夜雨聆风
去年年底，一家客户的HR找我吐槽。她花2万块买了行业薪酬报告，跟老板汇报时，老板看了一眼说：“这数据不准，我们公司比这高多了，你是不是被骗了？”
HR很委屈。其实不是数据不准，而是两边的统计口径不一样。报告里的是固定工资，老板看的是总现金（含奖金和补贴）。
最后是怎么帮她的？
我让她把公司数据和报告数据整理成一个Excel模型，三列对比：我们的数据、报告数据、差异分析。
然后加了一列“调整因子”——比如我们的年终奖平均3个月，报告里是按1.5个月算的，那就要把报告数据上浮一定比例再比较。
结果发现：研发岗位我们确实比市场高，但销售岗位比市场低20%。老板一直以为高，是因为他只看研发不看整体。
HR拿着这个模型汇报时，老板立刻明白了。当场拍板：销售岗位加预算，研发岗位维持。
那个Excel模型长什么样？
很简单，就5列：
A列：岗位名称
B列：我们公司的固定月薪（中位数）
C列：报告里的固定月薪（中位数）
D列：差异率 = (B-C)/C
E列：调整后对比（把年终奖、补贴算进去，重新算）
再加一个结论列：低于市场90%、高于市场110%的都标红，中间的标绿。
老板一打开Excel，红绿分明，不用解释。
所以，薪酬数据不准的四个坑是这样的。
第一，报告买回来不调整直接用。报告里的数据是平均数，你要跟自己的岗位级别、城市、行业对标。不是买了报告就完事了，要自己加工。
第二，只比月薪，不比年包。我们的奖金可能比市场高，但报告没算进去，会产生误判。
第三，只比单一来源。一份报告可能不准，最好有两个来源（比如一份付费报告+招聘网站数据）交叉验证。
第四，不按岗位区分。有些岗位我们确实给得高，有些低，要分开看，不能一概而论。
所以，我每次做咨询时的薪酬诊断是以下三个步骤。
第一步：拉出公司所有岗位的薪酬数据，按岗位分类。
第二步：找到至少两个市场数据来源（付费报告+招聘网站+HR社群互换）。
第三步：做一个差异矩阵，标出哪些岗位低于市场10%以上（要涨）、哪些高于市场20%以上（可暂不调）。
这个矩阵，每年做一次，每次半天。做完后，调薪预算往低于市场的岗位倾斜。
薪酬调研不是买数据，而是用数据做决策。
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