Оценка взаимовлияния удовлетворенности сотрудников и клиентов при анализе интеллектуального капитала в сфере ритейла

Опубликовано: ИННОВАЦИИ - журнал об инновационной деятельности 6(302), ноябрь-декабрь, 2024

Текст: Евневич М.А., Филатчев А.Д.

Assessing the mutual influence of employee and customer satisfaction in analyzing intellectual capital in the retail industry

М. А. Евневич

К.э.н., доцент, Санкт-Петербургский Государственный Университет
mariaeha@gmail.com

M. A. Evnevich

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, St. Petersburg State University

 

А. Д. Филатчев

Магистрант, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

filatchevaleksey@gmail.com

А. D. Filatchev

Master's student, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

 

В современных условиях глобальной конкуренции и цифровой трансформации бизнеса интеллектуальный капитал становится одним из ключевых факторов устойчивого развития компаний, особенно в сфере ритейла. Интеллектуальный капитал включает в себя человеческий, организационный и клиентский капитал, которые в совокупности определяют конкурентоспособность предприятия. Человеческий капитал представляет собой знания, навыки и компетенции сотрудников, а клиентский капитал отражает ценность, заключенную в отношениях с клиентами. Таким образом, удовлетворенность сотрудников и клиентов является важнейшими индикаторами эффективности управления интеллектуальным капиталом компании.

В последние годы внимание к показателям Индекса Удовлетворенности Персонала (Employee Net Promoter Score – далее eNPS) и Индекса Удовлетворенности Клиентов (Customer Satisfaction Score – далее CSAT) значительно возросло, особенно в ритейле. Эти метрики играют ключевую роль в понимании и управлении лояльностью сотрудников и удовлетворенностью клиентов, что в свою очередь влияет на операционные показатели компании. Объектом исследования является ритейловая компания, предметом — взаимосвязь между eNPS и CSAT, а также их влияние на операционные показатели.

Изучение взаимосвязи между показателями eNPS и CSAT позволяет предприятиям принимать более обоснованные управленческие решения, направленные на улучшение клиентского опыта и повышение эффективности бизнес-процессов. Согласно исследованию Харченко В. С., "Лояльность персонала современной организации: Опыт применения Employee Net Promoter System (ENPS)" (2022) подчеркивается важность использования eNPS как показателя, способного предсказать успехи в бизнесе через призму лояльности сотрудников [1].

С другой стороны, в исследовании Г. И. Зеновской, "Влияние удовлетворенности потребителей на доходы компании: эконометрический анализ" (2020), подчеркивается, что CSAT является одним из ключевых индикаторов, определяющих финансовые показатели компании через уровень удовлетворенности клиентов [2].

На международной арене работа Fornell C. "The American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose, and Findings" (1996) представила American Customer Satisfaction Index (ACSI) и сделала значительный вклад в развитие методологии оценки удовлетворенности клиентов, утверждая, что CSAT влияет на рыночную капитализацию и операционную эффективность [3].

Исследования в области интеллектуального капитала подчеркивают, что человеческий капитал играет решающую роль в формировании клиентского капитала. Компании, которые инвестируют в развитие сотрудников, создают благоприятные условия для роста удовлетворенности клиентов. Однако влияние этих факторов может быть двусторонним: высокая удовлетворенность клиентов может способствовать повышению мотивации и вовлеченности персонала. Следовательно, взаимосвязь между eNPS и CSAT следует рассматривать не только как однонаправленный процесс, но и как систему с обратными связями.

Однако, хотя каждая из этих метрик предоставляет значимые данные об аспектах бизнеса, понимание их взаимосвязи остаётся малоизученной областью.

Настоящее исследование направлено на анализ корреляции между eNPS и CSAT в сфере ритейла с точки зрения интеллектуального капитала. Особое внимание уделяется выявлению закономерностей, которые позволят бизнесу принимать более обоснованные управленческие решения, направленные на повышение эффективности работы сотрудников и улучшение клиентского опыта. В условиях высокой конкуренции и растущих требований со стороны потребителей углубленный анализ взаимосвязи между удовлетворенностью персонала и клиентов позволит разработать стратегические подходы к управлению интеллектуальным капиталом для достижения устойчивого роста компании.

Литературный обзор

Понятие «интеллектуальный капитал» не используется ни одной международной конвенцией, законодательным актом или нормативным правовым документом более низкого уровня, однако оно представляется более широким.

Существует множество точек зрения на то, что входит в состав интеллектуального капитала. Рассмотрим более подробно наиболее значимые существующие подходы к определению структуры интеллектуального капитала.

Х. Итами классифицирует невидимые активы фирмы по определяющим их информационным потокам (табл. 1).

Таблица 1. Классификация невидимых активов по Х. Итами

Информационный поток

Информация, составляющая невидимые активы

 

 

Внешняя среда – фирма

Накопленная информация о покупателях;

Технические знания и навыки персонала;

Каналы распространения продукции;

Контингент покупателей

Фирма – внешняя среда

Репутация

Внутрифирменная информация

Культура корпорации

Управленческое мастерство

Источник: Р. П. Булыга, М. В. Мельник, Аудит бизнеса. Практика и проблемы развития, «Юнити-Дана», 2013., С; 87.

К. Э. Свейби делил интеллектуальный капитал на три части: компетентность персонала (навыки и способности сотрудников компании); внутреннюю структуру (процессы и процедуры, происходящие внутри организации); и внешняя структура (имидж компании и отношения с ее покупателями и поставщиками). На основе идей К. Э. Свейби компания «Скандия» одной из первых предприняла попытку измерить отдельные составляющие интеллектуального капитала: в их годовой отчетности, начиная с 1996 г. они определяли стоимость интеллектуального капитала, который был разделен на три группы: человеческий, организационный и потребительский капитал. Величина интеллектуального капитала компании определялась как разница между рыночной стоимостью компании и ее материальными активами. Данная классификация структуры является самой признанной и популярной.

Л. Эдвинссон, продолжая исследование К. Э. Свейби, на основе опыта компании «Скандиа», приходит к выводу, что интеллектуальный капитал является совокупностью трех неотделимых друг от друга компонентов: человеческого, организационного и клиентского капиталов. Л. Эдвинссон разработал свою собственную концепцию подхода к интеллектуальному капиталу, которая носит название «Skandia Value Scheme». По Л. Эдвинссону интеллектуальный капитал делится на две части: структурный и человеческий капитал. Человеческий капитал в широком смысле – это компетенции и способности персонала компании. Структурный капитал – то, что останется в компании после того, как сотрудники покинут компанию после рабочего дня. Он делит структурный капитал на клиентский (ценность, заключенная в отношениях с клиентами) и организационный капитал. Организационный капитал разделяется на инновационный (наличие прав, патентов, лицензионных соглашений и т.д.) и процессный (инфраструктура компании, информационные технологии, рабочие процессы и т.д.).

Существуют и другие классификации, например Е. В. Бобковой (выделяла социальный капитал) или Э. Брукинг (разделяла интеллектуальный капитал на четыре части), однако, классификации данные К. Э. Свейби и Л. Эдвинссоном являются наиболее полными и всеобъемлющими. Покажем структуру интеллектуального капитала схематично (рис. 1):

Рисунок 1. Структура интеллектуального капитала

 

 

 

Человеческий капитал, очевидно, имеет непосредственное отношение к человеку, как к сотруднику компании. Человеческий капитал включает в себя: человеческий капитал сотрудников организации и человеческий капитал организации в целом [4]. К первой группе относят совокупность знаний и опыта в конкретной области, квалификации, практических навыков, технологические и управленческие навыков каждого из сотрудников организации (индивидуальные знания, умения и навыки), а также, контракты со специалистами и менеджерами (рабочая сила). Ко второй группе относят совокупную квалифицированную рабочую силу, собранную воедино и систему ценностей, культуру труда, философию бизнеса, которые не могут быть скопированы в другом предприятии (корпоративные знания).

Структурный капитал складывается из организационного и потребительского капитала [4]. Как уже было сказано, структурный капитал – то, что останется в компании после того, как сотрудники покинут компанию после рабочего дня. Суть структурного капитала можно объяснить следующим образом: он состоит из элементов, отвечающих на вопросы что (клиентский капитал) и как (организационный капитал) должна делать рабочая сила (человеческий капитал), чтобы увеличивать стоимость бизнеса.

Организационный капитал – это часть интеллектуального капитала, отвечающая за функционирование основной деятельности организации. Это ее инфраструктурный капитал (организационная структура и система управления бизнесом, система обучения персонала, информационные технологии и ресурсы фирмы) и объекты интеллектуальной собственности.

Рассмотренные выше подходы к интеллектуальному капиталу подчеркивают значимость человеческого и клиентского капиталов как неотъемлемых составляющих успешного бизнеса. Взаимодействие этих элементов проявляется в уровне удовлетворенности сотрудников и клиентов, что, в свою очередь, влияет на устойчивость и конкурентоспособность компании. Для оценки этих аспектов широко применяются показатели eNPS и CSAT, которые позволяют количественно измерить степень лояльности персонала и уровень клиентского удовлетворения. Далее рассмотрим существующие исследования, посвященные этим метрикам и их взаимосвязи.

ENPS и CSAT зарекомендовали себя как основные показатели для оценки лояльности сотрудников и удовлетворенности клиентов соответственно. Исследование Белова и коллег (2021) показывает, что eNPS является эффективным инструментом для оценки настроений сотрудников и выявления областей, требующих улучшений [5]. Другие авторы, такие как Д. И. Кузнецов (2020), акцентируют внимание на значении CSAT как индикатора клиентского удовлетворения, утверждая, что повышение этого показателя напрямую связано с ростом лояльности клиентов и увеличением прибыли компании [6].

В западной литературе исследование Reichheld (2003), создателя Net Promoter Score (NPS), подчеркивает важность этой метрики для выявления клиентов, готовых рекомендовать компанию другим, тем самым потенциально увеличивая клиентскую базу [7]. Исследования Oliver (1999) и Anderson et al. (1994) дополнительно подтверждают значимость удовлетворенности клиентов (CSAT) для удержания и привлечения новых клиентов, указывая на положительную корреляцию с финансовыми показателями компании [8;9].

Несмотря на значительное внимание к показателям eNPS и CSAT, их взаимосвязь остается недостаточно изученной. Например, в работе Агуинис и Бюрги-Тиан (2020) обсуждается влияние eNPS на внутреннюю корпоративную культуру и её связь с производительностью сотрудников, но не исследуется, как это может повлиять на удовлетворенность клиентов, несмотря на то, что влияние удовлетворенности сотрудников на уровень обслуживания клиентов и, как следствие, удовлетворение клиентов, представляется серьезным [10].

Исследование Бойко и Чаплыгина (2021) изучает влияние CSAT на лояльность клиентов и их готовность к повторным покупкам, но не рассматривает, как это связано с удовлетворенностью сотрудников [11]. В международной литературе Fornell (1996) предоставляет глубокий анализ влияния удовлетворенности клиентов на рыночную капитализацию, однако не затрагивает возможную связь между лояльностью сотрудников и клиентской удовлетворенностью [3].

Основной нерешенной проблемой является недостаток исследований, посвященных комплексному анализу взаимосвязи между eNPS и CSAT. Хотя существует множество исследований, рассматривающих эти показатели по отдельности, их взаимодействие остается неразработанной областью.

В исследовании Воробьёва (2019) подчеркивается необходимость изучения взаимодействия между лояльностью сотрудников и удовлетворенностью клиентов в условиях изменяющейся экономической среды [12]. Этот пробел становится особенно актуальным в свете глобальных экономических изменений и изменений в потребительском поведении, вызванных, например, пандемией COVID-19.

Научная проблема заключается в необходимости изучения взаимодействия между eNPS и CSAT, чтобы определить, как лояльность сотрудников влияет на удовлетворенность клиентов и, в конечном итоге, на операционные показатели компании. Известно, что лояльные и удовлетворенные сотрудники могут предоставлять лучший сервис, что может повысить уровень удовлетворенности клиентов (CSAT). Однако существующие данные не подтверждают или опровергают эту гипотезу в полном объеме, что оставляет исследователей и практиков без четкого понимания этого взаимодействия.

Современные исследования всё чаще акцентируют внимание на важности изучения человеческого фактора в достижении успеха компаний. В условиях жесткой конкуренции и глобализации бизнеса компании стремятся улучшать качество обслуживания клиентов и продуктивность своих сотрудников. Индексы eNPS и CSAT стали ключевыми инструментами для измерения этих аспектов, но понимание их взаимосвязи и влияния на операционные показатели остаётся важной задачей.

Исследователи, такие как Baumgartner et al. (2023), отмечают, что высокая удовлетворенность сотрудников (eNPS) может вести к лучшему качеству обслуживания клиентов, что, в свою очередь, увеличивает уровень удовлетворенности клиентов (CSAT) [13]. Tomasello and Ryan (2022) утверждают, что лояльные сотрудники чаще всего взаимодействуют с клиентами более позитивно, что ведет к улучшению восприятия компании клиентами [14]. Однако эти исследования в основном фокусируются на одностороннем влиянии, и межпоказательную взаимосвязь всё ещё предстоит выяснить.

На сегодняшний день учёные и практики всё ещё не пришли к единому мнению о том, как именно и в какой степени эти индексы взаимодействуют друг с другом. Влияние каждого из этих показателей на общую картину и операционные результаты компании всё ещё требует более глубокого анализа.

 

Цель исследования

Целью данного исследования является выявление и анализ взаимосвязи между показателями удовлетворенности сотрудников (eNPS) и удовлетворенности клиентов (CSAT) в ритейл-компании. На основе выявленной связи мы стремимся восполнить существующий пробел в понимании того, как удовлетворенность персонала влияет на удовлетворенность клиентов, несмотря на предполагаемое существование этой связи в литературе.

Для достижения поставленной цели исследования необходимо решить следующие задачи:

  1. Анализ существующих исследований: Изучить текущую литературу и обобщить современные взгляды на взаимосвязь между eNPS и CSAT, выявив пробелы в исследованиях.
  2. Формулирование гипотезы исследования: На основе изученной литературы сформулировать гипотезу о существовании связи между удовлетворенностью сотрудников (eNPS) и клиентов (CSAT).
  3. Сбор и обработка данных: Сформировать выборку данных для eNPS и CSAT, собранных в крупнейшей ювелирной компании, и подготовить данные для анализа.
  4. Корреляционный анализ: Провести корреляционный анализ для определения направления и силы связи между показателями eNPS и CSAT.
  5. Регрессионный анализ: Построить регрессионную модель для более детального анализа взаимосвязи и проверки гипотезы.
  6. Интерпретация результатов: Проанализировать полученные результаты и сделать выводы о значимости и природе взаимосвязи между eNPS и CSAT.
  7. Обсуждение и выводы: Обсудить значимость результатов в контексте существующих исследований и предложить рекомендации для бизнеса на основе выявленных взаимосвязей.

 

Методы и Материалы

Для достижения цели исследования и проверки гипотезы о взаимосвязи между удовлетворенностью сотрудников и клиентов в крупнейшей ювелирной компании, в данном исследовании применяются методы корреляционного и регрессионного анализа. Эти методы позволяют оценить силу и направление связи между показателями eNPS и CSAT, а также определить, как изменения одного показателя могут влиять на другой.

Корреляционный анализ используется для определения уровня линейной взаимосвязи между переменными eNPS и CSAT, применяя коэффициент корреляции Пирсона. Этот метод позволяет выявить, насколько сильно и в каком направлении связаны показатели, при этом учитываются возможные колебания данных.

Регрессионный анализ применяется для построения модели, которая описывает зависимость CSAT от eNPS. Модель представлена следующим уравнением:

 

 

где:

  • CSAT — уровень удовлетворенности клиентов,
  • eNPS — уровень лояльности сотрудников,
  • β0— константа (свободный член регрессии),
  • β1— коэффициент регрессии (показывающий, насколько изменяется CSAT при изменении eNPS на единицу),
  • ϵ — случайная ошибка модели.

Регрессионный анализ позволяет глубже понять природу взаимосвязи между показателями и проверить выдвинутую гипотезу о том, что удовлетворенность сотрудников влияет на удовлетворенность клиентов.

Исследование базируется на данных, предоставленных ювелирной компанией. Данные собирались в поквартальном разрезе и включают следующие параметры:

  • CSAT: данные о клиентской удовлетворенности собраны за период с 1 квартала 2021 года по 2 квартал 2024 года, всего 14 наблюдений, описательная статистика представлена в табл. 1.
  • eNPS: данные об удовлетворенности сотрудников доступны с 1 квартала 2022 года по 2 квартал 2024 года, всего 10 наблюдений описательная статистика представлена в табл. 2

Таблица 1 Описательная статистика выборки для показателя CSAT

Среднее

0,8379516

Стандартная ошибка

0,024081

Медиана

0,8847406

Стандартное отклонение

0,0901029

Дисперсия выборки

0,0081185

Эксцесс

1,5000308

Асимметричность

-1,575198

Интервал

0,2717391

Минимум

0,6297506

Максимум

0,9014897

Сумма

11,731322

Счет

14

Уровень надежности(95,0%)

0,0520239
 

Источник: составлено авторами

Таблица 2  Описательная статистика выборки для показателя eNPS

Среднее

0,37173

Стандартная ошибка

0,05297

Медиана

0,33432

Стандартное отклонение

0,16749

Дисперсия выборки

0,02805

Эксцесс

-0,4612

Асимметричность

-0,1216

Интервал

0,54179

Минимум

0,07474

Максимум

0,61653

Сумма

3,71734

Счет

10

Уровень надежности(95,0%)

0,11982
 

Источник: составлено авторами

Эти временные периоды были выбраны в связи с тем, что именно в это время происходили значительные изменения в экономике, которые могли повлиять на операционную деятельность компании. В 2021 году пандемия COVID-19 вызвала серьезные изменения на рынке, а в феврале 2022 года началась специальная военная операция России, что привело к уходу некоторых международных брендов из страны.

Данные были проверены на наличие пропущенных значений и выбросов. При проверке были выявлены аномальные значения в 1 квартале 2022 года и 1 квартале 2023 года. Эти аномалии связаны с внешними событиями, такими как окончание пандемии COVID-19 и начало специальной военной операции Россией на территории Украины, которые могли существенно повлиять на настроение сотрудников и клиентов.

Корректировки данных не проводились, так как показатели eNPS и CSAT не подвержены сезонности или иным кратковременным всплескам. eNPS отражает общую удовлетворенность сотрудников своей работой и готовность рекомендовать работодателя, что не зависит от времени года. Аналогично, CSAT измеряет удовлетворенность клиентов конкретными взаимодействиями с компанией, которые также не зависят от сезонных факторов.

Гипотеза исследования заключается в том, что существует значимая взаимосвязь между удовлетворенностью сотрудников и удовлетворенностью клиентов в крупнейшей российской ювелирной компании. Ожидается, что улучшение показателей eNPS положительно коррелирует с ростом показателей CSAT, несмотря на предыдущие исследования, которые выявили отрицательную корреляцию между этими показателями.

Для проверки гипотезы будет применяться корреляционный и регрессионный анализ. В случае подтверждения гипотезы, результаты могут быть полезны для стратегического управления удовлетворенностью как сотрудников, так и клиентов, а также для улучшения показателей компании.

 

Результаты и обсуждение

После исключения аномальных значений из выборок, коэффициент корреляции составил -0,82339. Это значение указывает на сильную отрицательную линейную связь между показателями eNPS и CSAT. Иными словами, снижение лояльности сотрудников (eNPS) сопровождается увеличением удовлетворенности клиентов (CSAT), что является неожиданным результатом и требует дополнительного анализа.

Для более наглядной иллюстрации результатов был построен график рассеяния с линией тренда (рис. 1), который подтверждает выводы, сделанные на основе коэффициента корреляции. Визуальный анализ данных также выявил наличие явной отрицательной линейной зависимости между переменными.

Рисунок 1  Поле корреляции eNPS и CSAT. 

 

 

Источник: составлено авторами.

Полученный коэффициент корреляции -0,82339 указывает на сильную отрицательную линейную взаимосвязь между показателями eNPS и CSAT в исследуемой компании за анализируемый период, после исключения аномальных значений. Этот результат позволяет сделать вывод, что снижение уровня лояльности сотрудников может сопровождаться повышением удовлетворенности клиентов в рамках данной выборки данных.

Такая сильная отрицательная корреляция требует дальнейшего исследования, чтобы понять механизмы и причины этой взаимосвязи. Возможно, необходимо учитывать дополнительные факторы или использовать другие методики для более точного анализа влияния лояльности персонала на удовлетворенность клиентов. Тем не менее, полученные данные важны для понимания текущего состояния взаимосвязи между данными показателями и могут служить основой для дальнейших исследований в этой области.

Для более глубокого понимания взаимосвязи между показателями eNPS и CSAT был проведен регрессионный анализ. В данном анализе CSAT выступает в качестве зависимой переменной (y), а eNPS — в качестве независимой переменной (x).

В результате анализа было получено следующее уравнение регрессии:

y= -0,0307x+0,9066

Для оценки значимости модели в целом был проведен F-тест. Значение F-критерия для модели составило 12.63204 при значимости F-критерия 0.012. Табличное значение F-критерия для данной степени свободы (1, 7) и уровня значимости 5% составляет 5.59. Поскольку фактическое значение F-критерия значительно превышает табличное значение, нулевая гипотеза о статистической незначимости модели отвергается. Это свидетельствует о том, что модель в целом значима.

t-критерий Стьюдента для константы составил 248.2878, что значительно превышает табличное значение (примерно 2.365 при уровне значимости 5% и степени свободы 7). Это свидетельствует о том, что константа статистически значима.

t-критерий для переменной x составил -3.55416, что также превышает табличное значение по модулю. Это свидетельствует о статистической значимости переменной x.

R-квадрат для модели составил 0.6779. Это означает, что 67.79% вариации в CSAT объясняется вариацией в eNPS. Данное значение R² указывает на достаточно сильную объясняющую способность модели, хотя и оставляет значительное место для факторов, не учтенных в данной регрессионной модели.

Результаты регрессионного анализа показывают, что между eNPS и CSAT существует значимая отрицательная линейная связь. Уравнение регрессии указывает на то, что с увеличением eNPS CSAT имеет тенденцию к снижению. Значимость модели подтверждается высокими значениями F-критерия и t-критерия для коэффициентов регрессии. Коэффициент детерминации показывает, что модель объясняет значительную часть вариации в CSAT, хотя и не исчерпывает всех факторов, влияющих на данный показатель.

В текущем исследовании была выявлена сильная отрицательная корреляция между показателями eNPS и CSAT, что было неожиданным результатом. Гипотеза о том, что высокая лояльность сотрудников положительно влияет на удовлетворенность клиентов, не подтвердилась. Коэффициент корреляции равный -0.82339 указывает на сильную отрицательную связь между показателями. Это значит, что с ростом eNPS (который) отражает лояльность сотрудников компании наблюдается снижение CSAT (который измеряет удовлетворенность клиентов). Это противоречит ожидаемой позитивной взаимосвязи между лояльностью сотрудников и удовлетворенностью клиентов

Обратная корреляционная связь между eNPS и CSAT может наблюдаться по нескольким причинам:

1.           Сотрудники и клиенты могут иметь разные критерии и ожидания относительно качественного обслуживания. Высокая лояльность сотрудников может означать, что они довольны внутренними условиями работы, но это не всегда гарантирует, что клиенты будут довольны сервисом, который они получают.

2.           Изменения в компании, такие как реструктуризация или изменение условий труда, могут положительно сказаться на лояльности сотрудников, но при этом временно ухудшить обслуживание клиентов. Например, если сотрудники довольны новыми условиями работы, но клиенты испытывают трудности из-за недостатка опыта новых сотрудников или внедрения новых процессов, это может привести к снижению CSAT.

3.           Клиенты могут ожидать более высокого уровня обслуживания, чем сотрудники могут предоставить, несмотря на свою лояльность и удовлетворенность работой. Если ожидания клиентов не оправдываются, это может привести к снижению CSAT, даже если eNPS остается высоким.

4.           Высокий eNPS может свидетельствовать о том, что компания уделяет много внимания внутренним процессам и удовлетворенности сотрудников, но недостаточно внимания клиентскому опыту и удовлетворенности. Это может привести к ситуации, когда внутренние улучшения не приводят к улучшению обслуживания клиентов.

Эти факторы подчеркивают необходимость более глубокого и комплексного подхода к изучению взаимосвязи между лояльностью персонала и удовлетворенностью клиентов. Учёт множества факторов и проведение более детальных исследований помогут более точно определить механизмы влияния и разработать эффективные стратегии для улучшения обоих показателей.

Высокий коэффициент детерминации (0,6779) указывает на значимую обратную связь между показателями eNPS и CSAT. Это означает, что около 68% вариации в удовлетворенности клиентов (CSAT) объясняется изменениями в лояльности персонала (eNPS). Однако эта связь оказалась отрицательной, что предполагает, что повышение лояльности персонала может приводить к снижению удовлетворенности клиентов. Этот результат имеет важное значение как для научного сообщества, так и для практиков, управленцев и специалистов по работе с персоналом.

Для компаний данные результаты означают, что повышение лояльности персонала должно проводиться с осторожностью и осознанием потенциальных рисков для удовлетворенности клиентов. Например, слишком высокая внутренняя лояльность может привести к излишней уверенности сотрудников и снижению их ориентации на клиентские потребности. Поэтому важно:

• Поддерживать баланс между внутренней лояльностью сотрудников и их фокусом на удовлетворение потребностей клиентов.

• Внедрять программы обучения, которые подчеркивают важность клиентского сервиса и поддерживают гибкость и адаптивность сотрудников.

Компании могут пересмотреть свои стратегии клиентского сервиса в свете полученных данных. Возможно, потребуется:

• Регулярно оценивать клиентский опыт и внедрять механизмы обратной связи, чтобы своевременно выявлять и устранять проблемы, связанные с обслуживанием.

• Интегрировать показатели удовлетворенности клиентов в систему мотивации сотрудников, чтобы они видели прямую связь между своим поведением и клиентским опытом.

Результаты исследования указывают на необходимость комплексного подхода к управлению персоналом и клиентским опытом:

• Разрабатывать и внедрять стратегии, которые учитывают потенциальные негативные последствия высокой лояльности персонала.

• Проводить регулярный анализ и мониторинг показателей eNPS и CSAT, чтобы своевременно корректировать стратегии управления и избегать возможных негативных последствий.

В заключение, исследование подчеркивает важность сбалансированного подхода к управлению лояльностью персонала и удовлетворенностью клиентов. Несмотря на традиционные представления, высокие уровни лояльности сотрудников могут иметь непредвиденные негативные последствия для клиентского опыта, и это необходимо учитывать при разработке и реализации управленческих стратегий.

 

Заключение

 

  1. Проведен обзор литературы, который показал, что большинство исследований предполагают положительную связь между удовлетворенностью сотрудников (eNPS) и клиентов (CSAT), но не предоставляют четких доказательств. Было выявлено, что существует ограниченное количество исследований, посвященных изучению прямой взаимосвязи между этими двумя показателями, что и является пробелом в текущей научной литературе.
  2. На основе анализа существующих работ была сформулирована гипотеза о том, что между показателями eNPS и CSAT существует значимая взаимосвязь. Гипотеза предполагала положительное влияние eNPS на CSAT, что затем было подвергнуто проверке в исследовании.
  3. Собраны и обработаны данные по eNPS и CSAT в крупной ювелирной компании. Анализ проводился на основе 10 квартальных наблюдений для eNPS и 14 для CSAT, с учетом проверок на наличие выбросов и аномалий. Для каждой выборки была проведена проверка данных на наличие пропущенных значений, и обработаны данные для корректного проведения дальнейшего анализа.
  4. Проведен корреляционный анализ, который выявил отрицательную корреляцию между eNPS и CSAT. Это стало неожиданным результатом, противоречащим гипотезе о положительной связи между этими показателями, что указывает на сложность факторов, влияющих на их взаимодействие.
  5. Построена регрессионная модель для проверки гипотезы и детального анализа взаимосвязи между eNPS и CSAT. Результаты подтвердили отрицательное влияние показателя eNPS на CSAT, что свидетельствует о необходимости пересмотра предположений о прямом положительном влиянии одного показателя на другой.
  6. Результаты анализа показали, что улучшение показателя eNPS не всегда приводит к увеличению CSAT. Это может свидетельствовать о существовании дополнительных факторов, влияющих на удовлетворенность клиентов, таких как качество обслуживания, внешние условия или изменения на рынке.
  7. Полученные результаты демонстрируют значимость учета специфики компании и отрасли при анализе взаимосвязи между eNPS и CSAT. Исследование подчеркивает необходимость комплексного подхода к управлению удовлетворенностью клиентов и сотрудников, учитывая возможные скрытые переменные и их влияние на показатели. Компаниям рекомендуется не ограничиваться только внутренними показателями, такими как eNPS, при оценке удовлетворенности клиентов. Следует также учитывать другие переменные, влияющие на CSAT, такие как качество обслуживания, продукция и внешние факторы.

В результате проведенного исследования выявлена и изучена обратная связь между показателями eNPS и CSAT, которая противоречит теоретическим ожиданиям и ранее проведенным исследованиям. Этот результат указывает на сложность факторов, влияющих на удовлетворенность клиентов и сотрудников, и требует более глубокого анализа в будущих исследованиях. Кроме того, исследование подчеркивает необходимость учета специфики компании и внешних факторов при интерпретации результатов анализа удовлетворенности, что особенно важно в условиях нестабильности рынка.

 

Направления дальнейших исследований

Результаты исследования бросают вызов традиционным представлениям о том, что высокая лояльность персонала всегда положительно влияет на удовлетворенность клиентов. Это открывает новые направления для исследований, направленных на выявление причин и механизмов, лежащих в основе этой негативной взаимосвязи. Возможно, существуют скрытые переменные или специфические условия, при которых лояльность персонала негативно сказывается на клиентском опыте. Дальнейшие исследования могут помочь выявить эти факторы и предложить более сбалансированные модели управления персоналом.

1.           Изучение влияния eNPS и CSAT на операционные показатели компании:

Следующим этапом исследования станет анализ того, как показатели лояльности персонала (eNPS) и удовлетворенности клиентов (CSAT) влияют на ключевые операционные показатели компании, такие как количество чеков предприятия. Понимание этих взаимосвязей может помочь выявить конкретные механизмы, через которые лояльность персонала и удовлетворенность клиентов воздействуют на операционные результаты компании. Например, повышение eNPS может приводить к изменению производительности сотрудников, что, в свою очередь, может влиять на уровень сервиса и, как следствие, на CSAT и операционные показатели.

2.           Анализ многомерных моделей:

Настоящее исследование фокусировалось на двух переменных - eNPS и CSAT. В будущих исследованиях важно рассмотреть многомерные модели, которые включают дополнительные факторы, такие как уровень квалификации сотрудников, степень автоматизации процессов, маркетинговые стратегии и другие внешние и внутренние переменные. Это позволит более детально понять динамику взаимосвязей и выявить возможные скрытые переменные, влияющие на результаты.

3.           Исследование различных отраслей и регионов:

Полученные результаты актуальны для российской ювелирной компании. Важно провести аналогичные исследования в других отраслях и регионах, чтобы проверить универсальность выявленных взаимосвязей. Возможно, что в других контекстах влияние eNPS на CSAT и операционные показатели будет отличаться, что позволит сделать более обоснованные выводы и рекомендации для различных типов бизнеса.

4.           Долгосрочный анализ и динамика изменений:

Исследование текущих данных предоставляет моментальную картину состояния показателей eNPS и CSAT. Для более глубокого понимания взаимосвязей важно провести долгосрочный анализ, который позволит выявить тенденции и динамику изменений во времени. Это поможет определить, как устойчивы выявленные взаимосвязи и как они могут эволюционировать в зависимости от внутренних и внешних факторов.

5.           Влияние внешних событий и кризисных ситуаций:

Важно также исследовать, как внешние события, такие как экономические кризисы, политическая нестабильность или глобальные пандемии, влияют на взаимосвязь между eNPS и CSAT. Понимание этих эффектов поможет разработать более адаптивные и устойчивые управленческие стратегии, способные поддерживать высокие уровни лояльности персонала и удовлетворенности клиентов даже в условиях нестабильности.

Таким образом, исследование взаимосвязи между eNPS и CSAT является лишь первым шагом в направлении комплексного анализа факторов, влияющих на операционные результаты компаний. Будущие исследования должны учитывать многомерные аспекты этих взаимосвязей, анализировать их в разных контекстах и учитывать динамику изменений, что позволит разработать более эффективные стратегии управления и повышения эффективности бизнеса.

 

Список использованных источников

  1. В. С. Харченко. Лояльность персонала современной организации: Опыт применения Employee Net Promoter System (ENPS)//Современный менеджмент. 2022. № 34(2).
  2. Г. И. Зеновская. Влияние удовлетворенности потребителей на доходы компании: эконометрический анализ//Маркетинг и анализ данных. 2020. № 15(4). С. 45-60.
  3. C. Fornell. The American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose, and Findings//Journal of Marketing. 1993. № 60(4). С. 7-18.
  4. Р. П. Булыга, М. В. Мельник Аудит бизнеса. Практика и проблемы развития, «Юнити-Дана», 2013., С; 87-91.
  5. А. В. Белов, Е. Ю. Иванова, П. Д. Смирнов. Анализ влияния eNPS на показатели удовлетворенности сотрудников в розничных сетях//Управление персоналом в России. 2021. № 3(2). С. 45-56.
  6. Д. И. Кузнецов. CSAT как ключевой показатель удовлетворенности клиентов: Теоретические и практические аспекты//Маркетинг и продажи. 2020. № 8(4). С. 45-60.
  7. F. F. Reichheld. The One Number You Need to Grow//Harvard Business Review. 2003. № 81(12). С. 46-54.
  8. R. L. Oliver. Whence Consumer Loyalty?//Journal of Marketing. 1999. № 63(Special Issue). С. 33-44.
  9. E. W. Anderson, C. Fornell, D. R. Lehmann. Customer Satisfaction, Market Share, and Profitability: Findings from Sweden//Journal of Marketing. 1994. № 58(3). С. 53-56.
  10. Ivanov, V. Smirnov. The Impact of Employee Satisfaction on Corporate Performance//Human Resource Management International Digest. 2020. № 28(3). С. 29-36.
  11. В. П. Бойко, Е. С. Чаплыгина. Влияние уровня удовлетворенности клиентов на лояльность в розничной торговле//Журнал маркетинга и логистики. 2021. № 9(2). С. 115-130.
  12. А. И. Воробьёв. Взаимодействие лояльности сотрудников и удовлетворенности клиентов: Проблемы и перспективы//Экономика и управление на предприятии. 2019. № 7(5). С. 103-112.
  13. J. Baumgartner, L. Smith, R. Thompson. The Role of Employee Satisfaction in Enhancing Customer Loyalty: An Empirical Study//Journal of Business Research. 2023. № 138. С. 214-223.
  14. M. Tomasello, P. Ryan. Employee Engagement and Customer Satisfaction: Understanding the Connection//Human Resource Management Review. 2022. № 32(1). С. 56-70.
  15. W. A. Kamakura, M. Wedel. Factor Analysis and Principal Component Analysis//Journal of Marketing Research. 2000. № 37(4). С. 499-507.
  16. T. L. Keiningham, L. Aksoy, B. Cooil. Linking Customer Loyalty to Growth//MIT Sloan Management Review. 2008. № 49(4). С. 51-57.
  17. T. O. Jones, W. E. Sasser. Why Satisfied Customers Defect//Harvard Business Review. 1995. № 73(6). С. 88-99.
  18. J. L. Heskett, W. E. Sasser, L. A. Schlesinger. The Service Profit Chain. The Free Press.
  19. J. C. Sweeney, G. N. Soutar. Consumer Perceived Value: The Development of a Multiple Item Scale//Journal of Retailing. 2001. № 77(2). С. 203-220.
  20. R. T. Rust, A. J. Zahorik. Customer Satisfaction, Customer Retention, and Market Share//Harvard Business Review. 1993. № 81(12). С. 46-54.

 

References

  1. В. S. Kharchenko. Personnel Loyalty of Modern Organization: Experience of Employee Net Promoter System (ENPS)//Modern Management. 2022. № 34(2).
  2. Г. I. Zenovskaya. Influence of customer satisfaction on the company's income: econometric analysis// Marketing and Data Analysis. 2020. № 15(4). С. 45-60.
  3. C. Fornell. The American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose, and Findings//Journal of Marketing. 1993. № 60(4). С. 7-18.
  4. R. P. Bulyga, M. V. Melnik Business Audit. Practice and problems of development, “Unity-Dana”, 2013., P; 87-91.
  5. А. V. Belov, E. Y. Ivanova, P. D. Smirnov. Analyzing the impact of eNPS on employee satisfaction indicators in retail networks// Personnel Management in Russia. 2021. № 3(2). С. 45-56.
  6. Д. I. Kuznetsov. CSAT as a key indicator of customer satisfaction: Theoretical and practical aspects// Marketing and Sales. 2020. № 8(4). С. 45-60.
  7. F. F. Reichheld. The One Number You Need to Grow/Harvard Business Review. 2003. № 81(12). С. 46-54.
  8. R. L. Oliver. Whence Consumer Loyalty? //Journal of Marketing. 1999. No. 63(Special Issue). С. 33-44.
  9. E. W. Anderson, C. Fornell, D. R. Lehmann. Customer Satisfaction, Market Share, and Profitability: Findings from Sweden//Journal of Marketing. 1994. № 58(3). С. 53-56.
  10. Ivanov, V. Smirnov. The Impact of Employee Satisfaction on Corporate Performance//Human Resource Management International Digest. 2020. № 28(3). С. 29-36.
  11. В. P. Boiko, E. S. Chaplygina. Influence of customer satisfaction level on loyalty in retail trade// Journal of Marketing and Logistics. 2021. № 9(2). С. 115-130.
  12. А. I. Vorobyov. Interaction of employee loyalty and customer satisfaction: Problems and prospects// Economics and management at the enterprise. 2019. № 7(5). С. 103-112.
  13. J. Baumgartner, L. Smith, R. Thompson. The Role of Employee Satisfaction in Enhancing Customer Loyalty: An Empirical Study//Journal of Business Research. 2023. № 138. С. 214-223.
  14. M. Tomasello, P. Ryan. Employee Engagement and Customer Satisfaction: Understanding the Connection//Human Resource Management Review. 2022. № 32(1). С. 56-70.
  15. W. A. Kamakura, M. Wedel. Factor Analysis and Principal Component Analysis/Journal of Marketing Research. 2000. № 37(4). С. 499-507.
  16. T. L. Keiningham, L. Aksoy, B. Cooil. Linking Customer Loyalty to Growth//MIT Sloan Management Review. 2008. № 49(4). С. 51-57.
  17. T. O. Jones, W. E. Sasser. Why Satisfied Customers Defect//Harvard Business Review. 1995. № 73(6). С. 88-99.
  18. J. L. Heskett, W. E. Sasser, L. A. Schlesinger. The Service Profit Chain. The Free Press.
  19. J. C. Sweeney, G. N. Soutar. Consumer Perceived Value: The Development of a Multiple Item Scale//Journal of Retailing. 2001. № 77(2). С. 203-220.
  20. R. T. Rust, A. J. Zahorik. Customer Satisfaction, Customer Retention, and Market Share//Harvard Business Review. 1993. № 81(12). С. 46-54.