Kendi pazarınızda, uygun bir fiyatla rekabet edin

İş eşleştirme metodolojisi

Global araştırma şirketleri genellikle aynı iş eşleştirme metodolojisinden ve veri toplama sürecinden yararlanır. Bu da araştırmalarını dünya çapında faaliyet gösteren şirketler için cazip bir seçenek haline getirir. Yerel araştırma şirketleri ise, ulusal veya bölgesel ihtiyaçlara göre uyarlanmış karşılaştırma yaklaşımlarından yararlanabilir ve genellikle daha fazla yerli katılımcı çeker.

Bu nedenle, ilgilendiğiniz her ülke için ilgili veri tabanının büyüklüğünü, katılımcılarını ve işe özgü karşılaştırma verilerinin kullanılabilirliğini değerlendirmek anlamlı olacaktır. Tek tip, herkese uygun bir yaklaşım yoktur.

Toplu iş sözleşmeleri, maaş karşılaştırmaları açısından alternatif bir kaynaktır, çünkü bazı pazarlardaki, özellikle de Avrupa’daki ücretler, büyük bir çalışan nüfusunu kapsayan iş sözleşmeleri ile sıkı bir şekilde düzenlenmiştir.

Almanya gibi bir pazarda, en güçlü maaş araştırma veri tabanları yaklaşık 500.000 bireysel veri noktası içerirken, yalnızca metal ve elektronik endüstrisine yönelik iş sözleşmeleri 3.500.000'den fazla çalışanı kapsamaktadır. Bazı durumlarda bu veriler, en azından muaf olmayan işler için daha uygun olabilir ve bunlara çoğu zaman bir maliyet olmadan erişilebilir.

gradar toplu iş sözleşmeleriyle son derece uyumludur. Kendi ücretlendirme araştırmamız rosetta stone belgelerinde de bu korelasyonları ele aldık.

İş eşleştirme sürecinin güvenilirliği

İş eşleştirme, bir pozisyonun piyasa fiyatını değerlendirmek için ücret araştırmalarındaki referans işleri belirlemekle ilgilidir. Bir pazar referansının geçerliliği ve güvenilirliği, dahili ve harici işler arasındaki iş eşleştirmenin kalitesine bağlıdır.

Günümüzde yaygın olarak dört iş eşleştirme metodolojisi kullanılmaktadır, ancak bazı unsurlar birleştirilerek tek bir yaklaşım haline getirilebilir:

• Unvana göre eşleştirme. Bu yaklaşım en çok, İK ve Ücretlendirme uzmanları yerine doğrudan bireylerden veri toplayan şirketler arasında yaygındır. Sonuç olarak bu, en güvenilmez yaklaşım olup tesisatçılar veya muhasebeciler gibi oldukça jenerik iş ya da meslekler için minimum doğruluk düzeyinde uygulanabilir. Hatta bazı şirketler, görev süresi veya yaş gibi kişisel özellikleri de analize eklemektedir.
• Referans işe göre eşleştirme. Araştırma şirketleri bu yaklaşımı, oldukça nadir olmasına rağmen referans bir iş profiline temel görev ve sorumlulukları ekleyerek kullanırlar. Farklı seviyeler ayrı açıklamalar gerektirir, bu da oldukça doğru bir yaklaşımdır. Ancak, daha yüksek veya daha düşük bir tanım yoksa, daha uygun bir eşleşme seçmek zordur.
• Kapsül iş tanımları. Bu yaklaşım, referans işe göre eşleştirmenin gelişmiş bir versiyonudur. Burada bir araştırma şirketi, ana sorumlulukları ve temel görevleri çok daha detaylı olarak tanımlar ve daha düşük veya daha yüksek seviyelerdeki gereksinimler için niteleyici bilgileri belirler. Bu yaklaşım en çok kulüp araştırmalarında yaygındır.
• Analitik olmayan bir iş derecelendirme metodolojisine sahip iş aileleri. Günümüzde çoğu araştırma şirketi, çoğu araştırmada tatmin edici olan jenerik iş ailesi tanımlarının kalitesiyle bu yaklaşımı kullanmaktadır. Bununla birlikte, alt aile sayısının artmasıyla iş eşleşmesi dağınık hale gelmekte, sonuçların güvenilirliği düşmektedir. Jenerik iş seviyesi tanımlarının kalitesi, araştırmalar arasında ve bir araştırma kapsamında çokça değişiklik göstermektedir. Analitik olmayan bu yaklaşım analitik iş değerleme sonuçları kadar doğru olmadığından, ücret eşitliği kararları için veya ücretlendirme yapılandırması dayanağı olarak kullanılmamalıdır.

Stratejik ortağımız Culpepper; Yöneticilik, Mühendislik, Sağlık Hizmetleri, Yaşam Bilimleri, Operasyon, Satış ve Teknoloji rollerine yönelik kapsamlı iş ailesi tanımlarıyla iş sınıflandırma ve seviyelerinin (Yönetici, Yönetim, Profesyonel Bireysel Katılımcı/Destek Bireysel Katılımcı) bir kombinasyonunu kullanmaktadır.

Doğru iş eşleştirme, maaş referanslarının ve piyasa karşılaştırmalarının temelidir. Dahili bir işi benzer içerikli harici bir referans işle eşleştirmek, maaş araştırmalarından karşılaştırma verilerine erişmenin anahtarıdır. Karşılaştırma verileri, çalışanların maaşlarını piyasa oranlarıyla karşılaştırmak için kullanılabilir. Ayrıca ücret bantlarının modellenmesi ve rekabetçi bir taban ücret ile performansa dayalı ücret oranının belirlenmesi süreçlerine dahil edilebilir.

• gradar, değerlediğiniz pozisyona uygun gibi görünen referans işleri otomatik olarak önerir.
• gradar, yerel ve global olarak tanınmış yayıncılardan alınan ve kurumunuz için uygun araştırmaların; ilgili sektörleri, işleri ve pazarları kapsadığı referans işlerle uyumludur.
• gradar, iş derecelendirme ve iş eşleştirme kararınızı çevrim içi olarak saklamanıza imkan verir.

Ücretlendirme araştırmalarındaki veriler

Ücretlendirme araştırması piyasa verileri, temsili bir bilgi kaynağı değildir. Belli bir örneklemden elde edilen sonuçların bir bütün olarak popülasyona yayılacağının garantisi yoktur. Maaş raporları daima dikkatle ele alınmalıdır!

Bir araştırmanın popülasyonu, katılımcı şirketlere ait olan ve İK’ları tarafından sunulan mevcut verilerden veya çalışanların doğrudan gönderdiği verilerden oluşur. Bu durum sürekli değiştiğinden, araştırma şirketleri, belli bir döneme ait referans maaşlarının tutarlılığını belli bir seviyede koruma zorluğuyla karşı karşıyadır. Bu tutarlılığı sağlamak amacıyla bu şirketler maaş raporlarını analiz etmek ve hazırlamak için farklı yaklaşımlar kullanırlar.

Tanımlayıcı istatistiklerden elde edilen piyasa değerleri

Bu yaklaşım yüzdelikler aracılığıyla maaş bilgilerini temsil eder:

• Saf veri girdisine dayanır
  Veriler olduğu gibi toplanır ve açıklanır. Popülasyonun düzenlenmesi veya veri noktalarının kaldırılması söz konusu değildir. Popülasyon nadiren sabit kaldığı için, bu yaklaşımı izleyen araştırma şirketleri yıllık bir karşılaştırmada istikrarsız sonuçlarla karşı karşıya kalmaktadır. Popülasyon büyüklüğü azaldıkça, bu durum daha büyük bir problem haline gelir.
• Düzenlenmiş veri girdisine dayanır
  Otomatik bilgisayar programları veya insan analistler, medyan değerlerini nispeten istikrarlı tutmak için 'aykırı değerleri' kaldırarak verileri düzenlerler. Belli bir dönem için medyan değerlerinde +/-%5 oranında bir sapma gösterilebilir.

Araştırma şirketinin analisti, verileri tartışabileceği birine erişme şansına sahip olacağından ikinci yaklaşımın, İK veya Ücretlendirme profesyonelleri tarafından gönderilen bilgilerle iyi işlemesi olasıdır. Doğrudan çalışanlardan gelen girdileri kullanan şirketlerin durumu ise karanlıkta balık tutmaya benzeyecektir. Bu şirketler, veri girdilerini doğrulama şansına sahip olmadan yalnızca istatistiksel analize güvenmek zorunda kalabilirler.

gradar ve Culpepper, ücretlendirme verilerini doğrudan katılımcı kurumlardaki İK profesyonellerinden almaktadır. Verilerin hem doğru hem güvenilir olmasını sağlamak için veri analitiğinin gücünü bu kurumların Ücretlendirme Uzmanlarının tecrübeleriyle birleştiriyoruz.

İstatistiksel modellerden elde edilen piyasa verileri

İstatistiksel veriler, olası bir piyasa ücretini göstermek için regresyon analizi ve verisel ölçüm ile hesaplanır. Bu yaklaşım sadece birkaç araştırmada kullanılmaktadır.

Tecrübeyle elde edilen piyasa verileri

Aday görüşmelerinden elde edilen veriler ve deneyimler, piyasa maaş aralıklarını göstermek için bir araya getirilir. Bu yaklaşım genellikle yerel ve global işe alım firmaları tarafından kullanılır.