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【导读】
很多HR并不是不会做薪酬调研，而是卡在执行：样本少、数据水分大、业务不配合、报告做完没人用。本文以薪酬调研为核心关键词，从数据获取、组织协同、结果落地三个维度，逐一拆解如何解决薪酬调研执行难题。通过制造业、互联网和区域性企业的案例，展示一整套可复制的实操路径，并提供表格模板和流程图，适合负责薪酬、HRBP及人力资源负责人深入研读与实践。
在不少公司里，薪酬调研已经变成一种“年度仪式”：每年集中花一两个月，买几份行业报告、做几次同业访谈，出一份图表漂亮的报告，然后静静躺在共享盘里，很少真正影响到调薪预算和用人策略。
在项目中接触过的企业里，薪酬调研执行难往往集中在三类场景：
一是数据难。要么样本太少，要么信息失真，HR自己都不敢信，更别说拿给老板。
二是组织难。薪酬岗位孤军奋战，其他部门把调研当“HR自己的事”，配合度极低。
三是落地难。好不容易拿到一堆数据，却很难转成具体的薪酬策略和调整方案，业务部门看不懂、领导也不愿为此承担成本压力。
从实践看，薪酬调研做不深、用不好，多数不是方法论缺失，而是执行机制和应用场景设计不到位。本文尝试围绕这些执行难题，给出更“接地气”的解决思路和案例，希望帮你把薪酬调研从一次性工作，升级为可以持续复用的决策工具。
一、破解数据获取困局：让薪酬调研有“真数可用”
本模块的核心结论是：想解决薪酬调研“数据不够、数据不真”的执行难题，关键不是单点找一个最好的渠道，而是搭建一条多源、连续、可验证的薪酬数据供应链，并用数字化工具提高效率和真实性。
1. 多源渠道搭建薪酬数据供应链
单靠某一种数据源，往往只能看到局部。我们更推崇的，是将多种来源按“时效性—成本—精准度”组合，形成一套自己的数据拼图。
下表是一个常用的薪酬数据源对比矩阵，HR在设计调研方案时可以直接参考：
表1：主要薪酬数据来源对比
| 数据来源 | 时效性 | 成本 | 精准度 | 典型优点 | 典型局限 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 政府/人社部门指导价 | 中 | 低 | 中 | 官方权威、覆盖面广 | 岗位粗、更新频率有限 | 基础岗位、合规与底线参考 |
| 行业协会/园区联合调研 | 中 | 中 | 中高 | 行业内对标性强 | 覆盖企业数量有限 | 区域/行业薪酬水平判断 |
| 第三方标准薪酬报告 | 中 | 中高 | 高 | 方法规范、岗位划分较细 | 非定制，和自身业务未必完全匹配 | 判断整体策略、确定市场分位 |
| 第三方定制调研 | 中 | 高 | 高 | 可按自身需求定向设计 | 周期长、预算压力大 | 关键岗位、重大变革前的专项调研 |
| 招聘网站公开薪酬信息 | 高 | 低 | 中低 | 实时、可快速扫描 | 面议多、标价含博弈成分 | 初筛市场价、持续监测趋势 |
| 面试谈薪及离职面谈 | 中高 | 低 | 中高 | 与自身业务高度相关 | 样本分布可能偏颇 | 竞对薪酬策略、岗位实付水平 |
| 行业内HR信息交换 | 中 | 低 | 中 | 能获得“操作细节” | 主观色彩重、需要交叉验证 | 了解奖金规则、补贴等隐性成分 |
| 企业间数据共享联盟 | 中高 | 中 | 高 | 同层级企业匿名互换、精准度高 | 搭建门槛较高、对信任关系有要求 | 标杆互比、长期动态薪酬监测 |
一个制造业企业A的做法，有一定代表性：
- 内部通过招聘、离职面谈系统化记录候选人与离职员工的实际薪酬；
- 外部加入园区组织的薪酬联合调研，同时每两三年购买一次第三方报告；
- 对三类数据进行交叉比对，如果某岗位求职者报价与联合调研偏差很大，就会进一步追问奖金结构和工作强度，而不是简单认为“市场价就这么高”。
在案例中的观察是：越是能把内部数据沉淀成结构化资产的企业，越不容易被外部零散信息“带节奏”。 这也是薪酬调研执行走向成熟的一个标志。
2. 利用数字化手段提高数据真实性
真实，是薪酬调研最难啃的一块骨头。很多HR都遇到过：候选人虚报薪资、同行口径含糊、公开平台上的数字水分不小。
要提升真实性，靠“经验判断”不够，数字化手段能帮上忙，至少做到两点：
（1）用系统强制结构化记录，而不是散落在Excel和聊天记录
例如一些HR系统（如红海云这类平台）会在招聘模块里预设谈薪字段：
- 候选人当前固定薪酬、绩效奖金、长期激励；
- 候选人自报数据与背景调查数据的差异标签；
- 面试官对候选人报价合理性的主观评估。
这样做的好处是：
- 信息进入统一数据库，半年、一年后可以做回溯分析；
- 能根据“差异标签”识别哪些岗位/领域的薪酬虚报现象突出，从而在后续调研中有意识地增加验证力度。
（2）通过多维校验削弱单一数据的偏差
比较典型的做法包括：
- 对比同一候选人不同阶段、自报与推荐人反馈之间的差异；
- 将面试获取的薪酬数据与招聘网站同区域同岗位标价区间对照；
- 通过背景调查了解奖金兑现比例，而不是只记录“目标奖金”。
某互联网公司在关键技术岗位调研上，就形成了自己的“真假对比方法”：只要是自报薪酬显著高于公司同岗位内部分布上限的候选人，HR就会在背景调查中重点核实奖金发放稳定性和岗位级别。长久下来，内部逐步形成了一套适用于自身行业和岗位的“折扣率”标准，让数据校正更有依据。
3. 以敏捷调研提升效率和时效
很多企业调研周期过长、频率过低，直接导致数据迟到。一份半年甚至一年前的报告，面对快速变化的人才市场时，参考价值就会大打折扣。
要解决这一执行难题，可以从两个方面入手：
（1）聚焦典型岗位，而不是一次性全覆盖
真正对薪酬竞争力影响最大的岗位，并不多。一个普遍适用的划分思路是：
- 核心技术和关键业务岗位：直接影响营收或产品竞争力；
- 管理主干岗位：组织运转的关键承载者；
- 易流失、补充困难的紧缺岗位。
对这类岗位，可以设定更高频的外部调研节奏，例如每季度通过招聘数据和同行信息确认一次范围。对于大量操作性、执行性岗位，则以政府指导价、行业报告为底，并结合年度调研进行调整即可。
（2）把薪酬调研拆成“年度深调研 + 季度微调研”
年度深调研：
- 覆盖更多岗位和地区；
- 结合内部薪酬满意度、薪酬支出结构做系统分析；
- 产出结构性策略建议，为下一年度调薪、预算提供依据。
季度微调研：
- 针对上文所说的典型岗位；
- 以招聘、离职、竞对情报为主；
- 使用固定模板，1周左右完成，快速更新薪酬警戒线。
有的企业会在薪酬系统里设置“市场价预警”：当某关键岗位新入职员工的薪酬已经连续高于内部均值一个预设区间时，系统自动提示薪酬团队和用人部门共同复盘是否需要调整该岗位薪酬策略。这本质上就是用系统化方式，将“季度微调研”常态化。
二、打破部门壁垒：把薪酬调研变成全组织协同工程
即便数据源设计得再好，如果只有薪酬岗位单兵作战，调研依然会陷入“样本不足、信息碎片、多方不买账”的困局。本模块的核心结论是：薪酬调研是组织级工程，需要HR从“信息收集者”转变为“协同设计者”，把关键节点嵌入业务流程，用规则和激励拉动多部门参与。
1. 重塑角色分工：HR不再是唯一“数据搬运工”
从实践看，一个高效的薪酬调研协同模式，通常至少涉及以下几类角色：
- 薪酬团队：
- 设计调研目标、范围、口径和方法；
- 维护薪酬数据中台，负责数据清洗与分析；
- 产出调研结论和策略建议。
- HRBP/招聘团队：
- 在一线获取候选人和员工的薪酬信息；
- 将调研结论翻译成业务听得懂的语言，推动在部门内落地。
- 业务部门负责人：
- 明确对关键岗位薪酬竞争力的诉求；
- 提供市场情报，例如竞对提成政策、新兴岗位形态。
- 财务与预算部门：
- 提供人工成本数据及薪酬成本占比情；
- 审核由调研结论推导出的薪酬预算调整建议。
下面这张流程图，勾勒出一个典型的跨部门协作框架：
某区域连锁服务企业B的经验是：
以前所有关于薪酬调研的任务都压在薪酬专员身上，效果有限。后来在人力资源会议上，明确把“协助薪酬调研”写进HRBP和关键业务条线负责人的年度目标中，并在绩效评估中配套相应权重，大家的参与度明显提高，样本数量和信息质量都上了一个台阶。
2. 将薪酬信息采集嵌入关键业务流程
很多公司之所以“调研时找不到数据”，根本原因是平时不收集，到了要调研才临时抱佛脚。
更稳妥的做法，是在以下几个关键业务流程中，预先埋好“薪酬信息采集点”：
（1）招聘流程中的面试谈薪
- 在ATS或HR系统中，把候选人当前薪酬、目标薪酬、奖金结构、福利情况设为必填项；
- 对同一岗位候选人报价集中区间进行统计，定期反馈给薪酬团队；
- 对特别离谱的报价进行标记，作为重点核实对象，而不是直接纳入分析。
（2）劳动关系管理中的离职面谈
- 在离职面谈表中加入“外部offer薪酬”“离职后行业及岗位”等字段；
- 将“薪酬原因”细分为：基础工资、奖金兑现、发展机会成本等维度，避免只有笼统的“薪酬不满意”；
- 系统按岗位、部门、地区自动汇总离职薪酬数据，帮助识别哪些岗位的外部竞争压力更大。
（3）绩效与晋升流程中的薪酬敏感信息
- 在晋升评审时，要求用人部门提供“如果不调薪，该员工被市场挖走的风险判断”；
- 将内部晋升员工的薪酬调整数据与外部市场数据对比，观察内部成长薪酬链条是否合理。
通过这些嵌入式设计，薪酬调研不再依赖“一次性调查问卷”，而是持续、自然地收集数据。执行难度实际上降低了，因为调研变成日常业务的一部分。
3. 用机制和激励提升跨部门参与度
即便流程嵌入得很好，如果没有对应的规则和激励，很多信息点也会被草率对待。执行层面，可以从以下几个方面做设计：
（1）将薪酬调研贡献纳入相关岗位绩效
例如：
- 对招聘团队，将“关键岗位薪酬样本数量”作为过程指标之一；
- 对业务部门负责人，将“按期反馈市场薪酬情报”写入管理职责说明，并与年度评估挂钩；
- 对HRBP，将“推动薪酬调研结果在所属业务单元落地”放进绩效考核。
（2）设计轻量的荣誉或激励机制
一些企业加了一个简单但有效的做法：
- 每个季度评选“最佳薪酬情报员”，向提供有价值市场薪酬信息的人给予小额奖励或公开表扬；
- 在内部知识平台上，记录优秀情报的贡献人，并允许跨部门查看。
这类做法在互联网和销售型企业里效果较好，因为它把本来“有点麻烦”的事情，变成有小小成就感的行为。
三、从数据到决策：构建薪酬调研闭环落地机制
前两个模块解决的是“有数据、有人参与”的问题，但很多HR更头疼的是另一件事：报告做完了，接下来怎么办？本模块的核心结论是：薪酬调研真正的难点，在于把数据转化为可执行的薪酬策略和调整方案，这需要一整套分析框架、策略矩阵和评估指标，而不是简单的“市场均值对标”。
1. 三维对标分析：外部竞争力 × 内部公平性 × 个体合理性
一个相对完整的薪酬分析，至少要回答三个问题：
- 和市场比，我在什么位置；
- 和内部岗位比，结构是否合理；
- 和个人贡献比，这个人拿得是否合适。
下面是一个简化后的三维对标表格示例：
表2：某制造企业关键岗位薪酬三维对标示意
| 岗位 | 外部市场分位区间（参考） | 公司该岗平均薪酬位置 | 岗位价值系数（内部评价） | 核心员工绩效等级占比 | 初步策略判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| 高级工艺工程师 | 介于市场中上区间 | 略低于市场中位 | 较高 | 高绩效占比较大 | 存在外部竞争风险，需要上调带宽 |
| 生产线班组长 | 接近市场中位 | 略高于市场中位 | 中等 | 高绩效占比一般 | 外部竞争压力一般，控制薪酬增幅 |
| 设备维修工程师 | 波动较大，整体偏紧缺 | 接近市场上四分位 | 高 | 高绩效占比较高 | 维持略高策略，关注非经济激励 |
| 质量检验员 | 与市场均值接近 | 高于市场中上区间 | 中偏低 | 高绩效占比不高 | 薪酬水平偏高，考虑通过自然消化 |
这个表反映的方法思路是：
- 用外部市场数据确定一个合理区间，而不是单一值；
- 用内部岗位价值评估，校正单纯“跟市场”带来的结构失衡；
- 将绩效分布引入判断，避免对低绩效群体也同步大幅抬升薪酬。
某企业在做这类三维对标后，发现自己的质量检验员薪酬水平远高于市场同岗，但岗位评价并不高、绩效表现也一般。最终，他们选择在不影响现有员工收入的前提下，通过后续招聘将起薪下调、控制晋升幅度，用两三年的时间渐进式回归合理水平，而不是直接“降薪”。这就是调研结果转化为策略时，一个典型的平衡过程。
2. 构建岗位薪酬策略矩阵：不同岗位采用不同市场定位
做完三维对标后，下一个问题是：我们打算在市场上站什么位置？常见的薪酬策略大致有：领先型、跟随型、滞后但强化非经济激励型等。
可以借用一个简单的二维矩阵来梳理：
- 纵轴：岗位对公司战略的重要性（低—高）
- 横轴：岗位在市场上的稀缺程度（低—高）
由此形成四个象限：
- 高战略价值 × 高稀缺度：核心技术、关键业务骨干
- 建议采用明显领先市场的薪酬策略，甚至接近市场高分位。
- 同时配合长期激励，减少短期价格战。
- 高战略价值 × 低稀缺度：重要但可通过培养补充的岗位
- 以市场中上水平为主，强调发展机会和职业路径。
- 低战略价值 × 高稀缺度：对公司重要性一般，但市场供给紧张
- 强调控制成本的前提下，结合外包、自动化等替代方案。
- 低战略价值 × 低稀缺度：标准化程度较高的基础岗位
- 以市场中位或略低为基准，辅以良好的管理和环境。
薪酬调研在这个阶段的作用，是为上述矩阵提供“量化边界”：
- 什么叫“领先市场”？是对标上四分位、还是更高？
- 市场中位具体是多少，波动区间有多大？
- 某个岗位究竟算不算稀缺，从数据上如何证明？
不少企业的问题恰恰出在此：调研时关注了很多数字，但在制定策略时，缺少这样的分类视角，结果是要么一刀切调薪，要么只根据主观判断拍脑袋。
3. 采用“试点—评估—推广”的落地路径，降低调整风险
即便有了清晰的策略矩阵，多数企业在操盘时仍然会担心：调快了，成本压力太大；调慢了，核心人才流失怎么办。
我们比较认同的一种做法，是把薪酬调研结论的落地拆成几个阶段：
- 选取一个或少数几个业务条线，先做试点调整。
- 在试点中重点观察两类指标：
- 人才指标：核心岗位离职率、招聘周期、录用放弃率等；
- 成本指标：该条线薪酬成本占营收比例、毛利率变化等。
- 在试点基础上微调策略，再向全公司推广。
例如某互联网企业，在调研后决定提高算法工程师的薪酬定位。由于整体预算压力较大，他们先在一个核心产品线内实施：对标市场高分位调整固定薪酬，叠加项目奖金，同时加强校招生培养。半年后，发现该条线的核心工程师离职率明显下降，而整体人力成本对营收的占比变化不大，于是才将这一策略复制到其他条线。
如果企业已有数字化人力系统，可以在其中配置一个“薪酬调整试点看板”，重点呈现以下指标：
- 试点前后的关键岗位平均薪酬与市场区间关系；
- 试点前后该条线的关键人才流失数据；
- 试点前后该条线的人工成本率。
这样一来，薪酬调研就不再是“做完报告就结束”，而是驱动系列行动的起点。
4. 建立评估与迭代机制：让薪酬调研成为持续工具
许多HR的真实感觉是：每年辛苦做一次调研，下一年再做又是从头来过。原因在于缺少评估和迭代机制。
可以考虑从两个层面建立“记忆”：
（1）方法层面的迭代
每年调研结束后，开一次复盘会，重点讨论：
- 哪些数据源今年被证明不太可靠，明年是否要调整权重或替换；
- 哪些岗位当初的市场定位判断偏差较大，原因是什么；
- 哪些业务条线对调研结果反馈积极，哪些则几乎没有应用。
（2）数据资产层面的沉淀
将历年的调研结论与内部薪酬调整、人才指标关联起来，形成一个简易的数据资产库，例如：
- 记录每次调研时各关键岗位的市场位置与公司实际位置；
- 标注当年公司采取了怎样的薪酬策略调整；
- 对比随后的两三年该岗位人才流动、招聘情况、绩效表现。
有的企业使用BI工具将这类信息可视化，形成一个“薪酬策略回溯仪表盘”，让管理层能看到：当年是如何依据调研决策的，几年后结果如何。这种记忆会逐渐改变管理层对薪酬调研的态度，从“可有可无的材料”转向“有据可查的决策依据”。
结语
回到开篇的问题：如何解决薪酬调研执行难题？
从项目中的实践观察看，真正困住大多数HR的，并不是“不会做调研”，而是以下三个断层：
- 数据断层：没有形成多源、可验证的薪酬数据供应链，导致“有数不敢信、想信又不够用”。
- 协同断层：薪酬岗位单打独斗，缺乏招聘、业务、财务的系统参与，调研变成HR自己的任务，而不是组织工程。
- 决策断层：调研结果停留在报告层面，没有通过三维分析、策略矩阵和试点机制转化为实实在在的薪酬调整行动。
要真正破解这些执行难题，可以从以下几步开始行动：
- 在下一个调研周期前，先搭好“数据源×验证方式”的矩阵，明确内部要沉淀哪些结构化信息；
- 与HRBP、招聘、业务负责人重新约定分工和协作方式，把薪酬信息采集埋到关键流程中，并用简单的绩效和荣誉机制做驱动；
- 使用本文的三维对标表格与岗位策略矩阵，试着对2—3个关键岗位做一次“从数据到决策”的闭环演练；
- 在企业人力系统或自建表格中，开始记录“调研结论—策略选择—后续结果”的链条，为未来的优化积累经验。
薪酬调研并不是一门高深莫测的学问，它更像是一场长期的、系统化的“信息经营”和“决策练习”。当HR能用数据讲清楚：我们现在在什么位置、打算去哪里、成本和风险各是什么时，管理层自然会把薪酬调研视为真正的决策抓手，而不仅仅是一份漂亮的年度材料。
如果要用一句话概括本文的核心建议，那就是：
把薪酬调研从一次性任务，变成一条贯穿数据、协同与决策的长期机制。
在这个过程中，薪酬团队也会从执行角色，逐步成长为组织里真正的“人才定价师”。
