เครื่องคำนวณเงินเดือนที่กำลังเติบโตกำลังทำลายความลับของการจ่าย และอาจช่วยให้คุณได้เงินเพิ่ม!

เงินไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะพูดถึงในบริษัทอเมริกัน ไม่ว่าจะถูกกดดันด้วยนโยบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรหรือกฎที่ไม่ได้พูด คนส่วนใหญ่ละเว้นจากการพูดคุยเรื่องเงินเดือนกับเพื่อนร่วมงาน

นักวิชาการขี้สงสัย ติดตามที่มาของความลับการจ่ายเงินย้อนหลังไปถึงช่วงต้นทศวรรษ 1900 แม้จะไม่มีงานวิจัยที่เหมาะสมที่ชั่งน้ำหนักผลประโยชน์เทียบกับต้นทุนอย่างละเอียดถี่ถ้วน แต่การรักษาความลับในการจ่ายยังคงเป็นธรรมเนียมปฏิบัติทั่วไปในบริษัทส่วนใหญ่ในสังคมตะวันตก

ฉันทามติได้ก่อตัวขึ้นในหมู่นายจ้างที่การรักษาตัวเลขเงินเดือนไว้ในที่มืดทำให้คู่แข่งอยู่ห่างจากข้อมูลที่ละเอียดอ่อนนี้และช่วยหลีกเลี่ยงความรู้สึกที่ยากลำบากใด ๆ ในหมู่พนักงานของตนเองเกี่ยวกับการแข่งขันกันที่หน้าเงิน

หันไปหาแหล่งภายนอก

Michael Wesson ศาสตราจารย์ด้านการจัดการของ Texas A&M University กล่าวว่าวิธีที่ง่ายที่สุดในการค้นหาว่าคุณได้รับค่าจ้างเท่าไรเมื่อเทียบกับเพื่อนร่วมงานคือการหันไปหาแหล่งภายนอก เช่น ไซต์งานหรือบริษัทที่ปรึกษาด้านทรัพยากรบุคคล

สำหรับคนส่วนใหญ่ แหล่งข้อมูลแรกที่นึกถึงคือ Glassdoor หรือไซต์งานที่คล้ายคลึงกันซึ่งมีคุณลักษณะการประมาณเงินเดือน อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้หางานที่จริงจังและผู้ที่ต้องการเลื่อนตำแหน่ง ค่าประมาณของ Glassdoor มักจะไม่เพียงพอ ข้อร้องเรียนที่พบบ่อยที่สุดคือช่วงเงินเดือนสำหรับตำแหน่งบางตำแหน่งมากเกินไปที่จะมีความหมายและตัวเลขบางตัวก็ไม่ถูกต้อง

ข้อมูลเงินเดือนของ Glassdoor นั้นขึ้นอยู่กับการส่งโดยสมัครใจจากผู้ใช้เป็นหลัก ตามกฎทั่วไป ยิ่งมีข้อมูลเงินเดือนสำหรับตำแหน่งงานใด ๆ มากเท่าใด ข้อมูลเงินเดือนก็ยิ่งน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้นประตูแก้วโฆษกของ บริษัท กล่าวว่าจะแสดงสำหรับบทบาทนั้น

ตัวอย่างเช่น,เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับ Googleซอฟต์แวร์วิศวกรของ Glassdoor is$127,000 อิงจากรายงานเงินเดือนมากกว่า 5,600 ฉบับที่ส่งโดยพนักงาน Google ที่มีตำแหน่งงานนี้

นี่เป็นกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าข้อมูลมีความน่าเชื่อถือมาก โฆษกกล่าว

แต่ข้อมูลที่ได้รับจากระบบการส่งผู้ใช้แบบธรรมดาอาจทำให้เข้าใจผิดได้

นี่คือสิ่งที่ฉันสอนในชั้นเรียนค่าตอบแทนของฉัน: หากข้อมูลเงินเดือนที่คุณพบทางออนไลน์เป็นการป้อนข้อมูลด้วยตนเองโดยผู้ใช้ ค่าเฉลี่ยมักจะสูงกว่าเงินเดือนโดยเฉลี่ยที่แท้จริง Wesson กล่าว

ในทางกลับกัน ตัวเลขเงินเดือนเฉลี่ยที่หน่วยงานของรัฐออกให้มักจะออกมาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมจริง เพียงเพราะภาคเอกชนมักจะยินดีจ่ายมากกว่าหน่วยงานของรัฐสำหรับงานเดียวกัน เขากล่าว

เพราะเมื่อมีคนถามว่าคุณหาเงินได้เท่าไหร่ คุณมีแรงจูงใจที่จะพูดเกินจริงเพื่อให้ดูเหมือนว่าคุณมีเงินเดือนที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย เวสสันอธิบาย

ยิ่งไปกว่านั้น แบบสำรวจส่วนใหญ่ที่ทำโดยไซต์งานไม่ได้กล่าวถึงค่าตอบแทน ซึ่งอาจรวมถึงค่าจ้างพื้นฐาน โบนัส เงินสมทบเมื่อเกษียณอายุ การจัดการทุน และอื่นๆ เขากล่าวต่อ ตัวเลขที่ผู้ใช้ส่งมาอาจเป็นการรวมกันของสิ่งเหล่านี้ ดังนั้นเมื่อคุณเปรียบเทียบตัวเลขเหล่านั้น คุณไม่ได้เปรียบเทียบแอปเปิ้ลกับแอปเปิ้ลจริงๆ

ปรับประมาณการเงินเดือนให้สมบูรณ์

เวสสันกล่าวว่าแหล่งที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับการประมาณเงินเดือนคือบริษัทที่ปรึกษามืออาชีพ ซึ่งดำเนินการสำรวจค่าตอบแทนอย่างละเอียดในบริษัทและอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไรก็ตาม บริการเหล่านี้อาจมีค่าใช้จ่ายสูงและโดยทั่วไปไม่ใช่แหล่งข้อมูลจริงสำหรับผู้หางานแต่ละคน

เมื่อตระหนักถึงความต้องการที่ชัดเจนในการจ่ายเงิน สตาร์ทอัพได้เกิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อเติมเต็มช่องว่างระหว่างบริการให้คำปรึกษาที่มีราคาแพงและเครื่องมือออนไลน์ฟรี—แต่หยาบ—

ในปี 2015 Chris Bolte อดีตผู้บริหารฝ่ายโฆษณาของ Walmart ได้ร่วมก่อตั้ง Paysa ซึ่งเป็นไซต์ติดตามเงินเดือนสำหรับอุตสาหกรรมเทคโนโลยี โดยมีภารกิจในการช่วยผู้คนหนึ่งล้านคนแต่ละคนได้รับเงินเดือนเพิ่มขึ้น 5,000 ดอลลาร์ต่อปี

การปรับปรุงวิธีการประมาณการเงินเดือนของ Paysa ที่เหนือกว่า Glassdoor อย่างมากคือการจัดหาข้อมูลที่นอกเหนือไปจากผู้บริโภค

ผู้บริโภคมีหน้าที่รับผิดชอบส่วนหนึ่งของข้อมูลของเรา แต่เรายังรวบรวมข้อมูลเงินเดือนจากนายหน้า นายจ้าง และข้อมูลสาธารณะ เช่น รายงานของกระทรวงแรงงาน Bolte บอกกับ Braganca

ฟีเจอร์ใหม่อีกอย่างของ Paysa คือการปรับแต่งระดับสูง

ในการเข้าถึงบริการของ Paysa ผู้ใช้ต้องส่งข้อมูลเกี่ยวกับที่ตั้ง การศึกษา ประสบการณ์การทำงาน ทักษะหลัก และค่าจ้างปัจจุบัน (ประวัติย่อแบบเต็มจะเหมาะ แต่เป็นทางเลือก) ด้วยข้อมูลโดยละเอียดนี้ Paysa สามารถสรุปตัวเลขเฉพาะซึ่งสะท้อนมูลค่าตลาดของคุณได้อย่างแม่นยำ แทนที่จะเป็นช่วงที่คลุมเครือ

Bolte เชื่อว่าบริการส่วนบุคคลนี้จะสร้างแรงจูงใจให้ผู้ใช้ให้ข้อมูลที่ถูกต้อง

เราช่วยให้ผู้คนได้รับการขึ้นเงินเดือนและเลื่อนตำแหน่งและเจรจาข้อเสนองาน แต่สำหรับเราในการทำเช่นนั้น เราต้องการข้อมูลที่ถูกต้องที่สุด เงินเดือนสำหรับงานวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ Apple อาจอยู่ในช่วงตั้งแต่ 120,000 ถึง 170,000 ดอลลาร์ แต่นั่นไม่เป็นประโยชน์มากนัก หากคุณบอกเราเพิ่มเติมว่าคุณเป็นใคร เราสามารถบอกคุณได้ว่าคุณควรอยู่ตรงไหนในช่วงนั้น การค้าขายที่นี่อยู่เหนือพื้นดินมากขึ้น

ตรรกะเดียวกันกับนายหน้า

นายหน้าจำเป็นต้องรู้ว่าพวกเขายืนอยู่ตรงไหนในการแข่งขันทางการตลาดเช่นกัน ดังนั้นเราจึงจัดให้มีช่องทางในการตรวจสอบว่าข้อเสนอที่พวกเขาจะทำเพื่อใครซักคนนั้นเป็นข้อเสนอในตลาดที่ยุติธรรมหรือไม่ เขากล่าวต่อ

ปัจจุบัน Paysa เก็บข้อมูลเงินเดือนประมาณ 50 ล้านจุดจากผู้ใช้ 1.2 ล้านคนต่อเดือนและแหล่งข้อมูลอื่นๆ นับตั้งแต่ก่อตั้ง บริษัทได้ขยายขอบเขตไปไกลกว่าอุตสาหกรรมเทคโนโลยีไปจนถึงสื่อ การเงิน และภาคอื่นๆ Bolte ประมาณการว่าอุตสาหกรรมปกขาวในสหรัฐอเมริกาควรมีข้อมูลบางอย่างบนเว็บไซต์

บริษัทที่จัดตั้งขึ้นจำนวนมากขึ้นกำลังเข้าสู่เกมเงินเดือนด้วย

ในเดือนพฤศจิกายนปี 2016 LinkedIn ได้เปิดตัวบริการค่าตอบแทนของตนเอง นั่นคือ LinkedIn Salary โมเดลของ LinkedIn ทำงานคล้ายกับ Glassdoor ซึ่งมาจากผู้ใช้เป็นหลัก แต่ไซต์เครือข่ายอาชีพที่ใหญ่ที่สุดในโลกมีบางอย่างที่สามารถให้ได้เท่านั้น

เป้าหมายหลักของ LinkedIn Salary คือการช่วยให้ผู้คนค้นพบรูปแบบที่สำคัญในตลาดงาน เพื่อให้พวกเขาสามารถวางแผนความก้าวหน้าในอาชีพของตนได้ดียิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น การได้รับ MBA นำไปสู่การเพิ่มค่าตอบแทนให้กับกรรมการการตลาดมากกว่าตำแหน่งอื่นๆ และตำแหน่งการขายในสถานพยาบาลสม่ำเสมอจ่ายดีกว่าบทบาทเดียวกันในอุตสาหกรรมอื่นๆ

หัวใจสำคัญของมันคือความสามารถในการเข้าใจว่าทำไมคนบางคนจึงทำเงินได้มากกว่าคนอื่น และสิ่งที่คุณทำได้เพื่อเตรียมตัวเองให้พร้อมสำหรับศักยภาพในการหารายได้ที่มากขึ้น มืออาชีพทุกคนในโลกต้องการรู้ว่าพวกเขาสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อสร้างรายได้มากกว่า 10,000 ดอลลาร์ Daniel Shapero อดีตผู้อำนวยการฝ่ายผลิตภัณฑ์เพื่ออาชีพของ LinkedIn กล่าว Forbes ในช่วงเวลาของการเปิดตัวผลิตภัณฑ์

ผู้คนจะลงทุนในอาชีพการงานมากขึ้นหากพวกเขารู้ว่าผลตอบแทนจะเป็นอย่างไร เขากล่าวเสริม

ตลาดงานในอนาคต

อัสการ์Zardkoohi นักเศรษฐศาสตร์จากมหาวิทยาลัย Texas A&M กล่าวว่าการรักษาความลับของค่าจ้างจะส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อตลาดแรงงาน และผลกระทบบางส่วนก็มีให้เห็นแล้วในภาคเทคโนโลยี

เวลาเฉลี่ยที่บุคคลหนึ่งอยู่กับนายจ้างในปัจจุบันนั้นสั้นกว่าในปี 1950 และ 1960 มาก การเปลี่ยนแปลงนั้นเกี่ยวข้องกับฉากการเริ่มต้นเทคโนโลยีเป็นอย่างมาก อัตราการหมุนเวียนในบริษัทเทคโนโลยีสูงกว่าอุตสาหกรรมอื่นๆ มาก Zardkoohi กล่าวกับ Braganca

จากข้อมูลของ Paysa พนักงานในบริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดของ Silicon Valley เปลี่ยนงาน ทุกสองปี . ซึ่งมากกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศถึงสองเท่า ( ข้อมูลปี 2559 จากสำนักสถิติแรงงานพบว่าอายุงานเฉลี่ยของพนักงานในสหรัฐฯ อยู่ที่ 4.2 ปี)

Zardkoohi เชื่อว่าอัตราการหมุนเวียนที่สูงในเทคโนโลยีส่วนหนึ่งเป็นเพราะความเร็วที่สตาร์ทอัพใหม่ปรากฏขึ้นและความต้องการแรงงานที่มีทักษะเปลี่ยนไปอย่างไร แต่ความโปร่งใสในการจ่ายอาจเร่งให้เร็วขึ้นอีก

เมื่อผู้คนเปลี่ยนจากบริษัทหนึ่งไปอีกบริษัทหนึ่ง พวกเขามีความรู้มากขึ้นว่าบริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมเดียวกันจ่ายเงินอย่างไร นั่นช่วยกระตุ้นการลาออกมากขึ้น เพราะยิ่งพวกเขามีข้อมูลเงินเดือนมากเท่าไหร่ การเปลี่ยนนายจ้างก็ง่ายขึ้นทุกครั้งที่รู้สึกว่าได้รับค่าจ้างต่ำเกินไป เขากล่าว