介绍：
员工参与度是当今许多公司面临的关键问题。由 McKinsey、BCG 和 Bain 等领先咨询公司进行的研究揭示了使用数据来识别和了解促进高员工参与度的因素和实践的重要性。本文旨在讨论如何利用计量机器学习来促进员工参与度分析，提高留存率，实现更加积极和高效的工作力量。本研究建立在这一领域的文献基础上，借鉴了 McKinsey、BCG 和 Bain 提供的见解，创造了基于证据的策略，以改善参与度实践。
文献综述：
麦肯锡公司的文章《人力资源分析的力量：与Claudio Feser的麦肯锡访谈》（Feser & McKinsey Quarterly，2015）强调了使用人力资源分析改善员工参与度的重要性。文章建议公司需要使用数据来识别和了解高员工参与度的因素，并创造一个能够促进参与度的环境。
麦肯锡公司的《敏捷组织的五个特点》（De Smet, Kleinman, & Weerda, 2018）表明敏捷组织更有可能拥有参与度高的员工。文章提供了创建促进员工参与度的敏捷文化的建议，包括打破隔阂、授权团队和采用以客户为中心的思维方式。
BCG的文章《为什么员工体验很重要，如何改善员工体验》（Krentz & Stroman，2017）强调员工体验在推动参与度方面的重要性。文章建议公司需要通过投资于发展和学习机会、提供目标感和意义以及创造积极的工作场所文化来创造一个积极支持的员工体验。
BCG的《揭秘反馈在解锁员工参与度中的作用》（DiLeonardo & Jaju, 2018）强调了反馈在提高员工参与度方面的作用。文章建议公司应该鼓励持续对话和认可，提供成长和发展机会，利用反馈来识别和解决需要改进的方面，以创建一个充满反馈的文化。
Bain的《员工参与度的四个秘密》（Allen & Bain Insights, n.d.）提供了有关高员工参与度的因素的洞见。文章建议公司应该通过创建支持性的工作场所文化、投资于发展和学习机会、认可和奖励员工、以及创造目标和意义的感觉，来优先考虑员工参与度。
Bain的《员工参与度的三个构建块》（Caudill & Bain Insights, n.d.）强调了为员工创造目标、自主权和掌握能力的重要性。文章建议公司应该通过创造共享的愿景和使命来营造目标感，通过提供自主权和所有权来赋能员工，通过投资发展机会来帮助员工掌握新的技能和能力。
本文所述的研究基于 McKinsey、BCG 和 Bain 提供的洞见，创建了基于证据的策略，用于改进员工参与实践。利用计量经济学机器学习技术，识别出5年时间范围内员工保留的关键驱动因素，以及沟通频率、沟通人员和沟通渠道等，可以为如何创建更加参与和高效的员工队伍提供重要洞见。采用这些策略可以帮助公司节省大量招聘和培训新员工的时间和金钱成本，避免错失顶尖人才的机会成本，并最终推动业务结果的实现。
背景
随着航空业的竞争越来越激烈，公司开始意识到员工参与度在留住顶尖人才和推动业务成果方面的重要性。其中一家航空公司已经认识到有必要进行员工参与度分析，以更好地了解驱动员工满意度和保留的因素。
该公司认识到，为了在今天的市场上取得成功，需要保留最优秀的人才。员工保留对于维持客户所期望的高水平服务至关重要。公司明白，快乐和参与度高的员工更有可能留在公司，从而降低人员流失成本并提高生产力。
为了实现这个目标，该公司已经展开了对员工参与度的全面分析。这项分析的目标是识别员工参与度的关键驱动因素，以实现更高的员工留存率和更好的商业成果。该公司已经认识到，并不是所有的参与度原则都是平等的，而测量正确的原则对于任何留存策略的成功都是至关重要的。
通过分析员工数据和反馈，该公司希望获得有关推动参与度的因素的见解，并找到改进参与策略的机会。这项分析将作为行动计划开发的前驱，帮助该公司留住最好的人才并保持员工士气。
在当今竞争激烈的航空业中，员工参与度对于成功至关重要。该公司认识到，通过分析员工参与度数据并识别参与度的关键驱动因素，它可以制定留住顶尖人才和推动商业成果的策略。通过全面分析员工参与度，该公司有望创造一个更加投入和高效的员工团队，从而在长期内获得更大的商业成功。
方法
随着员工参与的重要性不断增长，公司正在寻求新的方法来留住顶尖人才并推动业务成果。近年来，一种获得了认可的方法是使用计量机器学习来识别员工参与和保留的关键驱动因素。
最近，一家公司采用了这种方法，使用过去的参与度测量和保留结果来确定5年时间范围内员工保留的关键驱动因素。在运行模型后，团队确定了五个关键的员工参与驱动因素，这些因素可以以超过90%的概率预测员工保留。这些驱动因素包括理解公司的愿景和优先事项、员工绩效管理方式、公司的奖励策略、员工的工作压力以及新想法推动组织成功的速度。
团队发现这五个参与驱动因素有可能在未来五年内推动员工留任率达到70%以上。通过专注于这些因素，公司可以提高员工留任率，创造更具参与度和生产力的工作团队。
团队采取的第二个方法是进行多因素分层分析，进一步了解是什么驱动员工对公司愿景和重点的理解。这项分析确定了沟通频率、沟通人员以及沟通渠道（线上和线下）作为影响员工对公司愿景和重点理解的关键因素。
团队发现，这些沟通因素有可能至少推动员工对公司愿景和重点的理解提高50%，并且这种理解会带来至少25%的员工留任率。通过专注于改善公司愿景和重点沟通，公司可以创建一个更加参与和积极的工作团队，提高员工留任率，从而获得更大的商业成果。
在当今竞争激烈的商业环境中，员工的参与度和保留是成功的关键。通过采用数据驱动的方法进行员工参与度分析，并确定参与度和保留的关键驱动因素，公司可以创建一个更有参与度和高效的员工队伍，从而长期实现更大的成功。
在当今激烈的商业环境中，留住优秀的人才对于成功至关重要。公司正在寻求新的创新方式来保持员工的参与度和积极性，近年来越来越流行的一种方法是使用计量经济学机器学习技术分析员工参与度和保留数据。
最近的一个例子是一家公司采用这种方法来确定员工在5年时间范围内的保留关键因素。通过利用过去的参与度和保留结果，该团队能够确定预测保留的五个关键参与因素，其概率超过90％。这些因素包括理解公司的愿景和优先事项、员工绩效管理方式、公司的奖励策略、员工工作压力以及新想法推动组织成功的速度。
该团队发现，通过关注这些参与因素，公司可以增加员工保留率，并创造一个更加参与和高效的员工队伍。然而，这种方法的好处远远超出了改善参与度和保留率。通过保留员工，公司可以在雇用和培训新员工上节省大量时间和金钱。
例如，假设该公司在全球拥有25,000名员工，那么雇用和培训新员工的成本可能从50,000美元到100,000美元不等。仅通过每年多保留5％的员工，公司每年可以在雇用和培训成本上节省6250万美元至1.25亿美元。
此外，失去一位忠诚和富有生产力的员工的机会成本可能是巨大的。如果一名表现优秀的员工离开公司，他们的技能、知识和经验的流失可能对公司的收入产生负面影响。假设平均年薪为75,000美元，失去一名忠诚的员工可能会导致高达187,500美元的生产力和收入损失。
通过使用计量经济学机器学习来确定参与度和留存的关键驱动因素，企业可以节省招聘和培训的时间和金钱成本，并避免失去顶尖人才的机会成本。
在当今竞争激烈的商业环境中，保留顶尖人才的能力对成功至关重要，而像计量经济学机器学习这样的数据驱动方法可以为实现这一目标提供有力的工具。
重要声明
值得注意的是，本文中的数字已经被掩盖，以保护公司的身份。但是，这些发现和建议基于严格的分析和研究，可以应用于其他面临类似招聘挑战的公司。
Citations:
Allen, J., & Bain Insights. (n.d.). The four secrets to employee engagement. Bain & Company. https://www.bain.com/insights/the-four-secrets-to-employee-engagement/
Caudill, E., & Bain Insights. (n.d.). The three building blocks of employee engagement. Bain & Company. https://www.bain.com/insights/the-three-building-blocks-of-employee-engagement/
De Smet, A., Kleinman, S., & Weerda, K. (2018). The five trademarks of agile organizations. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/the-five-trademarks-of-agile-organizations
DiLeonardo, A., & Jaju, S. (2018). The power of feedback in unlocking employee engagement. BCG. https://www.bcg.com