Услуги по подготовке обзоров заработных плат предлагают множество кадровых и консалтинговых агентств, их регулярно публикуют работные порталы, но и в тех и в других, на мой взгляд, есть свои ограничения. Например, платные обзоры, как правило, делаются по отраслям, специальностям и определённым регионам. Но насколько вам поможет знание «средней температуры», например, по Москве? Опять же, а если ваша компания не вписывается только в одну отрасль оптовой торговли, например? Если у вас еще есть розница и производство? А что, если у вас подразделение рекламы входит в структуру управления продаж, а функции маркетинга выполняет подразделение закупок? В такой ситуации вам придётся купить 3-4 вида обзора — и для опта, и для розницы, и для закупок и для маркетинга, что, скорее всего, превысит ваш бюджет на такого рода деятельность.
Свои минусы и у обзоров от кадровых порталов. Они, как правило, делаются на основе базы резюме и вакансий именно этого портала, хотя, очевидно, что а) не все вакансии и резюме на рынке публикуются на данном конкретном портале и б) для разного уровня должностей есть более или менее подходящие порталы. Кроме того, кадровый портал в конкретный месяц может интересовать заработная плата инженеров, а вам в это время позарез нужно знать, какая ситуация с зп у системных администраторов, например.
И, наконец, у всех сторонних подрядчиков есть один общий жирный минус: их обзор делается для, возможно, похожих на вашу, но не для вашей конкретной компании. Да, рынок услуг широк и можно заказать обзор и «под себя конкретно». Но иногда почитаешь технологию этого обзора, в котором «средним рыночным уровнем» называется «диапазон совпадения предложений работодателей и ожиданий соискателей» и удивишься, почему не учитывается простая вещь – предложения работодателей и ожидания соискателей почти по всем должностям как классная и домашняя работа: первая всегда похуже (поменьше, то есть), а вторая всегда получше (повыше).
В общем, мы в какой-то момент мы решили делать обзор сами для себя и под себя. У нашего способа тоже есть свои ограничения, и я о них обязательно скажу, но в целом это довольно простая, «подъёмная» своими силами, а главное – работающая технология. Обзор по массовым должностям компании (от 5 штатных единиц) мы делаем почти каждый месяц, обзор по всем должностям в компании – 1-2 раза в год, обзор по открытым вакансиям – по мере возникновения вакансий. Работа кропотливая, требует внимательности, усидчивости и небольшого знания Excel))
Входные данные для обзора: определяем, по каким должностям анализируем, систематизируем требования по этим должностям у нас при найме, определяем подходящие для анализируемых должностей сайты – очевидно, что не стоит искать данные о зп руководителя отдела закупок на сайтах, ориентированных на рабочие специальности и наоборот. А также имеем на руках чёткие данные о доходах конкретных специалистов в нашей компании за конкретный период (тот же, что и анализируем на рынке, как правило, текущий и предыдущий месяцы). На момент обзора они нам не понадобятся, но дальше для целей, из-за которых мы, собственно, и делаем обзор – обязательно.
А дальше открываем несколько работных порталов и анализируем только те предложения работодателей и резюме соискателей, в которых всё точно «как у нас».
Для анализа предложений работодателей принимаем во внимание:
- компании с максимально схожим профилем деятельности;
- компании со схожей численностью сотрудников и структурой (да, придётся порыть, но крупные и мелкие компании предлагают порой разный уровень оплаты, а нам нужно «как у нас»);
- если анализируем розницу – принимаем во внимание площадь магазинов (выясняем по информации в интернет или отдельным звонком под видом соискателя);
- график работы, требования, функционал, система оплаты – как у нас. С системой оплаты самая сложная часть, не все пишут, что у них оклад, а что премии, но в большинстве случаев разобраться можно. Кстати, в том числе и по этой причине, мы не принимаем к анализу объявления с разбросом зп от 25000 до 100000 рублей.
- заработная плата должна выплачиваться в такой же как у нас валюте, с такими же вычетами, как у нас – то есть что там net и что там gross должно быть понятно.
- хорошо бы также понимать «черная», «серая» или «белая» зп, но если вы «белые и пушистые», можете просто наслаждаться своим конкурентным преимуществом)))
Особенности: бывает, что объявление почти идеально подходит «под нас», а оплата указана «договорная». Тогда притворяемся соискателем, звоним и выясняем какая ситуация с зп. У меня был один очень забавный случай – я притворялась администратором торгового зала, хорошо подготовила «легенду», очень убедительно рассказывала о своём опыте (после стольких лет подбора таких специалистов это совсем не трудно), но мне ни под каким предлогом не хотели сообщить даже порядок оплаты. «Пришлите ваше резюме» — и хоть ты тресни! До сих пор не понимаю, почему нужно так строго охранять тайну размера заработной платы, но пришлось обойтись без этого объявления в анализе. Ещё нюанс – то, что у нас называется «менеджер по работе с клиентами», у других может называться и «менеджер по продажам», и «администратор отдела продаж» и «менеджер по работе с корпоративным клиентами» и ещё множество других названий . Поэтому «цепляемся» за название должности, но чётко проверяем функционал. Если данных для анализа недостаточно, просматриваем должности с другими названиями, но со сходным функционалом.
При анализе резюме соискателей делаем всё то же самое, что при актуальной открытой вакансии: - проверяем соответствие формальным требованиям;
- проверяем совпадение по функционалу, нужным нам навыкам и умениям;
- сравниваем зарплатные ожидания кандидата с предусмотренным у нас уровнем зп;
- даём свою экспертную оценку: пригласили бы на интервью или нет, может/не может подойти.
В ситуации открытой вакансии такой анализ имеет ещё и дополнительные преимущества: откладываем подходящие резюме в базу и корректируем, чётче прописываем свои требования.
После анализа все полученные данные значений заработной платы систематизируем в экселевской таблице, в одном столбце значения зп (и предложений работодателей и резюме соискателей), во втором – сколько раз то или иное значение встречается. Получаем два массива данных и вычисляем средневзвешенное значение заработной платы. Опять же, принимая во внимание тот факт, что работодатели обычно предлагают поменьше, а соискатели хотят побольше, обращаем внимание и на моду – наиболее часто назначаемое значение заработной платы. Искомая цифра – между средневзвешенным и модой. Понятно, что из этой же таблицы нам видны минимальное и максимальное значение оплаты по анализируемой должности. Примерно так.
Теперь про минусы нашего способа. - Такой анализ никак не отражает понятие «интенсивность работы». То есть оператор 1С у нас может обрабатывать 30 заказов в день, а в другой компании – 10 заказов в день, при этом уровень оплаты будет примерно одинаковый, но кандидаты, скорее всего, предпочтут компанию, где при меньших усилиях можно получать столько же. Или у нашего администратора торгового зала 10 человек в подчинении и с разными должностями, а в другой компании всего 3-4. Со стороны размещаемых вакансий – нет ясности, за какую интенсивность работы работодатели назначают тот или иной уровень оплаты, а потому и сложно сравнивать. Но, думаю, что и платные обзоры интенсивность никак не отражают и в этом смысле наш точно не хуже.
- Опять же не всегда понятно, из чего складывается оплата труда. Хорошо если есть крайние значения, вилка от и до, тогда можно примерно представить среднюю цифру (что я и делаю, приводя все значения заработных плат к одному знаменателю), но из этого образуется погрешность, то есть цифра уже примерная, а не точная. Я сравниваю значения средневзвешенной оплаты и оплаты у нас по двум показателям – по окладу и по совокупному доходу.
Ещё раз, такой способ обзора заработных плат – не истина в последней инстанции, но он даёт хорошее представление о ситуации с заработными платами и максимально приближен к особенностям наших должностей и нашей компании.
Источник : hrmfpoisk.blogspot.com