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电商独角兽Instacart成功秘籍:创企想要留住人才 “砸钱”也得找准方向

时间:2017-06-09 09:00来源:我来投稿获取授权
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【猎云网(微信号:ilieyun)】6月9日报道(编译:田小雪) 编者注:本文通过采访美国电商独角兽Instacart的三位高管整理而出。在文中,他们分享了一家企业如何制定有效的薪酬体系,吸引并且留

  【猎云网(微信号:ilieyun)】6月9日报道(编译:田小雪)

  编者注:本文通过采访美国电商独角兽Instacart的三位高管整理而出。在文中,他们分享了一家企业如何制定有效的薪酬体系,吸引并且留住人才。

  所谓创业,就是创始人创建一家初创企业,打造属于自己的产品,将产品推向市场。在这一过程中,最为重要的就是技术人才,公司人力资源总监通过面试找到合适的工程师,开出一定条件的薪酬待遇。但随着更多工程师的加入,员工数量必然就会增加。虽然产品顺利上市,公司实现发展,但是员工的能力水平和薪酬待遇却需要规范。

  通常,各家企业在招聘压力之下,需要在最短时间内以较高的薪酬待遇作为条件招到优质员工。但是,在员工正式入职之后,他们的薪酬待遇并不一定就要保持在刚进公司时的那个水平。而且,如果一家公司想要在保证工资和奖金具有一定透明性的同时,还保证员工拥有较大的满足感和幸福感,那么薪酬待遇保持不变是绝对不可能的事情。

  Jeremy Stanley、Udi Nir和Guissu Baier三人分别担任Instacart公司的数据科学副总裁、工程副总裁和人力资源副总裁。他们是Instacart为了制定和修改薪酬待遇政策而成立的特别小组,虽然公司的薪酬体系并没有出现什么大问题,但这三个人希望能够进一步完善和规范该体系。

  Instacart公司90人的工程团队,一直都在使用这三人创建的薪酬待遇体系,而且取得了相应的成果。数年前,大家对于同级别工程师的薪酬待遇是存在不同意见的。现在,在Instacart各级别的工程师当中,83%的人的实际薪酬待遇在目标薪酬待遇的上下5%浮动;95%的人的实际薪酬待遇在目标薪酬待遇的上下10%浮动。虽然这三个人也承认自己创建的薪酬待遇体系目前还处于发展的初级阶段,但该体系确实已经带来了不小的积极影响。他们对原有薪酬待遇体系做出的改变,不仅改善了面试者的体验,还有效帮助公司进行及时合适的调整,对自家团队未来的发展和增长态势做出预测。

  在这篇专访当中,Stanley、Nir和Baier三人就如何建设兼具高度透明和相互信任的薪酬待遇文化这一问题进行了详细的解构和分析。首先,他们介绍了利用第三方薪酬待遇数据来创建适合自家公司算法的最佳时间和最佳方式;其次,他们对不同的数据来源进行了分解;最后,他们分享了应该如何把这些信息资料巧妙地融入招聘过程,以及应该如何在自家公司和整个市场发生变化的同时保持住自身的竞争优势。下面,我们就开始进行具体介绍。

  制定以数据为基础的薪酬待遇体系

  其实在Stanley加入进来之前,Nir和Baier二人就已经开始打算用数据来制定薪酬待遇标准了。只不过,当时他们对于这种方法的具体实施并没有抱有太大的信心。当公司发展到增长阶段时,他们意识到需要制定一个更加复杂的薪酬待遇体系。

  Baier表示:“当一家公司发展到需要制定更为复杂的薪酬待遇体系的阶段时,是会有几大信号出现的。对于Instacart来说,当时我们发现与面试者进行沟通的过程中,反复出现了很多问题。如果我们无法清楚地对薪酬待遇发放方法做出解释,那么面试者就会产生怀疑。用不了多久,这种怀疑就会演变成不信任。

  虽然我们在发展早期采用的薪酬待遇发放方法确实存在缺陷,但是从整体角度来看,并没有什么太大的错误。那时候,我们就知道,必须要制定一个标准一致的薪酬待遇体系,以一种非常明确的态度表示出这样一点,那就是自己采取的是条款清晰且竞争能力较强的薪酬待遇体系。”

  Nir介绍说:“于是,我们开始对各种数据进行分析,以此来制定既符合行业标准又适合自家公司的薪酬待遇体系。当公司扩大到一定规模时,我们感觉自己已经无法清楚地向员工解释工资和奖金的发放标准。当然了,这里我所说的只是Instacart的情况,并不是每家科技公司发展到一定的阶段,都会出现这个问题。出现这个问题之后,我们意识到需要重新制定薪酬待遇体系,保证新体系具备一定的清晰性和一致性。虽然在短时间内,这样一个大幅调整甚至是从头再来的过程,确实比较难熬。但是如果你逃避这个问题,那时间一长,肯定会导致更加糟糕的后果。因为在公司增长的同时,薪酬待遇体系的缺陷也在增长。所谓长痛不如短痛,就可以十分形象地描述这个问题。”

  现在在Instacart,人力资源总监面试应聘者之前,都会对三种类型的信息进行分析:市场数据、以往应聘者的面试数据,以及用来衡量应聘者能力高低和贡献大小的数据。这三种类型的信息,都是各自数据流的集合,能够帮助Stanley、Nir和Baier对应聘者进行判断和衡量,并且做出相应的调整。

  市场数据

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