Relatórios de L&D: foco nos dados Wong está nos custando

Pare de medir a atividade e comece a provar o impacto

Você está em uma reunião de revisão de liderança. Slides estão em alta. KPIs estão voando. Finanças, OPs e vendas estão mostrando movimentos em números críticos. Então é a curva de L&D. Você diz: “Tivemos uma taxa de conclusão de 92% em nosso curso de integração neste trimestre”. Uma pausa. Um aceno educado. Então a sala segue em frente. Este é um momento acquainted para muitas equipes de L&D e profundamente frustrantes. Você sabe que o trabalho foi bom. Você conhece pessoas envolvidas. Mas você também sabe: você não está falando o mesmo idioma que o resto da tabela. E isso mostra.

De aprendizado de métricas aos resultados dos negócios

Apesar da explosão de painéis e ferramentas de análise, muitas equipes de L&D ainda estão relatando dados que nos dizem quanto foi entregue, não o que mudou. As conclusões, cliques, pontuações de tempo sobre plataforma e satisfação do aluno são fáceis de rastrear. Mas eles raramente se correlacionam com o desempenho, produtividade ou redução de risco. Para ser levado a sério como parceiro estratégico, a L&D deve ir além das métricas que apenas descrevem a atividade. Devemos medir se nosso trabalho está resolvendo problemas de negócios. Isso significa mudar de métricas centradas na aprendizagem para os resultados centrados nos negócios. Dê uma olhada nas métricas abaixo.

1. 1. Taxa de conclusão do curso de 85%
   2. 22% de queda nas reclamações dos clientes
   3. 4.7/5 Satisfação do aluno

• Métricas centradas em negócios

1. 1. 15% de tempo mais rápido para competência para novas contratações
   2. 1200 logins neste trimestre
   3. US $ 500 mil economizados de erros operacionais

Apenas um desses conjuntos de dados diz a uma equipe de liderança o que eles precisam saber: esta iniciativa melhorou os negócios?

Por que padrão nos dados errados

É fácil criticar as equipes de L&D por usar métricas fracas, mas a questão é mais profunda do que a análise ruim. É sobre segurança. Métricas fáceis parecem objetivas. Eles são quantificáveis, universalmente disponíveis e geralmente automatizados pelas plataformas que usamos. Eles nos permitem “mostrar impacto” rapidamente, mesmo quando sabemos que a história está incompleta. Em uma cultura que muitas vezes exige evidências rápidas de ROI, essas estatísticas rasas agem como armadura. Mas a verdade é que essa armadura é de papel. E à medida que a pressão aumenta para demonstrar valor actual, ele não se segura.

E é difícil quando o mundo é criado para métricas de vaidade. Os fornecedores de L&D geralmente não relatam o que precisamos. Os sistemas herdados são criados para rastrear as conclusões, não os resultados. Desconectamos os dados entre as ferramentas de L&D e os sistemas de negócios e os silos culturais que impedem o planejamento de medição multifuncional o resultado: a L&D aparece para conversas de estratégia com números que ninguém mais acha significativo e perde a influência como resultado.

O risco oculto de métricas enganosas

Confiar em métricas fracas não apenas danifica a reputação da L&D; Isso leva a más decisões de negócios. Quando medimos o aprendizado sozinho por entrega:

1. Superestimamos o impacto dos programas que foram concluídos, mas não aplicados.
2. Sentimos falta de problemas de comportamento subjacentes que o conteúdo por si só não pode resolver.
3. Justificamos renovações para bibliotecas de conteúdo que não estão movendo o mostrador.

Pior de tudo, damos aos líderes uma falsa sensação de segurança; que as pessoas são “treinadas” quando, na verdade, elas podem estar apoiadas para as realidades do trabalho.

Este não é um problema menor. Em setores como logística, assistência médica, finanças e atendimento ao cliente, lacunas de capacidade levam diretamente a violações de conformidade, incidentes de segurança, danos à reputação e receita perdida.

O que devemos medir?

Precisamos começar com o fim em mente. Antes de um único slide ser projetado ou um curso é encomendado, devemos perguntar:

1. Como é o sucesso nos negócios, não no LMS?
2. Que decisões, comportamentos ou resultados queremos influenciar?
3. Como mediremos se essa mudança ocorreu?

Exemplos de métricas significativas:

1. Representantes de vendas atingindo a cota 20% mais rápido após uma implantação de treinamento baseada em cenário.
2. Redução de 35% nos incidentes de segurança Pós-simulação implantação.
3. O tempo para a autonomia nos papéis da linha de frente reduzido em três semanas.
4. Redução nas taxas de retrabalho, escaladas de chamadas ou rotatividade de clientes.

Essas não são estatísticas genéricas. São histórias de desempenho.

Fazendo a mudança: dos relatórios de L&D ao parceiro de desempenho

Afastar -se de métricas rasas não significa ignorar os dados. Significa elevar nossas expectativas. Veja como as equipes de aprendizado podem começar a se reposicionar:

1. Projete para trás
   Comece com a meta comercial, não o objetivo de aprendizado.
2. Métricas co-proprietárias com as partes interessadas
   Não relate a eles. Crie o modelo de medição com eles.
3. Triangular dados
   Misture estatísticas do sistema de aprendizado, suggestions observacional e KPIs operacionais.
4. Use menos sinais mais fortes
   Evite a sobrecarga do painel, em vez disso, concentre -se no que realmente prova impacto.
5. Contar histórias orientadas a resultados
   Use dados para narrar um arco antes e depois, não apenas resumos de atividades.

É isso que ganha confiança … e investimento.

Vamos lembrar

Aprender não é o resultado. É o facilitador. Até conectarmos os pontos entre o desenvolvimento e os resultados do mundo actual, a L&D permanecerá uma reflexão tardia na conversa de estratégia de negócios. Mas se pudermos mostrar que o aprendizado reduz o custo, reduz o risco e melhora o desempenho, não apenas o engajamento, então paramos de ser um centro de custo. Nos tornamos um fator de vantagem competitiva. E esse é o tipo de relatório de dados de P&D que o mantém na sala.