数据驱动的E-Learning经营策略优化

来源：章法森言（ID：johnsonzhang0807） 作者：章森 一、E-Leanring项目管理的4P方法论 笔者对于企业E-Learning项目的管理，有一套4P方法论， 整体流程如下： Pattern 项目模式的设计，请参考： E-Learning在学习项目中的混合模式 一文! Product 产品资源的选择，请参考： E-Learning产品的评选与选择--USE模型 一文! Publish 内部营销的传播，请参考： E-Learning内部营销的Publish模型 一文! 最后一个流程，如何来进行学习行为的分析， 从而优化我们的优化，修正组织落地E-Learning的模式呢？

二、E-Leanring学习行为数据分析的3种方法 我们在经营E-Learning学习的平台之后，我们会得到很多学习数据，每一个数据都是从一个侧面，展现了组织中学员在E-Learning平台上的学习现状。

笔者将这些数据分为两类： 过程数据 ：如登陆次数，上线率等 结果数据 ：如考试平均分、课程完成率、学习时间等。

笔者对于这些数据分析的方法，归纳为4种： 1、趋势分析 基于时间来进行某个学习数据的分析， 在某个时间节点，看下数据的 转变有没有发生？

为何会发生？

发生的原因就是组织在线学习的 有效措施的实践答案！

比如，在推进某个营销策略之后，通过趋势分析来看下，是否有提升，从而来实证推导策略的有效性！

2、转码界定 一个在线学习平台，会提供给我们很多指标，但更多 有意义有价值的指标，需要我们去做“转码处理”， 从而得到！

举2个例子： 用“ 总时长 / 登陆次数=平均学习时长 ”，通过这个转码，来分析在这个组织里，学员比较倾向于时长多长的在线课程，可以作为后续产品选择的参考！

用“ 学习时长 / 单元视频时间 = 单元重复学习率“， 通过这个转码，来分析哪个内容单元，学员重复学习的次数比较多，哪个属于跳跃式学习，里面一定有组织中学员们偏好的学习风格，可以优化后续的教学设计参考！

根据你想分析的学习价值，去界定指标，通过转码来进行分析！

3、学员画像 将学员的在线学习行为，与学员的HR属性做一些关联，通过拟合来得出规律，那些 主动学习者是谁？

他们如果是一个人的话，这个人的人力资源特征是什么？

比如：主动学习者是个女性，28岁，大学本科，非名牌大学毕业，文科背景，主管级别......... 有了主动学习者的画像之后,我们就要去猜: 这样的学员, 什么样的营销策略和项目模式会更好地激发他的学习行为, 从而进行优化! 4、相关性分析 互联网时代,经营E-Learning,我们都要做一个大数据主义者, 大数据中的核心思维是相关系数R, 啤酒和尿布就是经典故事! 感兴趣的可以参考: 相关系数：大数据时代HR管理的新思维 一文! 这里举两个例子: 可以基于以下的数据日志结构来分析, 哪些课程的相关系数呈现显著相关的, (哪门课程是啤酒, 哪门课程是尿布) 在平台的页面上,可以将相关系数高的课程放在页面的临近位置, 或者在项目中一起进行混合式学习, 从而能够帮助学习行为的激发! 很多人会对如何评估E-Learning项目产生困惑! 基于相关系数的概念，我们直接可以 将学习行为和学员的一些绩效表现进行相关性分析 ， 如果呈现显著相关的，即证明高绩效和在线学习行为有关！

或许是因为在线学习行为促进了绩效提升，或许是高绩效员工本身就爱学习，不论哪个因果，都证明：组织需要它！

三、用数据去驱动 上文分享了四种E-Leanring平台数据分析的方法！

E-Learning就像一辆车，四种数据分析的方法就如同 汽车的后轮 ，驱动这辆 汽车的前进 和 行驶路径的不断优化 ！

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