Productiviteit

Het meten van vaardigheidsgroei: welke data en KPI’s gebruik je?

Krijg grip op vaardigheidsgroei met heldere KPI’s en data. Zo maak je L&D-resultaten meetbaar, relevant en waardevol voor jouw organisatie.


Binnen Learning & Development draait het allang niet meer om het simpelweg aanbieden van trainingen. De échte vraag is: worden mensen er daadwerkelijk beter van?
Niet alleen hebben ze de cursus afgerond?, maar vooral presteren ze nu beter?, blijft die kennis hangen? en wat merken we ervan op de werkvloer?.

Om die vragen te beantwoorden heb je slimme data, goede KPI’s en een heldere aanpak nodig. Lees in deze blog hoe je dit van A tot Z kunt aanpakken.

Waarom vaardigheidsgroei meten zo belangrijk is

1. Je toont strategische waarde aan

Door leerdata te koppelen aan zakelijke KPI’s — denk aan productiviteit, retentie of omzet — laat je zien dat L&D geen kostenpost is maar een strategische investering. Het maakt zichtbaar wat leren daadwerkelijk oplevert.

2. Je verbetert continu

Meten maakt helder welke trainingen werken en waar bijsturing nodig is. Zo kun je content aanscherpen, formats veranderen of leerinterventies beter laten aansluiten op werkpraktijk.

3. Je vergroot betrokkenheid

Als medewerkers én managers zien dat training effect heeft, groeit eigenaarschap. Mensen gaan doelgerichter leren, en leidinggevenden raken actiever betrokken bij leerdoelen.

Welke KPI’s kun je gebruiken om vaardigheidsgroei te meten?

Er zijn veel KPI’s mogelijk. Dit zijn tien van de belangrijkste, verdeeld over vier niveaus.

Voortgang & betrokkenheid

  • Voltooiingspercentage: hoeveel deelnemers ronden de training echt af?
  • Actieve leertijd / inlogfrequentie: hoe vaak loggen mensen in en hoe lang blijven ze bezig?
  • Drop-off-punten: waar haken mensen af? Dit vertelt je vaak meer dan positieve cijfers.

Leren & kennis

  • Pre- en post-assessments: meet het verschil vóór en na training met dezelfde toets.
  • Kennisbehoud (30–90 dagen): hoeveel blijft hangen? Dit is onmisbaar voor langetermijngroei.
  • Certificering / slagingsscore: een indicatie van begrip en inzet.

Gedrag in de praktijk

  • Toepassing van vaardigheden: via zelf-assessments, managerfeedback of observaties.
  • Verandering in performance reviews: 360°-feedback en beoordelingspunten vóór en na training.

Impact op de organisatie

  • Productiviteitsverbetering: denk aan minder fouten, hogere output of tijdsbesparing in processen.
  • Retentie / verloop: blijven getrainde medewerkers langer behouden?
  • Training ROI: de balans tussen kosten en meetbare opbrengsten.

Hoe verzamel je de juiste data?

Data is waardevol, maar alleen als je het goed organiseert. Dit stappenplan helpt:

1. Start met een nulmeting

Met een baseline zie je precies welke groei er later plaatsvindt.

2. Definieer heldere meetmomenten

Meet niet alleen direct ná een training, maar ook na 30, 60 of 90 dagen en - waar relevant - op langere termijn.

3. Maak slim gebruik van je LMS

Moderne systemen laten precies zien hoe mensen leren: welke modules populair zijn, waar deelnemers vastlopen en hoeveel tijd ze besteden.

4. Betrek leidinggevenden actief

Managers zien dagelijks gedrag in praktijk. Hun feedback is onmisbaar bij het meten van toepassing en impact.

5. Verzamel kwalitatieve feedback

Vraag door: wat vonden medewerkers nuttig? Wat passen ze toe? Wat zou beter kunnen? Combineer cijfers met verhalen — dat maakt analyses krachtiger én menselijker.

6. Koppel leerdata aan business-KPI’s

Werk vanaf het begin samen met stakeholders om KPI’s te kiezen die aansluiten op organisatiedoelen. Dat zorgt voor draagvlak en relevantie.

7. Analyseer en stuur bij

Data is geen eindpunt; het is een uitnodiging om te verbeteren. Pas content aan, verander methoden of ondersteun managers beter in het begeleiden van gedrag.

Veelvoorkomende uitdagingen en hoe je ermee omgaat

Data-overload

Te veel KPI’s maakt je analyses onoverzichtelijk. Begin met 3–5 kernindicatoren die écht iets zeggen over gedrag en impact.

Slechte datakwaliteit

Een matige vragenlijst of onduidelijke assessment leidt tot ruis. Zorg dat je meetinstrumenten valide en betrouwbaar zijn.

Gebrek aan buy-in

Als managers L&D als ‘extra werk’ zien, wordt meten lastig. Betrek ze vroeg en laat zien hoe het hun team helpt.

Gedragsverandering lastig meetbaar

Niet alles is in cijfers te vangen, en dat hoeft ook niet. Combineer kwantitatieve data met kwalitatieve observaties, feedback en follow-ups.

Conclusie

Het meten van vaardigheidsgroei is geen rocket science, maar wel een cruciale stap om de waarde van je L&D-programma’s zichtbaar te maken. Met de juiste KPI’s, een doordachte datastructuur en betrokken stakeholders maak je leren niet alleen inzichtelijk, maar ook betekenisvol.

Met goede data bouw je aan een leercultuur waarin groei niet alleen een ambitie is, maar een concreet, meetbaar resultaat.
Benieuwd hoe wij jou daarbij kunnen ondersteunen? Ontdek hoe de leeroplossingen van Archipel Academy jouw organisatie verder kunnen brengen.

Nog niet uitgelezen?

Ook interessant om te lezen