Comment la donnée réinvente la formation en entreprise ? — DAFmag
Publié le : jeu 05 septembre 2019Views: 281

Publié dans : Méthodes et organisation

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La donnée a déjà réinventé le marketing, avec un ciblage publicitaire de plus en plus précis et des expériences client de plus en plus personnalisées. Elle repense aujourd’hui le métier des Ressources Humaines. Tour d’horizon.

La donnée RH et son analyse – on parle alors de People Analytics – permet entre autres de suivre en temps-réel l’humeur des collaborateurs (Jubiwee), d’anticiper la mobilité interne (Clustree), de recruter des profils ciblés (LinkedIn) ou encore de répondre aux questions fréquentes des employés (Clevy).

Mais qu’en est-il de la formation des collaborateurs ? 

Si la formation a déjà évolué ces dernières années avec le digital (MOOC, microlearning, blended learning, VR, etc), une meilleure exploitation de la data aidera à la réinventer pour mieux la concevoir et en diffuser les programmes.

Construire un parcours de formation personnalisé

Tout d’abord, la donnée permet de mieux cerner les besoins et attentes des collaborateurs pour leur offrir des parcours adaptés et personnalisés. Il est possible de déceler des besoins de formation, en accord avec la stratégie de l’entreprise, en évaluant simplement la maturité de ses collaborateurs sur différents thèmes (l’agilité, le marketing digital, le développement durable ou encore votre environnement concurrentiel) à travers un questionnaire en ligne, ludique et engageant. Ce type de questionnaires (Index, Assessment, etc) peut également permettre d’identifier des champions ou ambassadeurs sur différents sujets pour en faire de futurs formateurs internes.

Mesurer l’impact d’un programme

Enfin, la data simplifie la mesure de l’impact en objectivant les résultats d’un parcours de formation tout en les présentant de façon simple et digeste au sein d’un tableau de bord, accessible aux différentes parties prenantes (RH, managers, etc). Exemple ci-dessous.

Le responsable formation de demain ne sera donc pas « simplement » data scientist, il sera data scientist … et designer !

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