創(chuàng)業(yè)公司如何留住人才
創(chuàng)業(yè)公司如何留住人才
一個公司留住人才總有他們自己的方法，那么創(chuàng)業(yè)公司是如何留住人才的呢?為此由學(xué)習(xí)啦小編為大家分享創(chuàng)業(yè)公司如何留住人才，歡迎參閱。
創(chuàng)業(yè)公司留住人才的方法
羅馬不是一天建成的
曾經(jīng)的Instacart也嘗試過用一些簡單的市場數(shù)據(jù)對標(biāo)來制定薪酬，但收效甚微，并且由于決策制定標(biāo)準(zhǔn)的模糊和不一致，候選人在面試中會產(chǎn)生各種關(guān)于薪酬的疑問。所以現(xiàn)在，在候選人與招聘官面談之前，公司就會準(zhǔn)備好三個數(shù)據(jù)：市場數(shù)據(jù)，過往候選人的歷史面試資料，以及評估候選人級別的準(zhǔn)則。以上三者均來自于Instacart獨創(chuàng)的數(shù)據(jù)流融合分析，由公司高管參與制定。
Instacart高管層在招聘過程中總結(jié)出一個經(jīng)驗：使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的薪酬體系時，必須能夠向候選人清晰地解釋該薪酬算法的原理，否則會適得其反，引發(fā)候選人的疑慮。特別是隨著公司規(guī)模的擴增，這樣的麻煩會以指數(shù)級增加。因此公司必須為這套基于數(shù)據(jù)的決策制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，以保證薪酬決策的清晰和前后一致。
與人才數(shù)據(jù)市場聯(lián)動
在上述三個數(shù)據(jù)指標(biāo)中，市場數(shù)據(jù)是Instacart進(jìn)行薪酬分析的主要依據(jù)，其目的是考查市場薪資水平與企業(yè)現(xiàn)行薪資水平之間的差距。雖然聽起來很簡單，但也需要運用一定的核心人才篩選機制。Instacart的具體做法如下：
首先，有播種才有收獲，以數(shù)據(jù)換取更多數(shù)據(jù)。在公司創(chuàng)立早期，管理者很難了解到競爭對手的薪資水平，掌握的候選人歷史數(shù)據(jù)也不夠，此時求助于專業(yè)的人力資源咨詢公司(如怡安翰威特旗下的Radford等)就很有效了。創(chuàng)業(yè)公司可以通過貢獻(xiàn)自己的薪資數(shù)據(jù)而獲取其他參與者的薪資，實現(xiàn)共享。對于處在A、B輪的創(chuàng)業(yè)公司而言，這種手段尤為適用，因其成本較低且值得信賴，免去了自己調(diào)查走訪的麻煩。不過在選擇咨詢服務(wù)供應(yīng)商時也要注意避開那些主營業(yè)務(wù)不切題的公司(他們給出的數(shù)據(jù)往往假大空，或者比較陳舊過時)，而應(yīng)該選擇近期在持續(xù)進(jìn)行薪酬調(diào)研的專業(yè)供應(yīng)商。
第二，同行之間相互了解。有時給其他公司的HR或內(nèi)部員工打一個電話可以帶來意想不到的成果，哪怕是競爭對手之間。當(dāng)然，公司間很少可以交換具體的薪酬數(shù)字，更多的是了解哪些數(shù)據(jù)來源更好用，哪些處理數(shù)據(jù)的方法值得嘗試，以及競爭對手正面臨哪些挑戰(zhàn)。利用這些來自同行的信息，可以不斷調(diào)整當(dāng)前的薪酬策略。
第三，回歸分析。如果說做到以上兩點可達(dá)入門水平的話，Instacart薪酬兵法的“進(jìn)階級”則是利用數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。他們發(fā)現(xiàn)，薪酬的影響因素有資歷、職能、崗位角色等等，再利用前兩步所獲得的數(shù)據(jù)，可以建立回歸模型并推定缺失的數(shù)據(jù)。
創(chuàng)業(yè)公司留住人才的四個方式
第一步，根據(jù)所處行業(yè)的市場薪酬數(shù)據(jù)決定現(xiàn)金與股權(quán)的比例。早期創(chuàng)業(yè)公司可以只和非上市公司對標(biāo)，進(jìn)入成長期后則可以增加與上市公司的對標(biāo)。作為雜貨電商，Instacart在現(xiàn)金激勵方面與非上市公司對標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上通過增加股權(quán)激勵增強其薪資的競爭性，與上市公司爭奪人才，這類做法也稱總體直接薪酬(TDC，由基本工資、獎金、期權(quán)、限制性股票和績效薪酬組成)。
第二步，為數(shù)據(jù)賦予群組屬性。從上市及非上市公司薪酬數(shù)據(jù)庫中獲取各種職位員工的薪酬數(shù)據(jù)，并根據(jù)職能、資歷、教育水平等將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。
第三步，建立回歸模型。將地域、資歷、職位等因素加入模型之中，再逐步探究因素間的相互影響。例如，職級對于薪酬的影響會因職位不同而不同，一個產(chǎn)品經(jīng)理與一個程序員在升職過程中的薪酬增長速度是不同的。
第三步，建立回歸模型。將地域、資歷、職位等因素加入模型之中，再逐步探究因素間的相互影響。例如，職級對于薪酬的影響會因職位不同而不同，一個產(chǎn)品經(jīng)理與一個程序員在升職過程中的薪酬增長速度是不同的。
第四步，調(diào)整你公司的薪酬分位，并檢查回歸結(jié)果。薪酬分位指你公司給出的薪資水平在同業(yè)市場中的相對高低位置。比如70%的薪酬分位意味著高于市場上70%的企業(yè)，可以反映出公司薪酬的競爭性如何。除此之外還要通過正則化(regularization)解決上一步所得出模型的過擬合問題(over-fitting)，比如檢查劇烈波動、排除異常值等等。
回歸分析既可以幫助公司準(zhǔn)確找到可以對標(biāo)的競爭群體，也可以為缺乏真實數(shù)據(jù)的稀有崗位、職級提供非常有價值的參考數(shù)據(jù)。“比如我們要招聘一位首席工程師，可以從第三方獲得全國首席工程師的大量薪資數(shù)據(jù)，但那并不一定是我們要對標(biāo)的公司——作為一家總部位于舊金山的B2C企業(yè)，我們要對標(biāo)的是同地域的同類企業(yè)，包括Airbnb, Stripe, Uber, Google, Facebook等等，但這些公司的首席工程師薪資數(shù)據(jù)就很少了，基于有限的數(shù)據(jù)所做的估算就沒有很大說服力。通過我們的回歸分析，我們就可以利用全國的數(shù)據(jù)去估算真正對標(biāo)的幾家公司中首席工程師的薪資水平了，這樣做顯然更具備說服力。”
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