اتخاذ قرارات التعويضات المستندة إلى البيانات

مقدمة

كل مؤسسة لديها ثروة من البيانات الداخلية حول تعويضات الموظفين، ولكن معظمها يكافح من أجل الاستفادة منها لتحسين عملية صنع القرار بشكل مستمر. هناك إمكانات هائلة في التعرف على قيمة بيانات التعويضات التي لديك بالفعل، وتحليلها، وتقديم رؤى لصانعي القرار عندما تكون هناك حاجة ماسة إليها. في هذا الأسبوع، سنستكشف هذا الأسبوع كيفية الحصول على البيانات ذات الصلة بالتعويضات وتحليلها لاتخاذ أفضل القرارات الممكنة.

يسعدني أن أقدم المساهم في هذا الإصدار بيتر ماكي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Aeqium. بيتر، إليك بيتر!

شكراً يا نيل! أنا بيتر ماكي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Aeqium، وهي منصة لإدارة التعويضات الإجمالية. نحن نساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل فيما يتعلق بالتعويضات بشكل أسرع من خلال أتمتة سير عمل تخطيط التعويضات وتزويد المديرين وقادة الموارد البشرية برؤى التعويضات الإجمالية التي يحتاجون إليها لاتخاذ أفضل القرارات.

وبالإضافة إلى دوري في شركة Aeqium، أعمل كضابط عمليات إلكترونية في الجيش الأمريكي الاحتياطي، وأركز على قيادة الجنود الذين يدافعون عن الولايات المتحدة في الفضاء الإلكتروني وضمان حصولهم على التكنولوجيا والبيانات التي يحتاجونها لتحقيق النجاح.

قبل تأسيس شركة Aeqium، أمضيتُ حياتي المهنية في مناصب هندسية وإدارية هندسية في كل من شركات الخدمات المالية وشركات التكنولوجيا عالية النمو مثل أوبر وبرايز. وقد أتيحت لي الفرصة لأختبر عن كثب التحديات التي يواجهها المديرون في التعاون بكفاءة مع شركائهم في الموارد البشرية والحصول على البيانات التي يحتاجونها للتخطيط الفعال للتعويضات والجوانب الأخرى لإدارة الأفراد.

يسعدني أن أستكشف معكم بعض الطرق التي يمكنك من خلالها الاستفادة من البيانات لاتخاذ قرارات أفضل بشأن التعويضات في مؤسستك.

الاعتماد على البيانات هو أكثر من مجرد إيجاد مصدر لبيانات السوق

سيخبرك فريق الموارد البشرية والمديرون التنفيذيون في أي شركة تقريبًا تتحدث إليها أنهم يريدون أن يكون نهجهم في اتخاذ قرارات التعويضات قائمًا على البيانات. فالقرارات المستندة إلى البيانات تعزز العدالة والمساواة والتوظيف التنافسي والاحتفاظ بالموظفين الحاليين. ومع ذلك، بالنسبة للكثيرين، لا تتضمن قرارات التعويضات المستندة إلى البيانات أكثر من مجرد البحث عن بيانات استبيان الرواتب ومحاولة قياس المرشحين والموظفين في نطاق ثابت مقارنةً بأقرانهم.

في حين أن استطلاعات الرواتب ومعايير السوق هي جزء مهم من اللغز، إلا أن هناك فرصة كبيرة لرفع مستوى اتخاذ القرارات المتعلقة بالتعويضات من خلال تتبع وتحليل العديد من مصادر البيانات الأخرى المتاحة لشركتك. سنستكشف هنا بعض مجموعات البيانات هذه وكيف يمكنك الاستفادة منها على أفضل وجه.

الاستفادة من بيانات فريق استقطاب المواهب لديك

يعد جمع البيانات من عملية التوظيف الخاصة بك ذات قيمة خاصة لأنها في الأساس بيانات السوق التي تمت مطابقتها مسبقًا مع الدور الذي تقوم بالتوظيف له بالضبط. فكلما قمت بفحص المرشح لوظيفة ما، كلما كانت بيانات التعويضات التي تجمعها منه مصممة خصيصاً لتلبية احتياجاتك بالضبط.

بالنسبة للأدوار الناشئة أو الفريدة، قد تكون بيانات فريق التوظيف لديك هي المصدر الأكثر موثوقية. في هذه الحالات، قد تكون مطابقة وظيفتك مع معايير السوق الحالية صعبة أو حتى مستحيلة. قد تجد أيضًا أن سوق المواهب في وظيفتك يتطور بسرعة كبيرة لدرجة أن استطلاعات الرواتب لا يمكنها مواكبة ذلك (على سبيل المثال، أدوار مثل الذكاء الاصطناعي التوليديأنا خبير في عام 2023).

ما الذي يجب تتبعه

إليك بعض أنواع البيانات التي يمكن لمسؤولي التوظيف ومديري التوظيف مساعدتك في تتبعها:

• أرقام التعويضات الخاصة بعروضك وما إذا كان قد تم قبولها.
• توقعات تعويضات المرشحين
• العروض المتنافسة التي يشترك فيها المرشحون.

إذا كنت تتعقب ذلك في جدول بيانات، فقد يبدو الأمر على هذا النحو:

يتيح لك جمع هذه البيانات بناء نطاقات ومتوسطات لكل مجموعة بيانات. إذا كنت تحاول معايرة ما إذا كان نطاق أجرك يلقى صدى في السوق، قارن نطاق الوظيفة بالنطاق الذي يتم فيه قبول عروضك ونطاق توقعات المرشحين. إذا كنت تنجح فقط في أعلى النطاق الخاص بك، فقد يكون ذلك مؤشراً على أنك بعيد عن الهدف.

التعامل مع التحول إلى شفافية الأجور

حتى إذا كنت قد فعلت ذلك من قبل أو كنت تقوم حالياً بنسخة ما من تحليل بيانات التوظيف، فقد يكون الوقت قد حان لإعادة تقييم كيفية جمع البيانات من عملية التوظيف في عصر شفافية الأجور. إذا كنت تقوم بالتوظيف في واحدة من الولايات القضائية المتزايدة العدد التي تتطلب نشر نطاق الراتب مع الوظيفة، فقد لا تحصل حتى على إشارة إلى أن النطاقات ليست صحيحة تماماً لأن المرشحين قد يختارون أنفسهم بأنفسهم خارج العملية قبل أن تقابلهم.

في عالم من الشفافية في الأجور، تحتاج إلى نقل عملية جمع البيانات في وقت مبكر من عملية التعيين. قم بإجراء محادثة مع مسؤولي المصادر لديك واطلب منهم تتبع الحالات التي لا يمضي فيها المرشح قدماً في العملية بسبب نطاق الأجور وتوقعات الراتب. إذا أظهر لك نظام تتبع مقدمي الطلبات (ATS) عدد المشاهدات التي يحصل عليها إعلان الوظيفة، يجب أن تخطط لتتبع معدل التحويل من المشاهدة إلى تقديم الطلب، وأن تنتبه إلى ما إذا كان متسقًا مع إعلاناتك الأخرى. تعتبر هذه الأساليب مهمة بشكل خاص عندما تقوم بمعايرة نطاق أجر منخفض الثقة لوظيفة جديدة.

الاستفادة من بيانات تعويضات الموظفين الحالية

تمثل البيانات حول ما تدفعه لموظفيك اليوم سجلاً مفصلاً لجميع قرارات التعويضات التي اتخذتها حتى الآن لتوظيف فريقك والاحتفاظ به بنجاح. وهي أيضاً أهم مجموعة بيانات يجب الانتباه إليها من أجل الحفاظ على العدالة الداخلية عند اتخاذ قرارات التعويضات. ألا يجب أن يكون لها على الأقل نفس القدر من الأهمية في عملية اتخاذ القرار مثل بيانات السوق الخارجية؟

ما الذي يجب تتبعه

بالنسبة لكل وظيفة لديك أكثر من عدد قليل من الموظفين، يجب عليك تتبع الحد الأدنى والحد الأقصى ونقطة الوسط لتعويضات الموظفين في هذا المستوى. إذا كنت تقوم بإعداد هذا التقرير يدوياً، فإن أبسط طريقة للحصول عليه هي عادةً تصدير تقرير بجميع الموظفين من نظام معلومات الرواتب أو نظام معلومات الموارد البشرية (HRIS) الذي يحتوي على رواتبهم الحالية ومستوى الوظيفة (إذا كنت لا تتبع مستوى الوظيفة في نظام معلومات الموارد البشرية الخاص بك، فستحتاج إلى إضافة عمود لذلك بعد التصدير). بعد ذلك، يمكنك إنشاء جدول محوري بسيط في جدول بيانات حيث تكون الصفوف هي أسماء المستويات الوظيفية وقيم الأعمدة هي متوسط الراتب والحد الأدنى والحد الأقصى للراتب.

استخدام البيانات لبناء نطاقات الأجور

يمنحك حساب نطاقات تعويضات موظفيك الحاليين على هذا النحو شيئًا يشبه إلى حد كبير بيانات السوق، ويمكنك استخدامه بشكل مشابه. في الواقع، بالنسبة لأي من الأدوار التي لديك عدد كبير من الموظفين فيها، يجب أن يعكس نطاق أجور موظفيك الحاليين نطاق أجور موظفيك الحاليين تقريبًا نطاق أجورك المستهدف.

عندما تذهب لتحديث النطاقات الخاصة بك استناداً إلى أحدث بيانات السوق، قارن النطاق المستهدف الجديد بنطاق موظفيك الحاليين. إذا كان النطاق الذي تستهدفه في السوق ينطوي على زيادة بنسبة 10 في المئة على نقطة منتصف ما تدفعه للموظفين الحاليين، فهل لديك ميزانية لتغطية تعديلها جميعاً؟ إذا لم يكن الأمر كذلك، فأنت تريد أن تدرك ذلك في الوقت الذي تبني فيه نطاقات الأجور الخاصة بك وتعدل خططك حينها. إذا انتقلت مباشرةً من بيانات السوق إلى نطاقات أجورك الجديدة ثم بدأت باستخدامها للتوظيف، ثم أدركت في وقت لاحق من العام أنك لا تملك الميزانية اللازمة لتعديل أجور الموظفين الحاليين، فقد ينتهي بك الأمر إلى مشكلة خطيرة تتعلق بضغط الأجور أو انعكاسها مما سيؤثر على معنويات موظفيك الأكثر ثباتاً والاحتفاظ بهم.

يمكن أن تحل نطاقات موظفيك الحالية أيضاً محل بيانات السوق في بعض الحالات. لنفترض أن لديك بالفعل عددًا من مهندسي تكنولوجيا المعلومات وتريد تعيين أول موظف لك في المستوى التالي، مهندس تكنولوجيا معلومات أول، لكن بيانات السوق الخاصة بك لا تحتوي على بيانات كافية أو ذات جودة عالية لهذا الدور في موقعك. في هذه الحالة، يمكنك أخذ النطاق الخاص بمهندسي تكنولوجيا المعلومات الحاليين لديك وتغييره إلى الأعلى حسب نقطة الوسط المستهدفة، وغالبًا ما يكون ذلك بنسبة 10 إلى 15 في المئة، أو أي زيادة تتوافق مع فلسفة التعويضات الخاصة بك والتغيير في الدور. سيمنحك هذا النهج نطاقًا قويًا لتقديم العروض، ويعطي الأولوية للمساواة الداخلية منذ البداية.

استخدام البيانات في قرارات تعويضات الموظفين

خلال دورة الاستحقاق، فإن تزويد مخططي التعويضات لديك بنطاقات الأجور الحالية للموظفين له نفس قيمة أو أكثر من تزويدهم بنطاقات الأجور المستهدفة. تساعد بيانات الموظفين الحالية المدير على الإجابة عن أسئلة مثل:

• "هل سيجعل هذا التعديل هذا الموظف الأعلى أجراً بين أقرانه؟"
• "هل هذا الموظف أعلى أم أقل من متوسط الموظفين الآخرين في نفس المستوى؟"
• "هل تغير أجر هذا الموظف بشكل مناسب بمرور الوقت؟"

في عالم مثالي، تكون فلسفة التعويضات الخاصة بك مستقرة ويكون جميع موظفيك في المكان المناسب في النطاق المستهدف بناءً على أدائهم في مستواهم.

الواقع أكثر فوضوية بالنسبة للعديد من المنظمات.

تتطور السياسات، وهناك احتمالات أن العديد من موظفيك اليوم قد لا يبدأون من المركز المثالي في نطاقهم. في هذه الحالة، من المهم تمكين مديريك من ضمان الاتساق الداخلي حتى يتمكنوا من شرح ودعم قرارات التعويضات.

قد يكون من المفيد للمدير أن يرى المدير أن الموظف الأفضل أداءً والأكثر ثباتًا في وظيفة ما هو أقل من متوسط أقرانه في نفس المستوى من أن يرى، على سبيل المثال، نسبة أداء الموظف بالنسبة لنطاق السوق المستهدف.

كما أن نطاق الموظفين الحاليين مفيد جداً لصانعي قرار العرض، سواء كانوا من مسؤولي التوظيف أو مديري التوظيف. بالطبع، يحتاجون إلى فهم النطاق المستهدف للدور الوظيفي، ولكن فهم ما إذا كان العرض سيأتي في أسفل أو أعلى النطاق الذي يتقاضاه الموظفون الحاليون بالفعل هو نقطة معايرة قيّمة للغاية للعرض الفعلي الذي سيقدم للمرشح.

نحن في Aeqium، نرى أن تزويد المديرين بهذه البيانات الدقيقة أمر مهم للغاية لدرجة أننا قمنا بتضمينها في جميع أنحاء منتجنا في كل نقطة من نقاط اتخاذ قرارات التعويضات من أجل القضاء على التقارير المخصصة والتخمينات التي تتم بطريقة أخرى.

الخاتمة

يمكن أن يؤدي تتبع وتحليل بيانات تعويضات الموظفين والتوظيف الحالية إلى تحسين فعالية وعدالة قرارات التعويضات التي تتخذها بشكل هادف. هذه بعض من أهم مصادر البيانات والمقاييس الداخلية، ولكنها ليست الوحيدة.

تمثل بيانات الاستبقاء، واستطلاعات الخروج، واستطلاعات المشاركة، على سبيل المثال لا الحصر، بيانات قيّمة ربما تكون لديك بالفعل وتحتاج فقط إلى البدء في استخدامها. قبل استبدال أو شراء بيانات استقصاءات الرواتب الإضافية، تأكد من أنك وأصحاب المصلحة الذين يتخذون قرارات التعويضات لديك يحصلون على أقصى استفادة من هذه الموارد الداخلية القيّمة.

مزيد من القراءة والمصادر الإضافية

https://www.aeqium.com/post/how-to-measure-the-effectiveness-of-your-compensation-strategy
https://www.erieri.com/blog/post/common-compensation-terms-formulas

شكرًا لانضمامك إلينا في هذا الإصدار من نبض مختبرات SHRM Labs WorkplaceTech Pulse! شكراً مرة أخرى لبيتر على رؤيته الرائعة حول قرارات التعويضات القائمة على البيانات، وشكراً لشركة Aeqium لتعاونها في هذا المقال. يُرجى زيارة موقعهم الإلكتروني لمعرفة المزيد عن العمل الرائع الذي يقومون به في تخطيط التعويضات وأتمتة أنواع التحليلات التي تمت مناقشتها في هذا المنشور. نراكم في المرة القادمة!

يجعل Aeqium تخطيط التعويضات بسيطاً وتعاونياً وقائماً على البيانات. يمكن للمديرين وصانعي القرار التعاون في قرارات التعويضات في منصة واحدة تتكامل مع أنظمة الموارد البشرية لديك (نظام معلومات الموارد البشرية/كشوف المرتبات، والأسهم، وأنظمة تقييم الأداء والأداء وغيرها)، مما يؤدي إلى أتمتة العمل على جداول البيانات المطلوبة اليوم.