入职是员工生命周期中决定成败的关键。通过正确的方法，新员工可以建立有意义的工作关系，获得正确的知识，明确对工作表现的期望，尽快发挥他或她的全部潜力。另一方面，糟糕的入职经历只会阻碍工作满意度，增加离职风险。
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根据Visier收集的350万份员工记录汇总数据库的数据，超过一半的自愿离职发生在新员工入职后的一年内。虽然有很多原因(比如不适合工作)可以解释新员工的高流动率，但入职情况不佳可能是一个因素。
研究揭示了结构性入职和留任之间的联系，以及根据盖洛普调查在美国，只有12%的员工强烈认为他们的公司在招聘新员工方面做得很好。
显然，业务影响和良好的入职实践之间存在联系。但对于学习型领导者来说，展示这种联系——特别是对入职培训和学习与发展(L&D)总体而言——说起来容易做起来难。
根据领英的2017年职场学习报告在美国，“人才专业人士根据课堂课程的定性反馈和基于数字学习参与度的定量数据来衡量成功与否。”另一方面，高管们表示，证明L&D项目成功的最佳方式是“通过学习对留存率和绩效指标的影响”。
留存率和绩效指标的压力只会增加。在冷却经济在美国，越来越多的高管将不可避免地转向保护利润率。除非学习型领导者能够说服高级管理人员放弃宝贵的资源是值得的，否则获得对新项目的支持将变得困难，甚至不可能。对于现有的项目来说，削减成本可能成为新的现实。
与此同时，入职培训的质量也不容忽视。因此，如果你是一位学习型领导者，你很有可能面临着一项看似不可能完成的任务:提高(或维持)入职培训项目的质量——但也要削减开支。好消息是，通过正确的度量方法，您可以在不牺牲质量的情况下降低成本。
超越LMS来改进度量
要获得影响投资回报(ROI)和业务影响数据，重要的是要有跟踪、度量和评估学习项目的良好工具。根据德勤(Deloitte)的一份报告，64%的组织认为定制学习管理系统(LMS)或仪表盘是这方面最有用的工具，但它的缺点是:LMS的设计目的是帮助你高效地执行某些任务并记录这些任务——而不是分析他们的影响．
为了确定效率，组织需要采取开机数据和连接他们的组织绩效指标(例如，敬业度、绩效和退出数据)的其余部分。LMS数据只与单个系统相关联，提供诸如学习者满意度、入学人数、培训成本和学习者人口统计等指标。很少有LMS能够捕获L&D函数之外有用的数据。
另一方面，最好的人员分析平台可以连接来自多个系统的数据，帮助您分析整个员工生命周期的数据。这可以让你做两件事:a)确定哪些地方可以削减开支，b)证明哪些地方需要额外的投资。以下是分析在这两方面的帮助:
# 1。确定哪些地方可以减少开支
它可以带走一名员工长达2年在他或她完全有生产力之前。一个新员工提高生产力所需的时间越长，在该员工开始对收入、客户满意度或创新等重要领域做出贡献之前，公司需要投入的资金就越多。
简单地说:时间就是金钱。
但如果跑道太短，则会影响性能。为了平衡成本/质量方程，分析平台可以帮助发现长度不同的类似程序的比较。
通过这种方式，你可以确定是否存在可测量的结果差异，如时间与生产力、绩效、敬业度和留存率。一个能够吸引新员工并帮助他们走向成功的短期项目显然会胜过一个具有类似效果的长期项目。
同样的方法也可以用于其他削减成本的措施，如将培训转移到网上或将更多的队列放在一起。总有一个阈值，在这个阈值下节省的成本将影响质量，了解这一点是关键。在预算紧缩的时候，拥有决定如何以更少的钱提供同样质量的结果的能力当然是一种资产。
# 2。用硬数据证明额外投资的合理性
大多数商业领袖会更愿意投资一个新的入职培训项目，如果他们知道这将有助于避免长期成本，而且没有什么能像营业额那样对资产负债表造成严重影响贝尔辛由德勤研究，自愿周转的总成本是否为109,676美元员工。
然而，很难确定新入职是否是导致公司辞职的主要原因。当一名新员工快速离职时，并不一定是因为入职培训的内容。这可能意味着招聘的人很糟糕，他或她不具备成功所需的基本技能，或者在工作上被误导了。
但是，当您揭示一个趋势(而不仅仅是时间点指标)时，就有可能显示因果关系。通过分析，您可以比较总体人员流动率的百分比，并将其与项目参与者的流动率进行比较，这将帮助您清楚地了解新项目是否正在工作。
例如，当你看到参加了新入职培训的员工流动率较低时，你就可以证明这个项目可能值得扩大。
更进一步，量化成本规避可以帮助你获得首席执行官和公司财务总监的注意。不要说营业额是19%，而是要证明营业额的增加可能会影响3%的收入，也就是300万美元。
正如人力资源专家John Sullivan博士所说在这篇博文中在影响高管方面，“首席执行官们用金钱来考虑一切，因为金钱是真正的‘商业语言’。”
用学习数据讲商业语言
如果不断给员工分配ROI和美元价值让你感到不舒服，那么你并不孤单。但是，如果你想通过有效的学习项目获得所需的资源，对员工产生积极影响，思维模式的转变是必要的——特别是当重点转向保护利润率时。
这样，你既能说商业语言，又能专注于企业学习中更有成就感的一个方面:确保新员工的培养方式能将他们与公司的使命联系起来。
 南希曾庆红是解决方案经理在Visier在那里，她花了四年时间为人力资源构建分析解决方案。Nancy专注于为企业用户在整个人力资源领域内创建分析，并研究组织如何通过采用数据驱动的人力资源实践实现价值。南希在西蒙弗雷泽大学获得传播学学士学位，在康科迪亚大学获得媒体研究硕士学位，在那里她研究量化自我的界面。 |