Um panorama do processo de análise de dados desenvolvido pela ReFrame
Não há exagero em afirmar que uma boa porção de nosso cotidiano, seja lendo notícias ou respondendo a um e-mail, esteja sendo guiado por algoritmos. E tais algoritmos exit com base no enorme volume de informações que compartilhamos (e consumimos) todos os dias nas mais diversas plataformas digitais.
Na “Era da Informação”, fica difícil imaginar como seria nossa experiência no ambiente virtual sem milhões de diretrizes baseadas em análise de dados. Por isso, temos um crescimento da importância da experiência do usuário (user experience). Assim, cada etapa do processo é feita para nos ajudar a navegar e selecionar os conteúdos de interesse, aqueles mais relevantes ou urgentes, por exemplo.
E por que essa lógica seria diferente com os conteúdos que precisamos consumir para nos desenvolvermos profissionalmente e alcançar novas competências, por exemplo? Será que os gestores organizacionais estão atentos para a quantidade (sem falar na pertinência) de conteúdos transmitidos para as suas equipes de trabalho?
Foi a partir de indagações como essas que a ReFrame – Learning Thru Data começou a desenvolver o conceito e a prática de analytics em T&D. E eles estão ajudando a revolucionar a forma como as empresas selecionam conteúdos e mensuram os resultados de seus treinamentos.
Analytics em T&D: um poderoso filtro para você oferecer apenas os conteúdos realmente necessários
Nunca foi tão fácil produzir e consumir conteúdos em larga escala como hoje. Ainda que isso tenha um lado muito positivo, estamos tendo grande dificuldade de selecionar e processar essa quantidade de dados dia após dia. Não por acaso, o termo “infodemia” tem ocupado os trending topics nas plataformas de conteúdo e redes sociais. E isso demonstra uma preocupação crescente das pessoas acerca da qualidade e quantidade de notícias, opiniões e conteúdos consumidos na rede.
Quando transportada para o contexto do treinamento corporativo, essa realidade ganha contornos ainda mais críticos. Principalmente quando pensamos na pressão com que muitos líderes têm de lidar pela busca de resultados consistentes; isso sem falar na gestão de uma força de trabalho cada vez mais atribulada e com sinais de esgotamento intelectual e emocional.
Ao consumir, gerar e transmitir mais e mais conteúdos e informações para os membros de sua equipe de trabalho, os gestores corporativos alimentam esse ciclo vicioso e difuso, deixando de priorizar e selecionar precisa e estritamente os conteúdos necessários (e intelectualmente processáveis) para cada indivíduo.
E aqui está o primeiro grande diferencial do analytics em T&D: não apenas trata-se de um processo poderoso (e altamente escalável) de filtragem dos conteúdos, como também de priorização. Tudo isso de acordo com o gap de performance de cada profissional, não por sua função.
Analytics em T&D: reinventando a forma como os resultados dos treinamentos são mensurados
Se temos uma metodologia de treinamento corporativo que parte do indivíduo para selecionar as trilhas de conhecimento que deverão ser seguidas por cada profissional (que posteriormente poderão ser agrupados em círculos de interesse) e não de sua função, muda-se radicalmente a forma de aferir resultados dessas ações.
No processo de análise de dados e estrita seleção de conteúdos baseada nos indicadores de desempenho (KPIs) o foco está no indivíduo. Na verdade, mais importante que medir o sucesso da ação em si é avaliar se os indicadores de desempenho mudam.
Cada organização deve contar com sua gama de indicadores para balizar suas decisões estratégicas (quando promover, demitir ou treinar um funcionário, por exemplo) e esses dados são essenciais para que o analytics em T&D aconteça na prática.
É a partir deles, por exemplo, que passa a ser possível estabelecer as correlações entre indivíduos e seus gaps de desempenho, mapeando as tarefas que afetam estes indicadores e identificando as competências necessárias para a execução das tarefas. E assim tem início a jornada Learning Thru Data, que aqui na ReFrame é composta por quatro etapas bem definidas:
1. Estabelecendo correlações: identificação das tarefas que afetam os KPIs e, claro, das skills necessárias para a execução daquelas atividades.
2. Análises individualizadas: a partir dessas correlações, é possível aferir como está a performance do time e definir quais treinamentos cada indivíduo precisa ou prescinde.
3. Ações instrucionais otimizadas: organização por grupos com necessidades equivalentes para formação de turmas em trilhas baseadas nos indicadores de performance da empresa.
4. A hora da verdade: acompanhamento e avaliação do comportamento dos KPIs de cada turma.
Cada uma dessas etapas serão tema dos nossos próximos posts, quando poderemos detalhar o passo a passo dessa jornada. Vem com a gente!
