היכולת לנתח את הנתונים, להפוך את ה- Data ל- Power ולהציג אותם להנהלה בצורה אפקטיבית היא מיומנות חשובה לה נדרשים מנהלי משאבי אנוש ומנהלי שכר ותגמולים.
קורס הסמכה GR2- Quantitative Methods – HR Statistics של WorldatWork עוסק בנושא שיטות כמותיות וסטטיסטיקה של משאבי אנוש ומתמקד ביישום כלים אנליטיים לניהול תהליכי שכר ותגמולים וקבלת החלטות המבוססות על מידע.
טלי עצמון מחברת דולב הדרכה ויעוץ תלמד את הקורס ב 12 -13 במרץ – לפרטים נוספים לחץ כאן!
תפקידם של מנהלי משאבי אנוש ומנהלי שכר ותגמולים מערב לעיתים קרובות את הצורך להבין ולנתח נתונים ומגמות. להחלטות שתתקבלנה בארגון כתלות בהמלצת מנהלי משאבי אנוש צפויה השפעה גדולה על תקציב השכר.
הצורך להשתמש בשיטות כמותיות עולה בתהליכים כגון ניתוח תוצאות סקר שכר, בניית טווחי שכר, אישור תקציב שכר או בונוס, הבנת תוכניות פנסיוניות כולל שיעור ריבית וערך עתידי ועוד.
האתגר הגדול הוא כיצד לנתח את הנתונים ולהסיק מסקנות מושכלות?
להלן מספר דגשים לשימוש בניתוחים וסטטיסטיקה בעולם משאבי אנוש:
ניתוח תוצאות סקר שכר
קבלתם את תוצאות סקר השכר, כדי להפוך את הסקר לכלי לקבלת החלטות יש לנתח אותו ולהסיק מסקנות. השאלה שעולה היא על אילו מדדים להתבסס ומה המשמעות הסטטיסטית של תוצאות הסקר לתפקיד ספציפי וברמת הארגון.
ניתן להסתכל על אחוזון 50 או על הממוצע כמדדי מרכז. האחוזון ה 50 מנטרל ערכים קיצוניים ולכן רב הארגונים יתייחסו אליו כמדד המרכזי לקבלת החלטות.
בניתוח הסקר חשוב להתייחס לאחוזונים ולסטיית התקן , כמדדים המרחיבים את התמונה מעבר למדדי המרכז. אחוזון נותן לנו מידע על פיזור הנתונים. לדוגמא אם אחוזון 90 בסקר הוא 12000 המשמעות היא שרק 10% מהעובדים מרוויחים מעל 12000 ש"ח.
בניתוח הסקר יש להבין מושגים נוספים כגון ממוצע רגיל לעומת ממוצע משוקלל, סטיית תקן, מיקום יחסי לעומת השוק ועוד.
בניית טווחי שכר
בתהליך עיצוב של טווחי שכר ניתן להעזר בכלי בקרה הבאים:
- Midpoint Progression – הפער באחוזים בין השכר החציוני בדרגה לשכר החציוני בדרגה הבאה
- Salary Range – הפער בין המקסימום למינימום בדרגה
- Range Penetration – מייצג איפה נמצא שכר של עובד בטווח השכר לתפקיד או לדרגה
מדדים אלו משמשים את מטה החברה להגדיר את מדיניות טווחי השכר ולבצע בקרה על מבני שכר של אתרים הנמצאים בביזור גאוגרפי.
הצגת נתונים אפקטיבית להנהלה
להצגת נתונים אפקטיבית משקל גדול באישור תהליכים. מצד אחד יש לבחון את הדרך היעילה ביותר להציף להנהלה את הנתונים והמגמות ומצד שני יש להזהר שלא לטעות ולהטעות. יש לבחור את אופן הצגת הנתונים, האם במלל, בטבלה או בגרף.
דוגמא מעניינת היא המיקום היחסי בסקר השכר המייצג את הפער בין שכר בארגון לשכר בשוק.
לצורך הדוגמא נניח כי תוצאות הסקר מתפלגות סימטרית כך שחלק מהעובדים בארגון נמצאים גבוה מהחציון והחצי השני נמצאים נמוך מהחציון. האם ניתן לומר שהשכר בארגון נמצא בממוצע השוק?
אם נציג את הנתונים בגרף ניתן יהיה לראות שהתמונה האמיתית מורכבת בהרבה שכן ישנה קבוצה של עובדים שמרוויחה הרבה מעל השוק בעוד שקבוצה נוספת מרוויחה הרבה מתחת לשוק.
מחקר
בעזרת מחקר סטטיסטי ניתן לנתח מודלי תגמול ולנבא התנהגויות.
חקירת הקשר בין ביצועים לתגמול
נוסחאות תגמול של אנשי מכירות משפיעות באופן משמעותי על שכר הכולל של העובד ונשענות על מודלי תגמול מרובי יעדים. ניתוח ומחקר הקשר בין סך המכירות של איש מכירות לתגמול שלו עשויה לסייע באיתור נקודות תורפה במודל הקיים ולהוות בסיס לפיתוח מודל משופר.
חקירת הקשר בין העדרויות לסיום עבודה
קשר נוסף ומעניין אותו אפשר לחקור הוא הקשר בין כמות ימי היעדרות לעזיבה.
האם רבוי ימי העדרות מנבא "נטישה נפשית" שבעקבותיה העובד יעזוב את הארגון?
האם ניתן להגיב מיידית ולמנע את העזיבה הצפויה?
