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Le ROI du digital learning

Si la qualité en matière de formation digitale a disparu des éditoriaux, le sujet du ROI du digital learning reste également tout aussi absent. Un constat d’autant plus étonnant puisque c’est sur ce principal argument que se fondaient les actions coups de poings et de promotion des commerciaux de la pédagogie du tuyau.

En creux se pose finalement la question de la méthodologie de calcul de ce fameux Return On Investment (ROI). Si pour certains services, cet exercice peut sembler relativement simple, en matière de formation et de digital learning le calcul est somme toute un peu plus compliqué. A tel point qu’aujourd’hui rares sont les prestataires qui peuvent affirmer réussir cette évaluation.

Le ROI du digital learning

En effet, la disparition des frais de déplacement et de logement des apprenants comme des formateurs, mais aussi les couts liés à l’absence du salarié ont souvent fait le lit des argumentaires marketing du ROI du digital learning. Certains dispositifs affirmeront ainsi être rentables dès 300 apprenants, d’autres 3000 mais ni l’un ni l’autre sans trop savoir pourquoi en réalité. Ou alors via des savants calculs que chaque organisme ou prestataire de formation ne souhaite expliquer, ou pire comparer.

Or en matière de digital learning ce ne sont pas les produits qui consomment des ressources, elles-mêmes à la base de la constitution des coûts, mais bien les activités (d’apprentissage). De fait la méthode de calcul du ROI d’un dispositif digital learning doit se faire selon la méthode de l’Activity Based Costing dont les étapes sont les suivantes : 1/identifier toutes les activités mises en œuvre dans l’exploitation du dispositif ; 2/définir les acteurs en charge des activités identifiées ; 3/évaluer le temps passé pour chaque tâche et chaque acteur ; 4/ Calcul au prorata des couts engendrés par activité et par acteur ; 5/ affectation des charges collectives spécifiques ; 6/ évaluation et ventilation des charges directes et indirectes.

Si la formule est implacable elle n’est pas forcément impeccable. En effet de nombreuses données, de par leur caractère institutionnel, organisationnel, structurel, public ou privé sont soit quasi inaccessibles ou pour le moins mal évaluées.

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