Vous avez investi dans la formation des employés. Comment identifier les lacunes en matière de compétences à l’aide de l’analyse des données ?

1 Collecte de données

Pour commencer, la collecte de données est l’étape fondamentale de l’utilisation de l’analytique pour identifier les lacunes en matière de compétences. Vous voudrez recueillir des informations à partir de diverses sources, telles que des évaluations de performance, des résultats de tests de formation et des évaluations régulières. Ces données doivent être stockées dans un système centralisé où elles peuvent être facilement accessibles et analysées. Il est essentiel de s’assurer que les données collectées sont pertinentes, exactes et complètes pour fournir une image claire du niveau de compétence et de la progression de l’apprentissage de chaque employé. En l’absence d’un processus de collecte de données robuste, il devient difficile d’identifier avec précision les lacunes en matière de compétences.

2 Analyser les performances

Une fois que vous avez collecté les données, l’étape suivante consiste à analyser les performances des employés par rapport à des points de référence établis. En comparant les indicateurs de performance individuels à ceux de l’équipe, du service ou des normes de l’entreprise, vous pouvez commencer à voir où se situent les écarts. Recherchez des modèles ou des tendances dans les données qui indiquent un manque constant de compétence dans certains domaines. L’analyse du rendement devrait être un processus continu, permettant de déterminer en permanence les compétences qui pourraient nécessiter une formation ou un soutien supplémentaire.

4 Résultats d’apprentissage

L’étude des résultats d’apprentissage est une autre stratégie clé. En examinant les résultats des sessions de formation, tels que les scores des quiz ou les taux d’achèvement des projets, vous pouvez identifier les domaines qui ont été bien compris et ceux qui ne l’ont pas été. Cet examen permet d’identifier des compétences ou des connaissances spécifiques qui n’ont peut-être pas été suffisamment couvertes ou comprises pendant la formation. Les résultats d’apprentissage fournissent des preuves tangibles de la croissance d’un employé et des domaines où une formation supplémentaire peut être nécessaire.

5 Analyse prédictive

L’analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques pour prévoir les performances futures et identifier les lacunes potentielles en matière de compétences avant qu’elles ne deviennent problématiques. En tirant parti d’algorithmes et de techniques de modélisation, vous pouvez prédire quels employés risquent de prendre du retard dans certaines compétences. Cette approche proactive vous permet d’adapter les programmes de formation aux besoins individuels et de préparer à l’avance les ressources nécessaires pour combler ces lacunes. L’analyse prédictive transforme les données en un outil stratégique d’amélioration continue de vos efforts de formation.

6 Des informations exploitables

Enfin, c’est dans la transformation des données en informations exploitables que réside la véritable valeur. En synthétisant toutes les informations recueillies lors des étapes précédentes, vous pouvez développer des interventions de formation ciblées. Il peut s’agir de créer des cours spécialisés pour les compétences qui font défaut, d’offrir des séances de coaching individuel ou de réviser les supports de formation existants. L’objectif est d’utiliser les informations obtenues grâce à l’analyse des données pour prendre des décisions éclairées sur la manière de combler efficacement les lacunes en matière de compétences et d’améliorer les performances globales des employés.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?