보상 조사를 할 때 조사된 직위에 대해 명확하고 명확한 묘사가 필요하다. 내용에는 각 직책의 이름이 포함되어야 합니다. 일자리의 목적, 즉 직장이 회사에 미치는 주요 가치와 공헌이다. 직무 책임, 즉 이 직책의 주요 활동 재직자의 기본 자질 요구 사항, 즉 재직자의 지식, 학력, 경험 및 능력에 대한 직위의 요구 사항. 같은 직함으로 인해 업무 내용이 크게 다르거나 재직자의 기본 자질 요구 사항이 크게 다를 수 있습니다. 특히 중국의 직위체계가 비교적 혼란스럽고, 그는 행정부의 사장이다. 일부 기관에서는 주로 물류, 보안 등에 종사할 수도 있고, 일부 부서에서는 인사에 종사할 수도 있다. 보상 조사 결과를 구입하고 사용할 때 조사에 조사된 직책에 대한 직책 설명이 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 직위 설명이 있는 보상 조사 결과는 직위 설명이 없는 것보다 더 정확하고 믿을 수 있을 것이다. 그리고 조사에서 제공한 직위 묘사는 회사 내 해당 직위와 비교해야 한다. 양자의 일치도가 70% 이상에 달해야 고찰직 결과에 따라 회사의 해당 직위에 대한 보상 수준을 결정할 수 있다.
일부 job 범주에는 서로 다른 등급의 position 이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 HR job 범주에는 HR 담당 이사, HR 관리자, HR 전문가 등의 position 이 포함될 수 있습니다. 회사마다 job 범주가 다를 수 있으며, 동일한 job 범주라도 내부 job 계층이 다를 수 있습니다. 급여 조사에 포함된 직책 수준 수가 회사와 일치하지 않을 가능성이 매우 높다. 아마도 설문지는 인적자원을 세 단계로 나누고, 회사에는 네 가지 수준이 있을 것이다. Position 등급 수가 같더라도 등급별 position 설명은 다를 수 있습니다. 실제 운영 과정에서 보상 조사 보고서의 직책 수준 설명에 주의해야 합니다. 보상 조사에 포함된 직책 레벨이 회사의 등급과 정확히 일치하지 않는 경우, 서로 다른 조사 회사에서 실시한 보상 조사를 참조하여 이러한 데이터를 분석하여 각 등급의 보상 수준을 결정하는 것이 좋습니다.
조사 계획, 구현 및 데이터 처리부터 최종적으로 시장에 보상 조사 결과를 내놓는 데 시간이 걸릴 것입니다. 이 주기의 길이는 조사 회사의 전문 수준과 능력과 밀접한 관련이 있다. 시간이 길수록 외부 환경 변화의 영향으로 인해 데이터의 유효성이 더욱 의심스럽다. 시간이 짧을수록 데이터가 더 효과적입니다. 따라서 보상 조사 결과를 구입할 때는 조사 시간에 각별히 주의를 기울여야 하며, 일반적으로 최신 급여 조사 결과를 구입해야 한다. 물론, 서로 다른 시간대의 급여 조사 결과를 사서 스스로 분석할 수 있다면 효과가 더 좋을 것이다.
직위의 노동 시장은 임금 조사의 지역과 업종을 결정한다. 사무원, 일반 기술자, 반기술자 등과 같은 저급 직위의 경우 조사 지역은 지리적으로 회사에 접근해야 한다. 시장 관리자, 인사담당 부사장 등 중고위직의 경우 고찰의 면적이 좀 더 크다. 만약 회사가 베이징에 있다면 비서 등의 직위에 대한 임금 대우를 알고 싶다면, 상해에서 조사하는 것이 가장 좋다. 상해와 선전에서 조사하지 않는 것이 좋다. 그리고 고위 경영진의 보수를 알고 싶다면 베이징 상하이 심천에서 동시에 조사하는 것이 좋다. 마찬가지로 조사에 포함된 산업도 고려해야 한다. 저급 직위에 대해서는 업종 간의 차이가 크지 않다. 고위 경영진 및 기술자의 경우 회사와 인재 경쟁을 일으킬 수 있는 업종을 선택하는 것이 좋습니다.
이론적으로 조사에 참여하는 최고의 회사는 인재, 제품 및 시장에서 우리의 경쟁자입니다. 조사에 우리 회사와 인재가 경쟁하는 회사를 포함시키면 시장에서 비슷한 직위의 보상 수준을 이해하고 회사의 보상 방안이 외부 경쟁력을 확보할 수 있도록 도울 수 있다. 제품 및 시장에서 회사의 경쟁사를 설문 조사에 포함시키면 회사의 보상 계획이 해당 회사와 동기화되고 해당 회사의 인건비도 이해할 수 있습니다. 그러나 일반 전문회사가 조사한 회사는 우리의 기대와 정확히 일치할 수 없다. 또한 대부분의 회사들은 급여 설문지를 작성해 조사회사가 제공한 급여 조사 결과를 얻기를 희망하고 있으며, 또 자신의 회사 급여 정보 유출에 대한 우려로 작성 시 항상 신중을 기하며 조사 결과를 크게 할인하고 있다. 따라서 전문 회사가 제공하는 보상 조사 결과를 사용할 때는 어떤 회사가 조사에 참여했는지, 그리고 보상 조사 결과를 자세히 설명해야 한다.
동일한 데이터에 대해 통계 처리 방법이 다를 수 있으며 결과가 다를 수 있습니다. 전문 회사가 제공하는 보상 조사 결과를 구입할 때, 명백한 비준수 예외 처리 방법과 같은 데이터의 통계 처리 방법에 각별한 주의를 기울여야 합니다. 응답자가 채워지지 않은 기본값을 어떻게 처리합니까? 데이터는 어떻게 그룹화됩니까? 최종 데이터 처리 방법을 제공할 수 없는 조사회사의 조사 결과를 믿지 않는 것이 좋다.
데이터 수집은 보상 조사의 중요한 부분이며 데이터 수집 방법에 따라 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 급여 조사 과정에서 자주 사용하는 방법은 설문조사와 인터뷰이다. 설문조사법은 비교적 실시가 쉽고 비용이 저렴하지만, 사람마다 다른 문제에 대해 서로 다른 이해를 가지고 조사 결과에 영향을 미칠 수 있다. 인터뷰법 시행이 어렵고 비용이 많이 들고 데이터가 비교적 안정적이지만, 데이터의 신뢰성은 면접관의 영향을 받는다. 어떤 방법으로 데이터를 수집하든 조사 보고서는 설문지나 인터뷰 개요를 첨부해야 한다. 보상 조사 결과를 구입할 때 설문 조사 또는 인터뷰 개요를 통해 조사 회사가 조사한 정보, 획득 방법 및 보상 조사 결과의 정확성과 신뢰성을 판단해야 합니다.
일반 급여 조사 결과는 평균 급여, 25P, 50P, 75P 를 보고해야 한다. 25P, 50P, 75P 란 조사 100 개 회사가 있는 경우 이 100 개 회사의 보상 수준은 낮음에서 높음으로, 25P, 50P, 75P 는 각각 25 위를 나타냅니다. 평균, 25P, 50P, 75P 사이의 관계를 조사함으로써 조사 결과에 대한 초보적인 이해를 얻을 수 있다. 일반적으로 평균은 50P, 25P, 50P 의 차이는 75P 와 50P 의 차이에 가까워야 합니다. 차이가 5% 를 넘으면 관련 통계를 자세히 검토하여 이러한 편차가 데이터 수집, 통계 처리 등의 요인으로 인한 것이 아닌지 확인해야 합니다.
일부 전문기관의 급여 조사에서 조사된 회사는 기본적으로 안정적이다. 이렇게 하면 예년의 데이터를 분석하여 급여의 발전 추세를 찾아낼 수 있다. 하지만 조사에 참여한 회사가 크게 변하면 임금의 추세를 알 수 없다. 일반적으로 회사가 강할수록 회사는 더욱 안정된다. 또한 여러 회사가 수년 동안 제공한 급여 조사 데이터를 분석하여 급여의 추세를 추측하는 임금 전문가도 있다. 이 방법은 다른 회사가 조사에 참여하는 데 따른 오차를 어느 정도 줄일 수 있다.