מה מודדים, ערך או עלות?

עלות או ערך? איך מודדים ROI אמיתי של תוכנית מנהיגות - Case Study

מאת: אורית כהן People Forward, מרץ 2026

ארגונים מוציאים מיליונים ואף מיליארדים של דולרים בכל שנה על תוכניות הדרכה ופיתוח. אבל מה קורה כשההנהלה שואלת: "מה ה-ROI של כל זה?" לרוב, החדר משתתק. במקרה הטוב, שולפים ציון שביעות רצון מסקר סיום קורס ("90% מהמשתתפים העידו שהמרצה היה מעולה"). אבל שביעות רצון של סוף סדנה היא לא אימפקט עסקי.

​​

כבר ב-1959, דונלד קירקפטריק (Donald Kirkpatrick) פרסם את המודל המפורסם שלו למדידת אפקטיביות של הדרכות בארגונים. המודל בנוי מ-4 רמות:

1. Reaction (תגובה): האם המשתתפים אהבו את ההדרכה (שביעות רצון)?

2. Learning (למידה): האם הם רכשו ידע חדש?

3. Behavior (התנהגות): האם הם יישמו את מה שלמדו בעבודה היומיומית?

4. Results (תוצאות): האם השינוי ההתנהגותי הוביל לתוצאות עסקיות מדידות לארגון?

המודל הזה נלמד בכל תואר במשאבי אנוש, למידה ופיתוח ארגוני. ולמרות זאת, הרבה שנים אחרי, הרוב המוחלט של הארגונים לא מצליח לחצות את רמה 2. למה? כי ישנה אמונה שגויה ש"אי אפשר באמת למדוד למידה".

האמת היא שאפשר. קודם כל צריך להתחיל בלתכנן מה בכלל רוצים או מצפים שיקרה (התנהגות רצויה), ואז לחשוב ביצירתיות באיזה אופן ניתן למדוד את זה (וכל זה מראש, ולא בדיעבד!).

​

​הנה הקייסטאדי שלי שימחיש לכם איך אפשר לעשות את זה בלי תקציבי עתק ואפילו בלי AI!

ב-2019, כשעבדתי בחברת HP, השקנו את תוכנית "Catalyst", תוכנית הדרכה גלובלית ויוקרתית שנועדה לקדם ולשמר טאלנטיות בארגון. התוכנית עלתה הון והשקענו בה משאבים אדירים. המטרה שלי כפונקציה אנליטית הייתה להוכיח את ההשפעה (רמות 3 ו-4 של קירקפטריק) ולתרגם אותה ל-ROI פיננסי ולשיפור ב-Employee Lifetime Value. 

​

כדי לעשות את זה, היינו צריכים לעבור מ"מדידת שביעות רצון" ל"מיינדסט של דאטה".

​

1. המלכודת מתחילה בעיצוב: חובת הגדרת המטרות

הטעות הכי גדולה סביב מדידת ROI היא שמנסים לחשב אותו בסוף התוכנית. כדי להגיע לרמה 3 (שינוי התנהגות), צריך לבנות את המדידה כחלק מהעיצוב של התוכנית (Minimum Viable Learning Standard). היינו צריכים להגדיר מראש: איך תיראה התנהגות רצויה? החלטנו שהתנהגות רצויה אומרת שמשתתפות התוכנית ייקחו יותר סיכונים בניהול הקריירה שלהן (כלומר יגישו מועמדות למשרות בכירות יותר), יהיו בעלות שביעות רצון גבוהה יותר מהתפתחות הקריירה שלהן (כלומר ציונים גבוהים יותר בשאלון Engagement), ויישארו יותר זמן בחברה (כלומר נטישה נמוכה בהשוואה לקבוצת ביקורת). ברגע שהגדרנו את ההתנהגות המצופה והצמדנו לה מדדים ברורים, הדרך למדידה נפתחה.

​

1. לעבור ל"מיינדסט של דאטה" : ניסוי וביקורת בלי להוציא שקל

כדי להוכיח שהשינוי נוצר בזכות התוכנית ולא סתם בגלל מגמות שוק, השתמשנו בהיגיון אנליטי של קבוצות ניסוי וביקורת (A/B Testing). חלק מהאג'נדה שלי תמיד הייתה להראות יכולת אנליטית מרשימה, מבלי לבקש עוד שקל מהחברה. השתמשנו במקורות מידע קיימים (Workday, סקרי מחוברות, הערכות 360, SABA), אבל הייתי צריכה להיות יצירתית:

• האקינג לניידות פנימית (Internal Mobility): במקום רק לבדוק "מי קודמה", עקבנו באופן אקטיבי אחרי הגשת מועמדות למשרות פנימיות. בדקתי: האם בוגרות התוכנית רק הגישו יותר קורות חיים? ויותר חשוב, האם הן העזו להגיש למשרות ב-Level גבוה יותר מהתפקיד הנוכחי שלהן, כפי שקיווינו שייקרה?

​

• מבחני A/B עיוורים לסקרי מחוברות: רציתי למדוד את השפעת התוכנית על המחוברות (Engagement) ושביעות הרצון מקריירה. אבל סקרי המחוברות נוהלו על ידי ספק צד-שלישי ולא הייתה לי גישה לנתונים הגולמיים. מה עושים? הנה ה"האק": הרכבתי רשימה של מספרי עובד השייכים ל"קבוצת הניסוי" (הנשים שעברו את התוכנית), ורשימה נוספת של "קבוצת ביקורת" (נשים בעלות מאפיינים דומים – גיל, ותק, תפקיד – שלא עברו את התוכנית). העברתי לספק החיצוני רק את מספרי העובד בשתי קבוצות, מבלי שהוא ידע מי היא מי. פשוט ביקשתי: "תריץ ניתוח ותגיד לי אם יש הבדלים בתוצאות של קבוצה A מול קבוצה B". התוצאה? הוכחה אמפירית מובהקת לכך שהתוכנית שלנו יצרה זינוק דרמטי במחוברות ושאיפות להישאר בחברה (רמה 4 של קירקפטריק) – וכל זה בלי לפגוע באנונימיות ובלי לבקש תוספת תקציב מהארגון.

​

בדרך הזו, בלי לערער את האנונימיות של הסקר ובלי להוציא אגורה נוספת, קיבלנו הוכחה אמפירית, מגורם אובייקטיבי חיצוני, לשינוי ההתנהגותי והתפיסתי שהתוכנית יצרה.

​

2. לחשב Utility Analysis  - ROI

ברגע שיש לנו הוכחה להתנהגות (Behavior) ולתוצאה (Results), השלב האחרון הוא לתרגם את זה לכסף (Utility Analysis). נוסחת ה-ROI לא יכולה למדוד רק עלויות ישירות. ארגונים נוטים לעוות את ה-ROI שלהם כי הם סופרים רק כמה עלה המרצה, האולם והכיבוד הנלווה.

כדי למדוד ROI אמיתי, חישבנו את העלות המלאה (Fully-loaded costs): עלות הפיתוח, המרצים, הכלים, אבל גם זמן העבודה של המשתתפות ועלויות ההזדמנות (Opportunity costs) של שעות מחוץ למשרד. מול העלויות האלו הצבנו את התועלת הפיננסית: הערך הכספי שנחסך ממניעת עזיבה (גיוס, חפיפה, אובדן ידע) והערך שנוצר מקידום פנימי. 

​

3. התוצאה: מהדאטה עד לדאו ג'ונס

הנתונים דיברו בעד עצמם. ראינו שינוי משמעותי בהתנהגות (יישום הלמידה בעבודה שנמדד דרך פידבק ממנהלים ועמיתים), וראינו תוצאות עסקיות חדות: שיעור קידום פנימי של 22% בקרב משתתפות התוכנית.

הצלחנו להוכיח שהתוכנית החזירה את ההשקעה שלה (ROI) דרך שימור ופיתוח הטאלנט. הצלחנו להוכיח שהתוכנית החזירה את ההשקעה שלה, ובגדול. אבל האימפקט האמיתי הדהד הרבה מעבר לכותלי מחלקת ה-HR. בזכות התרומה המדידה של תוכנית "Catalyst" לקידום מנהיגות נשית, HP זכתה בפרס יוקרתי, זכייה שלקחה חלק פעיל בהשפעה על מיקומה של HP במדד הדאו ג'ונס (Dow Jones Sustainability Index). 

​

תובנות במבט לאחור:

הפרויקט הזה הוא ההוכחה המובהקת לכך שלמידה ופיתוח הם לא "הוצאות תפעוליות", אלא מנועי צמיחה עסקיים. אבל הדרך היחידה לגרום להנהלה להאמין בזה, היא לדבר איתם בשפה שלהם: בעובדות, במספרים, ובלא מעט חשיבה מחוץ לקופסה, ויצירתיות אנליטית.

​

People at heart, Data in mind.