Сначала вводная.
Оценить влияние зарплаты на риски текучести работника легко, если работник пришел на готовый оклад и умер с ним же.
Проблема в том, что зарплата меняется. Работник получает повышение, переходит из отдела в отдел, даже меняет сферу деятельности.
Зарплата меняется и относительно зарплат его коллег.
Ну и так далее.
Поэтому основная проблема данного поста остается за кадром - пришлось выполнить много предварительной работы.
Ниже результаты конкретной компании.
Для понимания диаграммы можно посмотреть диаграмму ниже. А также пояснения на видео ниже - чтобы понять пояснения.
Я решил, что сравнивать абсолютную зарплату в компании смысла нет, поскольку за абсолютной зарплатой будет стоять статус работника, уровень позиции и т.п., а нам нужно оценить именно размер зарплаты. Поэтому мы выделили несколько групп схожих по функционалу и уровню и посчитали зарплаты в стандартных баллах.
Т.е. берем продажников, бекофис, HR и т.п. одного уровня и считаем среднюю зарплату и отклонения зарплат от среднего.
На диаграмме ниже полученный результат по всей компании. Т.е. самый большой столбец, это сотрудники, которые получают чуть выше среднего коллег, похожих на них. Их большинство. На диаграмме выше эта группа сотрудников обозначена 0 1 - т.е. между средним значением и одним стандартным отклонением.
ну и так далее.
Так вот, самые высокие риски ухода у тех, у кого самая низкая зарплата - меньше минус два стандартных отклонений. И это логично. Но самые низкие риски ухода у тех, чья зарплата между минус первым и минус стандартным отклонением (голубая линия на диаграмме выше). И это кажется не логичным:) Риски увольнения у этой группы значимо ниже, чем у тех, чья зарплата выше среднего.
И собственно поэтому я опубликовал эти результаты. Они отличаются от ожидаемой логики: чем ниже зарплата, тем выше риски увольнения.
Оценить влияние зарплаты на риски текучести работника легко, если работник пришел на готовый оклад и умер с ним же.
Проблема в том, что зарплата меняется. Работник получает повышение, переходит из отдела в отдел, даже меняет сферу деятельности.
Зарплата меняется и относительно зарплат его коллег.
Ну и так далее.
Поэтому основная проблема данного поста остается за кадром - пришлось выполнить много предварительной работы.
Ниже результаты конкретной компании.
Результат
Для понимания диаграммы можно посмотреть диаграмму ниже. А также пояснения на видео ниже - чтобы понять пояснения.
Я решил, что сравнивать абсолютную зарплату в компании смысла нет, поскольку за абсолютной зарплатой будет стоять статус работника, уровень позиции и т.п., а нам нужно оценить именно размер зарплаты. Поэтому мы выделили несколько групп схожих по функционалу и уровню и посчитали зарплаты в стандартных баллах.
Т.е. берем продажников, бекофис, HR и т.п. одного уровня и считаем среднюю зарплату и отклонения зарплат от среднего.
На диаграмме ниже полученный результат по всей компании. Т.е. самый большой столбец, это сотрудники, которые получают чуть выше среднего коллег, похожих на них. Их большинство. На диаграмме выше эта группа сотрудников обозначена 0 1 - т.е. между средним значением и одним стандартным отклонением.
ну и так далее.
Так вот, самые высокие риски ухода у тех, у кого самая низкая зарплата - меньше минус два стандартных отклонений. И это логично. Но самые низкие риски ухода у тех, чья зарплата между минус первым и минус стандартным отклонением (голубая линия на диаграмме выше). И это кажется не логичным:) Риски увольнения у этой группы значимо ниже, чем у тех, чья зарплата выше среднего.
И собственно поэтому я опубликовал эти результаты. Они отличаются от ожидаемой логики: чем ниже зарплата, тем выше риски увольнения.
Логика здесь как раз-таки есть. Сотрудники, не имеющие особых преимуществ перед коллегами (группа -2 -1), как правило не развиваются, и потому не имеют перспектив за пределами фирмы. Им просто некуда уходить, вот они и держатся за насиженное место всеми силами.
ОтветитьУдалитьИльяс, по идее надо собрать данные хотя бы по нескольким компаниям
Удалить