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你能看懂这家房产公司的薪酬结构体系吗？

你能看懂这家房产公司的薪酬结构体系吗？ 人力资源数据分析
2020-08-06
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导读：今天我们来分享下某地产公司的薪酬结果图，同时我们对该薪酬结果来做一个分析。 这个是一个比较标准的基于职
  今天我们来分享下某地产公司的薪酬结果图，同时我们对该薪酬结果来做一个分析。
  这个是一个比较标准的基于职级的薪酬体系，首先整体有1-13的层级，然后在层级的基础上分了M和P的序列，M和P 有分别的有对应的跨越通道，最高的首席专家对应的是助理总裁，并且在每个层级上有分了两个职级，比如层级5对应的是M2，M2又分为 M2.1  M2,2 ，相当来说和互联网公司相比，在薪酬的带宽幅度和挡位上，可能没有互联网公司那么大，一般互联网公司可以分析7级甚至更多，但是这家公司基本上就分了2个职级。M和P基本在职级分布上基本都一样。然后再M和P的对应上从P2开始对应管理层。我觉得可以再M和P的职级上再加一列，分别把M1  2  3 和 P1  2 3 单独的提取出来，然后进行个职级的对应，这样再职级的理解上会更清楚。
  在薪资的具体数据上，列出了职级的年中位值，和职级的薪酬的范围，这个我们可以绘制薪酬曲线，和薪酬的宽带曲线来分析公司内部的薪酬结构，我们先来做一条公司内部各个职级的薪酬曲线。
  
  从这条曲线我们看出其实高层的薪酬蛮有竞争力的，比回归函数的薪酬数据高，同时职级越高，薪酬的涨幅越大。同时R的平方值是0.973 ，这个已经很接近1了，所以这组薪酬数据的拟合度还是挺高的。
  然后我们选择的数据是所有职级的数据，其实我们可以把数据进行汇总，可以选择M1  2  3  4 这样做出来的曲线图可能更加的容易理解。
  我们再结合薪酬的范围来做薪酬宽带的曲线图
    在这个薪酬宽带的曲线图里，发现中心总经理开始，薪酬带宽的幅度就增大，说明在高层助力总裁开始，薪酬激励比较大，薪资比较有竞争力，可能哦有股份，分红之类的。所以我们在分析的时候要把助力总裁以上的数据去掉，不然在中心总经理一下的数据就相对比较的小。
  这个是我们去掉高层后的宽带薪酬数据，基本上宽带的重叠和宽度都在回归函数的线上，在10-11级需要做一些微调，这样能更好的建立合理的薪酬结构。也可以根据中位值的极差和薪酬变动比来重新的对薪酬做一个调整，具体流程大家可以看我们薪酬数据分析的线上课程。
  这些是内部的薪酬结构，如果有数据，我们还需要做一个对外的薪酬对标，我们需要来看看这个岗位职级的薪酬，和外部的分位值的对比数据。
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