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薪酬体系
Hans Mangelschots : 2019年人力资源七大趋势
文/Hans Mangelschots
随着年底的临近，所有人力资源趋势观察者或影响者都在公布他们对下一年的预测，各种形式的人力资源技术都是绝对的赢家。另一方面，研究也告诉我们，对于目前人力资源技术在人力资源方面的能力还存在着各种各样的疑问。
是时候清理一些流行词汇，并给出2019年人力资源七大趋势(幸运的数字7)，基于在几个人力资源技术领域的投资，商业方面的紧迫感和人力资源对人力资源技术的信任/信念。
全球趋势
随着人们对人力资源技术的日益关注，人们对工业4.0以及数字转型背后的机遇的认识正逐渐深入商界。这带来了许多流行词，它们有时更像是炒作，而不是救命稻草。稍后会详细介绍。与此同时，招募，保留和L&D的挑战已经过了否定阶段。
Fosway公司与欧盟人力资源主管的一项研究表明:
75%的公司计划购买人力资源技术来应对未来的挑战
86%的受访者表示，终端用户体验是购买新人力资源技术的关键驱动因素
95%的人认为准确的数据和分析对于他们人力资源运营的成功非常重要
然而，66%的人力资源主管认为，当前的人力资源技术还没有做好准备，因为业务重心越来越倾向于对人力资源领域产生影响的人员问题：
就业率
提高商业文化和实践的透明度
代际转移和技能差距
多样性、包容性、性别平等......
全球趋势对投资市场产生了影响，人们对人力资源技术的关注正在增长。
（来源:HR Federation。注:graph不包括SAP以80亿美元收购Qualtrics、以5000万美元收购Workables以及其他一些项目。）
2018年最受投资者欢迎的人力资源技术类别有:
HCM
人才获取
人才管理
2018年最受投资者欢迎的人力资源技术分类为:
Jobboards /市场(TA)
协作与沟通(HCM)
学习与发展(TM)
“似乎随着新产品每天进入市场，从初创企业到市场领先的传统供应商，全球投资者都在争相进入人力资源技术领域。——HR Federation”
趋势1:薪资体系创新
您的工资单是基于云计算的吗？如果你想在连接其他工作与生活应用程序时降低成本，那就应该这样做。研究表明：
工资单系统的部署时间长短对工资单应用程序的替换计划有影响
计划在未来12个月内更换现有工资单应用程序的机构报告称，他们的系统已部署了8.62年(平均而言)
计划在未来两年内更换现有工资单应用程序的机构，报告其系统已部署10.85年(平均而言)
然而，工资是公司的支柱，而创新对员工的核心承诺听起来并没有那么糟糕。考虑到这些薪酬系统的遗留问题和Windows XP特性(无意冒犯比尔•盖茨)……
40%的人力资源主管计划在未来两年内改变他们的薪酬体系，45%的人将对他们的核心人力资源系统做出同样的改变。
薪酬透明度是一种趋势，到2019年将更广为人知，因为性别平等、多样性和包容性将成为更热门的话题。同样的工作，女性的收入是男性的80%并不合理。你希望人们知道你会平等对待他们。
Linkedin宣布了他们新的招聘模块——包括薪酬透明度
薪酬建模（Pay Modeling）是另一种趋势，明年将更加流行。在这个时候，一个自助服务的员工已经有可能挖掘他的工资单，看看他的扣除额减少了多少，以及他享受的其他公司福利是什么。
在未来(当法律问题得到解决)，员工将有可能建立（ Modeling）他的工资单，在他需要的时候得到他想要的。
也就是说，当员工在宠物保险上获得折扣，但他没有宠物时，该员工将有可能将这项福利转变为另一项，比如将宠物保险换成牙科保险。
事实上，根据法律问题的不同，结合员工的反馈，创造一个独特的奖励系统的可能性是无穷无尽的。
趋势2:人工智能/机器学习的实际应用
第一：让我们消灭这个流行词
AI是一个流行词吗?是的，正如“算法”被严重高估为一个数学公式一样。
人工智能的明确定义是:“能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和发展”。
从这个角度来看——想想任何一种机器——人工智能不是已经陪伴我们几十年了吗?比人类更聪明的发展是最近才出现的，但仍然…深蓝是于1996年第一台真正打败世界冠军的国际象棋计算机。也就是说，如今人工智能的炒作实际上(99.9%的案例)是关于机器学习(和深度学习)的。
然而，人工智能是一个很好的开场，但在这一点上，它往往过于抽象。人们想知道人工智能能为他们做什么，人力资源也不例外。
人力资源与机器学习
当使用机器学习实现人力资源流程自动化时，人力资源想要知道有哪些可能性，而人力资源主管感兴趣的是人工智能的使用——而不是人工智能本身;
76%的人希望采用预测分析
70%的人想要采用聊天机器人
58%的受访者希望采用候选名单
58%的公司希望采用仪表板和报表
由于机器学习的使用有很多的关注和优势，HR必须小心：太多的自动化会导致去人性化，这往往会对员工体验产生负面影响。
到2019年，这项技术将以更坚实的形式出现，并将用于几个人力资源类别。由于2017年的大量投资流向了人工智能和机器学习在某些人力资源子类别的开发，我们预计这些开发将在2018年进行，并将于明年投放市场。
趋势3:全面福利发展
全面的人才发展将演变为全面的福利发展。员工将被置于他工作和生活经验的驾驶员位置。
不是平衡两者，而是工作和生活都是个性化的体验。为了实现业绩和保留，人力资源部必须把员工作为一个整体来看待——在整个员工生命周期中关注员工的体验。
不仅包括健康，还包括观察员工的生活，以及雇主在已经做出的承诺之外可以给予的额外价值，比如财务建议或帮助，团体折扣，健身基金，学生贷款，支付方式等。
特别是当人力资源向个人层面的消费越来越高，来满足未来员工的期望。提供这类功能的自助服务技术，结合薪酬模型，由于需求只会在一段时间内增长，因此预计将有一个美好的未来。
趋势4:学习是新的招聘/招聘是新的学习
技能差距不仅仅是一个内部问题，而是需要通过学习和发展来解决。某些技术已经创造了一种可能性，可以在潜在的新员工被聘用之前通知和教育他们，不管他们的技能如何。
招聘将把学习带到更远的地方。也就是说，通过在内容(营销)策略中为可能的候选人提供学习内容，公司将在吸引和教育这些“追随者”的同时——吸引品牌大使来提升忠诚的技能。
这一原则也适用于当前的工作人员，再加上微型学习平台，这些工具有潜力建立和保留领域知识，提高雇主品牌和员工/候选人的经验。
学习技术被消费化和游戏化所打断，因此对投资者来说，投资技术非常有趣，这意味着人力资源开发的质量。
55%的人力资源主管计划在未来两年内改变他们的入职技术
48%的人力资源主管计划在未来两年内改变他们的学习和发展
Facebook将LinkedIn作为职业门户网站，提供电子学习、扩大师徒关系和职位功能
提供以上建议的微型学习和入职培训解决方案是为未来准备的，因为学习可能会成为新的招聘方式——在学生或失业时，在教育和个人成长方面给予候选人额外的优势。
趋势5:生动的(VR)候选人体验
当谈到招聘时，这种趋势将继续以生动的候选人体验让未来的求职者感到惊奇，以可持续的工作匹配来吸引和告知他们。
像虚拟现实和增强现实这样的功能将在2019年蓬勃发展，因为第一个例子早已在几年前进行过实验。
2018年，这些实验在招聘策略和补充人力资源技术方面进行了尝试和实施。明年，这些实验将在人力资源技术整体提供以及补充技术方面实现一个更具结构性的重点。
英国陆军招募新成员使用VR“让他们体验战斗前线的真实感受”。
挪威陆军的试验包括一个使用VR的坦克虚拟驱动器。
威勒门集团(一家比利时建筑集团)提供了一个“走进你的未来”的机会，这实际上是一种为他们工作的体验，为他们所有的形象服务。这样候选人就能有一个清晰的视角。
趋势6:技能量化
随着学习和发展成为员工敬业度和留住员工的关键驱动力之一，企业将着眼于自己的员工来填补技能缺口。
51%的人力资源主管计划在未来两年内改变招聘/人才获取方式
51%的人力资源主管也计划在未来两年内改变或进入分析领域
通过将所有员工的硬技能和软技能与新员工的技能相结合的能力，将个人资料和职能划分为任务和角色的趋势，可以通过项目工作的内部市场加速内部人才流动。
人力资源部门不会看到人才离开公司，而是会重新审视如何留住最有价值的员工，或者如何从长远来看找到她/他。
他们将任务划分为特定的角色和微观技能，而不是将工作视为一个整体。有远见的雇主甚至会考虑将内部的职业市场与外部的职业市场结合起来完成工作。
随着人力资源科技市场有一整套新的解决方案来优化其内部人才的使用，这些公司现在正在寻求内部采购和外包之间的平衡——或者深入了解他们的劳动力技能，以及来自组织外部的投入来交付基于项目的工作。
随着技术的发展，通过可靠的人员分析，它将变得更具可操作性，因此对潜在的投资者来说很有趣。人力资源部的建议是，在这些技术以更高的价格提供之前，要灵活地进行调整。
趋势7:把事情做好
随着新的人力资源领导进入人力资源，他们也是劳动力的一部分，并通过这样的变化。结合非IT人员(即业务人员)对人力资源价值感知的变化：员工体验已经成为核心关注点。
这些都是2019年人力资源部门的工作。为获得分析提高效能，沟通和协作将是员工体验的特点。
51%的人力资源经理计划在未来两年内改变他们的绩效管理，提高他们的经验。
91%的人力资源领导者表示，提高绩效和盈利能力是首要目标，86%的领导者相信，最终用户体验的质量是改变人力资源系统的首要驱动力。
新技术能够从求职者那里获取反馈，以减少偏见，人力资源解决方案也更多地嵌入到沟通和协作平台中，这些平台能够识别领导者与团队沟通的时间和方式。
在反馈分析、机器学习和工作流程管理的支持下，这可能会导致人力资源和员工的行为发生变化。这也意味着投资者对他的人力资源技术类别的关注将会增加。
为什么SAP以80亿美元的价格收购了Qualtrics ?“因为它是关于体验的”——Josh Bersin
领导者起立
人力资源在2018年经历了漫长的发展，终于觉醒了。当这些7大趋势冲击到你的组织，并与最终用户(保证准确的数据)合作时，HR将坚定地面对未来的挑战。
尽管如此，随着人力资源技术将在2019年进入市场，人力资源思维也在以同样的速度发生变化。意识到在流程和经验方面进行结构性变革需要一个全面的战略，人力资源部门最好不要依赖运气。
事实上，人力资源并不需要运气——它需要的是能够带领公司走向前人未曾涉足的领域的领导者。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：How your HR can get lucky in 2019
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薪酬体系
薪酬体系怎么设计？看看这家把薪酬公开的公司怎么说
编者按：本文来自微信公众号“IDG资本”（ID:idg_capital）。
前段时间的「2016中国准独角兽公司薪酬调研」解读会最干货的部分，引来不少HR朋友的关注；今天，我们继续分享解读会的精彩内容——这次是一个挺有意思的实战案例，来自 IDG资本被投企业 LeanCloud。
分享人 | LeanCloud 创始人兼CEO 江宏
耶鲁大学博士，曾在 Google 总部工作多年，负责搜索基础架构的研发
我们是一家三四十人规模的创业公司。2014年9月份，我们决定把一些内部文档分享出来，叫作「LeanCloud 开放资源」，其中也包含公司的薪酬体系。
过去两年多里，很多创业者过来跟我说，看了之后以此为基础逐渐建立了自己的薪酬体系，但更多是作为公司内部的计算薪酬方式。今天分享的主题就是LeanCloud 的透明薪酬（Open Salaries）实践以及我们这样做背后的一些考虑。
首先，我们在设计薪酬体系时重点考虑了以下几个问题：
简单透明原则
这既是我们公司的文化，也是整个透明薪酬体系的设计核心。作为一个精简的创业公司（三四十人规模，因此这一机制可能不适用于较大规模的公司），我们需要一个透明、自动化的机制来保证在薪酬这一敏感问题上尽可能的公平。当人为因素越少，机制越透明时，大家就越不需要把注意力放在这些方面，日常运作也更简单高效。
而当我们把薪酬透明化、自动化后，可以在很大程度上避免以下问题：
避免薪酬倒挂
很多公司在人才竞争激烈的年份会给出较高的入职薪水，而老员工的薪水因为惯性没有相应提高，由此可能造成新员工（尤其是资历比较浅的）入职薪酬高于老员工的不公平现象，提高了公司内部管理成本。这是我们要尽量避免的。
消除薪酬谈判带来的不公平
在招聘时，很多公司往往会根据候选人之前的薪酬以及期望值在可接受范围内确定 offer。这样的方式事实上惩罚了之前薪酬偏低的人和不善于薪酬谈判的人，有利于相反情况者；由此造成能力和贡献相似的人在薪酬上产生较大差别，导致组织内部的不公平。
所以，我们决定从机制上保证给出的 offer 完全取决于我们对候选人的独立评判，与其他因素无关。做到这一点，自然也就不应有任何因素导致我们对 offer 进行调整，基本可以把薪酬谈判从招聘中去掉。
保持灵活性，避免线性等级
专业领域的专家和承担管理角色的同事对团队都很重要，这需要在薪酬体系中体现。
薪酬计算
月薪 = 职能基数 * 经验 + 贡献 + 选择
职能基数：根据各个职位的市场薪酬范围确定的一个基数，会随着公司发展情况以及市场变化作调整。了解市场薪酬水平有很多种方式，IDG资本连续两年发布的《薪酬报告》是很好的参考，尤其是对于互联网创业公司来说，因为人才方面不是在与整个行业竞争，而是跟行业里头部公司竞争，这样的调研更具针对性。
经验（经验级别）：根据员工专业水平确定的系数，我们从 0.8-2.0 分为七档（见下图）。新员工基本按照面试的情况确定，很多时候是与工作年限成正比，但不是绝对的；在职员工则根据实际工作情况进行定期 Review 和调整。总的来说这是一个内部标准。
经验级别示意图
贡献（影响力）：指的是该员工在团队中的影响力和贡献。我们分为5000、8000、10000三档。新员工的这项在面试中无法确定，一般待定调整。在职员工里，可能专业水平和其他人差不多，但考虑到对公司做出的贡献，我们会对这项进行调整。
选择：这涉及到一个机制，即新同事在入职的第二个月底前，可以在期权和月薪间做一个倾向性选择。选择期权则放弃月薪的「选择」部分（即放弃增加10%的月薪），而在原定期权基础上多获得20%的期权，就是二选一，我们按照个人选择签协议。
期权 =（职能基数 * 经验 + 贡献）* 风险
期权与月薪的计算基本是类似的，但除了前面部分，还会乘以风险系数。风险随着公司发展不断减小，表现在期权上就是早期加入公司的员工得到的期权多一些，反之新员工就相对少一些。
对于像我们这样规模、阶段的公司，大家的月薪基本在一个数量级，但是期权差异比较大。一个是由公司本身的业务特性决定，与公司核心业务直接相关的职位，应该分配较多的期权；另一个是早期员工的重要性要有体现。
奖金（年终奖）= 全年实发工资 * 15% * 个人绩效 * 公司绩效
因为我之前在Google，所以也是参考了他们的做法，个人绩效是取 0-2.0 中间的几个数值，公司绩效也是同理。
对薪酬的几点看法
我们知道市场上绝大部分公司都规定薪水保密，但我认为这个世界上只有两种公司，即薪酬透明的与薪酬半透明的，而不存在薪酬完全不透明的公司。
因为即使公司这样要求，但事实上员工私下都会谈论这个话题，或者员工跟公司外的朋友说起，最后兜兜转转又回到公司内部，其他人也会知道。所以即使是薪酬保密的公司，很多东西也是「半透明」的。如果因为薪酬问题导致公司内部出现很多问题，长远来看，也会给公司带来很多管理成本。
而通过这样透明化的薪酬体系，我们目的是明确告诉同事们，你的薪水会由哪些因素决定，鼓励员工把注意力放在专业水平和内部影响力的提高上；如果想要提高收入，应该从哪些方面着手。很多公司可能会存在这样的情况：员工跑去找老板，说我已经来了两年了，是不是该涨一点薪水等等。在我们公司就不存在这个问题，因为你可以看到在薪酬计算里没有直接涉及「司龄」这个因素。
几个经常被问到的话题
Q1：你们如何处理涨薪？
这里分为两种情况。一种是整体的调整，比如说招一个职位的时候，发现我们的标准已经低于市场参考水准，那么我们会把这个职位的基数调高，同时所有相关人员都会变动，这样就可以避免倒挂的情况；第二种属于个人的涨薪情况，这就涉及到调整能力级别与贡献级别。
Q2：这样怎么挖人呢？
很多公司挖人方式比较粗犷，比如原来工资多少，我给你涨50%，过来工作吧。我们面对这个问题答案很简单，因为我们不会做这样的事情。我认为如果是特殊原因让某个人的薪酬高于其他所有人的标准而引入，此后会造成很大管理成本，对我们来说得不偿失。
Q3：如果候选人的期望值比标准算法得出的结果高一点，难道你们就真不招了吗？
碰到这样的情况，我们会用其他的方式争取。比如用其他可以吸引的东西去打动，但是我们不会打破这个标准。这样做一方面是坚持我们的原则，避免以后的管理成本；另一方面我们不希望对候选人的吸引力就在于某个范围的薪酬差异。
Q4：公开薪酬标准不怕其他公司来挖人吗？
说到底对于大部分创业公司来说，市场上更有钱、更土豪的公司都大有人在。对于大部分公司来说没有办法光靠钱引进人才。所以我们认为通过好的公司文化、工作环境，搭配合适的、有竞争力的薪酬水平以及期权等等这样综合的offer，是比较好的争取人才的方式。
最后还是要强调，我们实践透明薪酬，是因为它是最适合我们的一种，但没有适用于所有公司的制度。决策还是要基于第一原理（First Principle）和独立思考。这个真实案例的价值在于，你可以去思考有人为什么这么做，它的好处和坏处分别是什么，最后一定还是从公司自身情况考虑，适合自己的选择才是最好的。
参考阅读：2016年度《中国准独角兽公司薪酬调研报告》| IDG资本权威发布
LeanCloud 提供加速应用开发的一站式后端云服务，专注于为应用开发者提供包含数据存储 、实时消息和推送、统计分析服务等在内一流的工具、平台和服务，全面涵盖应用开发需求，支持 iOS、Android、Web 等多个平台。 详细参见 LeanCloud 开放资源：链接
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薪酬体系
为什么创业公司不该有雇不起的人？
来源：小饭桌；作者：张皓凡/老K（公号：我可能不是猎头）。
前言
首先要界定一点，我们接下来探讨的是创业公司的人才范畴，而不是成熟企业的用人策略。因为这两者的用人逻辑和薪酬体系是完全不同的。
在通常的印象中，大公司有更强的实力，所以就应该有更强的给薪能力，雇得起更贵的人才。而创业公司钱少资源少实力弱，因此只能用更便宜的价格来将就着招人。
我如果说这种观点是错误的，请各位喷子们先按捺一下蠢蠢欲喷的激情，看看我是如何把这个“天大的错误”给自圆其说的。
下面的文字会是一系列基于逻辑的演绎和思辨，当中穿插案例和故事。我来挖一个大坑吧，看有多少人会跳下来。
柳甄VS陈彤：两种不同的人才估值模型
这个10月业界发生了两起重量级的人员变动，一个是前Uber中国区高级副总裁柳甄加盟了今日头条，具体分管领域和Title不详；另一个是小米副总裁陈彤，江湖人称“老沉”，加入一点资讯任总裁。
我们来猜测一下柳甄有可能在今日头条负责什么。据坊间消息，头条的最新估值已经到了120亿美元，谋求上市应该就是这一、两年的事情，另外，头条今明两年的战略重点会是商业化和海外拓展。柳甄是标准的海外背景，加入Uber之前，在硅谷做了将近十年的律师，服务对象以高科技公司为主，因此，投融资、高层人脉、海外视野是她的核心价值，商业化显然不是柳甄的强项。于是，我们估计柳甄的分管领域很有可能和海外扩张、战略公关、上市运作等相关。
张一鸣对于柳甄的人才估值模型这样看来就比较清晰了，头条接下来想做的三件大事：资本运作、海外市场、商业化，柳甄至少在前两项上是有明确优势的，再加上柳氏姐妹在业界的明星和品牌效应，吸引进来至少是稳赚不赔的事情，张一鸣在人才上绝对是打得一手好算盘。
至于柳甄，从Uber出局，创业这把瘾肯定是还没过够。国内有此体量，并有明确上升空间的，屈指可数的也就那么几家，头条无疑是个不错的选择——上市前景清晰，大幅变现可期，张一鸣的野心和格局都够，人才观也比较超前，头条再上一个台阶也是相对的大概率事件。所以我都可以做进一步的演绎——柳甄的Package中，现金部分可能不会太高，超不超得过300W人民币也许都是个问题，但股权期权部分一定是相当丰厚的，如果上市变现，千万美元级别的收益可能仅仅是个基本的估计。
无独有偶，作为直接的竞争对手，看到今日头条有这样的手笔，一点资讯自然不甘寂寞，几乎隔了不到一个礼拜，就爆出了陈彤加盟的新闻。在个性化新闻推荐这个领域，一点资讯一直都是追赶者的姿态，各项核心数据上的差距还是比较明显的，纯粹拼算法，想要弯道超车的胜算不大，所以就想另辟蹊径，祭出了“人工+算法”的策略，这点在陈彤的入职采访中也得到了证实。陈彤是互联网新闻圈的老炮儿，对于内容的把控以及业内的资源绝对是教父级的人物，当初加盟小米，我就没看明白是个什么情况，这次回归内容赛道，也算是适得其所。只不过移动互联网的内容江湖早已不是当年的那个江湖，陈彤担任的也仅仅是个总裁，上面还有个CEO李亚和董事长刘爽，典型的二把手位置，“老沉”这把曾经新浪镇宅的老枪，还能舞得出多大的枪花，我个人持中性略偏悲观的预期。
一点资讯对于陈彤的人才估值逻辑也许是这样的：拼算法肯定拼不过今日头条，试试“人工+算法”看看是否能够搞出点差异化来，陈彤是“人工内容”时代硕果仅存的几位大佬之一，小米又是一点资讯的第二大股东，各方面来讲都是顺理成章。至于陈彤本人，江湖上早已经是功成名就，在小米的两年我估计是没找到什么感觉，这次回到自己擅长且熟悉的领域，也不失为一种可进可退的选择，再上层楼也许希望不大，但职业幸福感应该是有所增加的。
上面的两个例子中，我们就今日头条和一点资讯对于两位重量级成员的加盟的前因后果做了一个大致的揣测，这背后非常重要的是他们对于人才都有着明确的估值逻辑。客观地评判人才的价值对于所有创业团队来说都是生死攸关的课题，在此构建合理的价值取向与估值体系是极其必要并有现实意义的。
创业公司对于人才估值的几个误区
1、人才估值是人才能够给企业带来的价值，而不是人才的成本。
创始人在引进核心人才时一个最大的误区就是把人才的成本当做价值。本质上你谋求的是这个人能够给你创造什么价值，而不是你要支付给他多少钱。就像在股市中，老手一般都知道越便宜的股票看似便宜，但却是没有什么上涨可能的，反而是那些贵的股票，你越觉得它贵，越不敢买，它越涨。投资人在计算一家企业的估值时，更在意的是未来上升的空间如何，眼睛紧盯着的是预期和现有估值之间的价值差异，至于对于现有估值的推敲，则更多的是一种讨价还价的手段。
2、即使谈到人才的成本，隐性成本也许要远高过显性成本（工资和奖金）。
看一个简单的场景吧，你的公司面临下一轮融资，核心估值逻辑是大客户交易额的提升，经过分析，新增大客户资源是达成短期目标的主要手段。两个候选人，一个50万年薪，客户资源相对薄弱且间接，但价值观、潜力、融入感要好一些；一个年薪100万，大客户资源可以直接落地，但未来潜力有限，个人调性和公司也有冲突。在这个案例中，成本的判断有三个层面：
一，50万年薪的差距是最直接的显性成本差异，你要不要承担这样的成本以及相应带来的风险；
二，短期来看，第二个候选人显然对于融资目标的达成有着更直接的意义，如果录用了第一个候选人而导致企业估值目标无法实现，这中间的差异可能就是数千万美元，这是典型的隐性成本。至于因为核心数据无法达标而造成错过融资窗口，就更难衡量隐性成本的价值了；
三，第一个候选人在软性上更契合企业，由此带来的管理成本和风险要小于第二个候选人，这也是要考虑的隐性成本之一。
因此在这样的错综复杂的成本计算下，你会选择哪个？
人才的隐性成本还会包括很多：沟通成本、团队成本、态度成本、管理成本、道德成本等等，这些成本不像支出的工资、福利和奖金，都很难量化，不会体现在你的财务报表中，但最终都会通过你的事情是否可以办成，你的目标是否可以实现上显现出来。正因为很难量化，所以当很多公司做败了后，你让创始人总结原因，很多人其实说不出来，只能是模糊地归结为团队不给力，但为什么不给力，并没有明确的结论。这其实就是人才的估值逻辑出了问题，这方面出了问题是典型的慢性病，通常会杀人于无形，治疗起来也就没那么容易。
3、候选人的现有薪资不是你建立人才估值模型的主要因素。
我们试想一个极端的场景，你有一个项目交给一个不要工资的人操作，你貌似省钱了，结果项目做砸了，你赔了钱；另一个人要你30K一个月，把项目做成了。你会选哪个？在这个极端化的案例中，选择自然是简单的，但为什么在实际的操作中，总会有人屡屡犯相同的错误——捡便宜的。
HR犯这样的错误还可以理解，毕竟是成本中心嘛，但如果老板也犯同样的错误，问题就太大了。
于是我想核心点可能并不在于人才管你要多少钱，而是他能帮你解决什么问题。大多数的决策者在结果无法预知和掌控的情况下，也就是在收益无法预估时，通常的本能就是降低成本，但这和饮鸩止渴又有什么不同呢？就像现在很多猎头公司，雇用的都是极便宜的小白，结果人均产能超不过20万一年，你说老板是赚了还是赔了？和候选人砍价，消减成本，是相对比较容易操作的事情，而管理一群牛人，并让他们都能产生价值，无疑是更困难的事情，对于创始人有更全面的要求。我想并不是所有的老板都有这样的魄力和能力吧。
4、横向薪资平衡让无数创业公司的人才估值体系惨不忍睹。
在无数的案例中，我们都看到这样的状况：这个人能力和我现有的团队也没有太大的差别，他怎么要15K啊，我现在的人最多也就是10K；这个人虽然能力还挺强，但也没到值30万的地步吧，我现在的人虽然不如他，但薪资可比他要低得多啊；这个VP候选人要60万，我现有的几个VP最高的只有40万，他一旦来了，我给原来的那几个是涨还是不涨啊，不涨的话他们反弹怎么办？涨的话公司的成本根本支撑不住啊。
于是在这样一波又一波的博弈和平衡中，牛人始终进不来，公司的人才结构也就始终得不到升级。
5、在创业公司核心人才引进个案中，市场薪资数据对标其实是个伪命题。
你说在今日头条吸引柳甄的过程中，应该对标什么职位？是BAT的副总裁们，还是外企的高管。市场薪酬水准是一个共性的范畴，中间还会因为统计口径的设定带有片面的倾向。而创业公司的核心人才使用通常都是极其个性化的，给企业带来的价值千差万别，促成价值达成的体系和文化也是各有特点，于是人才在企业中价值输出的路径就会带有极强的互动与动态的特点，很难用一套统计学数据就给框定了。
创业公司使用人才估值模型的几个场景
场景1：该用人才A，还是B？
假设A比B贵一倍，但A对于公司战略相关度和贡献度是80%，B为40%，A不好管，和公司的价值观契合度不高，是典型的高绩效人才，B则反之，有高潜的特质。如果你是老板，你会用哪个？
激进一点的也许会选A，保守一点的选B。但选择的标准是什么？难道仅凭创始人的激进或是保守吗？我想让决策者举棋不定的可能有几个因素：
1、我无法准确判断A和B能给公司带来多大价值；
2、A也许和短期目标更契合，但这种契合是否值得我付出多一倍的薪资；
3、A不好管，价值观也不正，负面作用怎么管控，影响整体团队怎么办；
4、相对于带来价值的模糊性，付出的人才成本是更直观的东西，于是在这种思考下，决策者才会采取偏保守的策略，在以退为进的心态下倾向于选择B；
但是还有几个其他的因素是创始人经常忽略的：
1、你的战略目标清晰没有，是否清晰到你可以明确判断什么样的人可以帮助你实现这个目标；
2、战略目标，比如投资人跟你说了，每日订单达到5000，就可以给你1亿的估值和2000万的A轮投资，实现这个目标的路径是否非常清楚了，如果你不清楚，这时贸然搭建团队，我想无论哪个候选人，你都不可能清晰地判断他是否有价值吧；
3、这个目标对于公司的意义有多大，你的决心有多大，如果在上述例子中，那就是个至少值2000万的目标，这时你才可以判断为了某个关键人才付出100万是否值得，你才不会纠结于到底是50万还是60万雇这个人；
4、所有一切在用人上举棋不定的老板们，其实都是自己的问题没有真正想清楚，和他遇到什么样的人才和人才要多少价格没有绝对的关系；
5、因此所谓这个人太贵了，所以我们用不起是一句丝毫没有诚意的借口。正确的理由应该是：以这个人暂时的成本，我的平台无法提供让他发挥更大价值的空间，所以我用不上他。套用柳甄的例子，如果加入一家只有几十人规模的早期公司，她确实没有用武之地，因此她的价格就显得不合理了。但如果可以判断她能够给公司带来的价值为正，那么把她请来就是赚钱的买卖，即使借钱把她请来也是值得的。因此本质上讲，招人这个事情和用得起用不起没有绝对的关系。
场景2：我是该请个资深的HRD，还是有一定经验的HRM，还是找个小主管就行了。
相似的场景还有，我这个阶段该找个CTO，技术总监，还是找个技术经理就行了。市场、销售、财务、运营、产品等职能领域，这种例子是普遍存在的。
你说你一个20人规模的初创公司，找个资深的HRD能够带来什么，几乎无论这个HRD管你要多少钱，对他对你，这都是赔本的买卖。除非这个HRD是你的联创或合伙人的角色，奔着理想和情怀来的，不在意一时的短期收益，肯撅着屁股从算社保算公积金等最基础的领域白手起家，帮你搭建整体架构。但这样的人只能是你的创业伙伴，从公开市场招几乎是没有可能的事情。
最近就有一个实际发生的案例，一家在人工智能领域的明星公司，只有100多人，楞是请了一个百万年薪的CHO，之前是数千人规模公司的HRVP，手下的HR团队都快赶上整个公司的人员规模了。在这个案例中，我们说无论是这家公司的老大，还是这个HR本人，都没想清楚。结果去了没一个月，就是各种不适应，你说这是请得起请不起的问题吗？是钱的问题吗？两个都没想明白的糊涂蛋子碰一块儿去了。
场景3：这人要60万，可我现在的核心团队最多的才拿30万，该怎么破？
前段时间遇到一个真实案例，一家A轮公司想引进一个重量级的人物，成色极佳，外面有很多公司觊觎。老板冲动之下，没有跟任何人商量就许了5%的股权和将近70万的年薪。回来之后有点含糊，因为她的两个核心团队成员收入不过30万，股权不超过1%。
在这个问题上，如果以传统的团队平衡和薪资对等原则来看，几乎是无法继续谈下去的。但问题其实没有那么复杂，在合理的人才估值模型之下，也还是可以解决的。道理很简单，你拿得多，就必须干出相应的业绩，如果没有做出成绩，对不起，你要么降薪，要么走人。对于老团队也是一样，外面来的人是拿得多，但如果你可以有相应的承担，也可以拿这么多钱，如果不能把担子挑起来，那么也就没有什么好说的了。这里的估值模型的核心还是人才的增值，而不仅仅是聚焦在成本上那么简单。
当然，这是个特例，多数情况下，后来的人现金部分会比较高，但早期团队的期权股权是会高很多的。一个简单的比例，创业公司头5个人，是百分位的权益，头50人，就是千分位，到500人，可能连万分位都没有了。长短期激励的配比，也是解决先来和后进团队的平衡的方法之一。
场景4：这人谈着很不错，但来了会怎样，我还真是没底，到底该不该用呢？
无数的老板在遇到这种场景时，是谈了一轮又一轮，找朋友看，找投资人看，找团队看，但就是拿不定主意。
我说一下我的体会吧，在帮客户找了这十年的人，我自己招人那就更是超过20年了，但这几千上万人谈下来，我对自己对于人的判断反而越来越没有信心了。
每年大把的人谈下来，总会有一些当初看着不怎么样的，后来干的相当不错，也还会有一些你面试时很看好的候选人，入职后干的是一塌糊涂。当然，这样的终归是小部分。
但正是这样的小概率，催生了我的另一种人才使用观。那就是只要大面上过得去的，就先过来用，制定明确的目标和考核，快速上位，快速考核，快速迭代。这其实和互联网公司提倡的产品快速迭代，小步快跑是一脉相承的。
互联网公司在产品开发中之所以摒弃了原来传统软件公司所采用的长周期开发，先市场调研，再内部测试的方法，就是因为无论你在产品设计之初想得如何周到，你的测试样本量肯定是不够的，所以很多BUG和产品缺陷你无法通过内部的小样本，哪怕是专家意见来事先发现并修正。只有通过投放市场，所有的用户都是你的测试经理，你的样本量趋近无穷，产品的逐步完善才能成为现实。
同样在用人上，谈的再好，面试官再资深，总会有一些问题是你无法预见的，比如团队的融合，文化的契合，技能的迁移，态度的提升等等，这些只能是通过实际上手操作，大家才能有感觉。
最近有一家业界很知名的公司加盟了一个市场VP，之前也是经过了N轮的沟通，双方都觉得很不错，但仅仅入职了三个月后，该VP在公司中的位置就岌岌可危，几乎是被公司固有的文化和原有的团队给淹没了，连最基础的员工都可以在公开的场合对其表示各种不满。顺便说一句，该VP过往的业绩是经过充分证明的，其情商也被面试团有口皆碑。
所以，是骡子是马，还是要拉出来遛一遛，形成人才的快速迭代机制，不断设立更高的绩效指标，在这样的“摧残”下，牛人就干出来了，孬人就被淘汰了。当然，这样的机制好像更适用创业公司，大公司和成熟公司并不适用。
我为什么说创业公司不该有雇不起的人
好了，该揭晓答案了。
1、创业公司的人才估值模型
其实很简单：人才估值 = 人才创造价值 - 人才成本
没错，你没看错，就是这么个简单的公式。但无数的创业公司就折在了这么个简单的公式上。
大家都能想出并理解这个公式，但大部分决策者只会把眼光死盯在人才成本上，这应该是人性的盲点之一。道理很简单，成本是可见的，收益却是模糊不确定的。于是大家都有选择性忽视。
我建议的解决方案就是把着眼点从成本上稍稍离开，转而死磕“人才创造价值”上。为了解决这个问题，公司要有明确的战略，实现战略的路径，对可实现路径的人才要素做深入盘点，对于战略实现要点最好能有定量的分析，清晰地知道该用什么样的人，建立帮助人才实现价值的平台、环境和激励机制，快速迭代，把人才创造价值这个模糊的概念引向可评测的状态。这样，成本就不再是你纠结的事情，“雇不起”这件事就在一定程度上是伪命题了。
一句话，你必须清楚知道你在引入人才这件事情上，你做的是个赚钱的买卖，还是赔本的买卖，这个钱该怎么赚，风险在哪里，风险管控的机制是什么，何时该止损，何时该增持。
2、创始人在筹划引进核心人才时该问自己的几个问题
战略目标是什么？清楚了没有？
实现战略目标的路径是什么？可行吗？
这个人过来主要是帮我解决什么问题的？
什么样的人可以帮我实现这样的目标？
这样的人市场上有吗？别是自己想象出来的人才画像，市场上根本没有；
这样的人该怎么吸引？渠道有哪些？
这个人来了我该怎么明确界定他的业绩？
他帮我实现的这个目标的价值到底有多大？
他来实现这个目标在环境、氛围、软硬件条件、激励机制上的要求是什么？怎样具备？
如果这个人不行，止损线怎么设定？
3、创业公司“雇不起人”的原因是什么？
3.1 人才定位不清
就像上面提到的案例，你一个20人的公司，非得想要一个资深的HRD，你让人家过来解决什么问题啊？人家要你个大几十万，你给不起，你说这是钱的事情吗？
你一个仅仅50万用户的APP，非得找一个大数据和高并发领域的大拿，人家要你一百万，你跟人各种砍价，要脸么？这哪是钱可以解决的问题？
3.2 自己的事情没有想清楚，妄想来了一个高人，你的问题就迎刃而解了；
前天见了一个之前的候选人，这两年创业，虽然做败了，但对于失败的原因反省那叫一个犀利深刻，远比那些所谓的“创业成功者”在成功之后的鸡汤有益得多。他就有一句话：所有的创业项目没有会因为钱的问题失败的，如果你认为是钱的问题，那就说明你对你所做的事情根本就没想清楚。
同样的话我完全可以用在人才引进上——所有的人才问题都不是给不给得起钱的问题，而是你对于这个人如何给你带来价值以及带来多少价值根本没有概念。
你如果把自己的事想清楚了，知道什么人来了能给你带来正向的价值，那么即使手头钱不够，借钱来雇人都是值得的。这就像如果你知道一支股票稳赚不赔，你会不会借钱去买是一样简单的命题。所以基于这点，我才会说，创业公司就不该有雇不起的人。
你雇不起柳甄，不应该是因为她的价格高，而只应该是你判断她过来不能创造出正向的价值。有传闻说柳甄去到今日头条会负责资本运作，她在那里负责的至少该是几亿美金的盘子，你一家早期公司雇了她，最多就是解决个百万美元级别的融资，无论对你对她，当然不值了。
3.3 用不起，还是不会用
很多老板在决策高成本人才的时候手都会哆嗦，这与其说是你在为这样的成本含糊，倒不如说是你对于如何能从这样的候选人身上挣到钱没有信心。你如果很有把握把牛人搞过来并能帮你解决一个或几个有价值的问题，你在决策时就不会那么纠结。所以这是如何用人，并从当中“榨取剩余价值”的过程，和用不用得起也没太大关系。
确实有很多的创始人请来了一只会生金蛋的母鸡，但非得把这只鸡炖汤喝，美名其曰“价值认同”，这不但是对这只鸡的摧残，也是对整体社会人才资源的浪费。
大公司反而会有更多的“雇不起”的时候
公司大了，员工的个体价值会下降，除非是那种天才型的选手，否则没有什么人是不可或缺的。因此整体的体系会显得更加重要，既然是一个整体，薪资的横向平衡就是重要的考量因素了，因此当某个人的薪资要求明显高过公司所规定的界限时，只能是放弃。而且公司那么大的体量，某个人牛不牛逼，能不能干，对于整体所产生的作用是基本可以忽略不计的。况且，你不来，有的是人愿意来，雇主品牌在那儿呢，总会有人来投入大熔炉的。
创业公司是个人英雄主义的温床，有时一两个核心人才的加盟，确实可以起到起死回生的作用，所以人才的估值逻辑和估值体系是完全不同的。
结语
终于写完了，回溯了一下，基本想讲的点都讲了，但逻辑上限于本人资质有限，还有不少不严谨的地方，而且感觉有一些点还可以深入去挖。这些都留待今后的文章逐步补齐吧。
成长型组织的人才策略是我近两年研究的重点，感觉当中有很多的问题值得探讨，我个人的痴心妄想是能够创出一套体系。组织在进化，人才也在演进，希望我可以与时俱进，探索更多的未知领域，与诸位共勉！！
作者介绍：
张皓凡(Kevin Zhang)，互联网职场社群“招蜜”的创始合伙人，公众号名称为“我可能不是猎头”；当当网创始团队成员，担任副总裁。
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薪酬体系
Comparably欲解构企业薪酬体系，让你和同事间的薪资待遇透明化
来源：猎云网（微信号：ilieyun） 编译：Mancy
Docstoc的联合创始人Jason Nazar携手新创立的初创公司Comparably又回归了，这家公司的目标就是让工资变透明，让企业的文化更清晰。该项服务基于公司规模、地点、融资和员工性别解构薪资的内涵。目前公司的目标是在科技领域提供信息，不过计划在未来扩展至其他领域。
Nazar在外媒的采访中表示：“我们的使命就是让工作变得更美好，而首先提出的方法就是让薪资和文化透明化。”Comparably向员工免费开放，同时完全是匿名制的。另外，在Comparably的帮助下，用户非但可以促进自己的职业生涯，还可以向别的用户提供有用的见解。
用户可以使用自己的邮箱或者LinkedIn账号来登陆，该项服务只会获取用户的邮箱地址和公司信息，不会获取私人信息。
在这个平台上，用户可以选择职位名称、公司规模、当前的增长阶段、融资情况、自身的工作年份以及性别。用户还可以通过该服务了解到同事间的薪资情况（如果使用LinkedIn就需要采用实名认证）。
Nazar和他的团队相信，男女员工间的工资透明化可以使Comparably鹤立鸡群。公司希望通过呈现上百种职位的薪资来解决男女工资差异的问题，从而成为行业的佼佼者。
为了鼓励用户参与，该项服务利用了一种调查手段，简单同时可以快速反馈，让用户直观地感受到和同事的薪资差别。所有的薪资数据都采用一种算法以实现结果的有效性。
尽管没有方法能确定个人挣得了多少，但Comparably还是会找到不同的来源获取统计数据，它会知道一项人均75000美元的工作在某位用户口中报出120000美元时是否合理。如果系统监测到异常，那么系统就不会引入该数据让其他用户参考。
Comparably目前涵盖了70种职位，但公司承认职位还不能和每个人都匹配，所以目前公司正设法完善职位信息。服务在10座城市推出，包括洛杉矶、旧金山、西雅图和华盛顿等地。选择这些城市是因为它们的科技数据在数量上具有统计学意义，未来更多城市将获取该项服务。
薪资并非Comparably唯一关注的方面。企业文化板块可让匿名用户对企业或行业中存在的问题畅所欲言。Nazar表示Comparably不是抨击公司的论坛，而是将公司里真实发生着的事透明化。
Comparably和Glassdoor之间有相似之处，然而Nazar表示自己公司提供的薪资数据最准确、最有参考性。
Nazar解释道：“我们认为，通过着手于薪资和文化，我们可以为数百万的公司和员工创造更好的工作状态。我们希望塑造公平的竞争环境，从长远看来，这对每个人都具有积极意义。”
Comparably希望为员工提供工具，好让他们更好地评估当前的就业状况和未来选择。公司也可以通过这些数据找到促进发展、改进和成长的真正方法。Nazar说道：“随着时间的推移，会出现很多能改善人们工作方式的方法，但这里才是起步的重要一环。”
Nazar在辞去了Docstoc的首席执行官一职后，操持起了新事业。随后据报道称，Intuit以5000多万美元收购了Docstoc（公司于去年 12 月关闭）。而后，一些报道渐渐浮出水面。
去年年末 Nazar创办了新公司Crew32，同时筹集到520万美元，不过之后公司披露真实的金额为650万美元。Crosslink Capital、Upfront Ventures和Lowercase Capital等多家知名风投公司都参与了投资。
目前，与Nazar共事的是Yammer的联合创始人George Ishii、DebtMarket的联合创始人兼Docstoc的前首席运营官Mike Sheridan和InvestedIn的联合创始人Yadid Ramot。
Comparably的服务目前提供网页版支持，但移动端应用还未推出。
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