Управление фирмой, оказывающей профессиональные услуги
Шрифт:
• возраст (как показатель стажа);
• индивидуальная ставка оплаты труда;
• степень вклада в развитие бизнеса;
• итоговая сумма, полученная от работы с клиентами в качестве партнера;
• процентное соотношение выставленных и оплаченных счетов;
• персональное оплачиваемое время.
Конечно, комитет по компенсациям принимает в расчет и кое-какие качественные факторы, но только для тех показателей, для которых имеются количественные данные. Получив всю эту информацию, комиссия удаляется для жарких дебатов и, используя лучшую систему оценки, разрабатывает схему присвоения очков (что соответствует доли прибыли) каждому партнеру. Затем комитет подготавливает отчет, содержащий графики, приведенные здесь. Сейчас мы вместе с партнерами нашей вымышленной организации изучим их.
Рис. 24–1 показывает соотношение между набранными очками (частью получаемой прибыли) и стажем. (На этом, как и на всех остальных графиках, каждая «точка» означает отдельного партнера.) Играл ли стаж какую-нибудь роль при принятии решений комитетом? Как читатель может увидеть из графика, наблюдается некая тенденция, согласно которой более старшие партнеры получают в среднем больше очков. Однако можно также заметить существование «разброса». Этот фактор не был принят в виде жесткой формулы.
Партнер, желающий внимательно изучить все обстоятельства, обязательно заметит, что «эффект стажа работы» (возрастающая тенденция) довольно явно соотносится с возрастом в рамках от 35 до 41 года, а вне их этой тенденции не существует. Комитет, как правило, обращает внимание на фактор наличия опыта работы в первые годы исполнения обязанностей партнера, но в то же время принимает в расчет и другие факторы, например производительность.
Является ли такая модель подходящей? Это решать комитету и самим партнерам в соответствии с философией расчета вознаграждения. Однако, как показывает график, партнеры все-таки могут видеть, что было сделано.
На каждом графике дан показатель корреляции, говорящий о том, насколько тесно может наблюдаться связь двух факторов (баллы и возраст). Цифра, близкая к 0, могла бы свидетельствовать об отсутствии связи между ними. Цифра, близкая к 100 %, означает наличие тесной связи между факторами. Конкретное число (называемое обычно «R-квадратная статистика» в большинстве программ статистического анализа) может быть использовано при ответе на вопрос «Насколько сильно вариация одного фактора может быть “объяснена” другим?».
В нашем случае ответ – 39 %. При этом кажется, что возраст может «объяснить» 39 % всех различий распределения этих очков, а оставшийся 61 % объясняется другими факторами. Это преувеличение важности данного фактора. Может показаться, что партнеры, возраст которых выше, оплачиваются лучше. Но «эффект возраста (опыта работы)» обманчив. К счастью, мы можем проверить эту гипотезу, поскольку у нас есть еще несколько графиков. И можем с уверенностью утверждать, что «эффект возраста» не выше 39 %.
Разумеется, этот анализ ничего не говорит о реальном процессе рассуждений комитета по компенсациям. Утверждая о наличии 39 %-ной зависимости между возрастом и этими пунктами, мы считаем, что комитет действует так, словно все то внимание, которое уделяется возрасту, действительно соответствует этому уровню. Но мы анализируем не процесс принятия решений, а последствия принятия этих решений. Мы ничего не можем сказать о влиянии этих решений на конкретного партнера, но можем сказать, что есть тенденции, общие моменты и много моделей, основанных на этом решении.
Теперь перейдем к уровню индивидуальной ставки оплаты труда партнера (рис. 24–2). И снова читатель может прийти к собственному выводу. Я вижу ясную тенденцию с приемлемым уровнем разброса. Очевидно, высокопрофессиональные партнеры в нашей вымышленной организации получают больше очков.
Нормально ли то, что личная ставка так сильно влияет на набор очков? Но этот вопрос должна решать сама организация. Наша цель здесь проста: выявить, что было сделано. Но если организация устанавливает ставки оплаты труда партнеров согласно рыночным тенденциям (т. е. уровень ставок оплаты труда конкретного партнера отражает ценность партнера на рынке), тогда и уровни оплаты труда конкретных партнеров должны отражаться количеством набираемых очков. Наиболее ценные профессионалы получают более высокое вознаграждение.
Рис. 24–2 предполагает, что уровень ставки оплаты труда «объясняет» 52 % различий в набранных очках. Однако к этому вопросу надо подходить с осторожностью, поскольку более старшие по возрасту партнеры имеют и более высокие уровни ставок оплаты труда, т. е. существует так называемое «перекрытие» этих показателей. По этой причине мы не можем сложить вместе 39 % из графы возраста и 52 % из графы уровня ставок.
К счастью, есть способ решения этой проблемы. В большинстве программных пакетов статистической обработки данных есть инструменты расчета «множественной регрессии», при помощи которых можно устранить наложение данных. Это позволит нам сказать, насколько различия в набранных очках могут объясняться влиянием факторов возраста и уровня ставок, взятых вместе без пересчета. Ответ в этом случае – 59 %. Это будет означать, что после устранения двойного счета два показателя – возраст и ставка оплаты труда, вместе взятые – могут «объяснить» итоговые 59 % различий в получении очков. Таким образом, если фактор возраста может объяснить 39 % отличий в наборе очков, то добавление ко всему этому уровня ставок оплаты труда может объяснить еще 20 % (59 % минус 39 %) различий.
Давайте теперь обратимся к показателю «вклад в продажи» (рис. 24–3). Это «квазиколичественный» фактор. Наша вымышленная организация собирает информацию об итогах усилий каждого партнера по развитию бизнеса и присваивает оценку их общему вкладу по шкале от 2 до 5, где 5 – наивысшая оценка. (Используется шкала от 1 до 5, но на практике никогда не присваивается 1.)
Как можно видеть, здесь также наблюдается возрастающая тенденция. В среднем результаты усилий по привлечению клиентов будут приносить высокие очки, что и видно на графике. Как всегда, мы должны смотреть не только на тенденцию, но и на разброс. Здесь он свидетельствует о том, что уровень развития бизнеса влияет на уровень компенсации, но не определяет ее. Сам по себе он «объясняет» 28 % различий в набранных партнерами очках.
Как и раньше, мы должны быть осторожны в вопросе наложения данных. Может случиться так, что партнеры с высоким уровнем ставок оплаты труда являются лучшими и в развитии бизнеса. Метод «множественной регрессии», рассмотренный выше, должен быть применен снова. В этот раз он показывает, что принятие в расчет трех факторов – возраста, уровня ставок и степени вклада в развитие бизнеса – «объясняет» 74 % различий в очках. Эта цифра включает 59 % (возраст и уровень ставок), о которых мы говорили выше, и 15 %, которые объясняются различием усилий по развитию бизнеса (возраст и уровень ставок эти различия объяснить не могут).