آموزش کارمندان: نحوه تصمیم گیری تجاری مبتنی بر داده

تصمیم گیری مبتنی بر داده فرآیند جمع آوری است ، تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از داده های سخت و تصمیم گیری بر اساس آن داده ها. این فرایندی است که برای تصمیم گیری بصری نیاز به تیراندازی در تاریکی را از بین می برد.

تصمیم گیری اطلاعات با جمع آوری داده ها بر اساس اهداف قابل اندازه گیری شما ، یعنی KPI (عملکرد اصلی) آغاز می شود. شاخص ها). وقتی می دانید چه چیزی برای ردیابی نیاز دارید و همه داده های لازم را جمع آوری می کنید ، آنها را تجزیه و تحلیل می کنید تا بینش عملی داشته باشید.

هنگامی که متوجه شدید داده های شما به شما چه می گویند ، می توانید استفاده کنید آن را برای ایجاد استراتژیهای م thatثر که به شما در بهینه سازی مداوم تجارت کمک می کند ،

اهمیت تصمیم گیری مبتنی بر داده در تجارت داده ها برای تصمیم گیری برای رشد مداوم سازمان شما حیاتی است. داده ها با ارائه بینش عملی ، به شما کمک می کنند روندهای آینده را پیش بینی کنید و دریچه ای برای دنیای کاملاً جدیدی از فرصت های تجاری باز کنید. همچنین شما را قادر می سازد تا بهره وری عملیاتی را بهبود بخشیده و درآمد بیشتری کسب کنید. در یک مطالعه دانشکده مدیریت MIT Sloan ، اساتید اندرو مک آفی و اریک برینجولفسون دریافتند که شرکت های داده محور 4٪ بهره وری بالاتر و 6٪ سود بیشتر از آنها گزارش می دهند همتایانی که به داده اعتماد نمی کنند.

این رویکرد داده محور برای بهره وری برای تصمیم گیری مدیریت ضروری است. استفاده از تجزیه و تحلیل مدیریت کسب و کار به شما کمک می کند تا به سرعت مشکلات پیش آمده را شناسایی و برطرف کنید. این شما را قادر می سازد مدل های پیش بینی کننده ایجاد کرده و تکنیک های بهینه سازی لازم برای تصمیم گیری های مدیریتی استراتژیک و مبتنی بر داده را توسعه دهید.

5 مزایای قابل توجه داده در آموزش کارمندان

شما به راحتی نمی توانید از یک نرم افزار آموزشی مانند سیستم LMS استفاده کنید و انتظار داشته باشید که از این مزایا بهره مند شوید. شما برای ارتقاually مستمر آموزش ، توانمندسازی کارآموزان و ارائه نتایج مثبت ، باید مرتباً به داده های خود نگاه کنید.

استفاده از داده در آموزش کارمندان به چندین دلیل بسیار مهم است.

1. بهبود تعامل

خود این آموزش باید مشارکت را بهبود بخشد ، اما داده هایی که مداوم در آن غلت می خورند امکان تعامل بیشتر را نیز فراهم می کنند. دلیل این امر این است که شما با اطلاعات بیشتری در مورد فراگیران خود کار خواهید کرد ، بنابراین بهتر می توانید نحوه جذب و علاقه آنها به مطالب جدید را بفهمید.

2. شخصی سازی فرایند یادگیری

شخصی سازی تجربه یادگیرنده برای تعامل و حفظ دانش ضروری است. استفاده از داده ها از نرم افزار آموزشی انتخابی به شما کمک می کند مسیرهای یادگیری را بر اساس سبک و تنظیمات یادگیری هر کارآموز ایجاد کنید. به این ترتیب ، آنها اطلاعات بیشتری را هم به طور کارآمد و هم به طور م absorbثر جذب خواهند کرد.

3. به حداکثر رساندن رضایت و نگهداری کارکنان

بسیاری از کارمندان که آموزش شغلی مورد انتظار خود را نمی بینند ، تمایل دارند موقعیت خود را برای یک شرکت دیگر که فرصت های تحقیق و توسعه بهتری ارائه می دهد ، ترک کنند. < / p>

طبق گزارش گالوپ ، 87٪ از هزاره ها می گویند که “فرصت های رشد و پیشرفت شغلی یا شغلی” برای آنها در یک شغل قابل توجه است ، در حالی که 69٪ افراد غیر هزاره موافق هستند. < / p>

آیا کارمندان شما از آموزشی که ارائه می دهید راضی هستند؟ آیا به آنها فرصت رشد می دهد؟ هر چند وقت یکبار آموزش مناسب را ارائه می دهید؟

با استفاده از داده های سیستم LMS خود ، می توانید اطلاعاتی در مورد رضایت کارآموزان خود بدست آورید تا بتوانید به طور م effectivelyثر نیازهای آنها را برآورده کنید.

4. شناسایی و بستن شکاف دانش

نرم افزار آموزشی شما همچنین می تواند به شما در شناسایی و رفع هرگونه شکاف احتمالی دانش کمک کند. هنگامی که یک کارآموز عملکرد ضعیفی از خود نشان می دهد ، می توانید دقیقاً مناطقی را که با آنها مشکل دارند مشخص کنید. می توانید فوراً وارد شوید و کمک کنید و نقاط ضعف آنها را تبدیل به نقاط قوت کنید.

5. ایجاد فضایی برای تکنیک های جدید آموزشی

آیا آموزش کارمندان شما مثر است؟ اگر عملکرد آن را اندازه نگیرید ، نمی توانید این را بدانید.

از نرم افزارهای آموزشی با گزارشات قوی و تجزیه و تحلیل استفاده کنید تا به شما کمک کند ببینید چه چیزی کار می کند و چه چیزی مثر نیست. داده هایی که می گیرید به شما کمک می کند تا جایی برای تنظیمات ایجاد کنید و روشهای جدید آموزش را برای نتایج موثرتر اتخاذ کنید. اگر برای کار و نیازهای کارمندانتان منطقی باشد ، می توانید آن را در آموزش پیاده کنید و کارگران خود را قادر به استفاده سریع از دانش جدید کنید. سپس ، می توانید عملکرد آنها و برنامه آموزشی خود را بسنجید.

6 مرحله برای تصمیم گیری صحیح برای تجارت در آموزش کارکنان

اکنون که می دانید داده چگونه می تواند برای آموزش کارکنان شما سودمند باشد ، وقت آن است که این دانش را عملی کنید. در اینجا مهمترین مراحل تصمیم گیری داده ها در آموزش کارمندان آورده شده است.

1. اهداف قابل اندازه گیری

قبل از انجام هر نوع آموزش باید اهداف کاملاً مشخص و قابل اندازه گیری را تعیین کنید. فقط در این صورت است که می توانید آن آموزش را موثر کنید. شما می دانید که کجا تلاش خود را متمرکز کنید و چگونه شانس خود را برای رسیدن به اهداف بهبود دهید.

آیا می خواهید به کارگران خود کمک کنید مهارت های خاصی را کسب کنند؟ آیا می خواهید آنها دانش و توانایی های جدیدی کسب کنند؟ آیا به دنبال افزایش بهره وری هستید؟

اهداف شما چیست ، مطمئن شوید که می توانید آنها را اندازه بگیرید. یک قانون خوب برای تعیین اهداف دقیق – خاص ، قابل اندازه گیری ، قابل دستیابی ، واقع بینانه و به موقع است.

2. استفاده از ابزارهای مناسب برای جمع آوری و تحلیل داده ها

سیستم LMS یا نرم افزار آموزشی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مناسب است. اما باید خود را با استفاده از ابزارهای بیشتر مسلط کنید تا کنترل کامل داده های خود را بدست آورید.

نرم افزار مدیریت دانش یکی از آنهاست. به شما امکان می دهد یک پایگاه دانش برای ذخیره و دستیابی به دانش و گردآوری تیم ها برای برقراری ارتباط و همکاری بی نظیر ایجاد کنید.

3. داده های خود را مرتب و به روز نگه دارید

اگر اطلاعات آموزش کارمندان شما در همه جا باشد ، به دست آوردن بینش از آنها چالش برانگیز است. شما باید آن را در یک مخزن متمرکز و دسترسی آسان جمع آوری کنید که امکان تجزیه و تحلیل داده های یکپارچه را فراهم می کند.

به این ترتیب ، هم ادغام و هم بروزرسانی ها را ساده خواهید کرد. شما همیشه داده ها را از یک منبع واحد می گیرید و سریعتر و دقیق تر در مورد تصمیمات تجاری تصمیم می گیرید. تمرکز بر محافظت از داده

اطمینان از امنیت داده های تجاری مسئولیتی است که با استفاده از داده ها برای آموزش کارمندان همراه است. مشاغل معمولاً در کارهای روزمره خود به داده های حساس مربوط به کارمندان و مشتریان خود اعتماد می کنند. بنابراین مهم است که چنین داده هایی ایمن و بدون مصالحه حفظ شوند.

شما به عنوان بخشی از برنامه آموزش کارمندان خود ، اطلاعاتی از جمله افرادی را که دوره آموزشی را می گذرانند ، از کجا ، و استفاده از کدام دستگاه و حساب کاربری این همش نیست. در بعضی مواقع ، شما می توانید اطلاعات شخصی بیشتری در مورد مشتریان یا کارمندان خود جمع آوری کنید. یک دستگاه امنیتی غیرقابل نفوذ قرار دهید زیرا این مسئله اعتبار شهرت و اعتماد است.

5. برای تصمیم گیری سریعتر از داده ها از تجزیه و تحلیل تصویری استفاده کنید

برای تصمیم گیری سریعتر و دقیق تر بر اساس داده ها ، باید شروع به استفاده از تجزیه و تحلیل بصری کنید. شما می توانید نمودارها ، نمودارها ، اینفوگرافیک ها و سایر تصاویر بصری که داستان داده های شما را نشان می دهد ، به کارآموزان ، مدیران و سایر سهامداران ارائه دهید.

به این ترتیب ، تیم شما بهتر تجسم و درک می کند داده. شما پیام را به وضوح منتقل خواهید کرد و نه تنها تصمیم گیری درست مبتنی بر داده را اتخاذ می کنید بلکه فرصت های جدید آموزشی را نیز شناسایی خواهید کرد.

تجسم همچنین به شما کمک می کند اشتباهات تجاری را به طور مثر برگردانید. این بدان دلیل است که شما با درک آنچه برای حل مشکلات احتمالی باید انجام دهید ، تمام نتایج خود را کاملاً درک خواهید کرد.

6. حذف تعصب

تعصبات شناختی در تصمیم گیری کاملاً رایج است و هدفمند بودن آن اغلب چالش برانگیز است. خوشبختانه ، شما می توانید بر رفتار مغرضانه فقط با تمرکز بر روی اعداد قبل از خود غلبه کنید – نه بر تجربیات گذشته و فرضیات دیگر. سازمان شما از تصمیم گیری مناسب تجارت با ایجاد تیمی از ذینفعان ذی صلاح که همیشه یکدیگر را تحت کنترل و بازخورد بصیرت آمیز قرار می دهند.

بر اساس نظرسنجی سه ماهه مک کینزی ، سازمانهایی که تعصب را در روند تصمیم گیری خود کاهش می دهند ، تا 7٪ میزان بازگشت سرمایه بالاتر.

مثالهای تصمیم گیری مبتنی بر داده

اکنون که می دانید چگونه از قدرت استفاده کنید داده ها برای تصمیم گیری هوشمندانه در مورد کسب و کار ، بیایید چند نمونه واقعی از تصمیم گیری مبتنی بر داده را که می توانید از آنها بیاموزید ، کشف کنیم.

Google

طبق مطالعه موردی SmartData Collective ، Google یکی از بهترین مثالهای تصمیم گیری مبتنی بر واقعیت است. این شرکت می داند که چگونه اهداف مشخصی را تعریف کند ، داده های مناسب را جمع آوری کند ، آنها را به بینش عملی تبدیل کند و تصمیماتی مبتنی بر داده را اتخاذ کند.

برای دیدن عملکرد مدیران خود ، غول اینترنت “اکسیژن پروژه” را با هدف پاسخ دادن به س ،ال “آیا مدیران مهم هستند؟” ایجاد کرد

آزمایشگاه اطلاعات گوگل بررسی عملکرد و نظرسنجی کارکنان را از نزدیک بررسی کرد تا ببیند مدیران چقدر خوب هستند درک شده. با استفاده از تجزیه و تحلیل رگرسیون ، دانشمندان علوم اجتماعی در تیم نمودار ایجاد کردند که تفاوت بین دو گروه از مدیران را از نظر خوشبختی کارکنان ، بهره وری تیم و گردش کار کارکنان نشان می دهد.

تیم بیشتر در تجزیه و تحلیل برای دیدن اینکه چه چیزی مدیر خوب را دقیقاً در Google ایجاد می کند. آنها جایزه مدیر عالی را ایجاد کردند و از کارمندان خواستند که نمونه های رفتاری مربوط به بهترین مدیران را ارائه دهند. آنها سپس با مدیران مصاحبه کردند تا همه داده ها را جمع آوری کنند.

این تیم هشت رفتار برتر را که باعث یک مدیر می شود و همچنین سه رفتار برتر را پیدا می کند که مانع رسیدن آنها به کامل می شود. پتانسیل.

Google برای عمل به این یافته ها ، یک نظرسنجی بازخورد دو ساله انجام داد ، برنامه Great Manager Award را ادامه داد و آموزش مدیریت خود را اصلاح کرد.

Walmart

Walmart یکی دیگر از نمونه های عالی استفاده از داده ها برای تصمیم گیری برای بهبود سودآوری است. به گزارش نیویورک تایمز ، این غول خرده فروشی با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها پیش بینی کرد که مردم کالا برای تهیه طوفان فرانسیس در سال 2004 بیشترین خرید را انجام می دهند.

والمارت ترابایت داده های مشتری را از کلیه فروشگاههای خود را برای کسب بینش در مورد رفتار مصرف کننده تحت شرایط مشابه به دست آورید. این شرکت خرده فروشی دریافت که آمریکایی ها بیشتر آبجو و توت فرنگی Pop-Tarts را خریداری می کنند. نرخ فروش Pop-Tarts هفت برابر بیشتر بود.

این بینش ها Walmart را قادر می ساخت تا کالاهایی با بیشترین تقاضا را سهام خود داشته و سود بیشتری را قبل از طوفان کسب کند.

آمازون

آمازون نیز نمونه دیگری از یک شرکت خوب در استفاده از اهرم داده برای تصمیم گیری بهتر در زمینه تجارت است. اگر تاکنون در سیستم عامل خرید کرده اید ، احتمالاً از طریق ایمیل یا هنگام مرور وب سایت با توصیه های محصول مواجه شده اید.

این توصیه ها از تجزیه و تحلیل داده ها ناشی می شود. تجارت الکترونیکی تجزیه و تحلیل کرده است که مشتریانش قبلاً خریداری کرده اند ، چه محصولی را هنگام بازدید از وب سایت مشاهده می کنند ، چه محصولی را بررسی و رتبه بندی کرده اند و موارد دیگر.

این داده ها به آمازون کمک می کند محصولات مناسب را به مشتریان خود توصیه کند ، بنابراین فروش خود را افزایش می دهد و درآمد بیشتری کسب می کند.

جمع بندی

تصمیم گیری مبتنی بر داده برای بهینه سازی تجارت و تحریک رشد مداوم آن حیاتی است. این که آیا به آموزش کارمندان ، افزایش فروش یا هر زمینه دیگر از تجارت شما مربوط می شود ، استفاده از داده ها چیزی است که به پیشرفت شما کمک می کند.

بنابراین ، برای استفاده بیشتر از داده های خود و تصمیم گیری خود را به سطح کاملا جدیدی برسانید ، اطمینان حاصل کنید که همه نکات مطرح شده در بالا را به کار گرفته اید.

این داستان را به اشتراک بگذارید

و علاقه مند به ed-tech با علاقه به نوشتن در مورد فن آوری های نوظهور.

مرتبط

= class” واکنشها “>

داستان قبل از شکلک

سئو PBN | خبر های جدید سئو و هک و سرور