Tasas de finalización, compromiso, evaluaciones y abandono: los indicadores clave para mejorar la formación y aumentar la rentabilidad.
Hoy en día, la capacitación corporativa es una inversión estratégica que puede marcar la diferencia en el rendimiento de las empresas. Sin embargo, como cualquier proyecto, es crucial medir su impacto para asegurarse de que los recursos estén siendo utilizados de manera efectiva. Así, la analítica de datos se convierte en un componente clave para optimizar los programas de formación y asegurarse de que realmente contribuyan a los objetivos comerciales.
Los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS, por sus siglas en inglés) permiten monitorear múltiples variables del proceso de formación: desde cuántos colaboradores finalizan los cursos, hasta cómo interactúan con los contenidos. Esta información permite detectar qué funciona y qué debe mejorarse, optimizando tanto la experiencia de aprendizaje como el retorno de la inversión (ROI).
Rómulo Martínez, director del Campus Romero, plataforma especializada en capacitación corporativa, asegura que aplican estas métricas de forma integral. “Trabajamos con rutas de aprendizaje bien estructuradas, acompañamiento tutorial y herramientas interactivas. El seguimiento constante nos permite detectar casos de deserción a tiempo y actuar de inmediato”, agrega.
¿Cómo puede la analítica de datos mejorar la capacitación?
Los LMS proporcionan una serie de métricas clave que permiten a los equipos de Formación y Desarrollo (L&D) obtener una visión precisa de la efectividad de sus iniciativas. Estas no solo ofrecen una visión general de cómo los empleados están interactuando con los programas de capacitación, sino que también proporcionan información sobre áreas específicas que necesitan atención.
Según el experto, algunos de los indicadores más importantes que deben ser monitoreados para evaluar la efectividad de la capacitación corporativa son:
- Tasas de finalización. Este indicador muestra cuántos colaboradores terminan el curso tras inscribirse. Si el número es bajo, puede deberse a contenidos poco atractivos o dificultades de acceso. Según LinkedIn, el 90% de los empleados completan sus cursos si consideran que el material es interesante y aplicable. Monitorear este dato permite ajustar contenidos para mejorar su relevancia y accesibilidad.
- Medidas de compromiso. Más allá de completar un curso, es fundamental saber cómo interactúan los usuarios con el contenido. Ingresos frecuentes a la plataforma, participación en foros o uso de recursos interactivos son señales de alto compromiso, lo cual se traduce en mejor retención del aprendizaje. “Cuando los colaboradores están realmente involucrados, los resultados se ven reflejados en el trabajo diario”, explica Martínez.
- Resultados de pruebas y evaluaciones. Las pruebas permiten medir el nivel de comprensión del contenido. LMS modernos ofrecen retroalimentación automática, y en Campus Romero, además, los alumnos reciben sugerencias personalizadas. “Cada persona avanza a su ritmo. Ofrecemos apoyo según sus resultados para evitar frustración y asegurar el aprendizaje”, añade el vocero.
- Duración de los cursos. Si los colaboradores tardan mucho más (o mucho menos) de lo previsto en terminar un curso, puede ser una señal de alerta. El análisis de este indicador ayuda a ajustar la complejidad, extensión o dinámica del contenido para hacerlo más efectivo.
- Tasas de abandono. Un alto nivel de deserción en ciertos puntos del curso puede indicar fallas en la estructura, claridad o relevancia del contenido. Detectar y corregir estos cuellos de botella mejora la retención y asegura una experiencia de aprendizaje más fluida.
En un entorno donde cada inversión debe demostrar resultados, la analítica de datos transforma la capacitación en una herramienta estratégica que permite convertir formación en rentabilidad.
