No terceiro post da nossa série sobre “Analytics em Treinamento”, abordamos a importância das análises individualizadas, etapa essencial para aferirmos como está a performance de cada membro da equipe e direcionarmos as ações de treinamento em si.
No primeiro post desta série “O que é analytics em treinamento corporativo“, nós apresentamos o conceito geral de como a análise de dados pode (e deve) impactar positivamente as ações de Treinamento e Desenvolvimento. Ali, foram citadas as quatro etapas básicas deste processo de análise e construção de treinamentos: (1) Estabelecendo Correlações; (2) Análises Individualizadas; (3) Ações Instrucionais Otimizadas; e (4) A Hora da Verdade.
Seguindo o nosso cronograma, chegamos ao post que vai detalhar como funciona o processo de Análises Individualizadas, fundamental para que um diagnóstico preciso sobre o atual momento da força de trabalho seja feito. Afinal, é a partir das correlações explicadas no post anterior que passa a ser possível aferir como está a performance do time e definir quais treinamentos cada indivíduo precisa ou prescinde.
O processo em si é relativamente simples, sem grandes segredos. Mas há algumas armadilhas às quais precisamos atentar e sobre as quais falaremos logo mais.
Na prática, depois que você montou o mapa neural, é hora de passar um pente fino no atual estado das coisas em termos de performance da equipe, analisando como cada pessoa (ou grupo de pessoas, no caso de um contingente maior – tema para o nosso próximo post) está desempenhando suas tarefas e quais os níveis de seus indicadores de performance (KPIs).
Ou seja, após fazer o mapa neural e estabelecer as correlações entre KPIs, tarefas e skills, é necessário ir a campo e radiografar o cenário real de como os times estão trabalhando e gerando resultado para a organização.
É um processo que, idealmente, deve envolver muitos mecanismos de pesquisa (grupo-controle, mercado) e até mesmo análise estatística (para que tenhamos uma análise justa e pautada pela isonomia do começo ao fim). Tudo para você construir uma base de dados confiável.
Aqui já temos o primeiro ponto de atenção (e armadilha a ser evitada): não adianta comparar um indicador de 2010 com um de 2020, por exemplo. É preciso ter um grande cuidado nessa análise como um todo, buscando dados mais atualizados e fidedignos possíveis.
Um erro bastante comum é querer achar um dado na “marra” ou maquear os números, distorcendo a realidade e comprometendo a análise. Assim como não dá para comparar indicadores de períodos muito distantes, também não dá para estabelecer um paralelo entre a performance de uma equipe durante um período especial (de campanha promocional, por exemplo) e um período “padrão” ou até mesmo regiões e mercados diferentes. Num contexto como esse, há inúmeras variáveis que podem impactar os resultados em um momento ou outro. Por isso, isolar essas variáveis é muito importante.
Analytics em T&D: contextualizando a performance de cada indivíduo
Além de evitar qualquer tipo de distorção na análise dos dados, é essencial considerar sempre o contexto em que aqueles indicadores foram gerados, algo que vai fortalecer ainda mais a confiabilidade das informações obtidas.
A clássica desconexão entre a realidade e o treinamento deve ser evitada a todo custo.
Para isso, a análise individualizada precisa ser justamente isso: um estudo aprofundado de cada KPI que precisa ser trabalhado, para cada pessoa (ou grupo de pessoas) da equipe. E isso sempre dentro do contexto vivenciado, que costuma ser bastante diferente das salas de treinamento, suas telas de projeção e ares condicionado.
O mundo real traz desafios adicionais que precisam ser contemplados nessa análise, sob risco de contaminar o treinamento como um todo. E essas informações só aparecem se conversarmos com as pessoas lá na ponta, líderes e liderados.
Analytics em T&D: selecionando os treinamentos
Sim, a partir da análise individualizada criteriosa e isonômica, você já consegue definir os treinamentos necessários para cada indivíduo. A partir dos treinamentos já existentes, combinados com as necessidades atuais, é hora de relacionar os treinamentos aos skills que precisam ser aprimorados.
Aqui, vale ressaltar um último ponto de atenção, em forma de indagação: devemos treinar as pessoas que estão com bons índices de performance? Nossa resposta: não.
A justificativa para isso é simples: profissionais de alta performance, que estão desempenhando bem as suas tarefas e entregando grandes resultados, não precisam investir tempo em treinamentos que vão atacar pontos de melhoria dos quais eles não carecem. Esses profissionais devem ser desafiados, preparados para novas funções, promoções etc.
É nisso que a liderança da companhia deveria estar pensando.
Em outras palavras, deixe que o treinamento foque nos KPIs que não estão bons, promovendo uma melhora generalizada na performance dos indivíduos. Se aqueles KPIs foram destacados é porque são estratégicos e precisam ser trabalhados. Lembre-se disso quando ouvir alguém dizer para você focar só nas “fortalezas” e esquecer as “fraquezas”.Um lembrete: é claro que todo esse processo pode ser automatizado (a depender do volume de pessoas envolvidas no treinamento – até porque é natural que haja muitas similaridades de perfil em grupos maiores). Nesse caso, a etapa seguinte do processo de Analytics em Treinamento, chamada “Ações Instrucionais Otimizadas”, vai ser essencial para termos assertividade e celeridade.
