Fremmende lønnsregnemaskiner dreper lønnshemmelighold - og kan hjelpe deg med å få en lønnsøkning!

Penger er ikke et enkelt tema å snakke om i amerikanske selskaper. Enten de er presset av skriftlige retningslinjer eller usagte regler, avstår de fleste fra å diskutere lønn med sine kolleger.

Nysgjerrige lærde spore opprinnelsen til lønnshemmeligheten tilbake til tidlig på 1900-tallet. Til tross for fraværet av skikkelig forskning som nøye avveier fordelene kontra kostnader, er lønnshemmelighet fortsatt vanlig i de fleste selskaper i vestlige samfunn.

Det ser ut til at det er enighet blant arbeidsgivere som holder lønnstall i mørket, holder konkurrenter borte fra denne sensitive informasjonen og bidrar til å unngå harde følelser blant sine egne ansatte over å konkurrere med hverandre på pengefronten.

Å slå til utenforliggende kilder

Den enkleste måten å finne ut hvor mye du får betalt sammenlignet med jevnaldrende, har alltid vært å henvende seg til eksterne kilder som jobbsteder eller HR-konsulentfirmaer, sa Michael Wesson, lederprofessor ved Texas A&M University.

For de fleste er den første ressursen som kommer til tankene Glassdoor eller lignende jobbnettsteder som tilbyr en funksjon for lønnsestimat. For seriøse arbeidssøkere og personer som ønsker kampanjer, er estimatet fra Glassdoor ofte ikke godt nok. De vanligste klagene er at lønnsområdene for visse stillinger er for store til å være meningsfylte, og at noen tall rett og slett er unøyaktige.

Lønnsinformasjon på Glassdoor er primært basert på frivillige innsendinger fra brukerne. Som en generell regel, jo mer lønnsinformasjon tilgjengelig for en bestemt rolle, jo mer pålitelig er lønnsdataene somGlassdørutstillinger for den rollen vil være, sa en talsmann for selskapet.

For eksempel,gjennomsnittlig lønn for en Googleprogramvareingeniør på Glassdoor er$ 127.000, basert på mer enn 5600 lønnsrapporter fra Google-ansatte med denne stillingen.

Dette er en stor utvalgstørrelse, noe som tyder på at dataene er veldig pålitelige, sa talspersonen.

Men data innhentet fra et enkelt brukerinnleveringssystem kan være misvisende.

Dette er det jeg underviser i kompensasjonsklassen min: hvis lønnsinformasjonen du finner på nettet, er selvinnspillinger fra brukere, har gjennomsnittet en tendens til å være høyere enn den faktiske gjennomsnittslønnen, sa Wesson.

I den andre enden kommer gjennomsnittlige lønnstall som offentliggjøres av offentlige etater vanligvis under det faktiske bransjens gjennomsnitt, rett og slett fordi privat sektor ofte er villig til å betale mer enn offentlige etater for samme jobb, bemerket han.

For når noen spør hvor mye penger du tjener, har du alt insentiv til å overdrive tallet for å få det til å se ut som om du har en lønn over gjennomsnittet, forklarte Wesson.

På toppen av det kommer de fleste undersøkelser utført av jobbnettsteder ikke inn i kompensasjonen, som kan omfatte grunnlønn, bonus, pensjonsinnskudd, egenkapitalordning og så videre, fortsatte han. Tallene brukerne sender inn, kan være en hvilken som helst kombinasjon av disse tingene, så når du sammenligner dette tallet, sammenligner du ikke egentlig epler med epler.

Perfeksjonere lønnsanslag

Den mest pålitelige kilden for lønnsestimater, sa Wesson, er profesjonelle konsulentfirmaer som gjennomfører grundige kompensasjonsundersøkelser på tvers av selskaper og bransjer. Disse tjenestene kan imidlertid være kostbare og er generelt ikke realistiske ressurser for individuelle arbeidssøkere.

Oppstart har oppstått i de siste årene for å fylle gapet mellom dyre konsulenttjenester og gratis - men grove - onlineverktøy.

I 2015 var Chris Bolte, en tidligere reklameleder i Walmart, medstifter av Paysa, et lønnssporingssted for teknologibransjen, med et oppdrag å hjelpe en million mennesker hver med å oppnå en lønn på $ 5000 i årslønn.

En betydelig forbedring av Paysas lønnsanslagstilnærming i forhold til Glassdoor's er å skaffe data utover bare forbrukere.

Forbrukerne er ansvarlige for en del av hvor dataene våre kommer fra, men vi samler også inn lønnsinformasjon fra rekrutterere, arbeidsgivere, samt offentlig informasjon som Arbeidsavdelingens rapporter, sa Bolte til Braganca.

En annen nyskapende funksjon i Paysa er en høy grad av tilpasning.

For å få tilgang til Paysas tjeneste, må en bruker sende inn informasjon om sin beliggenhet, utdannelse, arbeidserfaring, nøkkelferdigheter og nåværende lønn. (Et fullstendig CV vil være ideelt, men det er valgfritt.) Med denne detaljerte informasjonen er Paysa i stand til å knuse et spesifikt tall, snarere et vagt område, som nøyaktig gjenspeiler markedsverdien din.

Denne personlige tjenesten, mener Bolte, oppmuntrer brukerne til å gi nøyaktig informasjon.

Vi hjelper folk med å få lønninger og forfremmelser og forhandle om jobbtilbud. Men for at vi skal gjøre det, trenger vi så nøyaktige data som mulig. Lønnen for en programvareingeniørjobb hos Apple kan variere fra $ 120 000 til $ 170 000. Men det er ikke veldig nyttig. Hvis du forteller oss mer om hvem du er, kan vi fortelle deg hvor du burde falle innenfor det området, sa han. Handelen her er mye mer over bakken.

Den samme logikken gjelder for rekrutterere.

Rekrutterere må også vite hvor de står i markedskonkurranse. Så vi gir dem en vei for å sjekke om tilbudet de skal gi noen er et rettferdig markedstilbud, fortsatte han.

Paysa lagrer for tiden omtrent 50 millioner lønnsdatapunkter fra sine 1,2 millioner månedlige brukere og andre kilder. Siden grunnleggelsen har den også utvidet seg utover teknologibransjen til media, finans og andre sektorer. Bolte anslår at noen av tjenestemennene i USA bør ha noe informasjon tilgjengelig på nettstedet.

Mer etablerte selskaper kommer også inn i lønnsspillet.

I november 2016 introduserte LinkedIn sin egen kompensasjonstjeneste, LinkedIn lønn. LinkedIn-modellen kjører på samme måte som Glassdoor, som primært kilder data fra brukere. Men verdens største nettverk for karrierenettverk har noe bare den kan tilby.

Hovedmålet med LinkedIn-lønn er å hjelpe folk med å avdekke viktige mønstre i arbeidsmarkedet, slik at de bedre kan planlegge karriereutviklingen. For eksempel å skaffe seg en MBA fører til større lønnsøkninger for markedsdirektører enn noen annen stilling; og salgsposisjoner i helsevesenet betaler konsekvent bedre enn den samme rollen i andre bransjer.

Kjernen i det er evnen til å forstå hvorfor visse mennesker tjener mer enn andre, og hva du kan gjøre for å sette deg opp for større inntjeningspotensial. Alle profesjonelle i verden vil vite hva de kan gjøre for å tjene 10 000 dollar mer, sa Daniel Shapero, LinkedIns tidligere direktør for karriereprodukt. Forbes på tidspunktet for produktlansering.

Folk ville investere mer i karrieren hvis de visste hva avkastningen ville være, la han til.

Fremtidens arbeidsmarked

AsgharZardkoohi, økonom ved Texas A&M University, sa at nedbryting av lønnshemmelighet vil ha en enorm innvirkning på arbeidsmarkedet. Og noe av effekten blir allerede sett i teknologisektoren.

Gjennomsnittstiden en person oppholder seg hos en arbeidsgiver er mye kortere i dag enn på 1950- og 1960-tallet. Denne endringen har mye å gjøre med den tekniske oppstartsscenen. Omsetningsgraden i teknologibedrifter er mye høyere enn andre bransjer, sa Zardkoohi til Braganca.

I følge Paysa-data bytter ansatte ved Silicon Valley største teknologibedrifter jobb annethvert år . Det er mer enn dobbelt så hyppig som landsgjennomsnittet. ( 2016-data fra Bureau of Labor Statistics viste at gjennomsnittlig ansatt tid i USA var 4,2 år.)

Zardkoohi mener at den høye omsetningshastigheten innen teknologi delvis skyldes hastigheten nye oppstartsbedrifter dukker opp og hvordan etterspørselen etter fagarbeidere endres. Men lønnsgjennomgang kan akselerere det enda mer.

Når folk hopper fra ett selskap til et annet, har de bedre kunnskap om hvordan forskjellige selskaper i samme bransje betaler. Dette stimulerer ytterligere omsetning, fordi jo mer lønnsinformasjon de har, desto lettere er det å bytte arbeidsgiver når de føler seg for lite, sa han.