Öğrenme ve gelişim metrikleri, eğitim programlarınızın gerçek etkisini kanıtlamanın anahtarıdır. Çoğu ekip yanlış verilere odaklanır veya iş liderlerinin gerçekten önem verdiği içgörüleri gözden kaçırır. Bu makalede hangi L&D metriklerinin önemli olduğunu, neden bu kadar çok ekibin bunu yanlış yaptığını ve gösteriş amaçlı istatistiklerin ötesine geçerek öğrenme girişimlerinizin gerçek değerini göstermek için anlamlı verileri nasıl kullanabileceğinizi açıklayacağım; böylece CEO'nuzun gerçekten takdir edeceği metriklere ulaşabileceksiniz.
Altın Standart: İşletmenin İhtiyaç Duyduğu Her Şey
Bir öğrenme ve gelişim ekibi ve lideri olarak takip edebileceğiniz ilk ve en iyi metrik, işletmenin (ve/veya o işletmenin liderlerinin) takip edilmesini istediğini söylediği her şeydir. Bu kadar basit. Ve bir o kadar da karmaşık.
Bir keresinde bir eğitim oturumundaydım; kolaylaştırıcı, tüm iş kararlarının arzu edilen üç sonuçtan birine dayandığını söyledi:
- Daha Fazla Gelir
- Daha Düşük Maliyet
- Azaltılmış Risk
Dolayısıyla, öğrenme programınızdan işletmenin ihtiyaç duyduğu bir metrik üzerinden bir ölçüm yapıyorsanız, bu ölçüm söz konusu sonuçlardan birine bağlanacaktır.
Buna örnek olarak insanların daha üretken olmasına yardımcı olmak (daha düşük maliyet), daha fazla satış yapmak veya daha fazla yenileme elde etmek (daha fazla gelir) ya da belirli durumlarda ne yapıp ne yapamayacaklarını bilmelerini sağlamak (azaltılmış risk) verilebilir.
Elbette başka örnekler de var, ancak bu üç arzu edilen sonucu her zaman aklımda tutuyorum.
Neden takip etmeli?
L&D programınızın yatırım getirisini kanıtlamanın yolu budur. İşletme düzeyindeki temel performans göstergelerine ve eğitim etkililiği beklentilerine ulaştığınızı kanıtlamanızı sağlar.
Bunu tartışmaya yer bırakmayacak şekilde yapmanın tek yolu, ölçümlerinizi işletmenin programlarınızdan elde etmek istediği sonuçlara yöneltmektir. Bu, çalışmalarınızı bir silodan çıkarıp daha geniş işletme stratejisinin içine taşır. Kendi tasarladığınız L&D metrikleri veya çıktıları her zaman silo içinde gerçekleştirilen bir ölçüm olarak bir kenara bırakılabilir.
Kısacası, buradaki neden her şeyin temelidir. L&D profesyonelleri olarak hedeflerimiz işletme hedefleri olmalıdır. Hizmet sağlayıcılar ve kolaylaştırıcılar olmamız beklenir. Bunu altın standart üzerinden kanıtlamak, sektörümüzde hâlâ ulaşılması zor olan noktadır.
Nasıl takip etmeli?
Zorluk da burada yatıyor. Bu metrikleri takip etmek herkesçe bilindiği üzere zordur. Bunun birkaç nedeni var ve burada bunlardan bazılarına değineceğim.
Ancak bunu yapmadan önce şunu söyleyeyim: Sağlıklı bir kuruluşun, bunun iş birliği içinde gerçekleştiği kuruluş olduğunu düşünüyorum. Bir L&D ekibinin ölçmek istediği verilere erişimi olmayabilir veya veriler dağınık olduğu için elde edilmeleri zor olabilir.
Öğrenme ve gelişim ekibinin, uygun ve işletme odaklı bir sonuç metriğine bağlı bir eğitim yürütüyorsa bu metriği yönlendirmekten sorumlu olması gerektiğini düşünüyorum; ancak bu ekip aynı zamanda metriği tek başına takip etmekten ve takip edilmesini sağlamaktan tamamen sorumlu olamaz. Bunun için operasyon ekibinden, analistlerden veya kurum içi bir veri ekibinden yardım alınmalıdır.
Bu ekiplerle çalıştığınızda, umarım aradığınız metriği gerçekten yakalamanın neden zor olabileceğini açıklayabilirler. Çünkü insan temelli deneyler zordur. Bir değişikliği gerçekten takip etmek için iki performans grubuna sahip olmak istersiniz: bir kontrol grubu ve bir test veya uygulama grubu. Bu grupların da birbirine mümkün olduğunca yakın olması gerekir.
Ancak insanlarla çalışırken bu gruplar nadiren birbirine benzer. Çalışanlar kıdem, maaş, seviye, deneyim vb. açılardan farklılık gösterebilir. Hatta sadece kötü bir gün veya hafta geçiriyor olabilir ya da kişisel meseleler nedeniyle çalışmaya yarı uykulu bir hâlde katılıyor olabilirler.
Bu nedenle iki grubu karşılaştırmak nadiren birebir aynı koşulları karşılaştırmak anlamına gelir. Her gün verilerle çalışan çoğu kişiye sorun; size insan gruplarının nadiren birbirine benzediğini söyleyeceklerdir. Bunun deneyinizi rayından çıkarmasına izin vermeyin. Yaklaşımınızda bilimsel yöntemi yine kullanabilir ve bir grubun diğerinden farklı (daha iyi veya daha kötü) bir sonuç ortaya koyacağına dair bir hipotez geliştirebilirsiniz.
Mükemmelin iyinin düşmanı olmasına izin vermeyin! Çünkü eğitim girişiminizin, mutlak bir mükemmellikle ölçülemese bile, bir işletme metriğini mümkün olan en iyi şekilde etkilediğini göstermek istersiniz.
Ölçümünüzün istikrarlı bir grup üzerinde yapıldığını biliyorsanız, ölçümün bir kısmı eleştirilebilecek olsa bile, liderlik çalışmalarınızın işletme üzerinde olumlu bir etki yarattığını ve öğrenmenin işletme sermayesinin değerli bir yatırımı olduğunu görecektir.
İç L&D ekipleriyle yaptığımız işlerin altın standardı budur. Kuruluşlarımıza sağladığımız değerin var olduğu yer burasıdır. Peki yukarıdaki veri zorluklarının üstesinden nasıl gelebilirsiniz?
- Birkaç farklı grupla oturumlar yürütün
- En iyi uygulama, hipotez testi yapmaya yardımcı olmak için bunu tamamen rastgele gruplarla yürütmek olur. Gerçekten rastgele bir segment mümkün olmayabilir; mümkün değilse bunu olabildiğince yakından eşleşen bir “kontrol” segmentiyle karşılaştırdığınızdan emin olun
- Aykırı değerleri ve bir grubun tamamen rastgele olmamasının nedenlerini takip edin
- Bunlar kıdem, önceki deneyim veya bir kişinin parçası olmuş olabileceği önceki deneyler gibi unsurları içerebilir. Bir veri ilkesi olarak, bu aykırı ayrıntıların mümkün olduğunca çoğunu belirtmek istersiniz.
- Ölçüm zamanı geldiğinde birkaç kişiyi elemenize olanak sağlayacak kadar öğrenciniz olsun.
- Mümkünse 10'dan fazla kişiden oluşan gruplarla test yapın. İki veya üç kişi ayrılırsa, raporlayabileceğiniz yeterli sayıda kişi ve veri hâlâ elinizde olmalıdır
- Sonuç olarak, eğitim maliyetini de hesaba katmayı unutmayın (iş liderlerinizin bunu düşündüğünden emin olabilirsiniz).
Daha fazlasını görmekle ilgileniyorsanız, bu çerçevede başarıyı göstermeyi amaçlayan bir eğitim raporu örneğini (bazı bölümleri çıkarılmış şekilde) yayımladım. Buna buradan ulaşabilirsiniz.
Have an account? Log In
Gümüş: Öğrenen Davranışları ve Davranışsal Korelasyonlar
Sırada, değişen veya dönüştürülen davranışların (umarız olumlu yönde) ve eğitim girişimleri ile performans arasındaki korelasyonun ölçümü var.
Davranışlarla başlayacağım. Çoğu L&D programının yapmaya çalıştığı şey öğretmek, beceri kazandırmak, eğitmek veya dönüştürmektir. Eminim daha fazlası da vardır. Temel olarak, bir kişinin bir şeyi yapma kapasitesini geliştirmek isteriz.
Bu, belirli bir araç (Excel), dil (SQL) veya beceri (empati) olabilir; ancak sonuçta ortada bir şey vardır. Bu nedenle ölçmek istediğimiz metrik, söz konusu beceriyi gerçekten değiştirip geliştirmediğimizi görmektir. Bunu bir iş metriğine (“Yukarıdaki ‘Altın’”) bağlayamayabiliriz, ancak bir şeylerin değiştiğini görebiliriz.
İşte bir örnek: Önceki şirketlerimden birinde “yardım masası” türünde bir işlev vardı. Yardım masasını kimin kullandığını ve ne sıklıkta kullandığını görebiliyorduk; ancak çalışanların buna güvenmek yerine işleri kendi başlarına yapmalarına yardımcı olmayı denemek istedik (bununla ilişkili bir maliyetimiz yoktu; olsaydı bunu daha iyi bir iş metriğine dâhil edebilirdik).
Bu nedenle, işe yarayıp yaramayacağını görmek için işlevin “ileri düzey” kullanıcılarıyla —onu en çok kullananlarla— birlikte çalıştık.
İleri düzey kullanıcıları üç gruba ayırdık:
(1) Kendi başlarına kaynak bulma hakkında bir e-öğrenme modülü gönderdiğimiz bir uygulama grubu
(2) Yardım masasını neden bu kadar sık kullandıklarını anlamak için kısa, yüz yüze bir eğitim düzenlediğimiz ve ardından kaynaklarla (e-öğrenme dâhil) takip ettiğimiz bir grup
(3) Hiçbir şey yapmadığımız bir kontrol grubu.
Tahmin edin ne oldu? Her iki uygulama grubu da (1 ve 2), kontrol grubuna (3) kıyasla yardım masasını daha az kullanmaya başladı (onlardan bunu istemedik veya hedefin bu olduğunu söylemedik). Ancak doğrudan davranış anlayışına ve takibine sahip olan Grup 2'de kullanımda çok daha büyük ve uzun vadeli bir azalma görüldü.
Bu, tek başına büyük bir başarıydı. Böyle bir değişikliğin o şirkette sağlayacağı maliyet tasarrufunu tartışmamızın bir yolu yoktu; bu nedenle “Altın” yerine bu “Gümüş” düzeyindeki metriği kullandık, ancak kitlemizin davranışlarını değiştirebileceğimizi kanıtladık.
Neden takip edilmeli?
Çünkü davranışları takip etmek, beceri boşluklarını ve fırsat alanlarını anlamanıza yardımcı olur. Ayrıca, şirketinizin sahip olabileceği hedefleri gerçekleştirmek için öğrenme ve gelişim ekibinin kaynaklarını nereye yönlendireceğinizi belirlemenize yardımcı olur (nihayetinde “Altın” düzeyinde ölçüme ulaşmanızı sağlar).
Bu, çalışanların daha hızlı yükselmesi (iç hareketlilik) veya şirkette daha uzun süre kalması (çalışanların elde tutulması) için onlara koçluk yapan daha iyi yöneticiler anlamına gelir. İnsanların şirketin misyonuna veya değerlerine daha fazla bağlılık göstermesi (çalışan bağlılığı) anlamına gelir.
Ayrıca öğrenme stratejinizi ve tasarımınızı ön plana çıkarmaya da yardımcı olmaya başlar. “Altın” metriklerinin sağladığı üst düzey iş etkisine sahip olmayabilir; ancak öğrenme programınızın etkilemeyi amaçladığı alanı değiştirme kapasitesine sahip olduğunu göstermeye yardımcı olur.
Nasıl takip edilmeli?
Bunu doğru şekilde takip etmek için başka bir veri kümesine ihtiyacınız olacak. Muhtemelen bu, çalışan performansına veya performans değerlendirmelerine ya da incelemelerine ilişkin bir tür geçmiş veri olacaktır. Kuruluşunuza bağlı olarak bu verileri elde etmek zor olabilir; ancak gelişimi veya değeri göstermek açısından zorunludur.
İşte bir ipucu: İK ekiplerinizden, kişisel bilgilerin silindiği bu verilerin bir sürümünü isteyin. Öğrenme verilerinizi çalışan performansı verileriyle eşleştirmenize yardımcı olmalarını ve ardından verileri size geri göndermelerini isteyin.
Artık geçmiş değişikliklere ve/veya korelasyonlara bakabileceğiniz anonim bir veri setiniz var. İyi bir analist bulun ve elinizdeki değişkenler üzerinde bazı regresyon modelleri çalıştırın!
Bronz: Öğrenenlerin Bilgisi ve Yetenekleri
Çoğu Öğrenme ve Gelişim programı burada sonlanır. Bu da gayet normaldir. Öğrenenlerin bilgi edindiğini veya beceri açıklarını kapattığını gösterebilmek takdire değerdir ve çalışan eğitimi ve gelişimi programlarına yapılan yatırımların devam etmesini sağlamalıdır.
Neden takip edilmeli?
Bunu takip etmelisiniz; çünkü öğrenme deneyiminin bir değer taşıdığını ve çalışanlar üzerinde etkili olduğunu kanıtlar.
Bir kişinin bilgisini veya yeteneklerini artırmak önemlidir ve bunun çalışan bağlılığı ve çalışanları elde tutma gibi çalışan performansı ölçütlerine yardımcı olduğunu biliyoruz.
Nasıl takip edilmeli?
Değerlendirme puanları burada devreye girer, ancak anlamlı olmalıdır. Örneğin, bir e-öğrenme modülünün tamamını yazıp ardından yalnızca bu e-öğrenmeye dayalı bir değerlendirme hazırlarsanız, geçer puan neyi kanıtlar?
Yazdıklarınızı anladıklarını kanıtlar; ancak modüllerdeki içeriği hatırlayacaklar mı? Muhtemelen hayır. Bu değerlendirmeyi geçmeleri, işlerinde bir şeyi daha iyi yapacakları anlamına mı gelir? Belki (yukarıya bakın).
Bilgi ve yeteneklerdeki değişiklikleri takip etmek gerçekten önemlidir; ancak bunun doğru şekilde yapılması gerekir. İyi yöntemlerden bazıları, eğitim öncesi ve sonrası değerlendirmeleri analiz etmek ve gelişim aramaktır.
Daha da iyisi, bunların her ikisini de yapıp 60 gün sonra başka bir değerlendirme uygulayın veya farklı bir eğitime bir değerlendirme sorusu ekleyip kaç kişinin doğru yanıtladığına bakın.
Ayrıca yöneticilerden, eğitimden sonra bir çalışanın iş günü içinde görmeyi beklediğiniz değişiklikleri takip etmelerini ve size geri bildirimde bulunmalarını isteyebilirsiniz. Bu biraz öznel bir yöntemdir; ancak öznel değerlendirme doğru kişiye, yani çalışanın yöneticisine yöneliktir.
Çalışan sayısına (veya test gruplarınıza) bağlı olarak bunu incelemenin her türden yaratıcı yolu vardır; yalnızca zamanı ve yöneticilerden ne kadar talepte bulunduğunuzu dikkatle değerlendirin.
Başka Bir Bronz: Öğrenmeye Geri Dönüş ve Öğrenme Hızı
Sanırım çoğu ekip kimin öğrendiğini ve belirli bir zaman diliminde (hafta/ay/çeyrek) kaç kişinin öğrendiğini takip ediyor.
Bunlar önemli ölçütlerdir; ancak yalnızca etkinlik kayıtlarından ibarettir. Yukarıdaki ölçütlerin bazılarını gerçekleştiremeseniz bile bunları anlamlı bir şeye dönüştürmek, öğrenme kültürünüzün sağlığını göstermek açısından önemlidir.
Ayrıca sağlıklı bir öğrenme kültürünün vazgeçilmez olduğunu liderlerinize göstermek için iyi bir nedeniniz var. McKinsey'e göre kapsamlı eğitim programları sunan şirketlerde çalışan başına gelir %200'e kadar daha yüksektir.
Neden takip edilmeli?
Öğrenmeye geri dönüş ölçütü, öğrenenlerin sunduğunuz öğrenme platformuna veya programına ne sıklıkla geri döndüğünü gösterir.
Tek seferlik katılımcılar görmek istemezsiniz; gelişim ve yeniden beceri kazanma çalışmalarına devam eden ve yeniden bağlanan kişileri görmek istersiniz ve bunu ölçmek istersiniz.
Buradaki uyarı şudur: Sağlıklı bir çalışma ortamında bile insanlar meşguldür. Aylık geri dönen öğrenen oranının (birden fazla kez gelenlerin oranı) %20'nin üzerinde olması iyidir; %40'ın üzerinde olması ise gerçekten iyidir.
Öğrenme hızı, öğrenenlerin platforma ne sıklıkla geri döndüğünü veya başladıkları andan itibaren öğrenme programlarına ne sıklıkla katılmayı tercih ettiğini ölçmeye yardımcı olur.
Bu, insanların bir öğrenme platformunu ayda ortalama bir veya iki kez mi ziyaret ettiğini, yoksa çoğunun 40 gün sonra mı geri döndüğünü gösterebilir. Ancak bunun gerçekten anlamlı hâle geldiği nokta, hangi tür eğitimin daha hızlı bir tempoyu destekleyebileceğidir.
Örneğin, yönetici eğitiminiz insanların her hafta daha fazlası için geri döneceği kadar iyi mi? İnsanlar üçüncü taraf içerik tekliflerinizi gerçekten seviyor mu? Bunu takip edin ve aydan aya veya çeyrekten çeyreğe eğilimlere bakın.
Nasıl takip edilir ve bir örnek
Öğrenme analitiği lideri Peter Meerman, bunlardan bazılarını birçok ekibin kullanabileceğine inandığım basit panolarda bir araya getirmeye başladı. Çalışmalarından bazılarını burada görebilirsiniz—Aktif Öğrenenler, Öğrenen Başına Ortalama Saat ve Öğrenen Başına Ortalama Harcama gibi ayrıntılı kalemleri bir araya getiren bir pano.
Bunların tümü, bir öğrenme kültürünün genel “sağlık” puanını anlamak için vazgeçilmezdir; ancak burada ne dilediğinize dikkat edin ve bu verileri nasıl sunduğunuz konusunda daha da dikkatli olun.
Paydaşlarla, platformunuzu veya ÖYS'nizi her ay kaç öğrenenin ziyaret etmesi gerektiği konusunda “iyi”nin neye benzediğine dair beklentileri her zaman belirleyin.
Büyük kuruluşlar için aylık %50'nin üzerindeki herhangi bir oran gerçekten iyidir. İçerik veya yazılım için bir öğrenme tedarikçisi kullanıyorsanız onlardan kıyaslama metriklerini isteyin.
More Articles
İzlememeyi Düşünebileceğiniz Eğitim Metrikleri
Birçok L&D ekibinin kullandığı yaygın bir metriğin bu makalede eksik olduğunu fark edebilirsiniz. Bu metrik; müşteri memnuniyeti puanları (cSAT), Net Tavsiye Skoru (NPS) veya bir öğrenenin bir kurstan ne kadar keyif aldığını ya da kursu ne ölçüde tavsiye edeceğini belirttiği herhangi bir puan türüdür. Bir diğeri ise basit kurs tamamlama oranları metriğidir.
Bunları dahil etmememin nedeni, açıkçası fazla bir değer görmemem. Yukarıda açıkladığım gibi geri dönen öğrenenleri ve öğrenme hızını raporlayabiliyorsanız, “Bu eğitimden ne kadar keyif aldınız?” gibi sorulara alacağınız öznel yanıtlardan daha zorlayıcı ve anlamlı bir metriğe ve veri setine sahip olursunuz.
Öğrenenlerin daha fazlası için geri geldiğini (ve bunu hızlı bir şekilde yaptığını) görüyorsanız, bu; eğitimlerinizi beğendiklerini, başladıkları şeyi tamamlamaya niyetli olduklarını ve muhtemelen bunun kendileri için değerini gördüklerini anlamak için yeterli bir sinyal olmalıdır.
Eğitiminizin nasıl geliştirilebileceğini özellikle anlamak istiyorsanız bu soruyu doğrudan sormalısınız. Keyif alıp almadıklarını veya paylaşma olasılıklarının ne kadar yüksek olduğunu sormak, gerçekte anlamlı olmayan metrikleri anlamlı kılmaya çalışmaktır.
Veri Ambarlama
Bu noktalardan bahsederken bana sıkça sorulan bir soru “Tüm bu veriler nerede bulunabilir?”.
Büyük bir kısmı öğrenme yönetim sisteminizde bulunmalıdır. Öğrenen etkinliğiyle ilgili her şey (bronz metrikler) orada bulunabilir ve sonuçlara ulaşmak için indirme yapmanız ve Excel veya E-Tablolar'da biraz çalışmanız gerekebilir. Büyük bir dosyada adları veya çalışan kimliklerini eğitim tarihleriyle eşleştirmek için yardıma ihtiyaç duyabilirsiniz.
ÖYS'nizin ayrıca çalışan bir API'si veya kendi verilerini başka bir yere aktarma yöntemi olmalıdır. Mümkünse kuruluşunuzun içindeki kişilerle birlikte bu verileri uygun bir veri ambarlama aracına (Snowflake gibi) aktarmak çok etkili olabilir.
Bu, söz konusu verileri (öğrenme etkinliği) performans, üretkenlik veya değerlendirmeler gibi çalışan verileriyle potansiyel olarak karşılaştırmanızı sağlar. Ayrıca bunu çeşitli Excel sayfalarında yapmak yerine, muhtemelen bir veri analistinin yardımıyla aynı araçta bir SQL sorgusu kullanarak gerçekleştirebilirsiniz.
Bunu yapmanın başka yolları da vardır. Cognota, tüm bu bilgileri tek bir yerde barındırmak için çalışan bir L&D platformudur ve göz atmaya değer olabilir. Tableau veya Google Data Studio gibi araçlar, elektronik tablo girdilerinden iyi görünümlü panolar oluşturmanıza yardımcı olabilir; dolayısıyla ham verileri bu araçlara aktarmanın bir yolunu bulabilirseniz bunları yine güzel bir şekilde görselleştirebilirsiniz.
Değişiklikleri Takip Edin
Öğrenme ve gelişim metrikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız LinkedIn'de ve başka platformlarda birkaç L&D topluluğunu takip etmenizi öneririm. L&D Shakers ve Offbeat ile başlamanızı öneririm.
Öğrenme sonrası anketlerdeki cSAT soruları konusunda tamamen yanıldığımı düşünüyorsanız LinkedIn'den bana yazın—iyi bir tartışmaya her zaman hazırım!
L&D programınızı geliştirmenize ve yeteneklerinizi büyütmenize yardımcı olacak bazı ek kaynaklar:
- 7 Adımda Öğrenme ve Gelişim Stratejisi Nasıl Oluşturulur?
- Gelişen Bir Öğrenme Kültürü Nasıl Oluşturulur?
- Çalışan Eğitimi İçin En İyi 10 Öğrenme Yönetim Sistemi (LMS)
- En İyi Kurumsal Öğrenme Yönetim Sistemleri
Öğrenme ve gelişimi ve kuruluşunuzdaki diğer insan fonksiyonlarını iyileştirmeye yönelik düzenli makaleler almak için People Manage People bültenine abone olun.