如何使用大数据改善企业培训

可以说,企业从来没有像现在这样拥有太多数据。购买,客户行为和交易构成了每秒涌入的大量信息。如果利用得当,这些大量信息(正确地称为大数据)可以对企业的计划和决策起到帮助作用。但是,如果除了面向市场的举措之外,您还将该数据用于公司培训,该怎么办?

如果企业培训的目的是使员工为面对现实世界的挑战做好准备,那么我认为,这种培训应尽可能多地来自现实世界的数据,这对企业的最大利益而言。我参与了几个大型的,基于数据的企业培训项目的需求分析。我公司还积极使用内部大数据来预测和增加销售,这些见解可用于我们的销售代表的持续培训。我发现,对所有这些数据进行操作并不一定需要您从头开始创建一个完整的学习管理系统-您的数据分析团队可以从已经存在的平台中受益,也可以帮助您提供新的培训方法。

通过适当的自定义,您可以提取员工用于学习的平台中的数据(例如,表格格式),然后进行清理和分析。可能使用的其他数据源包括客户关系管理(CRM)平台,企业资源计划(ERP)系统,协作工具,项目管理和时间跟踪工具等,以及问卷和调查。

大数据与电子学习之间的联系

在销售和市场营销中,客户数据库是企业必须学习的主要信息来源。当您将此数据与交易数据结合在一起时,该信息将揭示客户通过其行动所需要的东西。因此,您可以使用该数据来培训您的员工,以便他们以最相关的方式满足客户的需求。分析大量信息时,可以使用派生的见解来优化销售和营销团队的培训,删除不必要的部分,并专注于获得关键的技能和知识。

除此之外,培训本身会生成大量信息,您可以分析这些信息,以便发现学习过程中的薄弱环节并加以解决,并个性化员工的学习经验并计划未来的培训活动。

如何收集和使用数据进行电子学习

您的内部数据分析师团队可以按照一种常见的数据挖掘方法来收集和准备公司培训所需的数据。我所知道的最古老,最流行的是CRISP-DM。 这是一个连续的周期,从两个关键组件开始:业务理解和数据理解。实际上,我认为无论您的团队选择哪种方法,这两个步骤都是必不可少的。它们也与领域无关。因此,开始利用大数据的第一件事就是确保您的数据科学团队从内而外了解您的业务。

要记住的一件事是为数据分析设定一个明确的目标并从小处着手。接下来,考虑大数据可以增强企业培训的几种方法。它们很可能涉及不同的数据和不同的数据分析方法。因此,与其尝试启动一个可以同时满足您所有需求的大型项目,不如找出培训中的关键问题并首先解决这些问题。大数据可以提供以下几种方法:

1.课程内容

首要问题是您的培训应重点关注什么。客户在购买和交流中产生的大量信息表明,哪些业务策略或多或少是有效的。将这些信息与有关员工及其工作流程的数据结合在一起时,您还可以发现重要的技能和知识差距,例如CRM系统(www.xberp.cn)使用效率低下或潜在客户资格指南过时。

内部数据本身可以提供有价值的见解。如果您的数据告诉您不同的员工经常违反某些安全协议,那么由于员工缺乏必要的信息,您的入职培训可能不够。因此,有必要确保培训涵盖必要的安全或安保措施以弥补这一差距。

当您仔细检查数据时,它还可以揭示您的流程中的资源浪费步骤,并为您提供了以经济高效和环境友好的方式进行再培训的机会。

2.课程评估

您按照现有培训计划从员工那里收集的大量数据,例如分数,在各种任务上花费的时间,评论和反馈,可以使他们更清楚地了解他们在特定阶段的表现以及这些阶段的特殊性。这样,您可以发现:

•哪些课程模块最受欢迎。

•哪些被更频繁地搁置。

•他们每个人可能会有什么后果。

例如,如果您有大量数据表明学习者对工作场所安全并不热衷,但运营平稳,并且所有员工都具有有关该主题的实践知识,那么可能是时候重新考虑在该领域投入了多少资源。

大数据的微妙应用之一就是筛查学习的隐藏障碍。通过将个人绩效与公司背景重叠和员工共享经验进行比较,您可以确定培训中可能存在的障碍或偏见。例如,在偏见和歧视意识可以促进更好的工作场所互动时,这可能至关重要。

3.适应性学习

整个学习方法的核心是您的员工,他是一个有长处和短处的人。通过评估员工的个人绩效和课程历史,您可以找到针对每个员工的最佳学习方法。有些人从短视频中学习得更好,有些人需要重复学习,有些人需要视觉帮助。如果您通过分析使用数据或员工反馈来识别最常见的学习风格需求,则可以满足他们的需求。这种定制的学习方法称为自适应学习。您可以使用它来选择适合个人学习者的道路和设定目标。

如果使用得当,数据可以为您带来巨大的优势。随着数据及其应用程序数量的增加,分析数据的好处变得更加明显,不仅体现在面向客户的行动中,而且还体现在人员培训中。与一般业务一样,始终处于领先地位涉及适应,我相信通过现实世界的数据进行精炼的适应无疑是值得付出的努力。

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