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薪酬管理与大数据的应用

 全优绩效 2020-08-19

薪酬管理与大数据

薪酬管理模块是人力资源模块中与大数据关系最紧密的模块

薪酬管理模块应该是人力资源模块中和数字打交道最多的模块,也是包含信息量最大的模块。人力资源管理六大模块涉及的信息最终都会流过薪酬端,比如人事信息、绩效信息、培训结果、职级信息、离职信息、员工关系特殊处理的信息等。同时,薪酬管理本身的信息量就很大,所有人员的薪酬信息、福利信息等本身就含有很大的信息量。

庞大的信息量使得薪酬管理可以沉淀为一个巨大的数据库,对企业管理中的大数据分析做出贡献。

薪酬管理数据中包含哪些有价值的决策信息

我们通过几组图表来具体解读薪酬管理相关数据信息中包含了哪些重要的决策线索。

表 ××公司离职信息统计

××公司离职率趋势分析

解读:我们从表和图中可以看出,××公司的离职率相对还是比较稳定的,其中3~5月的离职率较低。但总的来说,离职率曲线呈向上走的趋势,应引起关注。

表 ××公司各部门离职率统计

××公司各部门离职率趋势分析

解读:从表和图中可以看出,B部门连续几个月的离职率都是全公司最高的,应重点关注,并进一步了解原因。另外,各部门的离职率都在持续走高,××公司的员工流失问题不容忽视。

××公司员工离职原因分析

解读:从图中可以看出,虽然排在第一位的原因是家庭原因,但其真实性应打折扣。离职访谈中获取的员工离职原因并不完全是员工离职的真实原因。薪酬太低在离职原因中排第四位,可适当关注。必要时成立项目组做一下薪酬的对标Review

表××公司两年离职情况分析

解读:从表中可以看出,××公司2014年和2015年的离职情况变化如下:从离职人数占公司人数的比例看来,整体是下降的,说明留任率提高;但是高级人员离职率反而较2014年升高了,高级人员属于公司骨干,其离职率上升应引起关注。

表 离职人员薪酬百分位值分布区域

解读:从表中可以看出,就离职人员薪酬百分位值分布区域来分析,流失的人群薪酬区间都比较低,在P25以下的占到了42.9%,说明薪酬低的确是这些人员离职的原因。这个分析需要进一步结合绩效分析的结果,看一下这些离职人员中是否存在高绩效低薪者,如果存在,我们就要优化薪酬体系。

表 现有人员职级和薪酬的对应关系分析

解读:从表中可以看出,现有人员职级和薪酬存在正相关性,整体是良性的。但2级薪酬的人员中超过薪酬区间最大值的人达19名,这个数据相对偏高,应引起关注。

表现有人员薪酬和外部行业数据的对比分析

解读:从表中可以看出,该公司整体薪酬在市场中位左右,其中专家的年薪还未达到市场中位水平,不太合理,意味着公司核心人才的待遇在市场上没有竞争力,容易被挖走;另外,该公司难以吸引外部的优秀人才。

表 各职级实际人员薪酬和外部市场对标

解读:从表中细化的结果来看,该公司大多数人的薪酬都落在50分位以下。但有些职级的薪酬落在高位的比较多,如第5级、第3级等。有些职级的低位情况太严重,如第1级、第7级。另外,也要关注高职级段的情况,职级越高,薪酬定位应较职级低者越高,这样在吸引和保留人才方面才有竞争力。7、8、9级的薪酬从市场对标情况来看,都不是太理想。

表员工入职后每年薪酬变化情况

员工入职后年薪增长趋势

解读:从表和图中可以看出,该公司员工入职后年薪逐年不断增长,职级越高,增长的幅度越大。

表员工薪酬福利成本分析(一)

员工薪酬福利成本分析(二)

解读:从表和表中可以看出,该公司的固定工资占到总薪酬福利成本的56%左右,浮动工资仅占约24%,福利费占比低于18%。除了社保,其他福利较少。

员工绩效成绩和薪酬的关系

员工绩效成绩和薪酬的关系

解读:从图和表中可以看出,该公司整体薪酬和绩效是正相关的,但在某些职级段仍有倒置的情况:职级为初级的人员,出现绩效为S的人员薪酬低于绩效为A的人员薪酬的情况;职级为高级的人员,也出现了绩效为A的人员薪酬低于绩效为B的人员薪酬的情况。以上情况均是不合理的。

表员工每年实际薪酬增长率

不同职级历年薪酬增长率趋势

解读:从表和图中可以看出,该公司的薪酬增长率逐年攀升,尤其2015年出现了大幅增长。(熊老师:17817561199)从不同职级来看,2015年之前一直是职级越高,调薪比例越高;2015年出现差异,2级薪酬增长率最高,4级薪酬增长率下降。这有可能是因为基层员工整体薪酬持续较低,没有市场竞争力而做出的薪酬调整政策。

表员工薪酬结构分析

解读:该公司薪酬结构整体固浮比为7∶3,相对合理。

现有人员薪酬在薪酬体系中的分布

解读:从图和表中可以看出,该公司现有人员的薪酬绝大多数落在薪酬区间75分位以下,其中主要集中在P25~P50,其次是P50~P75,整体的薪酬水平不低。

表现有人员福利利用率分析

解读:该公司福利项目的利用率普遍较低。

现有人员加班状况分析

注:表中百分比数据的计算公式为:部门加班人数÷部门当月人数×100%解读:通信部和数据部加班情况最严重,其次是客户服务部和销售部。

通过上述分析,再结合公司内其他信息,可以从不同侧面反映企业在人力资源管理方面的各种问题,并用客观的数据为企业内部管理状况画出了一幅真实的画像,为管理层做出相关决策提供了参考的依据。

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