钱不是万能的,5个让你的核心员工保持快乐的方法

本文探讨了如何通过创建教育文化、提供常规反馈、进行一对一交流、管理乏味项目及公开赞扬等方式,来提高员工满意度并留住公司的核心人才。
朋友们,有没有人以为单靠优厚的待遇就能使员工为你卖力的工作的?Google 的待遇是出了名的好,但是在今年年初的一次调查中,他们却发现员工最看重的并不是那些可以随意吃的水果,免费的理发,按摩甚至是医疗服务等,而是“能够有机会和最为核心的高层接触,有一对一的会面,遇到问题时能够获得他们的指导,生活和职业上也能获得他们的关心”。

  单靠薪水和福利并不能保证你公司最优秀的员工忠诚的为你工作。最近 Arnold Worldwide 对广告传媒行业3000名员工和500名管理人员的调研就发现30%的人说12个月内自己将更换工作。Jill 是X传媒花高价从竞争对手那里挖过来的。她做得也非常的不错,报酬也好,但是由于没有机会很好的和高层沟通使得自己一直对于工作感到非常的不确定,最后的结果是她辞职了。

  那么如何才能使你最优秀的员工忠诚的为你工作呢?以下5点非常值得深思:

  1. 创建一种教育文化

  对于员工来说,留在你公司最重要的一个因素就是自己能不断的学习成长。但是最近的一份调查却显示管理层与员工对于公司培训的理解有天壤之别,90%的员工认为自己是在独立解决问题的过程中学习的,但是认同这一说法的管理人员却只有25%。

  因此,要想使得你的员工不断的被激励着努力工作,那么你要创建一种学习文化。为他们提供培训,让他们知道自己辞职的时候会成长许多。

  2. 提供常规的,连贯的反馈

  反馈机制非常的重要。但是来自 Leadership IQ 的一份调查却显示53%的员工觉得自己被老板表扬后获得的反馈无法让自己下次再持续这样的优秀业绩;65%的员工说自己被老板批评后获得的反馈信息也无法有效的帮助他们改正自己的错误。

  事情发生后,有效及时并具备建设性的反馈非常重要。如果等到一个月以后你再给反馈,那时的环境已经变了,员工恐怕也无法受到该反馈的积极影响了。

  3. 抽空每周进行一对一的会面

  初听起来你可能会觉得会议太多了,但是一对一的会面有可能是你留住你最优秀的员工最重要的方式。

  在 Google 进行的最佳管理人员调查中发现,表现较差的管理人员对一对一会面的机制执行不连贯:有些只与表现不好的员工谈话,而有些却只与表现优秀的员工谈话。于是接下来他们进行了改善,即经理人员要让所有的团队成员都有一对一谈话的机会。

  事实上,这种比较近距离的谈话中什么都可以谈包括即将开展的项目,最近客户的消息等等。而且也正是在这些谈话中管理人员可以很好的知悉员工对项目的看法,员工的个人感受等等。

  4. 恰当的管理乏味的项目

  工作过程中不是每一个项目都会非常有趣,有些项目本身就很单调乏味,这时管理人员就需要恰当并负责的处理这样的事情了。

  比如说鼓励员工“我们把这个项目做好了,我们的产品在明年年初才能以优秀的面貌出现在市场上”。另外也可以在乏味的工作中加入一些其他激励性因素,降低其乏味度。

  5. 公开赞扬员工的优秀表现

  很多经理人员太过看重物质补贴的魅力了,须不知金钱有时候并不是鼓励员工最为有效的方式。09年麦肯锡就最激励员工的因素进行的一项调查显示,排在前两位的分别是“直接领导的公开赞扬”和“领导的注意”。

  此外,在赞扬方面,公开赞扬也比私下赞扬对员工的正面影响要放大许多倍。因为这时你创造的不仅仅是你个人对员工的认同,更是整个团队对该员工的认同。

  留住最优秀的人才始终是一个公司管理人员最为重要的工作之一。不要以为经济不景气,你的员工不敢辞职。既然肯花高价从市场上挖来非常优秀的人才,那么为什么不能再多做一点工作让他们真正的安下心来,忠心的为你的公司创造价值呢?

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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