डेटा हर जगह है। अकेले व्यापार की दुनिया में, हम इसका उपयोग खोज इंजन ट्रैफ़िक को ट्रैक करने, वेबसाइट गतिविधि की निगरानी करने, भूमि की बिक्री, ग्राहक सेवा में सुधार करने के लिए करते हैं - आप इसे नाम दें।
एक क्षेत्र जहां डेटा पर पर्याप्त ध्यान नहीं दिया जाता (या आवेदन) कर्मचारी विकास है। जब ठीक से लागू किया जाता है, तो डेटा कर्मचारियों और कोचों को समान रूप से मार्गदर्शन कर सकता है क्योंकि वे कौशल बढ़ाने और प्रदर्शन में सुधार करने का प्रयास करते हैं।
इससे पहले कि हम कोचिंग के संबंध में डेटा का विश्लेषण करें, आइए समग्र रूप से मानव संसाधन पर इसके प्रभाव के बारे में बात करें। एचआर को मानव-से-मानव गतिविधि के रूप में देखना आसान है। भर्तीकर्ता "आंत वृत्ति" का उपयोग करते हैं। कोचिंग के लिए उस समझदार अनुभवी व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो सिर्फ "जानता" है कि क्या करना है।
मैं बैल को बुलाता हूँ। उपरोक्त स्थितियों में भी, सच्चाई यह है कि प्रत्येक रिक्रूटर या एचआर प्रतिनिधि अपने पास मौजूद डेटा के साथ सबसे अच्छा कर रहा है और फिर एक शिक्षित अनुमान के साथ अंतराल को भर रहा है। स्वाभाविक निष्कर्ष यह है कि यदि आप अधिक डेटा विश्लेषण (गुणवत्ता और मात्रा दोनों में) लागू करते हैं, तो यह एचआर गतिविधि में सुधार कर सकता है। एचआर के भीतर डेटा का यह अनुप्रयोग प्रदर्शन विश्लेषण नामक क्षेत्र का हिस्सा है।
मैंने पाया है कि पूरे एचआर अनुभव को ठीक करने, भर्ती से लेकर प्रतिधारण तक और हां, यहां तक कि अपस्किलिंग द्वारा डेटा का और भी बड़ा प्रभाव हो सकता है।
डेटा विभिन्न तरीकों से रोजगार प्रक्रिया को प्रभावित कर सकता है। ये विश्लेषणात्मक प्रयास आम तौर पर चार अलग-अलग श्रेणियों में आते हैं:
वर्णनात्मक एनालिटिक्स मौजूदा डेटा को आसानी से समझने वाले टेकअवे में व्यवस्थित और अनुवादित करता है।
डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स कारण और प्रभाव को तोड़ता है, यह समझने का प्रयास करता है कि वर्णनात्मक एनालिटिक्स जिस तरह से हैं वे क्यों हैं।
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण संभावित भविष्य की गतिविधि की भविष्यवाणी करने के लिए मौजूदा डेटा का उपयोग करता है।
प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स भविष्य के लिए कार्रवाई योग्य डेटा-संचालित takeaways बनाने के लिए उपरोक्त तीनों श्रेणियों का उपयोग करता है।
इन्हें ध्यान में रखते हुए, आइए उन कुछ तरीकों पर गौर करें जिनसे डेटा कोचिंग अनुभव में क्रांति ला सकता है।
मानो या न मानो, मैंने पाया है कि गुणवत्ता कोचिंग की कुंजी भर्ती चरण में वापस शुरू होती है। जब आप किसी नए कर्मचारी को बोर्ड पर लाते हैं, तो आप चाहते हैं कि सभी पक्ष गहनता से समझें कि उनसे क्या करने की अपेक्षा की जाती है। यह उम्मीदें निर्धारित करता है और सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक उम्मीदवार अपनी स्थिति में फिट बैठता है।
डेटा आपको ऐसा करने की अनुमति देता है। आप स्थिति की आवश्यकताओं और जिम्मेदारियों को परिभाषित करने के लिए डेटा, विशेष रूप से वर्णनात्मक विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं।
2. डेटा कर्मचारियों की आवश्यकताओं और आवश्यकताओं को स्पष्ट करता है
जब कोई कर्मचारी किसी स्थिति में प्रदर्शन करने में सक्षम नहीं होता है, तो यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि समस्या का कारण क्या है। क्या यह ज्ञान, अनुभव या प्रशिक्षण की कमी है?
डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स आपको चल रहे मुद्दे की जांच करने में सक्षम बनाता है । डेटा एकत्र करके और उसका विश्लेषण करके, आप प्रमुख अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं जो सुधार के उन क्षेत्रों को परिभाषित करती हैं जिन पर आप ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
3. डेटा गाइड कोच
एक कोच एक अनुभवी, जानकार और प्रशिक्षित व्यक्ति भी हो सकता है। किसी कर्मचारी की मदद करने के लिए उनके पास उपकरण और तकनीकें हो सकती हैं। लेकिन अगर उन्हें नहीं पता कि किसी कर्मचारी के संघर्ष के पीछे अंतर्निहित मुद्दा क्या है, तो आप उनसे इष्टतम प्रभावशीलता के साथ कोच की उम्मीद नहीं कर सकते।
एक बार फिर, डेटा यहाँ मदद कर सकता है । जब आप डेटा के साथ किसी स्थिति का वर्णन और निदान करते हैं, तो यह एक खाका तैयार करता है कि कर्मचारी को सुधारने के लिए क्या होना चाहिए। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का यह एप्लिकेशन एक कोच का मार्गदर्शन कर सकता है क्योंकि वे अपनी क्षमता को अनलॉक करने के लिए कर्मचारियों के साथ काम करते हैं।
4. डेटा कोचिंग संसाधनों को बर्बाद करने से बचाता है
एक सूक्ष्म-लेकिन-महत्वपूर्ण बिंदु है जिसे मैं जोड़ना चाहता हूं। डेटा का उपयोग करने से आपकी कंपनी के कोचिंग संसाधनों को बर्बाद होने से बचा जा सकता है।
जब आपके कोच जानते हैं कि आपके कर्मचारियों को क्या चाहिए, तो वे सही मुद्दे पर पहुंचकर समय, ऊर्जा और संसाधनों की बचत कर सकते हैं। समय के साथ, आप इस दक्षता द्वारा प्रदान किए जाने वाले सकारात्मक प्रभाव को देखने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं।
दुनिया को डेटा से प्यार हो गया है। और, जैसा कि किसी भी नए रिश्ते के साथ होता है, सब कुछ भावुक, रोमांचक होता है ... और कभी-कभी थोड़ा गलत दिशा में या गलत समझा जाता है।
हर बार जब मैं किसी से बात करता हूं, तो वे मार्केटिंग या इन्वेंट्री जैसे समान क्षेत्रों में तेजी से विस्तृत (और अक्सर अनावश्यक) अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग कर रहे हैं। यदि हम अपने डेटा की प्रभावशीलता को बढ़ाना चाहते हैं, तो हमें इसे अन्य क्षेत्रों में लागू करना शुरू करना होगा - विशेष रूप से एचआर और कोचिंग से शुरू करना ।
तो, अपने वर्तमान कोचिंग प्रयासों पर विचार करें। क्या आपके पास कोई है? क्या वे काम कर रहे हैं? उस डेटा को संकलित करना शुरू करें और फिर कर्मचारियों और कोचों के लाभ के लिए अपनी विकास गतिविधियों को बेहतर बनाने के लिए आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं, इसकी रणनीति बनाएं।