보상

팬데믹, 높은 이직률, 하이브리드 업무 및 변화하는 인력 태도로 인해 직무 구조가 혼란스러워졌습니다. 최근 노동력 부족, 높은 인플레이션 및 뜨거운 기술에 대한 수요로 인해 급여 기대치가 높아졌습니다.

많은 회사들이 응집력 있는 계획 없이 역할을 추가하고 직책을 확장했습니다. 급여 형평성과 투명성 요구가 증가함에 따라 이 접근 방식은 지속할 수 없습니다.

특히 기술 기반 급여를 채택할 계획인 경우, 공정한 보상을 위해서는 직무 구조와 급여 구조를 단순화하는 것이 중요합니다. 중복과 비형평성에 대한 감사를 시작한 다음, 시장 분석을 사용하여 직무 활동, 수준 및 기술을 평가합니다. 간소화는 지속 가능한 보상에 매우 중요합니다.

총 보상 프로그램은 직원들에게 상당한 투자입니다. ROI를 최적화하려면 인재에게 가장 중요한 것과 오퍼링을 일치시키십시오.

인력이 젊을 경우, 최고 수준의 퇴직 수당보다 학생 대출 지원, 복지 프로그램, 학습 및 경력 기회 향상과 같은 관련 옵션의 우선 순위를 정하십시오. 다양성이 성장함에 따라, 모든 것에 적합한 접근 방식은 지속할 수 없습니다.

직원들이 자신의 보상을 개인화할 수 있는 디지털 플랫폼으로 유연성을 제공합니다. Mercer 리워드 옵티마이저™와 같은 도구는 고용주가 각 직원 세그먼트에 맞게 패키지를 조정하여 리소스가 가장 큰 영향을 미치는 프로그램으로 전달되도록 합니다.

오늘날의 노동 시장은 변했습니다. 많은 회사들이 팬데믹 기간 동안 기술 기반 채용과 유연한 업무 모델을 채택하여, 분산된 인재 풀로 이어졌습니다. 이제 고용주는 동일한 인재를 위해 산업과 지역에 걸쳐 경쟁합니다.

예를 들어, 실리콘 밸리의 한 기술 회사는 이제 기술에 정통한 직원을 위해 전 세계적으로 경쟁하고 있으며, 종종 저비용 영역에서 비용을 덜 지불하는 회사와 경쟁합니다. 이 경쟁은 은행업에서 소매업에 이르기까지 다양한 산업을 아우릅니다.

성공을 위해 총 보상 전략을 발전시켜 보다 광범위한 시장 데이터에 대한 최신 정보를 유지하고 중요한 직무 및 근로자에 맞게 프로그램을 조정하십시오. 이러한 단계는 최고의 인재를 위해 경쟁하는 데 매우 중요합니다.

데이터를 극대화하고 있습니까? AI 도구 및 분석을 통해 더 현명한 결정을 내릴 수 있는 동향과 통찰력을 발견할 수 있습니다.

감사 보상 프로그램은 다양성, 형평성 및 포용성의 핵심 가치를 반영하여 급여, 인센티브 및 경력 발전에 대한 공평한 결정을 보장합니다. 투명한 환경에서, 최고 고용주는 데이터를 사용하여 정보에 입각한 공정한 결정을 내리고, 주의를 기울여야 할 영역을 식별하며, 자신의 가치를 실천합니다. 회사가 얼마나 진보적인지에 관계없이 데이터는 노력을 향상시킬 수 있습니다.

귀하의 총 보상 팀은 스포츠 팀과 같으며, 각 팀원은 다양한 분야를 전문으로 합니다. 이러한 전문화는 효율적이지만 중요한 의사결정에는 협업이 필요합니다.

• 예산이 얼마나 필요합니까?
• 최고 성과자를 참여시키기 위해 보너스를 어떻게 할당합니까?
• 중요 영역의 우선순위를 정하는 데 있어 어디에 줄여야 합니까?

전문가는 데이터를 사용하고 직원의 요구를 이해하여 지식과 자원을 취합해야 합니다. 열린 의사소통과 전체적인 접근 방식이 필수적입니다.

팀워크는 이러한 행동을 연결하고 직무 구조화, 지출 및 인재 관리에 대한 응집력 있는 결정을 보장합니다. 사일로를 허물면 독특하고 경쟁력 있는 직원 경험이 조성됩니다.