Но, куда им нужно добраться, это четвертый уровень, самый высокий уровень организационной зрелости. На этом уровне компании способны собирать всевозможные данные (из внешних и внутренних источников) для прогнозирования результатов деятельности более высокого порядка. Это позволяет этим организациям формировать непрерывное обучение, чтобы по-настоящему расширить возможности своих людей и влиять на изменение поведения.

Пришло время специалистам L&D что-то менять 

Вернемся к первому фактору, побуждающему организации измерять что значимо, - повышенный спрос на бизнес-результаты. Лиман говорит, что это подвигло специалистов L&D выяснить, как они могут влиять. В надежде на лучшее понимание этой растущей тенденции мы провели опрос, который выявил значительное рассогласование между желанием бизнеса и потребностями сотрудников.

В основном, сотрудники не получают преимущества от подхода  к обучению "единый для всех". Неудивительно, что это не помогает им стать более эффективными сотрудниками. И все же многие специалисты L&D по-прежнему готовят традиционный контент, который не имеет реальных измеряемых показателей, кроме наблюдаемых, качественных данных.

Как микро-обучение может помочь?

За последнее десятилетие в науке о мозге были сделаны большие успехи, которые пролили свет на важность микро-обучения как эффективного способа обеспечить эффективное обучение. Больше не работает подход единовременного предоставления огромных объемов информации со скоростью много большей, чем может усвоить обучающийся. Скорее, мы по-прежнему видим ценность предоставления контента небольшого размера, распределенного во  времени.

Ниже приведены три ключевых принципа работы памяти, которые важно знать:

• Периодическое повторение: согласно своему названию, эта концепция требует повторения или закрепления информации через определенные промежутки времени. По словам немецкого психолога Германа Эббингхауса, вы можете длительное время помнить 90% информации, если повторить ее 3-5 раз в течение 30 дней. Эта концепция позволяет лидерам L&D измерять то, что и когда доставляется обучающемуся.
• Упражнения на припоминание: принцип также известный как «эффект тестирования». Мысль, стоящая за этим, проста - вспоминание информации помогает укрепить ее в вашей долгосрочной памяти. После того, как вы узнали что-то новое, если вас снова и снова будут спрашивать об  этом, вы, скорее всего, запомните эту информацию в долгосрочной перспективе.
• Оценка основанная на уверенности: позволяя человеку оценивать свой уровень уверенности, руководители и лидеры могут лучше определить, что знают их сотрудники, насколько они уверены в своих знаниях, и в каких областях нужно больше сосредоточиться, чтобы действительно добиться овладения знаниями и навыками.

Использование эволюции технологий

Развитие технологии также породило новый и гораздо более удобный способ использования информации - с помощью мобильных устройств. Организации теперь могут использовать эти устройства для распространения учебных программ, сбора и анализа информации в режиме реального времени и обеспечения мгновенной обратной связи.

Совсем недавно машинное обучение и адаптивные технологии также позволили организациям собирать данные для оценки эффективности обучения - и, самое главное, влияния, которое оно оказывает на результаты бизнеса.

Наличие всех этих данных велико, но то, что вы действительно хотите знать, - это то, как вы можете связать все это с результатами бизнеса.

3 критических показателя обучения, которые помогут вам измерить рентабельность инвестиций (ROI)
Согласно Лиман (Leaman), если вы хотите по-настоящему измерить возврат инвестиций от обучения (ROI), вам нужно проанализировать эти три критических показателя:

1. Индивидуальные знания

Благодаря достижениям в области технологий организации теперь могут собирать достоверные данные по уровням знаний отдельного сотрудника для выявления пробелов и областей улучшения.

2. Оценка уверенности

Измерение уверенности так же важно, как измерение знаний человека. Например, сотрудники, которые высоко убеждены в своих знаниях, часто склонны рисковать. Но, если они на самом деле не знают так уж много или не владеют верной информацией, руководители должны понимать каков истинный уровень знаний сотрудников и насколько они уверены в себе, чтобы изменить  поведение. И наоборот, сотрудник, который демонстрирует высокую степень знаний, но низкий уровень уверенности, может медлить, вместо того, чтобы демонстрировать тип поведения, необходимый для улучшения результатов компании.

3. Применение в работе

Возможность оценивать знания сотрудников и уровни уверенности может дать ценную информацию о том, где непосредственно в работе человеку может потребоваться больше консультаций и тренировки. Наличие этих наблюдений собранными и связанными напрямую с уверенностью и реальными знаниями дают лидерам горы данных.

Данные, взятые из этих трех ключевых показателей обучения, могут позволить организациям начать применять статистические модели и машинное обучение для обеспечения мощных бизнес-результатов.

Если вам интересно узнать больше, обязательно просмотрите полный вебинар о том, как измерить ROI в обучение.

__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте