數據分析在薪酬管理診斷中的應用

隨著近幾年企業獲得外部市場數據能力的加強和信息透明度的加深，企業人力資源管理者開始用數據統計來進行工作的盤點和趨勢的判斷，在這個過程中，應用最成熟的往往是薪酬數據的統計和分析。但在筆者接觸的企業中，人力資源管理者通常只會進行薪酬外部比較、薪酬結構的比例測算等，沒有從系統和結構上梳理薪酬管理的各個方面，在筆者近十年為企業做的薪酬管理診斷中，如下圖所示：一般會分為定性指標4個，定量指標16個。

定性指標主要解決兩個問題，一個是企業戰略指導下的薪酬策略是什么?一個是要弄清楚企業的核心關鍵崗位是什么，這兩點是薪酬優化或方案設計的前期需要明確的;從定量指標來看，就是企業做薪酬管理分析的四個角度，即薪酬內部公平性，外部競爭性，激勵性和經濟性。在外部數據不全面，無法做出比較分析的時候，人力資源管理者不妨從內部公平性的角度來做一些事情，但關鍵的一步就是崗位等級的匹配。

如上圖所示，要做內部等級回歸分析，首先要對企業內部的崗位進行定級，可以直接使用企業已經定好了的崗位級別，也可以利用崗位價值評估方法，進行崗位評估定級;其次，利用崗位定級和崗位年度總現金畫出等級回歸曲線，按照正常的規律，隨著等級的升高，散點形成的柱狀就越長，代表崗位層級越高，同級別崗位的薪酬差距就會越大。但在筆者對企業薪酬內部等級回歸曲線的分析中，經常會發現這樣的問題，第一，就是會有極高和極低點，一部分企業是因為歷史原因造成部分崗位薪酬過高或過低，還有一部分企業是沒有意識到同級薪酬差距的問題;第二，就是層級之間沒有拉開差距，如主管與專業經理、專業經理與部門經理之間，這樣會造成管理崗位員工滿意度低、怠工嚴重、離職率高的現象產生;第三，就是沒有形成等級回歸曲線的規律，畫出的圖形要么是平緩曲線，要么十分陡峭，這種企業往往內部沒有分級，即使有了崗位層級的初步概念，但內部的技術序列、研發序列和銷售序列等都沒有形成職位通道和定級標準，一旦等級崗位人員過多，就會發生內部不公平的現象。

人力資源管理者需要學會利用數據，來進行針對性的分析，而薪酬管理的診斷是其中最為基礎的一項。在未來的人力資源管理趨勢中，會陸續碰到數據發掘、云數據這樣的概念，有一些基本的數據處理技巧和能力，無疑在接受新技術的沖擊中會顯得更加從容。

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