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一文读懂 - 如何量化培训评估效果,计算培训投资回报率

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王佩军
发布2020-07-31 16:48:07
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发布2020-07-31 16:48:07
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文章被收录于专栏:人力资源数据分析

培训的投资回报

“培训的数据分析比较简单,培训的数据分析也是最难的”

在这周的线下人力资源数据分析课中,在讲到培训数据分析的时候,我和台下的HR小伙伴说"培训的数据分析比较简单,但是培训的数据分析也是最难的“

貌似看起来矛盾的两句话,揭示了培训数据分析的难点,培训的数据相对其他的模块数据量比较的少,一般就是培训的组织数据和培训的成本数据,同时在培训的组织上,我们一般去分析的培训的场地,人数,人均课时等,但是这些指标在培训模块其实处于可有可无的指标。

培训真正有价值的指标就是培训后的培训评估的量化指标,这也是现在很多做培训的小伙伴很苦恼的问题,如何来做培训评估的量化分析,所我们今天就和大家来聊一聊培训评估的量化

柯氏四级评估

如果你是做培训的HR,如果你说你没听说过柯氏四级评估,还真好不意思说你是做培训的,我们现在用的最多的评估方式就这这个评估模型,柯氏四级包含 反应评估,学习评估,行为评估,结果评估,我们日常在做的比较多的就是1 和2两层,最难的就是结果的评估,怎么样把培训的效果和公司的业绩,利润结合。

1、反应评估

反应评估主要评估什么呢?主要是评估讲师和培训组织,比较常见的方式就是通过现场的问卷来对讲师和后勤组织进行评估,所以严格意义来讲,第一层的评估不是对讲师做评估,是对培训本身做评估。这一层比较简单,所以我们不展开讲述

2、学习评估

学习评估主要对通过现场考试的形式对理论只是进行评估,这一层级的评估主要应用在知识,理论类型的培训,比如产品知识,公司制度等这类的培训。

学习评估的优点是学习者会有一定的压力,因为考试会去重视你的课程,但是缺点是因为是理论的考试,所以与工作的结合都不够,走形式比较的多,同时控场比较难。

在数据的呈现形式上基本是以考试成绩的形式做呈现,我们在分析的时候更多是分析考试的试卷的一些关键数据。比如答题准确率,参加考试人数,错误率等

3、行为评估

行为评估主要关注学员的行为的改变,所以从第三层开始,培训的形式方法评估都有了一定的变化,因为一个学员的行为的改变并不是课程上能改变的,需要课后一定的周期的时间和辅导,所有第三层其实类似培训项目的形式展开,我们在评估的时候更关注学员的行为的评估考核。

所以我们会更加关注在真实的环境中学员的行为是都达到了我们的要求,所以我们会对行为进行标准化的量化考核标准,通过数据的量化打分,来量化行为。

比如大家看到的下面两个评估表,是对学员在实际的客户拜访和销售中的行为的量化评估,我们先把行为做一个标准化,根据行为的层级进行量化打分,最后汇总成一个行为的标准分析来判断该员工是否达到了标准。

4、结果评估

第四层也是培训评估最难的一个层级,因为第四层培训的效果会和公司的利润业绩或者和参训者的绩效关联,但是我们知道业务部门的业绩和培训的相关性很弱,所以我们如何把培训的效果评估和业绩绩效相关联呢,我觉得首先在我们的培训项目设计上应该遵循一下原则:

一定周期:

培训的项目不是一天两天的课程,我们不单单关注课堂的培训,我们更加关注课后的培训的转换和辅导,通过一定周期的培训效果转换,我们才可以看到培训的效果,第四层是在第三层的行为改变上的结果。

聚焦场景:

在培训项目的设计上,一定是场景的聚焦,比如我们经常做的《跨部门沟通》,这个培训课程,我们很多时候在做的都是很宽泛的培训,没有针对性也没有场景设置,主要问题是我们培训前期的调研没做好,所以导致了培训的后期评估就没有针对性,所以我们需要给这个课程做个场景的聚焦《如何提升业务和供应链部门跨部门沟通效率》 ,这个时候我们的课程就有针对的场景

目标量化,结果对标

在确定了场景后,我们接下来需要对培训效果的检验定一个可以量化的指标,比如我们应该业务和供应链部门的沟通效率不高,导致了 样品的及时率很低,导致了客户退货和投诉,所以这个样品及时率就是我们培训的一个量化的目标,同时我们检验培训效果的时候,在一定周期后,就是来检验你的样品及时率是否有下降。

然后我们对于指标的对标,我们需要把指标和公司的业务数据想关联,我们需要去计算因为我们及时率的下降能帮助公司省多少的费用,这个时候我们再把培训的投入和及时率的下降做比值就是你的培训的投资回报率。

比如我们做的这个QC的学习路径图培训项目,通过3个月的学习,我们来检验QC的样品出错了降低了多少,因为出错降低,客户退货降低了多少,为公司减少了多少损失。

所以我们再做培训的投资回报率的时候,一定是先做培训项目的设计,再评估之前做好数据的量化和对标。

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原始发表:2020-07-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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