TL;DR: Обучение занимает 5–10% HR-бюджета, но без четкой отдачи. Fujitsu сократили L&D-затраты на 25%, повысив эффективность на 30%. Ericsson снизили текучесть на 23% через персональные пути развития. Разбираем метрики, кейсы и 5 шагов внедрения — чтобы операционные и коммерческие директора видели ROI >200% (да, это реально).
01
Что такое people analytics в L&D
People analytics (переводится как HR аналитика, аналитика персонала) в обучении — это когда мы берем данные из HR-систем, LMS и Excel-таблиц компании и смотрим, как обучение влияет на бизнес.
Откуда данные:
Зачем вообще в обучении аналитика : только так понимаем, какие тренинги дают результат (+15% продаж), а какие — пустая трата. Например, статистика по рынку: 60–70% сотрудников проходят курсы формально (completion rate <40%), а 30–40% L&D-бюджета уходит на неэффективные программы. Это становится особенно чувствительно во времена оптимизации бюджетов компании [agile-hr-analytics].
Откуда данные:
- LMS — сколько начали/завершили курсы, время прохождения
- Performance-отчеты — KPI сотрудников до и после тренингов
- HR-системы — текучесть, время адаптации новичков
- Опросы — насколько сотрудникам понравилось, применили ли знания
Зачем вообще в обучении аналитика : только так понимаем, какие тренинги дают результат (+15% продаж), а какие — пустая трата. Например, статистика по рынку: 60–70% сотрудников проходят курсы формально (completion rate <40%), а 30–40% L&D-бюджета уходит на неэффективные программы. Это становится особенно чувствительно во времена оптимизации бюджетов компании [agile-hr-analytics].
02
Рассмотрим ключевые метрики — почему именно эти три
Почему именно эти три метрики?
Это базовый набор для любой компании. Они не идеальны, но достаточны для того, чтобы начать анализировать эффективность обучения и со временем углубляться в метрики и методологию расчетов. Действуем по принципу Парето 80% пользы за 20% усилий.
Это базовый набор для любой компании. Они не идеальны, но достаточны для того, чтобы начать анализировать эффективность обучения и со временем углубляться в метрики и методологию расчетов. Действуем по принципу Парето 80% пользы за 20% усилий.
1
Completion rate (проходимость курсов) — видим, проходят ли курсы вообще
3
Cost per learner (затраты на ученика) — операционщики сразу видят деньги
2
Skill uplift (рост навыков) — главный вопрос: работает ли обучение на KPI
Дальше можно добавить eNPS, time-to-productivity и так далее.
"Простая таблица в Excel: видим, кто прокачался, а кто нет. Формула автоматом считает skill uplift"
В идеале все данные сводим в дашборд. Российские платформы: Websoft HCM, GetCourse, 1C:ЗУП с виджетами, Bitrix24 HR, E-gueo, а также большинство LMS поддерживают поддерживают передачу данных по API.
Но можно начать с Excel/Google Таблиц — загрузить отчеты LMS + KPI и потестить. Если ROI >200%, берем ресурсы на полноценный дашборд - к этому времени у вас уже будет обоснование бюджета.
В идеале все данные сводим в дашборд. Российские платформы: Websoft HCM, GetCourse, 1C:ЗУП с виджетами, Bitrix24 HR, E-gueo, а также большинство LMS поддерживают поддерживают передачу данных по API.
Но можно начать с Excel/Google Таблиц — загрузить отчеты LMS + KPI и потестить. Если ROI >200%, берем ресурсы на полноценный дашборд - к этому времени у вас уже будет обоснование бюджета.
А если у нас нет LMS?
1
Google Таблицы + опросы в Telegram-боте — "Пройди тест → пришли результат"
2
1C или Bitrix24 — отчеты по обучению уже есть.
3
Ручной сбор: "Сколько человек прошло тренинг? Сколько уволилось через 3 мес?"
А если нет performance-отчетов?
Спросите у руководителя отдела: "Какие 3 цифры показывают результат вашей команды?"
Примеры по отделам:
Спросите у руководителя отдела: "Какие 3 цифры показывают результат вашей команды?"
Примеры по отделам:
- Продажи: выручка, количество сделок, средний чек
- Поддержка: время ответа, % решённых обращений, NPS
- Производство: количество брака, время на деталь, выработка
- IT: количество багов, время релиза, uptime
1
До тренинга фиксируем: "Иван — 10 сделок/мес"
2
3 месяца после смотрим: "Иван — 13 сделок/мес"
3
Считаем: +30% = тренинг сработал
Вернемся к ключевым параметрам.
1. Completion rate (проходимость)
Зачем: Если половина бросает курс на середине — деньги на ветер. Без этого не поймем даже базовую активность
По рынку: Среднее 45–65%, норма >80%
Как считать в Excel: =КОЛИЧВОЗНАЧ(завершили)/КОЛИЧВОЗНАЧ(начали)
Пример: 100 начали Excel-курс, 65 дошли до конца = 65% (ниже нормы)
2. Skill uplift (рост навыков)
Зачем: Главный вопрос — выросли ли продажи/продуктивность после тренинга. Это связывает L&D с бизнесом
Как проверяем: Сравниваем KPI группы до/после (исключаем сезонность через контрольную группу)
Формула: (KPI_ПОСЛЕ - KPI_ДО)/KPI_ДО × 100%
Норма: +15–30%
Пример: Отдел продаж: 10 млн → 12,5 млн через 2 мес после тренинга = +25%
3. Cost per learner (затраты на ученика)
Зачем: Операционщики спрашивают: "Сколько стоит прокачка одного сотрудника?". Показывает эффективность расходов
Формула: Общий бюджет ÷ количество учащихся
Пример: 1 млн руб на тренинг, 50 человек = 20к руб/чел
Цель: Сократить на 30–40%
1. Completion rate (проходимость)
Зачем: Если половина бросает курс на середине — деньги на ветер. Без этого не поймем даже базовую активность
По рынку: Среднее 45–65%, норма >80%
Как считать в Excel: =КОЛИЧВОЗНАЧ(завершили)/КОЛИЧВОЗНАЧ(начали)
Пример: 100 начали Excel-курс, 65 дошли до конца = 65% (ниже нормы)
2. Skill uplift (рост навыков)
Зачем: Главный вопрос — выросли ли продажи/продуктивность после тренинга. Это связывает L&D с бизнесом
Как проверяем: Сравниваем KPI группы до/после (исключаем сезонность через контрольную группу)
Формула: (KPI_ПОСЛЕ - KPI_ДО)/KPI_ДО × 100%
Норма: +15–30%
Пример: Отдел продаж: 10 млн → 12,5 млн через 2 мес после тренинга = +25%
3. Cost per learner (затраты на ученика)
Зачем: Операционщики спрашивают: "Сколько стоит прокачка одного сотрудника?". Показывает эффективность расходов
Формула: Общий бюджет ÷ количество учащихся
Пример: 1 млн руб на тренинг, 50 человек = 20к руб/чел
Цель: Сократить на 30–40%
03
Как это работает — даже без нейросетей
Если есть AI (российскиеYandex DataLens, Luxms BI , KitBot, инт. Crunchr, Visier).
Скриншот платформы Crunch
Скриншот KitBot
Скриншот Luxms BI
Как система смотрит навыковые гэпы:
Пример:
Логика: Профиль сотрудника × Требуемые навыки × Доступный контент = Персональный путь.
- Берет профиль сотрудника: должность, текущий KPI, пройденные курсы, оценка 360
- Сравнивает с skills matrix компании (какие навыки нужны программисту/маркетологу)
- Находит разрывы: "Иван знает HTML, но не Python"
- Подбирает контент из каталога: "Python Advanced, 15 мин/день"
Пример:
- Иван-программист: KPI "бэкенд-задачи" низкий, не проходил Python → система предлагает "Python для веб-разработки" (15 мин/день × 10 дней)
- Маша-маркетолог: Не знает Google Analytics, трафик по ее кампаниям падает → "GA для новичков" (12 мин/день × 7 дней)
Логика: Профиль сотрудника × Требуемые навыки × Доступный контент = Персональный путь.
Если нейросетей нет (90% российских компаний):
Реальный пример (с учетом всех "но"):
Ввели курс продаж для 30 менеджеров. Одновременно выделили контрольную группу — еще 30 менеджеров схожими KPI, стажем и регионом.
Через 2 месяца:
Да, есть нюансы — мотивация, сезонность, сложные клиенты.
Поэтому:
Разница +15% (18% - 3%) — это уже надежный сигнал, что курс работает. 100% чистоты не будет, но для старта достаточно.
- Ручной анализ в Excel: Фильтр "Кто прошел курс продаж → какой у них рост выручки?"
- Простое правило: Топ-10% по KPI → продвинутые курсы, новички → базовые
- A/B-тест: 50% отдела проходят курс А, 50% — курс Б → через месяц сравниваем KPI
Реальный пример (с учетом всех "но"):
Ввели курс продаж для 30 менеджеров. Одновременно выделили контрольную группу — еще 30 менеджеров схожими KPI, стажем и регионом.
Через 2 месяца:
- Обученные: +18% выручки
- Контрольные: +3% (общий рост рынка)
Да, есть нюансы — мотивация, сезонность, сложные клиенты.
Поэтому:
- Схожие группы — одинаковый стаж, регион, KPI на старте
- Длинный период — 2–3 месяца, чтобы "усреднить" сезонность
- Дополнительно проверяем — опрос: "Применили ли знания с курса?" (70% "да")
Разница +15% (18% - 3%) — это уже надежный сигнал, что курс работает. 100% чистоты не будет, но для старта достаточно.
04
Google и российские реалии
Как это началось:
Google в 2010 запустили Project Oxygen. Проанализировали данные 10 000 менеджеров → выделили 8 ключевых навыков → создали точечные тренинги. Итог: текучесть талантов -20%.[agile-hr-analytics]
IBM с 2015: Watson Career Coach анализирует skills gaps тысяч сотрудников → строит персональные пути развития → time-to-productivity новичков -25%.[journalofsocialsciences]
В России сейчас:
Статистика рынка (исследования CyberLeninka, HSE, HR Conf 2025–2026):
Тренд 2026 (прогнозы HR Conf):
Вывод: Пока конкуренты проводят "обучение ради галочки", банки, РЖД и EdBuro получают цифры. Вы можете за 4 недели выйти на их уровень.
Google в 2010 запустили Project Oxygen. Проанализировали данные 10 000 менеджеров → выделили 8 ключевых навыков → создали точечные тренинги. Итог: текучесть талантов -20%.[agile-hr-analytics]
IBM с 2015: Watson Career Coach анализирует skills gaps тысяч сотрудников → строит персональные пути развития → time-to-productivity новичков -25%.[journalofsocialsciences]
В России сейчас:
Статистика рынка (исследования CyberLeninka, HSE, HR Conf 2025–2026):
- 20–25% компаний считают базовую HR-аналитику (текучесть, найм)
- L&D-метрики (completion rate, skill uplift) — менее 10% крупных компаний
- Банки (Сбер, ВТБ — доклады HR Summit 2025): Строят предиктивные дашборды для удержания. Сбер анализирует связь между курсами и вероятностью ухода сотрудника (flight risk). Результат: точность прогноза 78%[vc]
- РЖД (корпоративные отчеты, HR Conf 2026): Автоматизировали оценку 1500+ L&D-кампаний в год. Система собирает данные по всем тренингам (онлайн/оффлайн), строит рейтинг программ по эффективности[humanconf]
- EdBuro (наш кейс, 2025): Считали ROI для клиента из сферы услуг (200 сотрудников). Excel → дашборд Websoft HCM. Выявили 3 неэффективных курса (40% бюджета). Результат: -28% L&D-затрат. Клиент: "Наконец видим, за что платим".
Тренд 2026 (прогнозы HR Conf):
- РЖД масштабируют на предиктивную аналитику: "Какой курс снизит ошибку машиниста на 15%?"
- Банки переходят к revenue impact: "Этот курс по продажам даст +12% выручки?"
Вывод: Пока конкуренты проводят "обучение ради галочки", банки, РЖД и EdBuro получают цифры. Вы можете за 4 недели выйти на их уровень.
05
FAQ — отвечаем на главные вопросы
ROI L&D как считать?
ROI=(рост KPA×выручка/сотрудник) L&D затраты ROI = L&D затраты (рост KPI×выручка/сотрудник)
Пример: +10% продаж × 5 млн руб/сотрудник ÷ 100к руб = 500%
Подходит ли для России 2026?
Да: РЖД оценивает 1500+ L&D-кампаний, Сбер прогнозирует текучесть с точностью 78%[vc]
Сколько стоит запуск?
Excel: 1 неделя бесплатно
Дашборд: 300к руб, окупаемость 3 месяца при -28% затрат
ROI=(рост KPA×выручка/сотрудник) L&D затраты ROI = L&D затраты (рост KPI×выручка/сотрудник)
Пример: +10% продаж × 5 млн руб/сотрудник ÷ 100к руб = 500%
Подходит ли для России 2026?
Да: РЖД оценивает 1500+ L&D-кампаний, Сбер прогнозирует текучесть с точностью 78%[vc]
Сколько стоит запуск?
Excel: 1 неделя бесплатно
Дашборд: 300к руб, окупаемость 3 месяца при -28% затрат
»
Благодарим localrent.com за содействие в подготовке материала!
ОБ АВТОРЕ
Сооснователь Edburo
Наталия Харитонова
Наталия Харитонова
*
*Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией на территории РФ