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深圳薪酬绩效咨询公司:智帮咨询,神奇的CR 值:给员工涨薪,靠“感觉”还是靠“公式”?

每年年底,很多管理者都会陷入一场“头脑风暴”。

风暴的中心,是一张关于“加薪”的表格。

看着表格上一个个名字,你开始头疼。

张三业绩突出,是不是应该多加点?李四是老员工,虽然业绩平平,但没有功劳也有苦劳,要不要照顾一下?王五的工资已经很高了,再加会不会超过预算?

怎么办?

如果,你也有这些烦恼,是时候了解一下“CR 值”工具了。

听起来很高大上。甚至有人会告诉你一个“经验值”:CR 值,应该控制在 0.8 到 1.2 之间。

那个“神奇”的 CR 值,到底是什么?

CR 值,听上去很复杂。其实,它就是一个员工在自己薪酬“尺子”上的位置

每个岗位,都有一个薪酬范围,就像一把尺子。有最低值(min),有最高值(max),还有一个中间值,叫中位值。

员工的薪酬,除以 Ta所在岗位的薪酬中位值,就得到了 Ta的 CR 值。

CR 值小于 1,说明 Ta的薪酬在这把“尺子”的偏低位置。大于 1,就说明在偏高位置。

是不是很简单?

于是,就有了那个听起来很有道理的“经验之谈”:把所有人的 CR 值都控制在 0.8 到 1.2 之间,不就公平了吗?

这就像说,所有人的健康体重,都应该是 70 公斤。

可能吗?

一个身高两米的篮球运动员,和一个身高一米六的体操运动员,能用同一个标准吗?

当然不能。

把一个复杂的管理问题,简化成一个固定不变的数字。这往往是思考上“偷懒”的开始

CR 值,不是拍脑袋,是算出来的

合理的 CR 值范围,到底应该是多少?它不是一个经验值,不是一个固定的区间。

它是一个被计算出来的结果。

和什么有关?和每个岗位那把“尺子”的长度有关

什么意思?

我们把一个薪酬范围的最高值和最低值的差距,叫做“级差”。这把“尺子”越长,级差就越大。

不同岗位的“尺子”长度,是完全不一样的。

为什么?

因为市场的供求关系不同

比如,同样是技术岗位,一个初级工程师和一个顶级的 AI 科学家,他们的薪酬“尺子”,长度天差地别。

AI 科学家的市场供给稀缺,需求又旺盛,他的“尺子”可能会很长。一个顶尖科学家的薪酬,可能是普通科学家的好几倍。他的薪酬范围很宽,对应的 CR 值范围,自然也应该很宽。

而一个市场上供给很充足的岗位,他的“尺子”可能就比较短。

所以,不同序列的岗位,因为市场价值不同,薪酬的“尺子”长度就不同

“尺子”长度不同,CR 值的合理范围,也就不可能相同

试图用一个固定的 CR 值区间,去框住所有不同类型的岗位。

这本身,就是不科学的。

预算有限,怎么给绩优员工涨薪?

道理我们都懂了,但还有一个最现实的问题“预算”,公司的加薪预算,永远是有限的。

这时候,管理者最怕什么?

怕的是,那些工资已经很高的员工,如果绩效又好,是不是会把大部分的加薪预算都“吃”掉了?

这让其他人怎么办?

很多人担心,这会陷入“高薪的越来越高,低薪的永远追不上”的恶性循环。

怎么办?

这时候,CR 值真正的用处,就体现出来了。它不再仅仅是一把“尺子”,更像是一个“调节阀”

涨薪,从来不是只看绩效一件事。

而是要把绩效CR 值,这两个东西结合起来看。

怎么结合?

这个时候,我们就可以拿出一张白纸,在上面画一个大大的十字。

是不是就分出了四个格子?

在横着这条线上,我们标上“绩效”,左边是不及格,右边是顶呱呱。

在竖着的这条线上,我们标上“CR 值”,也就是工资的高低,下面是偏低,上面是偏高。

现在,把你的员工,都放进这四个格子里去。你手里的加薪预算该怎么分,一下就清楚了。

右下角这个格子的员工,怎么办

他的绩效“顶呱呱”,工资却“偏低”。

这说明,他既创造了巨大的价值,薪酬又处在偏低水平。

必须大幅度涨薪。这是在为价值付费,也是在留住核心人才。

那,右上角这个格子呢

绩效很好,但 CR 值也很高。比如,已经到了 1.3。

这说明,他虽然很优秀,但他的薪酬,已经处在这个岗位“尺子”的顶端了。

这时候,你可能只会给他小幅度加薪,甚至不加薪,而是通过更多的奖金来激励。

因为,他更需要的可能不是在现有岗位上继续加薪,而是“跳到一把更长的尺子上去”。

什么意思?

晋升

那,左上角这个格子呢

绩效不好,CR 值还很高。

对不起。不应该有任何加薪。甚至,你应该启动公司的绩效改进计划,和他聊一聊了。

你看。

当把所有员工都放进这四个格子里,预算的分配,就变得清晰、合理。

你既能保障优秀的员工得到激励,又不必担心预算被少数高薪员工过度占用。

所有决策,都有了数据和逻辑的支撑

而不是靠“感觉”,靠“经验”,靠“他是不是老员工”

管理,最终是对人性的洞察。

但是,科学的工具和理性的逻辑,能让这份洞察,变得更公平,也更有力量。

别再用所谓的“经验值”,去掩盖思考上的懒惰。

回到常识,回到计算。

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