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百度快照不更新,成果直接归因于培训吗?

文章作者:发布时间:2019-03-19 15:05浏览次数:

    是的,百度快照不更新可以将业务结果的变化直接归因于特定的培训活动。什么?你为什么摇头?别给我那张脸!这只是该条的第五句。你不可能已经那么怀疑了!
    Manlookingskeptical
    事实上,我不能因为你的怀疑而责怪你。多年来,百度快照不更新一直在努力测量培训的影响。几十年…永远。训练的ROI仍然被困在一个神话般的土地上,旁边是独角兽和仙人掌。我们都可以背诵Kirkpatrick模型的四个层次(反应、学习、行为、结果),但我们仍然无法证明培训对商业成果的影响。
    与此同时,在整个办公室,所有其他部门似乎都找到了一种方法,将他们的行为直接归因于业务的变化。销售可以做到这一点。市场营销可以做到这一点。它可以做到的。为什么不能训练?不,答案不是“影响业绩的因素太多了”。尽管影响顾客购买决定的因素很多(如果不是更多的话),但市场营销仍然可以将他们购买的每一个广告的影响归因于他们。他们拿出了什么样的魔法来实现这一目标?
    这不是魔法。其他功能和培训的最大区别在于,它们使用的数据更多。随着时间的推移,他们可以跟踪小的变化,并创建决定他们行为的长期影响的归因模型。营销并不仅仅使用一个在线广告来确定它们对你的影响。随着时间的推移,他们收集了大量关于交互和行为的数据,这些数据最终都与你的购买决定有关。这就是训练的问题所在。他们没有足够的数据!
    需要更多数据
    为了使归因成为可能,培训必须收集更多的数据。但这不仅仅是音量的问题。他们需要不断收集正确类型的数据来讲述他们的故事。目前,大多数培训部门都收集基本知识:考勤、考试成绩和调查。这是问题的核心。你无法判断六个月前的一门课程是否在本季度提高了销售业绩,因为每个人都在考试中获得了100%的成绩。这就像试图确定高速公路上的广告牌是否影响了消费者8个月后购买汽车的决定。这是不够的数据!
    The5VsofBigData
    培训必须扩展“学习数据”的定义,以包括一组度量随时间变化的全部性能变化的指标。这些指标包括:
    消费:员工使用的培训资源
    知识:随着时间的推移,员工所知道的变化
    自信:员工在工作中运用知识的能力有多强?
    行为:员工在工作中的行为随时间的变化
    结果:培训项目所针对的企业关键绩效指标
    一种新的数据丰富体验
    那么,如何收集这类数据呢?如果你想要创造归属,你必须改变经验。想想过去20年数字营销的变化。百度快照不更新数据的增加是新的广告形式,特别是在线广告的结果。这些创新为数据收集创造了新的机会,并形成了一个更强的归因模式。
    同样,培训必须发展员工的学习经验。这不仅提供了更多的数据收集机会,而且还与人们真正学习的方式保持一致-随着时间的推移,数量很少。通过以下策略介绍日常学习的习惯微学习组织可以衡量员工所知道的知识以及这些知识在工作中的使用情况。与其用有限的数据(如测试分数和完成情况)进行猜测,培训还可以分析更有针对性的数据点,这些数据点可以显示员工的知识和行为随着时间的推移和相关业务指标的逐步变化。这就是你如何创建一个学习归因模型的方法。
    Thecontinuouslearningexperience
    持续学习经验
    以测量为中心的训练
    在建立归因方面,培训内容是另一个重要的考虑因素。内容越有针对性,数据就越好。与其在广泛的主题上建立庞大的课程,培训还必须采用结果优先的方法,并且只提供会影响所选业务结果的主题的内容。例如,培训不应创建“工作场所中的安全”课程,而应确定组织中最关键的安全问题,并建立有针对性的解决方案。如果背部受伤是一个主要问题,他们可以在提升程序上建立一个强化模块,而不是把这些内容埋在更长的过程中。在这样做时,培训必须确定预期的结果(减少背部损伤)、所需的行为(适当的提升技术)和基础知识(提升DoS和不需要)。然后,在培训完成后,可以对每个组件进行测量,以确定知识、行为以及最终结果的变化。
    Axonify'sresults-firstapproach
    成果-第一种培训方法
    伙伴关系至关重要
    培训不应试图自行进行这种数据转换。毕竟,公司中最聪明的数据人员可能不在培训部门。相反,培训应与具有高级分析和获得其他类型数据的经验的其他团队合作。这包括运营、安全、销售和商业智能。通过汇集这些不同来源的数据,培训可以创建更强大的属性模型,将他们的努力与业务成果联系起来。
    超越归属
    确定培训对业务结果的影响只是这个过程的第一步。一旦培训知道什么是有效的,什么是不起作用的,他们就可以做出积极的决定来改进他们的解决方案。这些数据还可以用于个性化和调整员工个人的培训经验,从而使他们始终专注于被证明具有最大影响的主题。前线经理可以使用这些数据来改进他们的指导,并帮助他们的团队建立知识和技能,这些知识和技能已经被证明可以提高业务成果。在Axonify,我们通过使用机器学习来帮助组织改进培训对企业业绩的影响.
    所以答案是明确的是:您可以将业务结果的更改直接归因于培训的影响。如果你还不相信我,百度快照不更新看看这个布卢明代尔的个案研究为了了解他们是如何使用这个策略的,我刚才解释说,他们把每年节省的220万美元归因于他们的微型学习策略。现在是时候在利用数据的能力方面赶上其他部门了,这样他们就可以专注于那些被证明对底线有真正影响的解决方案。

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