Concurreren in uw markt - tegen een eerlijke prijs

Functiewaarderingsmethode

Leveranciers die wereldwijd verkopen gebruiken vaak dezelfde methode voor het matchen van vacatures en het verzamelen van gegevens, waardoor hun onderzoeken een aantrekkelijke keuze zijn voor bedrijven die wereldwijd actief zijn. Lokale leveranciers kunnen gebruik maken van benchmarkingmethoden die zijn afgestemd op nationale of regionale behoeften en trekken doorgaans meer binnenlandse bedrijven aan.

Het is daarom zinvol om de omvang van de betreffende database, de deelnemers en de beschikbaarheid van functie-specifieke benchmarkgegevens voor elk land waarin u geïnteresseerd bent, te beoordelen. Er is geen one-size-fits-all aanpak.

Cao's zijn een alternatieve bron voor salarisvergelijkingen, aangezien de lonen op sommige markten - met name in Europa - sterk gereguleerd zijn door arbeidsovereenkomsten die een grote werknemerspopulatie bestrijken.

In een markt als Duitsland bevatten de sterkste databases met salarisonderzoeken ongeveer 500.000 individuele datapunten, terwijl de arbeidsovereenkomsten voor de metaal- en elektronica-industrie alleen al meer dan 3.500.000 werknemers omvatten. In sommige gevallen zijn deze gegevens wellicht beter geschikt, althans voor niet-vrijblijvende banen, en zijn ze vaak gratis toegankelijk.

gradar sluit naadloos aan bij cao's en we hebben correlaties vastgelegd in onze eigen Rosetta Stone documentatie van het beloningsonderzoek.

De betrouwbaarheid van het functiewaarderingsproces

Functiewaardering gaat over het identificeren van benchmarkbanen uit beloningsonderzoeken om de marktprijs van een functie te kunnen beoordelen. De validiteit en betrouwbaarheid van een marktbenchmark hangt af van de kwaliteit van de functiewaardering tussen interne en externe functies.

Er zijn vier gangbare methoden voor functiewaardering, hoewel sommige elementen kunnen worden gecombineerd tot een uniforme aanpak:

• Waardering op basis van functiebeschrijving. Deze aanpak wordt het meest gebruikt door leveranciers die gegevens rechtstreeks bij individuen verzamelen en niet bij HR- en beloningsdeskundigen. Het is dan ook de meest onbetrouwbare aanpak en is alleen haalbaar met een minimale nauwkeurigheid voor zeer generieke banen of beroepen zoals loodgieters of accountants. Sommige leveranciers voegen zelfs persoonlijke kenmerken toe aan de analyse, zoals het dienstverband of de leeftijd.
• Waardering op basis van een referentiefunctie. Leveranciers gebruiken deze aanpak door kerntaken en -verantwoordelijkheden toe te voegen aan een referentie functieprofiel, hoewel dit vrij ongebruikelijk is. Verschillende rangen hebben verschillende beschrijvingen nodig, wat dit een vrij nauwkeurige aanpak maakt. Het is echter moeilijk om een beter passende match te krijgen als er geen hogere of lagere beschrijving bestaat.
• Capsule job descriptions. Dit is een verbeterde versie van waardering op basis van een referentiefunctie, waarbij een beloningsonderzoeksleverancier de belangrijkste verantwoordelijkheden en kerntaken veel gedetailleerder beschrijft en aanpassingen voor lagere of hogere niveaus van eisen schetst. Deze aanpak komt het meest voor in club surveys, een onderzoek naar de beloningen van een groep van organisaties.
• Functie-families met een niet-analytische jobnivelleringsmethode. De meeste leveranciers maken tegenwoordig gebruik van deze aanpak, waarbij de kwaliteit van de generieke functiebeschrijvingen in de meeste onderzoeken bevredigend is. Echter, hoe meer sub-families beschikbaar zijn, hoe meer verspreid de functiewaardering en hoe minder betrouwbaar de resultaten. De kwaliteit van de generieke functiebeschrijvingen varieert sterk tussen en binnen de onderzoeken. De niet-analytische benadering is niet zo nauwkeurig als de resultaten van de analytische functie-evaluatie en moet niet worden gebruikt voor beslissingen over het beloningsbeleid of als basis voor de structurering van de beloning.

Culpepper, onze strategische partner, gebruikt een combinatie van functieclassificaties en niveaus (executive, management, specialisten en medewerkers) met uitgebreide functiebeschrijvingen voor leidinggevenden, engineering, gezondheidszorg, biowetenschappen, operations, sales en technologie.

Nauwkeurige jobmatching is de basis van salarisbenchmarks en marktvergelijkingen. Het matchen van een interne functie met een externe benchmarkfunctie met een vergelijkbare inhoud is de sleutel tot benchmarkgegevens uit belongingsonderzoeken. Benchmarkgegevens kunnen worden gebruikt om de salarissen van werknemers te vergelijken met de markttarieven en kunnen worden opgenomen in de modellering van salarisbanden en in de bepaling van een concurrerende ratio van basis- en variabele beloning.

• gradar stelt automatisch referentiefuncties voor die waarschijnlijk goed passen bij de functie die u hebt geëvalueerd.
• gradar is verenigbaar met benchmarkbanen van een aantal lokaal en wereldwijd erkende uitgevers, waarbij de juiste onderzoeken voor uw organisatie betrekking hebben op relevante industrieën, banen en markten.
• met gradar kunt u functiewaardering en de beslissing over het matchen van een functie online opslaan.

Data in beloningsonderzoek

De gegevens van beloningsonderzoeken zijn geen representatieve bron van informatie. Er is geen garantie dat de conclusies die uit een bepaalde steekproef worden getrokken, zich uitstrekken tot de gehele populatie. Salarisrapporten moeten altijd zorgvuldig worden gebruikt!

De populatie van een onderzoek wordt samengesteld uit de gegevens van de deelnemende bedrijven, verstrekt door HR, of uit de gegevens die rechtstreeks door medewerkers worden ingediend. De markt is voortdurend in beweging, dus leveranciers staan voor de uitdaging om een bepaald niveau van consistentie in hun benchmarksalarissen over een bepaalde periode te behouden. Hiervoor gebruiken de leveranciers verschillende benaderingen om hun salarisrapporten te analyseren en op te stellen.

Marktwaarden uit de beschrijvende statistiek

Deze benadering vertegenwoordigt salarisinformatie via percentielen:

• Gebaseerd op pure gegevens-input
  De gegevens worden verzameld en beschreven zoals ze zijn. Er is geen bewerking van de populatie of verwijdering van datapunten. Leveranciers die deze aanpak volgen, hebben te maken met een volatiele situatie, omdat de populatie zelden stabiel blijft. Dit wordt een groter probleem naarmate de populatie kleiner wordt.
• Gebaseerd op bewerkte gegevens-input
  Geautomatiseerde computerprogramma's - of menselijke analisten - bewerken de gegevens door 'uitschieters' te verwijderen, zodat de mediaanwaarden relatief stabiel blijven. Een afwijking van de mediaanwaarden met +/- 5% is over een bepaalde periode mogelijk.

Deze laatste benadering zal waarschijnlijk goed werken met gegevens van HR- of beloningsdeskundigen, aangezien de analist van de leverancier iemand zal hebben om de gegevens mee door te nemen. De leveranciers die gebruik maken van directe input van werknemers zullen in het duister tasten en kunnen alleen vertrouwen op de statistische analyse, zonder dat ze in staat zijn om de ingevoerde gegevens te valideren.

gradar en Culpepper verzamelen de beloningsgegevens rechtstreeks van HR-professionals in deelnemende organisaties. We combineren de kracht van data-analyse met de ervaring van hun beloningsdeskundigen om ervoor te zorgen dat de gegevens zowel nauwkeurig als betrouwbaar zijn.

Marktwaarden van statistische modellen

Statistische gegevens worden berekend door middel van regressie-analyse en significantietesten om een mogelijk marktsalaris aan te tonen. Deze benadering wordt slechts in enkele onderzoeken gebruikt.

Marktwaarden uit ervaring

Gegevens en ervaring uit sollicitatiegesprekken worden gecombineerd om marktconforme salarisschalen te verkrijgen. Deze aanpak wordt vaak gebruikt door lokale en wereldwijde wervingsbureaus.