大数据分析帮助企业评估领导力培训的效果

作者橙子的视角更新于：2021-12-10 15:44 2854

导读：做企业的都知道，各级领导的能力代表了企业的能力。为了提高领导者能力，很多企业不惜巨资开展相应的培训。

领导力培训现在已经得到了企业的普遍重视，企业不再是急功近利般的只重视短期经济效益的提高，而是建立起一套领导力培训体系，对各级管理者开展有针对性的持续的培训以期提高组织的长期绩效。

而且，领导力培训在企业的各项培训中被重视程度较高，投入的资源往往也是最大的。因此，领导力培训项目的效果是否有效，如何评估也是企业格外关注的一个问题。企业及人力资源部面临的一项常见的挑战就是如何衡量某个干部培训项目是否成功，并希望给老板证明，相较于它能取得的经营目标来说，这部分投入是合理的。

而大数据分析作为一个工具可以帮企业很好地解决这个问题，在大数据的时代背景下，与人力资源工作的结合方法之一，就是对预测性数据分析的应用。简单来说，预测分析意味着用定量的方法从数据中得出深刻的见解，然后使用这些见解来影响商业决策，预测并最终改善经营业绩。其中一个方面就是，利用大数据分析可以帮助HR评估领导力培训的效果，并对未来的培训投资做出更有针对性的决定。

人力资源专家——在多年专注人力资源咨询中发现，企业花在培训上的钱一年比一年多，但是仍然存在很多问题。究其原因，各企业各不相同。有的企业缺失的是一套科学的培训体系，有的企业培训缺乏一个长远的结合战略目标的人才培养计划；有的企业缺乏需求分析系统导致培训针对性不强，成本增加；有的企业缺乏专家队伍导致培训效果不能保证；还有的是没有设置培训标准导致培训评估困难。

哪些问题是企业最应该解决的呢？利用大数据分析系统，并结合国际企业先进培训体系，可以帮助企业发现存在的根本性问题，并具体说明各项问题的影响程度。

有很多企业都意识到了对培训结果进行分析的重要性，但是传统的方法中，只能采用简单的问卷调查的形式，对培训进行主观性问题的调查，不能全面、客观、连续地反映企业在一段时间内的领导力开发项目的实际效果。

在研究中发现CF公司使用人力资源大数据分析来测量领导力开发项目的业务影响很值得我国企业学习借鉴。CF公司是一家国际知名的食品生产商，旗下经营多个品牌，有二十余个品牌在各自的分类中排名第一或第二。为了验证该公司实行的领导力培训的有效性，该公司在两年半的时间里，研究了旗下65家工厂，调查了600名被培训的主管和1600名未参与培训的主管。该研究表明领导力开发项目带来了正向的投资回报率，给工厂和个人绩效都带来了积极影响，并且对主管流失率和保留率也有正面的影响。通过这次分析的结果，CF公司的各级领导可以很自信的说，领导力开发项目取得了成功。企业还可以进一步判断，例如后续项目值得追加150%的资金，但是超过150%，就会得不偿失。基于这些实际的数据，CF公司可以对未来的培训方向和培训计划做出更好的决定。

分析过程

CF公司在领导力开发项目上的投资力度很大。该公司各级领导希望更深入地了解这个培训的影响，因此决定对领导力开发项目的商业影响进行分析。他们决定，这次大数据研究要覆盖65个工厂，从每个工厂中收集数据，各工厂的规模从只有6名员工到拥有1 440名员工。有些数据是描述性的——比如，工厂规模（员工人数）、分部、生产平台和工厂经历。其他数据集描述工厂业绩，比如生产率、质量分数、安全指数和员工敬业度。测量研究是为了评估研究期间的数据变化，并将主动培训的影响分离出来进行分析。他们建立了一个叫蓝维斯顿（Lamb Weston）的平台，来开展相应的数据分析。

基于可获得的数据和专业化分析，平台通过规模和培训渗透情况来进行分层分类。为了评估培训的效果，项目评价了实施培训前后的数据。考虑到不同工厂在研究期间不同时间段所达到的培训渗透程度不同，该公司应用了一种连贯的在培训之前和之后收集绩效指标的数据集方法。项目组结合工厂规模和培训渗透进行统计，来评估这些变量与工厂指标的交互作用。研究样本由将近2300个一线管理者组成。截止到数据分析的时候，32%的在职管理者参加了培训：其中50%是蓝维斯顿工厂的管理者，24%是消费供应链的管理者。

通过大数据分析后的研究结论

通过大数据研究，其结论显示出投资的积极回报、工厂和个人绩效指标的积极效应，以及对管理者离职和保留的积极影响。

一、大数据分析后发现，该培训对员工离职率有积极影响

培训和保留的积极交互作用对少数管理者的离职产生了很大影响。在12个月的保留率测量中，对比研究了开始时的员工人数和结束时仍在任的人数。离职分析对比研究了测量期间的平均招聘人数与离职人数，在只考虑自愿离职情况下：接受培训的管理者，12个月的保留率增加了4.7%，离职率减少了6.1%。对于任期较短的管理者（在职两年以下的），其离职率为14.7%，在所有被培训的管理者中属于较低的群体。仅是员工离职率降低这一项在第一年就创造了276%的投资回报率——即230万美元。

二、大数据分析之后发现，生产率提高和培训渗透的关系

提高的生产率与培训渗透这一项紧密相关。虽然相关关系与因果关系并不完全等同，但是，在变量间确实存在预测性的关系。工厂每增加10%的培训渗透，会带来将近1%的生产率提升。

三、大数据分析之后发现，培训渗透对安全生产的积极影响

安全审计分数与培训渗透相关，但这只出现在小型工厂中。一旦小型工厂达到了较高的培训渗透等级，安全审计分数就会在10分的量表上实现1.55分的提升量和敬业度与工厂规模或培训渗透不相关。

四、大数据分析之后发现，接受培训更有利于管理者晋升

CF食品公司采用数字化的职位等级；所以，在这个等级上的提升就是晋升。项目会在培训时和结束后对所有的管理者进行评估，以此来决定他们的领导力等级。分析发现，接受过培训的管理者相较于未接受过培训的管理者来说，更容易（将近1.5倍的机会）得到晋升。

通过对以上案例的解读、分析，可以看到，一项培训是否有效，在哪些方面有效，通过大数据的分析工具可以得到准确的结果。认为，人力资源大数据对领导力培训项目的效果评估，以及对人力资源管理各个板块的应用都有重要意义。为了让更多企业真正感受到大数据对人力资源管理的作用，了解人力资本分析的价值和现实意义，开发了人力资源的大数据应用服务，以期真正发掘出人力资源工作对企业商业利益的支撑点，推动企业发展以及战略目标的实现。