Compensation Academy 7 Levels 36 Units 51 Guided Interactions 6 Consulting Frameworks
0 基础 HR 的系统化薪酬学习站

从「会算工资」
到「看懂并参与搭建薪酬体系」

先建立概念和口径,再做引导练习与实战沙盘; 能否独立交付,取决于是否完成开放练习、Capstone 和复算——不是只看完整套页面。

从 L0 开始 先做 3 分钟摸底 直接查术语
全站贯穿的数值主线
28,800
元 / 月 · 张三 · P3 · 薪等 G4
compa-ratio = 28,800 ÷ 32,000
= 0.90
进入度 = (28,800 − 24,000) ÷ 16,000
= 30%
每个公式都用这组数亲手验算一遍,而不是只给你结论。
What makes this different三条不妥协
01 / 不只讲概念
每个概念挂在一个可操作对象上
9 个交互式模拟器:薪酬结构滑块、compa-ratio 十象限诊断散点、3×3 调薪矩阵沙盘、 市场定价 7 步向导、职位评价打分器、公式实验室、Pay Equity 审计工作台、薪酬日历拖拽、数据体检仪。
02 / 不猜数字
五级证据标记,全站可回溯
官方 / 官方·第三方托管 / 权威二手 / 行业通行 / 未证实。查不到官方来源的, 一律标注「公开资料未见,需向顾问核实」,绝不把第三方猜测写成行业标准。
官方 第三方托管 权威二手 行业通行 未证实
03 / 不藏假设
每个方法论都回答三件事
隐含假设 · 适用边界 · 失效场景。Mercer、Hay、WTW、Aon、Radford 逐家拆解, 包括香港公务员事务局对 Hay 方法的官方机构原话批评。
Learning path7 级递进难度不可跳读

阶梯不可跳读

0 基础最常犯的错,是直接跳到「Excel 建模 + 调薪矩阵」,做出一个看起来能跑、 但没有任何内部逻辑基础的体系,第二年市场一变就整体崩塌。

所以路径设计成 认知 → 概念 → 结构 → 方法论 → 数据 → 治理 → 实战。 每一级都有明确的过关条件,达不到就别急着往下走。

Level 是难度分级,也是导航结构。你可以从任何一级切入, 但每一级的「前置」都写在单元开头——跳过前置的学员会在某一处卡住,而且通常卡在公式那一步。
Placement test

3 分钟摸底

10 道题,测出你的起点。答完直接告诉你该从哪一级开始、为什么。

题目针对 0 基础 HR 的真实认知断层设计,不是IQ 测试。答错不扣分,答对也不加分—— 它只负责把你送到正确的起点。

One dataset一条数值主线

同一个张三
贯穿全部 7 级

薪酬知识最大的问题之一是「听完就忘」——因为每一课都在换一批新数字。 核心公式共用同一条假设数据主线;高级案例与沙盘使用独立教学数据包。 所有基础公式都用同一条主线验算, 让学员随时能自己算一遍,跨章节形成肌肉记忆。

员工张三,专业序列 P3,映射到薪等 G4,基本工资 28,800 元/月,公司目标市场 P50。 G 是 Grade(薪等),P 是 Professional / IC 序列;M、P、O 等职业序列与 G 薪等可以并行存在。 到 L2 的调薪沙盘,你会看到他的工资在预算约束下被调到哪、为什么。

薪等带宽 · 元/月
薪等最低中位最高
G424,00032,00040,000
G530,00040,00050,000
G638,00050,00062,000
推导出的核心指标
指标值
薪酬比较比率0.90
带宽进入度30%
带宽幅度(vs 下限)125%
中位值递进率 G4→G525%
带宽重叠度 G4/G562.5%
年基本工资345,600
教学示例数据(非任何真实企业数据)。公式与口径来自调研底稿,标注可回溯。
Consulting frameworksL3 内容预告

六家机构
逐家拆到骨头里

不做「五家方法论名词解释」。每一家的模型结构、隐含假设、适用场景、主要风险、实际使用流程 全部写清,并给一张可排序筛选的横向对比矩阵和选型决策树。

调研阶段查证出三处常见误解,会在 L3 做成独立的「术语纠错专页」—— 这是 0 基础学员建立专业感最快的一条路。

进入 L3 方法论选型
Mercer
IPE 五因素十二维度 + 组织规模校准 + Career Framework
Aon Hewitt
JobLink 五要素——唯一公开完整权重的体系
Hay Group
海氏三要素 + Guide Chart;以及官方机构对它的批评
WTW
GGS 七因素、16–25 级算法、Global Grade Map
Radford
科技与生命科学的垂直深度对标
Korn Ferry
Job architecture + Career Framework + AI 溢价调研
实务最佳解是双轨并行,不是押注一套方法论: 内部用职位评价解决「内部公平与战略对齐」,外部用市场定价解决「外部对标与校准」, 二者用统计回归做交叉验证与异常识别。