Ing. et Bc. Michal Motyčka, DiS., Ph.D., Drhc. > Integrace vědy a praxe —Pro propojení (integraci) vědeckého a praktického přínosu této disertační práce v tzv. mixážním návrhu optimální kombinace nástrojů odměňování pracovníků v hotelových restauracích byla použita data z provedeného dotazníkového šetření. Mixážní návrhy mají své současné uplatnění ve výrobním a chemickém průmyslu, v oblasti řízení lidských zdrojů se tato metoda zatím nepoužívá. Specifikou mixážního návrhu („mixture experiment“) je možnost nastavení různých úrovní faktorů, které dávají v konečném součtu hodnotu 100 % (nebo jedna). Dané faktory byly vybírány z této množiny nástrojů odměňování pracovníků: participace na tržbě, upselling (výkonnostní odměna), prodejně-motivační soutěže, kvartální odměny, roční bonus, věrnostní příplatky a zaměstnanecké benefity. —Jelikož cílem bylo vyvolávat zvýšení pracovního výkonu bez dlouhodobého zpoždění, při prvotním screeningu byl vyloučen faktor v podobě věrnostních benefitů a ročních bonusů. Po statistickém vyhodnocení bylo zjištěno, že na okamžité zvýšení výkonu mají signifikantní vliv tyto faktory: A) participace na tržbě, B) upselling a C) prodejně-motivační soutěže. Ty byly také zahrnuty do optimalizačního směsového návrhu. Využit byl lineární model, protože se hodnota p rovnala 0,017, kdežto regresní model kvadraticky měl signifikanci p rovnou 0,057. Na základě tohoto zjištění byl použit konturový návrh simplex Lattice. Následně bylo provedeno celkem deset simulačních návrhů, které se třikrát opakovaly (uspořádány do tří bloků). —Dále se měří odezva z nastavení výše uvedených faktorů a snaží se určit takové, které bude poskytovat reakci co nejlepší. Veličinami, které budou charakterizovat odezvu z nastavených faktorů, se staly tyto nástroje hodnocení pracovníků: hodnotící pohovor pro hotelnictví, devadesátidenní hodnocení výkonu, 360° zpětná vazba a 540°zpětná vazba. —Protože cílem bylo optimalizovat tržební tok od hostů v průběhu času, veličinu nejlépe charakterizoval nástroj 90-denní hodnocení výkonu, a to s ohledem na přírůstek tržeb vzhledem k dlouhodobému průměru. Ten byl dále korigován a zbavován náhodných a cyklických vlivů jako je například sezónnost. Korigovaná data pak byla uvedena jako procentní přírůstek tržeb vlivem lepší motivace zaměstnanců při jednání s hosty. — Simplex Lattice Design — —Components: 3 Design points: 10 —Process variables: 0 Lattice degree: 2 — —Mixture total: 1,00000 — — —Number of Boundaries for Each Dimension — —Point Type 1 2 0 —Dimension 0 1 2 —Number 3 3 1 — —Number of Design Points for Each Type — —Point Type 1 2 3 0 -1 —Distinct 3 3 0 1 3 —Replicates 1 1 0 1 1 —Total number 3 3 0 1 3 — —Bounds of Mixture Components — — Amount Proportion Pseudocomponent —Comp Lower Upper Lower Upper Lower Upper —A 0,0000 1,0000 0,0000 1,0000 0,0000 1,0000 —B 0,0000 1,0000 0,0000 1,0000 0,0000 1,0000 —C 0,0000 1,0000 0,0000 1,0000 0,0000 1,000 Výsledky simulací Simplex Lattice pro určení síly faktorů a síly interakcí —Regression for Mixtures: Responce (Př versus A - Particip; B - Upsellin; ... — —Estimated Regression Coefficients for Responce (Přírůstek tržeb %) (component — proportions) — —Term Coef SE Coef T P VIF —A - Participace 9,000 2,602 * * 1,750 —B - Upselling 7,000 2,602 * * 1,750 —C - Prodej-motiv.soutěž 19,500 2,602 * * 1,750 —A - Participace*B - Upselling 18,667 11,240 1,66 0,131 1,750 —A - Participace* 35,000 11,240 3,11 0,012 1,750 —C - Prodej-motiv.soutěž —B - Upselling* 4,333 11,240 0,39 0,709 1,750 —C - Prodej-motiv.soutěž — —S = 3,67927 PRESS = 285,5 —R-Sq = 78,66% R-Sq(pred) = 49,99% R-Sq(adj) = 66,81% — —Analysis of Variance for Responce (Přírůstek tržeb %) (component proportions) — —Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P —Regression 5 449,100 449,100 89,820 6,64 0,007 — Linear 2 300,788 180,333 90,167 6,66 0,017 — Quadratic 3 148,312 148,312 49,437 3,65 0,057 — A - Part*B - Upse 1 15,936 37,333 37,333 2,76 0,131 — A - Part*C - Prod 1 130,364 131,250 131,250 9,70 0,012 — B - Upse*C - Prod 1 2,012 2,012 2,012 0,15 0,709 —Residual Error 9 121,833 121,833 13,537 —Total 14 570,933 — —Unusual Observations for Responce (Přírůstek tržeb %) — Responce — (Přírůstek —Obs StdOrder tržeb %) Fit SE Fit Residual St Resid — 6 3 16,000 23,000 2,124 -7,000 -2,33R — Simplex Lattice za optimálního nastavení parametrů —Mixture Contour Plot of Responce (Přírůstek tržeb %) — —Cox Response Trace Plot — —Response Optimization — —Parameters — — Goal Lower Target Upper Weight Import —Responce (Př Maximum 20 28 28 1 1 — —Global Solution — —Components — —A - Particip = 0,353535 —B - Upsellin = 0 —C - Prodej-m = 0,646465 — —Predicted Responses — Responce (Př = 23,7871 , desirability = 0,473383 — —Composite Desirability = 0,473383 Kontůrový diagram —Kontůrový diagram ukazuje, že dlouhodobě stabilní odezvu je možné udržet při optimální skladbě stimulačních nástrojů na úrovni 23 % procent nárůstu odezvy (tržeb), a to při nastavení velmi nízké hodnoty faktoru B (upselling), nízké hodnoty A (participace) a vysoké hodnoty C (prodejně-motivační soutěž). — > Cox response trace —Zpřesnění těchto výsledků zachycují následující dva diagramy. Cox response trace demonstruje skutečnost, že pokud by byly faktory A, B, C nastaveny ve stejné míře, bylo by možné očekávat pouze stabilní zvýšení výkonu (přírůstku tržeb) okolo 17 %. > Response Optimizer —Nejpřesnější výsledek zachycuje následující diagram - Response Optimizer. Vyplývá z něj, že k udržení nárůstu výkonu o 23% procent by se měly faktory nastavit takto: A = 35%, B = 0%, C = 65%. Ve finančním vyjádření to znamená, že dostanou-li například zaměstnanci 10% ze zvýšeného toku tržeb ve formě odměny, pak jim bude při desetiprocentním zvýšení výkonu vyplaceno 3,5% u faktoru A a 6,5% u faktoru C. Faktor B by nebyl v systému hodnocení vůbec zvažován. — > Michal Motyčka Krčmářovská 233/53, Praha 9 tel. 603 37 85 15 e-mail: michal.motycka@goldenwell.cz >