So erstellt Outdoo AI personalisiertes Micro-Learning aus Leistungsdaten
Outdoo AI kann eine wiederkehrende Lücke in der Scorecard, etwa eine schwache Einwandbehandlung oder oberflächliche Fragen in der Bedarfsanalyse, in gezieltes Micro-Learning für genau diese Lücke umwandeln. Das ersetzt allgemeine Inhalte, die alle zugewiesen bekommen, unabhängig davon, wo sie tatsächlich Schwierigkeiten haben.
Im Performance-Dashboard werden diese Lücken zuerst sichtbar, sowohl für einzelne Personen als auch für das Team.
Wo die Lücke zuerst sichtbar wird
Der Bereich Performance (Performance in der linken Seitenleiste) stellt Managern diese Daten bereits zur Verfügung. Performance > Scorecards zeigt, welche Ziele ein Teammitglied oder ein Team regelmäßig verfehlt, und die Einzelansicht eines Teammitglieds zeigt jede bewertete Sitzung mit den im Zeitverlauf erreichten und verfehlten Zielen. Wie dieses Dashboard aufgebaut ist, erfahren Sie unter Analysen zur Rollenspiel-Leistung und Leistungsanalysen im Überblick.
Ein Teammitglied, das immer wieder beim selben Ziel Punkte verliert, etwa bei der Behandlung von Preiseinwänden, sollte gezielt genau dieses Ziel üben, statt ein weiteres vollständiges Discovery-Rollenspiel zu absolvieren, das das Thema nur kurz streift.
Von der Lücke zum gezielten Üben
Ein Micro-Learning-Agent ist darauf ausgelegt, einen einzelnen Gesprächsabschnitt wie Einwandbehandlung, Verhandlung oder Preisgespräch zu isolieren, statt ein ganzes Gespräch von Anfang bis Ende durchzuspielen. Manuell läuft das so ab:
- Beginnen Sie mit einem Prompt, der das Szenario beschreibt.
- Wählen Sie den Modus Micro-Learning statt Full Conversation.
- Wählen Sie den passenden Unterabschnitt (zum Beispiel Negotiation > Discount Negotiation).
- Legen Sie ein kurzes Zeitlimit fest, damit die Sitzung fokussiert bleibt.
Die vollständige manuelle Anleitung finden Sie unter Einen Micro-Learning-Rollenspiel-Agenten erstellen.
Erst die Verbindung zu den Leistungsdaten macht das Ganze personalisiert statt allgemein: Statt dass ein Manager manuell einen Unterabschnitt auswählt, zeigt das Ziel, das ein Teammitglied im Tab Scorecard verfehlt, direkt auf den Unterabschnitt, auf den ein Micro-Rollenspiel abzielen sollte. Wer Ziele zur Einwandbehandlung verfehlt, bekommt Micro-Rollenspiele zur Einwandbehandlung und passende Battle Cards angezeigt. Wer Ziele zu Discovery-Fragen verfehlt, bekommt stattdessen Micro-Rollenspiele mit Schwerpunkt Bedarfsanalyse.
Battle Cards begleitend zum Üben
Zusätzlich zu einem gezielten Micro-Rollenspiel können Teammitglieder auf Battle Cards zur selben Fähigkeit verwiesen werden: kurzes Referenzmaterial, das sie vor oder nach der Übungssitzung durchgehen. Die Kombination aus kurzer Simulation und kurzer Referenzkarte hält den gesamten Ablauf auf eine Fähigkeit fokussiert, statt die Aufmerksamkeit auf ein ganzes Gesprächsframework zu verteilen.
Den Kreislauf schließen
Dieser Ablauf von der Scorecard zum Micro-Learning ist ein Kreislauf und keine einmalige Zuweisung: Eine Sitzung bewerten, das konkrete schwache Ziel erkennen, ein kurzes Rollenspiel und eine Battle Card zu diesem Ziel bereitstellen und dann in der nächsten Bewertungsrunde prüfen, ob sich das Ziel verbessert hat. Da Rollenspiele und Live-Gespräche mit derselben Scorecard-Struktur bewertet werden, kann ein Manager überprüfen, ob das Üben der markierten Lücke auch in echten Gesprächen etwas bewirkt hat, nicht nur in der Simulation.
Wir hoffen, dieser Artikel war hilfreich. Bei Fragen schreiben Sie uns bitte an support@outdoo.ai