ビッグデータの時代では私達個人の興味・嗜好にオンライン上の体験がパーソナライズ化され、個人の嗜好性によりアイテムや情報がキュレーションされる世界が現実化してきました。
FacebookやLinkedInで受けられる個人体験、Netflixでのお勧め、SpotifyとPandoraでのパーソナライズされたプレイリストは今日では当たり前のようになっています。オンラインショップが興味のある製品だけをお勧めしてくれることは当たり前で、お勧めが個人の指向に関連していない時は不満さえ漏らしてしまう世の中になってきています。
パーソナライゼーションの最も分かりやすい例は、Amazonにログインした時に体験できます。Amazonからのお勧め情報はまるでテレパシー能力のようです。考えてもいなかった製品の推薦情報が表示され、一度体験したら虜になってしまいます。
パーソナライゼーションは、消費者向けWebサイトで勢いのある動きであり、大成功を収めています。2012年、Amazonは第2四半期の売上高が29％増加したと報告しています。これは主に、購買プロセスのあらゆる部分にパーソナライズ戦略を組み込んだ結果です。Amazonだけでなく、あらゆる組織のマーケティング担当者の80％近くが、パーソナライズが収益を高めたと言っています。
消費者向けWebサイトのパーソナライズ化の動きは、現在企業向けソフトウェアにも広がっています。企業向けソフトウェアをエンドユーザーにより魅力的なものにするという動きは初期段階にすぎませんが、着実に増えてきています。企業向けソフトウェア会社が優れたユーザーエクスペリエンスを創造できない場合は組織内での注目を集めることがますます難しくなってきています。
パーソナライゼーションは、企業内学習において特に重要な問題です。トラディショナルな学習ソリューションは企業視点のもので、必須トレーニングとコンプライアンスに重点が置かれており、その結果従業員のエンゲージが少なくなっています。調査対象者の半数は、自己能力開発のために四半期に一度位の頻度でしかLMSを使用していないと回答しています。従業員は同僚から学んだり、Googleに頼る傾向があります。
パーソナライゼーションや従業員中心の学習アプローチは、2016年によく引用されています[ L&D Global Sentiment 2016 ]。Bersin by Deloitteの調査によると、調査対象の67％のユーザーにとってユーザーエクスペリエンスを向上させることが新しいHRソリューションの主な購入基準であることが明らかになりました。
Bersin by Deloitteは、圧倒された従業員に関する調査レポートを発表しました。私たちは皆、あまりにも多くの情報、会議、そして電子メールで圧倒され、行き詰まっています。従業員は、職場内学習における最も一般的な阻害要因として十分な時間がないことを挙げましたが、同時に学習こそが競争上の重要な要因であることを私たち全員が知っています。このソリューションは、学習プロセスを合理化できる一連のツールで、適切なコンテンツを適切な人に適切なタイミングで配信します。
パーソナライゼーションと企業内学習 企業内学習におけるパーソナライズは、目に見えるキャリアの成長という点で、企業が従業員に提供できるものとして革命を起こす可能性を秘めています。Amazonでのパーソナライズ化された製品お勧め情報と同様に、現在および将来のキャリア目標と完全に一致するコース、記事、ビデオがお勧め情報として提供されたならば、オンライン検索、ブログ、様々なイントラネットサイトをまたいだ検索の時間を節約できるのではないでしょうか？
各個人のニーズに合わせてパーソナライズされた学習アプローチを提供する企業向けの学習ソリューションがなかなか増えていませんが、企業内学習へのパーソナライズ化を達成するには主に下記の3つの方法があります。
1.手動による推奨で、従来より行っているパーソナライゼーションの方法で、L&Dが従業員の役割と部署に基づいて推奨する方法です。管理者または学習の専門家がコースを必須学習として部署または従業員毎に割り当てます。一部のラーニングプラットフォームでは、マネージャは部下の個人学習計画を作成でき、状況を確認できるものもあります。
2.ソーシャルな推奨で、友人、同僚、管理者から推奨を受けることができます。
3.システムによる推奨で、ユーザーデータに基づいて推奨されます。
L&Dの専門家が対象者の役割と部署に基づいて必須トレーニングを割り当てる場合、ほとんどの従来型の学習ソリューションは手動で割り当てることができます。しかし、このタイプのパーソナライゼーションは、年間計画されるようなトレーニングのみをカバーします。
「ソーシャル」は企業学習におけるもう1つの重要なバズワードで、ソーシャルラーニングの推奨を容易にするためのツールが増えています。しかし、これらのツールのほとんどは、あなたのネットワーク内で人気のあるコンテンツを学習したり、自分に似た人々の間で人気のあるコンテンツを学習できる機能などの、ソーシャルなトレンドを集約する機能がありません。
ビッグデータの出現と分析アルゴリズムにより、アルゴリズムやシステムから自動生成される推奨がより一般的になり、L＆Dの活動を合理化するとともに従業員自らの学習を促進できるようになります。
企業内学習の将来を考えると、LMSで従来提供されてきた必須コースよりも多く、パーソナライズされた推奨アイテムを含める必要があります。もしパーソナライゼーションエンジンが必須コースの割り当てのみを行う場合、年間計画される定期的トレーニング企画担当者にしか利益をもたらしません。私たちの研究によると、従業員が自分の仕事のために何か新しいことを学ぶ必要があるとき、従業員は最初にLMSから学ばないという調査結果も出ています。
パーソナライゼーションへのDegreedのアプローチ Degreedは、企業内学習において従業員を中心に据えた新しいアプローチを取りいれました。文字通り、いつでも、どこでも、どんなデバイスからでも、個人の能力開発を促進することができます。これを実現するために、3つのパーソナライゼーション（手動、ソーシャル、システム自動生成）のすべてを活用することで、ユーザー毎に異なる体験を提供します。
Amazonのように、Degreedは個人が存在すらも認識していないコンテンツを学習することを推奨することができますし、一度見たらあなたがそのジャンルに興味を持っていることをDegreedは知ることができます。
1. 手動による推奨 Degreedは、組織やグループ全体に、または個人に推奨する機能を提供します。管理者は、従業員が適切なグループに割り当て、関連するパスウェイに登録されるようにルールを要求できます。また管理者は、組織のパスウェイをより目立つようにライブラリーに掲載することもできます。
2. ソーシャルな推奨 Degreedは、他の人が学んでいることを表示したり、気になる人をフォローするためのソーシャルツールを提供しているので、あなたが称賛する専門家や同僚から学ぶことができます。Degreedを使用すると、志を同じくする学習者とグループに参加したり、コンテンツを評価したり、会話に参加したりできます。また、友人、同僚、管理者からのおすすめの送受信も簡単にできます。また誰をフォローすべきかわからない場合には、Degreedは、同じ興味テーマを持つ人たちを推奨をします。
3. システムによる推奨 ユーザーがDegreedにログインした時に最初に表示されるのは、システムが推奨する学習アイテムが表示されるダッシュボードです。各ユーザーに合わせてパーソナライズされ、毎日更新される項目群から構成されます。これらの推奨アイテムは、組織に認めた外部リソースやイントラ内部コンテンツソースのどちらも表示されます。
Degreedは、Netflixと似た感覚でライブラリ内の学習リソースを閲覧することができます。ユーザがDegreedのコンテンツライブラリに移動したときに最初に表示されるのは、単なる空白の検索ページではありません。ユーザには、デフォルトでシステムが自動推奨した学習リソースが表示されます。
その結果、従業員が実際に使用したい学習ソリューションが生まれました。LMSの平均ネットプロモータースコア（NPS）は-31％ですが、Degreedの平均ネットプロモータースコア（NPS）は70という結果がもたらされています。
最後に パーソナライゼーションを提供する企業向けラーニングソフトウェアプロバイダはごくわずかです。しかし、このトレンドが消費者市場を席巻したように、企業向けソフトウェアの世界にも革命を起こすことが期待されます。
新しい企業向け学習ソリューションの市場で、パーソナライズされた推奨アイテムなど、より消費者向け機能を構築することによって、企業内学習に革新的なアプローチをとるツールを探してください。今日、オンラインショッピングする人たちの半数近くが、購入前にAmazonを検索しています。あなたの企業内学習ソリューションが組織で学ぶための最も人気のある場所としてオンライン検索にも勝る未来を想像してみてください。
APRIL 4, 2016BY SONJA SCHURIG