Learning Analytics в HR: какие данные собирать и как превращать их в действия

Для чего компания обучает персонал? Прежде всего, для развития уже имеющихся компетенций или приобретения новых с целью повышения эффективности сотрудников, от которой зависит успешность бизнеса в целом. Если после прохождения обучения человек остался на прежнем уровне, нужно обязательно найти причину, чтобы компания в будущем не тратила ресурсы впустую. Собрать требуемые данные, проанализировать их и оптимизировать обучающую программу помогают методы learning analytics HR процессов.

Зачем HR данные L&D

Одним из ведущих бизнес-трендов является культура непрерывного обучения. Любая остановка грозит стагнацией и даже регрессом – сотрудники должны четко это понимать и стремиться к постоянному развитию в профессиональном и личностном плане. А руководство, в свою очередь, должно предоставлять эти возможности и всячески поощрять их рвение и достижения, используя стратегию L&D (Learning and Development).

Данные L&D включают в себя результаты мониторинга потребностей в обучении, конкретные учебные планы, аналитику ключевых метрик проведенных мероприятий и оценку эффективности программы обучения и развития персонала. Эта информация позволяет повысить эффективность обучающей программы:

• сделать вывод о правильности выбора направления обучения, методов, инструментов и параметров оценки;
• максимально оперативно устранить все выявленные недочеты;
• избежать лишние траты ресурсов компании;
• скорректировать программу в соответствии со стратегическими бизнес-целями.

Источники данных

Для всесторонней оценки необходимо собрать достоверные структурированные данные изо всех доступных источников Learning Analytics:

1. информационных систем кадрового менеджмента (HRIS) – 1С и аналогичного ПО;
2. программ автоматизированного подбора и найма сотрудников (ATS) – HeadHunter, HuntFlow и пр.
3. тестирований и опросов вовлеченности и лояльности – Gallup Q12, оценка 360, анализ NPS;
4. систем управления обучением (LMS) – стандартных Excel-отчетов, удобных платформ онлайн-мониторинга StartExam, iSpring и т.д.
5. систем управления бизнесом – ERP, CRM, KPI и пр.

Однако при сборе данных часто возникает проблема: чем больше источников задействовано, тем дольше приходится приводить информацию к единообразию. К примеру, в 1С сотрудник занесен как Петров П.П., а в ATS – Петр Петров, и если не исправить форму, при внесении в отчет это будут два разных человека.

Метрики эффективности

Для оценки результативности пройденной сотрудниками программы в конце каждого курса замеряют и анализируют базовые метрики обучения.

Быстрые показатели:

• коэффициент работников, доучившихся до конца программы;
• процент успешного прохождения экзамена;
• фидбэк удовлетворенности качеством обучения – опрос сотрудников, где они оценивают тренеров, предложенные темы, формат, способ подачи материала и пр.

Отложенные показатели (оцениваются в течение 3-6 месяцев):

• процент использования персоналом полученных данных (кейсов) на рабочем месте, повлекшего за собой увеличение производительности и достижения более высоких KPI;
• ROI (окупаемость затрат компании на интеграцию обучающей программы).

Инструменты и дашборды

В мониторинге эффективности обучения используются научный и прикладной подход. Научный подразумевает проведение оценки по модели Киркпатрика, Блума или Филипса. Прикладной метод HR-аналитики обучения обычно сводится к применению автоматизированных инструментов:

• аналитические HR-платформы предназначены для обработки большого объема данных и адаптации стандартных дашбордов под конкретные запросы компании. Примеры – PolyAnalyst HR, Битрикс24, WebSoft HCM.
• BI-платформы (Business Intelligence) аккумулируют информацию из различных источников и проводят ее визуализацию, преобразовывая в интерактивные дашборды и наглядную графическую аналитику. Примеры – Microsoft Power BI, Tableau, Google Data Studio.
• онлайн-платформы тестирования и оценки персонала позволяют создавать опросы на основе предложенного шаблона или загруженных данных и дают на выходе подробную и точную аналитику по любым заданным метрикам. Примеры – StartExam, iSpring Learn, HRvisor.

Примеры кейсов

Вот несколько примеров Learning Analytics, которые успешно применили корпорации-мастодонты.

eBay

Крупнейший онлайн-аукцион считает сотрудников своим наиболее ценным ресурсом, всячески стимулирует и поощряет их развитие и стремится удержать таланты любой ценой. Регулярный сбор аналитики обучения на протяжении всего корпоративного стажа помогает компании сделать будущее своих работников более интересным и повысить их вовлечённость.

Experian

Автоматизация HR-аналитики позволила организации освободить 70% объема времени обработки отчетов и перенаправить его на разработку риск-матриц удержания сотрудников и оптимизацию расходов, на которые раньше просто не хватало человеческих ресурсов.

Protective Life

Раньше HR-отчеты были доступны лишь высшему руководству. Сейчас компания предоставляет подробную аналитику по сотрудникам их линейным менеджерам и руководителям среднего звена. Именно от них чаще всего требуется непосредственный контроль процессов и эффективные инсайты. Наглядные отчеты дают представление менеджерам о способах мотивации и влияния на своих подчиненных с целью улучшения их работы.

Как перейти к действиям

Всё вышесказанное можно обобщить в краткий чек-лист «Как превращать данные в действия для непрерывного развития компании».

1. Сформулировать стратегические цели по системе SMART, которые должна закрывать обучающая программа.
2. Определить метрики обучения, динамику которых будут оценивать.
3. Выбрать источники сбора данных.
4. Собрать полную информацию и синхронизировать ее.
5. Определить инструменты HR-аналитики, соответствующие потребностям и запросам компании. Удобнее всего пользоваться автоматизированными платформами, которые поддерживают используемую HR-систему. Они полностью исключают влияние человеческого фактора и практически мгновенно выдают точный и подробный результат по нужным критериям исследования.
6. Оценить ключевые компетенции и потребности сотрудников.
7. Провести анализ данных по нужным метрикам при помощи выбранных инструментов. Каждые новые отчеты сравниваются с предыдущими.
8. На основе полученной аналитики принять решение по оптимизации обучающей программы.

Подобную процедуру нужно проводить после каждого мероприятия. Только доскональная оценка обучения и быстрое исправление всех погрешностей позволят достичь непрерывного прогресса.