文:先行智庫
原文標題:揭密大數據時代的人力資源數位轉型!教你如何薪酬數據分析與數據圖表解讀
如何提高人事成本的韌性?在景氣大好時能大舉徵才?在景氣不好時又能夠有效控管人事成本?針對公司的「薪酬數據」做深入的分析,強化公司的薪酬制度的健全性。
疫後大缺工時代來臨,許多企業不惜祭出高薪,也要搶到市場上的優秀人才。例如台積電在2022年就預計招募超過8000名新進員工,碩士畢業新進工程師平均年薪更上看200萬元。高薪大舉徵才的舉動,勢必導致企業的人事費用大幅攀升。然而近期Meta大幅裁員,甚至凍結招募職缺,更讓我們見在業務無法高速擴張之下,高昂的薪資,已讓許多企業難以負荷,只能忍痛削減人事成本。近期市場上的徵才趨勢變化,更讓我們意識到,人事費用在企業眾多成本支出中,已經佔了舉足輕重的地位。那該如何提高人事成本的韌性?在景氣大好時能大舉徵才?在景氣不好時又能夠有效控管人事成本?我們可以針對公司的「薪酬數據」做深入的分析,強化公司的薪酬制度的健全性。
因此本篇文章將會談談,如何做「薪酬數據分析」?
「薪酬數據分析」,就是蒐集與員工薪酬相關數據,進行深入分析。與員工薪酬相關的數據,不僅是員工的固定薪資而已,也包含變動的薪資,如:考績獎金、業務獎金、員工介紹獎金等,甚至福利津貼、加班費的數據也都可以一併納入分析。除了這些內部的數據外,我們也可以收集許多外部的薪酬數據從而得知市場薪資行情。再將這些蒐集到的數據,從不同維度交叉比對,例如比對不同部門、不同職級、不同性別,並透過指標和圖表來進行呈現,看看薪酬數據中包含哪些有價值的決策信息。上述的這一段過程,就是「薪酬數據分析」。
很多企業沒有意識到薪資制度的重要性,甚至將薪酬只視為是公司的一項支出成本,其實這個觀念不太正確。要怎麼樣才能讓錢花在刀口上?才能節省不必要的人事支出?才能最大化人力資本投報率?甚至在開源節流之餘,還為公司帶來新的競爭優勢?要達到上述的目標,我們就必須以更微觀的角度,來檢視公司現行的薪酬發放制度。做薪酬數據分析,會有以下的好處:
薪酬數據分析,不僅是數字上的分析,更要能夠將分析後的情報轉化為改善的行動。讓公司能以最有限的人力資源投入,創造最大的商業產出。
平均薪資水準,是最基本且直觀的薪酬數據指標,其代表著公司的薪資水平是在甚麼位置?是否具有競爭性?這個指標可以透過組合圖的方式呈現。從下圖裡面可以看到Y軸單位代表著薪資數目,X軸代表著工作職級。這張圖中有三家公司和市場平均的薪資水準,以下簡稱A、B、C公司。A公司平均薪資是整體比同業及市場平均高,而B公司跟市場平均持平,C公司則低於市場平均且整體薪資水準低於前兩家公司。因此A公司的薪酬具競爭優勢。那B跟C就得因為A公司的薪水開很高,不得不跟著調高薪資水準嗎?這沒有絕對的答案,每一間公司的薪資結構都不一樣,也許B、C的變動薪資或福利開得很好,這也能成為競爭優勢之一。不過投過數據圖的呈現,可以讓我們迅速的看出公司的薪資市場競爭力,使企業或人資能及時做出相對應的決策。
薪資級距這個指標,代表著公司的薪資區間的差距。Y軸代表著根據年資、職能、學歷、職責有所不同而制定各職位的薪資底標、中位數及頂標;X軸代表著公司的職級。薪資級距的設計,會影響員工的工作動力、忠誠度、滿意度,升遷意願,績效業績。此指標可以由盒鬚圖的方式呈現。舉個例子來說:由下圖中可以分析出A公司薪資級距設立太相近,薪資盒子重疊部分太多。例如儲備幹部的薪資中位數沒有超過正職人員的薪資頂標,可能導致員工工作沒有動力,覺得反正升遷晉級,只會要做更多事承攬更多的責任,但薪水的漲幅不大。沒有足夠的誘因去升遷,會造成員工只願意做原本的工作內容,形成擺爛效應。B公司則薪資級距差異明顯,相對於A公司而言,B公司內部員工會有更好的激勵效果。
這個指標可了解不同部門或不同職務,薪資package的差異,並評估其合理性。根據企業所在的產業與職務的不同,會有不同的薪資結構。例如說,研發部門的固定薪資佔比通常會比業務部門來的高。此圖可以由百分比堆疊圖的方式呈現。下圖中是同產業的公司薪資結構對比,A公司行銷部門變動薪資佔據了 50%,研發部門固定工資佔據了60%…等等,我們應考量職務別,依據職位層級的貢獻及重要程度,制定不同標準的薪酬內容,且可跟同業公司做對比,比較薪資及福利結構的差異點,作為延攬人才的策略調整依據。
這個指標的定義是歷年薪酬增長率趨勢,可以看出公司的成長力道。此圖可以用折線圖來呈現。Y軸是增長百分比,其中一級到四級代表的職級不同,一級為最低,四級為最高。以下圖為例可以看出,該公司的薪酬增長率逐年攀升,可見公司整體呈現向上發展的趨勢。然而2020年因為疫情爆發,公司在調薪政策上,仍然對基層員工採取持續加薪的政策,以保障員工的生活。在高層的部分,則相對放緩加薪的力道。
透過分析公司人力成本的投入情況,我們將能夠更快找出提高員工工作效能的方式,並善用客觀數據制定出合理的決策。上述的薪酬數據分析指標,僅使用到薪資數據。未來也可以結合績效數據、培訓相關數據、員工基本資料數據等,做更進一步的交叉分析,都是企業及人資可以再深入探討的議題。
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