Диссертация (1138032), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Это означает, что модельдля развитых рынков не учитывает все факторы, оказывающие влияние наклиентоориентированность сотрудниковПринимая во внимание довольно высокое качество модели дляразвивающихся рынков и довольно низкое качество модели для развитыхрынков, был сделан вывод о том, что данная классификация не позволяет вполной мере ответить на вопрос, какие факторы оказывают наиболее значимоевлияние на клиентоориентированность сотрудников в международнойкомпании.В этой связи возникла необходимость в:- определении набора более универсальных факторов, оказывающихзначимоевлияниенаклиентоориентированностьсотрудниковвнезависимости от типа рынка, на котором они работают;- поиске более адекватного принципа классификации подразделенийкомпании на однородные, но различающиеся группы с целью ихпоследующего сравнения между собой.3.3.2 Построение модели клиентоориентированности персонала вмеждународной компании и ее апробацияБылосделанопредположение,чтоклассификациясучетомособенностей национальной деловой культуры позволит сформировать болееинформативнуюмодельклиентоориентированностисотрудника.Для118выделения гомогенных групп был осуществлен кластерный анализ данных поклиентоориентированности сотрудников с использованием полученныхГ.
Хофштеде и соавторами [Hofstede, G. 2001, Hofstede, G. Et al., 2010]показателейдистанциивласти,избеганиянеопределенности,индивидуализма/коллективизма, маскулинности/феминности, долгосрочной/краткосрочной ориентации на будущее, потворства своим желаниям/сдержанности по странам, охваченных диссертационным исследованием.Данные Г. Хофштеде и его соавторов часто используются вмежстрановых сравнениях исследователями в качестве характеристикинациональной культуры, в том числе деловой культуры.
Было выявлено, чтонаилучшее разделение стран обеспечивает иерархический кластерный анализметодом Ворда, в качестве метрики использован квадрат Евклидовогорасстояния. Посредством построения дендрограммы (см. Приложение Е) былоопределено оптимальное число кластеров, равное 4. Центроиды кластеровпредставлены в таблице 12.Таблица 12 – Центроиды кластеровКластерPDIINDMASUAILTOIVRWVS1.Великобритания, Ирландия, Германия,7842583859263980665456523.Россия9339369581204. Индия, Китай705050824761Италия, США2. Франция, Испания, Бразилия,МексикаУсловные обозначения: PDI - дистанция власти, IND - индивидуализм, MAS –маскулинность, UAI - избегание неопределенности, LTOWVS - долгосрочная ориентация набудущее,IVR-Источник: составлено авторомпотворствосвоимжеланиям.119Описательная статистика по каждому кластеру представлена в таблице13.Таблица 13 – Описательная статистика по кластерамКластер1Кластер2Кластер3Кластер4ИтогЧастоты71Стд.Средне отклонениее-,24201,13653Станд.Ошибка,1348895%доверительныйинтервалНижня Верхняяяграниц границаа-,5110,0270Минимум-5,90Максимум1,32138,1728,97019,08259,0095,3361-4,172,4046,05191,12209,16544-,2813,3851-2,772,52101-,0896,83519,08310-,2545,0752-2,421,40356,00001,00000,05300-,1042,1042-5,902,52Источник: составлено авторомВ таблице 14 показано, как изменяется клиентоориентированностьсотрудников в зависимости от кластера.Таблица 14 – Изменение клиентоориентированности сотрудников взависимости от кластераANOVAСуммаквадратов9,214МеждугруппамиВнутри345,786группИтог355,000Источник: составлено авторомСт.св.3Среднийквадрат3,071352,982FЗначимость3,127,026355Поскольку значение доверительной вероятности Sig.
меньше 0,05, топринимается гипотеза о том, что клиентоориентированность существенноотличается в зависимости от кластера. Внутри групп ответы слаборазличаются, а группы сильно отличаются друг от друга. Следовательно, наша120кластеризация является информативной и позволяет объяснить значительнуючасть изменений клиентоориентированности.
Группы гомогенны.После проведения кластерного анализа, позволившего сформироватьболее однородные группы стран по уровню клиентоориентированностисотрудников подразделений, была построена многофакторная регрессионнаямодель с постоянными эффектами влияния различных переменных наклиентоориентированностьуниверсальныесотрудника.факторы,Воказывающиемоделиучтенызначимоенаиболеевлияниенаклиентоориентированность сотрудника в исследуемой компании:А) факторы индивидуального уровня:- технические навыки- социальные навыки- мотивация- удовлетворенность работой (только для развивающихся рынков)- образование в области технических наук.Б) факторы организационного уровня:- постановка целей: включение элемента развития отношений склиентами/повышенияуровняудовлетворенностиклиентоввсоставформализованных целей сотрудника на год;- полномочия в области принятия решений- неформальные деловые отношения-обучениенарабочемместепоследующимтемам:клиентоориентированность, управление взаимоотношениями с клиентами ивзаимодействие с клиентами.Модель клиентоориентированности сотрудника представлена в таблице15.121Таблица15–МодельклиентоориентированностисотрудникаИсточник: составлено авторомЗависимой переменной в модели является клиентоориентированностьсотрудника, независимыми переменными – все остальные (см.
таблицу 15).Как было указано выше, показатель клиентоориентированностиперсонала был сформирован посредством метода главных компонент (cм.раздел 3.1.) на основе ответов респондентов (от «полностью согласен» до«совершенно не согласен») на пять вопросов, сформулированных в видеутверждений,характеризующихстепеньклиентоориентированностисотрудника и входящих в состав сокращенной версии шкалы SOCO [Saxe,Weitz, 1982; Thomas et al., 2001]. Речь идет о самооценках сотрудников ихклиентоориентированности.Постоянные эффекты в модели соответствуют кластерам стран,выделенным на основе шкалы Хофштеде. Кластер 3 (Россия) принимается заисходный (постоянный эффект равен нулю), т.е.
значения фиктивных122переменных, соответствующих постоянным эффектам кластеров 1, 2 и 4,рассчитаны по отношению к России. Значение постоянного эффекта для странКластера 1 (Великобритания, Ирландия, Германия, Италия, США) равно0.0999, для стран Кластера 2 (Франция, Испания, Бразилия, Мексика) равно 0.2477, для стран Кластера 4 (Индия, Китай) равно -0.0278.Далее на основе значений клиентоориентированности отдельныхсотрудников с учетом значений фиктивных переменных было рассчитаносреднее значение клиентоориентированности сотрудников по кластерам (см.таблицу 16).Таблица 16 – Среднее значение клиентоориентированности сотрудника покластерам14Кластер (страны)Среднее значениеклиентоориентированностисотрудникаКластер 1 (Великобритания, Ирландия,Германия, Италия, США)0.1236Кластер 2 (Франция, Испания, Бразилия,Мексика)0.0390Кластер 3 (Россия)-0.1536Кластер 4 (Индия, Китай)-0.1962Источник: составлено авторомДанные модели клиентоориентированности сотрудника могут бытьиспользованы для того, чтобы определить, насколько клиентоориентированодин сотрудник по отношению к другим15.Для оценки качества модели клиентоориентированности сотрудникабыла проведена проверка наличия мультиколлинеарности в исходных данныхНаличие отрицательных значений обусловлено принципом кодирования ответов респондентов от -3(«категорически не/совершенно не согласен») до 3 («полностью согласен»).15Конкретный пример работы модели представлен на с.
127-129.14123и построена матрица парных корреляций (см. таблицу 17). Самое высокоезначение корреляции достигается между социальными (fac_soc_pc) итехническими (fac_tech_pc) навыками сотрудника и составляет 0,57. В целомкоэффициенты корреляции между переменными находятся в пределах от 0,1до 0,3, таким образом, наличие мультиколлинеарности не оказываетсущественного влияния на полученные результаты.Таблица 17 – Матрица парных корреляций16os_1fac_techfac_socfac_motfac_dmafac_js_pc*fac_fn_pc_pc_pc_pcding_pctd_11.00os_1000.32fac_tech_pc351.00000.28fac_soc_pc930.56991.00000.47920.53381.00000.43370.34910.25121.00000.21920.11680.19680.33081.00000.25920.24420.32500.32320.19980.30fac_mot_pc540.23fac_dma_pc24fac_js_pc*de0.12v-ing900.17fac_fn_pc221.00000.19td_1061.000.18210.14700.17860.22830.25140.221600Источник: составлено авторомНаиболее сильное влияние на клиентоориентированность оказываютмотивация сотрудника (fac_mot_pc) и социальные навыки (fac_tech_pc).
Также16Условные обозначения представлены в Приложении И.124выявлена прямая зависимость клиентоориентированности от техническихнавыков (fac_tech_pc), полномочий в области принятия решений (fac_dma_pc),включения элемента развития отношений с клиентами/повышение уровняудовлетворенности клиентов в состав формализованных целей сотрудника нагод (os_1), неформальные деловые отношения (fac_fn_pc). Сотрудники,выбравшие вариант ответа: «согласен /полностью согласен» (agree/strongly) вотношении следующего утверждения: «Компания стремится предоставлятьсотрудникам большое количество возможностей для прохождения обученияна рабочем месте по следующим темам: клиентоориентированность,управление взаимоотношениями с клиентами и взаимодействие с клиентами»(The company I work for is committed to providing client service associates with alot of on-the-job training on client centricity, client relationship management andclient engagement), являются более ориентированными на клиента.
Факторудовлетворенностиработой(fac_js_pc)оказываетвлияниенаклиентоориентированность только в развивающихся странах. Значимоеобратное влияние на клиентоориентированность работников оказываетналичие технического образования (ind_degree_20), т.е. высока вероятностьтого, что сотрудники с техническим образованием не будут проявлять себякак клиентоориентированные сотрудники.Множественныйкоэффициенткорреляциимеждузависимойпеременной и набором независимых переменных равен 0,78.
Коэффициентдетерминации модели равен 0,61. Таким образом, модель позволила объяснить61%изменчивостиизучаемогоявления(клиентоориентированностисотрудника). Расчетное значение F критерия Фишера составляет 44,31 –модель является значимой на уровне значимости < 0,0001. Значение p-valueкритерия Стьюдента для каждой переменной в модели не превышает 0,1, т.е.вклад каждой переменной является статистически значимым на уровнезначимости 0,1. При этом все переменные, кроме td_1 (обучение на рабочемместепоследующимтемам:клиентоориентированность,управление125взаимоотношениями с клиентами и взаимодействие с клиентами), являютсязначимыми на уровне 0,05.С целью проверки качества модели клиентоориентированностисотрудника проведем анализ ее остатков.
Качественной может считатьсямодель, остатки которой являются случайными, т.е. удовлетворяют тремусловиям:1. математическое ожидание остатков модели равно нулю,2. отсутствует гетероскедастичность,3. отсутствует автокорреляция в ряду остатков.Построим график остатков модели (см. рисунок 8).Остатки модели3210-1-2-3Рисунок 8 – График остатков моделиИсточник: составлено авторомОписательная статистика остатков модели представлена в таблице 18.126Таблица 18 – Описательная статистика остатков моделиMean4.99E-18Standard Error0.033189Median0.049979Mode-0.73528Standard Deviation0.626215Sample Variance0.392145Kurtosis0.3131Skewness-0.54125Range3.633452Minimum-2.26132Maximum1.372129Sum1.78E-15Count356Источник: составлено авторомГистограмма стандартизированных остатков модели представлена нарисунке 9.Рисунок 9 – Гистограмма стандартизированных остатков моделиИсточник: составлено автором127График функции распределения стандартизированных остатков моделипо сравнению с функцией нормального распределения представлен на рисунке10.Рисунок 10 – График функции распределения стандартизированныхостатков модели по сравнению с функцией нормального распределенияИсточник: составлено авторомНарисунке11представленграфикфункциираспределениястандартизированных остатков модели по сравнению с функцией нормальногораспределения.1283Остатки модели210-5-4-3-2-1012-1-2Модельное значение fac_co_pc-3Рисунок 11 – График функции распределения стандартизированныхостатков модели по сравнению с функцией нормального распределенияИсточник: составлено авторомСреднее значение остатков модели равно 5*10-18, что можно считатьравным нулю на уровне значимости <0,0001.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
