Мета статті полягає у вивченні теоретичних засад і практичних аспектів організації системи мотивації персоналу в мережі продуктових магазинів «АТБ-маркет». Визначено, що для вдосконалення системи мотивації персоналу «АТБ-маркет» необхідно поєднувати теоретичні положення змістовних і процесійних теорій мотивації. В основі змістовних теорій мотивації лежать потреби людини, тобто відчуття нестачі того, без чого людині важко жити, або через що вона відчуває певний дискомфорт. Процесійні теорії мотивації аналізують те, як людина розподіляє зусилля для здійснення різних завдань і як вибирає конкретний вид поведінки. Обрано два науково-дослідних методи: інтерв'ю та анкетування, які мали забезпечити найбільш ефективною інформацією в ході дослідження. Цілями організації інтерв'ю та проведення анкетування визначено необхідність розуміння мотивації працівників у торгівлі продовольчими товарами; визначення стратегічних ідей для мотивації працівників; розуміння, які системи винагороди мають бути переважними. Визначено, що висока мотивація та всебічний професійний розвиток персоналу мережі продуктових магазинів «АТБ-маркет» є величезним активом. Основні чинники, які приваблюють і підтримують співробітника в організації, включають в себе: регулярне підвищення зарплати; наявність комісії; визнання керівництва; контакт з досвідченими менеджерами; хороша комунікабельність серед персоналу; високі перспективи просування по службових сходинках. Аналіз проведених інтерв'ю й анкетування дозволив зробити висновки, що потрібно задовольняти базові потреби більш низького рівня, перш ніж переходити до задоволення потреб зростання більш високого рівня.
In the article, the main attention is paid to the development of methodological principles of statistical modeling of factors for the formation of employment quality. The necessity of developing a new strategy in the formation of employment quality to ensure effective socioeconomic development of Ukraine is substantiated. The necessary steps and management decisions are determined. The problems of assessing the quality of employment in Ukraine are outlined, the main stage of which is the modeling of factors for the formation of employment quality using modern statistical methods. In order to define the generalized factors of employment quality formation, a model of the main components is constructed, allowing to transform the 18-dimensional sign space into a five-dimensional space of generalized factors that explain 87.6% of the variation in the selected features, which indicates a high level of factorization. Five main factors are identified and ranked according to the degree of importance: the level of informatization of society (contribution – 41.7%), working conditions and the environment (26.3%), informal employment (8.2%), industrial injuries with fatal consequences (6.3%), and the employment rate (5.1%). The computations were carried out using the application package «Statistica», in particular the module «Factor analysis». The use of the developed model makes it possible to prevent subjectivism in determining the main factors in the formation of employment quality. The conducted study provided to substantiate the theoretical-methodological principles of statistical modeling of factors for the formation of employment quality on the basis of the method of the main components. The identified factors can be taken as a basis for the formation of key directions of improvement of the employment sphere in Ukraine.
The article aims at substantiating the theoretical and methodological foundations for creating a unified statistical indicators system and statistical analysis of the water resources management at the city level. The advantages of using standardized indicators in the field of sanitation and water supply at the city level are identified and characterized in accordance with ISO 37120: 2014 «Sustainable cities and communities – indicators of urban services and quality of life». Both the main and auxiliary indicators of urban services and quality of life on «Water and sanitary conditions» and «Sewage» topics are systematized as for their formulas, application features and data sources. It is established that, according to the Water Risk Filter, Ukraine can be divided into four regions depending on the water risk, namely, low, moderately medium, medium, and high water risk levels. Based on these data, such cities from the Global Register of Cities developed by the World Council on City Data (WCCD) were selected: Amsterdam (Netherlands), Barcelona (Spain), Dubai (United Arab Emirates), Guadalajara (Mexico). Their indicators in the field of sanitation and water supply were analyzed. It is established that these cities are characterized by a high level of water supply and sewerage services, as well as a fairly high level of the access to high-quality sanitary and hygienic conditions. The situation with quality indicators of water management is worse. For example, advanced waste treatment is only carried out in Dubai. In Guadalajara, 21% of urban wastewater is not treated at all. It is established that in general, Dubai is the leader in the quality of water supply and sanitation services, while Guadalajara is the outsider city, showing the lowest quality levels of most of the studied indicators. The national system of indicators is suggested to be expanded by including such an indicator as «Average annual duration of water supply outages per 1 household»
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.