# data[].attributes.body
A taxa de adesão tem como objetivo analisar a relação entre o número de pessoas convidadas a participar do treinamento e as que de fato aderiram ao curso.

# data[].attributes.body
Neste indicador, a intenção é identificar quantos participantes desistiram do treinamento no meio do caminho.

# data[].attributes.body
Neste indicador, procura-se medir a satisfação dos participantes.

# data[].attributes.body
Este indicador é utilizado para medir o quanto do conteúdo ensinado foi, de fato, absorvido pelos colaboradores.

# data[].attributes.body
O aproveitamento individual é um indicador que mede o desempenho produtivo do colaborador após o treinamento

# data[].attributes.body
Aqui a intenção é quantificar o número de colaboradores que foram treinados pela empresa em determinado período.

# data[].attributes.body
Porcentagem de treinamento foi utilizada pelos colaboradores para multiplicar o conhecimento adquirido

# data[].attributes.body
Em média, cada colaborador teve acesso a quantos treinamentos?

# data[].attributes.body
Esse indicador mede a quantidade média de horas dedicadas ao treinamento e capacitação de cada colaborador.

# data[].attributes.body
Valor total e individual investido em treinamentos.

investimento por colaborador = investimento total em treinamento / número de participantes;

investimento por capacitação = quantia total investida em formações / número de ações realizadas.

# data[].attributes.body
Serve para medir o quanto a empresa recebeu de retorno em relação ao que foi pago. Seu cálculo é feito dividindo a soma (em dinheiro) das otimizações alcançadas após o treinamento pelo montante investido na capacitação que gerou a melhoria.

# data[].attributes.body
Esse é um painel colaborativo. Elencamos 11 indicadores comuns no mercado e na reunião do dia 18/05 avaliamos o nível de relevância de cada indicador para a Comissão (1 - Totalmente Relevante; 2 - Parcialmente Relevante; 3 - Irrelevante).

Em cada Indicador temos um "box verde" com uma breve descrição e uma imagem do exemplo de como medimos hoje.

Há também um "box vermelho" com a avaliação consensual do grupo quanto ao nível de relevância de cada indicador.

Por fim, temos alguns "box brancos" com as particularidades de cada área.

# data[].attributes.body
Se a sua área não estiver representada aqui, traga suas contribuições! Para isso basta clicar no (+) de cada coluna e responder as seguintes perguntas:

1 - A área já monitora esse indicador? Se não, tem condições de medir?
2 - Há alguma particularidade da área para monitoramento desse indicador?

Quando for contribuir, coloque no titulo da publicação o nome da sua área e no conteúdo suas respostas. Qualquer dúvida me acione.

Abs
Willian Bueno

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2 - Parcialmente Relevante

# data[].attributes.body
1 - Totalmente Relevante

# data[].attributes.body
1 - Totalmente Relevante

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1 - Totalmente Relevante

# data[].attributes.body
1 - Totalmente Relevante

# data[].attributes.body
3 - Irrelevante

# data[].attributes.body
3 - Irrelevante

# data[].attributes.body
3 - Irrelevante

# data[].attributes.body
3 - Irrelevante

# data[].attributes.body
1 - Totalmente Relevante

# data[].attributes.body
3 - Irrelevante

# data[].attributes.body
Monitoramos
Peculiaridade - Transformar não atende a todos os colaboradores.

# data[].attributes.body
1. Não monitoramos. É possível parcialmente.
2. Se olharmos para o público geral de colaboradores ou professores sim, mas não conseguimos olhando para o público alvo da formação. Ex. Formação para o Ensino Médio, não conseguimos mapear quem são os professores apenas do EM, mas seria possível mapear o público geral de professores.

# data[].attributes.body
1- Já temos este indicador e acompanhamos.
2- Sem particularidades.

# data[].attributes.body
1. Em alguns casos sim, mas podemos monitorar.
2. Não

# data[].attributes.body
1- Não monitoramos a taxa, pois a base de usuários é muito diversificada, porém medimos a quantidade de adesões.
2- Como o Farol1817 trabalho com público interno e externo, fica difiícil criar um índice sem ter clareza da base para comparação. Não temos uma base para cruzar e gerar o percentual. Uma alternativa seria fazer a quantidade de adesões/total da base de usuários, porém ficaria um indicador muito frágil e volátil no Farol1817.

# data[].attributes.body
1 - Não medimos, mas podemos.
2 - Particularidade: adequado para cursos com numero de vagas pré-estabelecidas. Se ficam vagas ociosas ou gera lista de espera. Também o % de participantes externos (RAS, Instituto, parceiros)

# data[].attributes.body
1) Sim, monitoramos.
2) Medimos a taxa de adesão considerando o numero de pessoas inscritas versus numero de pessoas que efetivamente compareceram na atividade.

# data[].attributes.body
A taxa de adesão é um indicador complementar, pois está condicionado a forma que divulgamos o tema do curso, o conteúdo, layout/formato do convite, somente assim o colaborador terá interesse em participar.
FTD Educação
1- Sim
2- Não

# data[].attributes.body
1- Monitoramos este indicador
2- Não há particularidade

# data[].attributes.headline
A taxa de evasão é complementar com a taxa de adesão, pois se o curso não for bem divulgado e o conteúdo não agregar valor para o colaborador, este indicador fica totalmente comprometido. Por outro lado, se os 2 indicadores forem bem direcionados e a taxa de adesão for baixa vale uma análise para melhor entendimento.

# data[].attributes.subject
A taxa de evasão é complementar com a taxa de adesão, pois se o curso não for bem divulgado e o conteúdo não agregar valor para o colaborador, este indicador fica totalmente comprometido. Por outro lado, se os 2 indicadores forem bem direcionados e a taxa de adesão for baixa vale uma análise para melhor entendimento.

# data[].attributes.body
FTD Educação
1 - Sim
2 - Não

# data[].attributes.body
1. Monitoramos.
2. Sem particularidades.

# data[].attributes.body
1. Sim
2. Não

# data[].attributes.body
1. Não
2. Sim

# data[].attributes.body
Monitoramos.
Indicador de extrema relevância, termômetro de outros indicadores / percepções sobre gestão e cultura.

# data[].attributes.body
1 - Não monitoramos formalmente, mas é possível.
2 - Necessário buscar meios de aprofundar o indicador uma vez que o desistente não participa da avaliação de satisfação/qualidade ao final.

# data[].attributes.body
1) Sim. Porém, não questionamos aqueles(as) que abandonaram o motivo de sua desistência. Talvez isso nos apontasse caminhos ainda não mapeados.
2) Não.

# data[].attributes.body
Acho importante a avaliação de reação, mas o formato das perguntas devem ser direcionadas para uma melhor experiência do colaborador (eNPS)
FTD Educação
1- Sim
2- Não

# data[].attributes.body
1- Mensuramos a reação através do indicador NPS (Net Promotional Score) e um campo discursivo para os participantes poderem descrever sua nota, caso desejem;
2- Nenhuma particularidade.

# data[].attributes.body
1. Mensuramos, mas concordo que podemos melhorar as questões.
2. Nenhuma particularidade

# data[].attributes.body
1) Sim.
2) Usamos NPS

# data[].attributes.body
1- Sim, mensuramos.
2- Sem particularidades, além do que já foi apontado.

# data[].attributes.body
1. Mensuramos.
2. Nenhuma particularidade, mas concordamos com a padronização das perguntas para melhores resultados.

# data[].attributes.body
1. Mensuramos NPS da área.
2. Precisamos ter olhar integrado pras pesquisas de formação do Grupo e rever as perguntas pra entender se estamos fazendo as perguntas certas para receber as respostas de forma assertiva. Precisamos integrar também a forma de análise das pesquisas (periodicidade, se é de forma manual ou automatizada...)

# data[].attributes.body
1- Não realizamos esta pesquisa, pois trabalhamos apenas com a NPS;
2- Nenhuma particularidade

# data[].attributes.body
1- Medimos.
2- Nenhuma particularidade.

# data[].attributes.body
1) Não. Temos condições.
2) Não.

# data[].attributes.body
1. Monitoramos para alguns cursos, por meio da avaliação de eficácia.
2. Ainda é necessário ajustes e intecionalidade na pesquisa. Ela pode ser padronizada até certo ponto, pois é nela que precisamos investigar a aplicabilidade do que que foi trabalhado na formação. Aqui entendo que é necessário o envolvimento do gestor para amarrar o que o colaborador observa que conseguiu aplicar na prática e o que o gestor observa de resultados dessa aplicação.

# data[].attributes.body
1. Não medimos
2. Nenhuma particularidade

# data[].attributes.body
Mesma resposta do item 4. Entendo que os 2 indicadores estão vinculados a pesquisa de eficácia.

# data[].attributes.body
1. Aplicamos em alguns cursos.
2. A particularidade é que alguns conteúdos são mais difíceis de medir e as vezes não conseguimos as perguntas com os especialistas do tema.

# data[].attributes.body
1- Não mensuramos, pois trabalhamos apenas com o NPS;
2- Entendo que será complexo mensurar este aproveitamento, considerando a base de usuários do Farol1817.

# data[].attributes.body
1) Não. Precisaríamos encontrar formas e justificativas para recolher essa métrica.
2) Não.

# data[].attributes.body
1- Não medimos.
2- Sem particularidades.

# data[].attributes.body
1. Aplicamos em alguns treinamentos.
2. A particularidade é que alguns conteúdos são mais difíceis de medir a aplicabilidade.

# data[].attributes.body
1. Não medimos.
2. Penso que alguns conteúdos podemos ter uma dificuldade para medir.

# data[].attributes.body
1- Não mensuramos
2- Extremamento complexo, pois diversos usuários do Farol são colaboradores, mas se cadastraram com e-mail pessoal.

# data[].attributes.body
1. Não, mas é possível.
2. Não avaliaria o número pelo número. Acredito que precisamos reelaborar esse indicador.

# data[].attributes.body
1- Não medimos.
2- Nenhuma particularidade.

# data[].attributes.body
1. Monitoramos.
2. Sem particularidades.

# data[].attributes.body
1) Sim.
2) Não.

# data[].attributes.body
Indicadores segmentados (níveis, cargos, função)

# data[].attributes.body
1. Não medimos
2. Nenhuma particularidade

# data[].attributes.body
1- Não temos a mensuração estabelecida, por produzirmos muito materiais utilizando pessoas da própria instituição e colaboradores fixos, mas entendo que seria possível caminharmos para mensurar esforço em horas para trazer uma estimativa de custo.
2- Devida a muitas produções não envolverem contrataçõres externas, pode ser necessário fazer um custo aproximado em horas.

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Status do participante (nao iniciado, em andamento, concluído)

# data[].attributes.body
Trilha de formações (geral Grupo Marista)

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FTD Educação
1- Não monitoramos, porque não conseguimos ainda encontrar uma forma e fórmula que agregasse valor aos indicadores retornando em dados e ações.
2- Não há particularidade