有一位朋友问我“找工作时被问到上家公司的薪水该怎么回答”,让我想起我自己的一次经历:
2013年下半年,西安有家公司想挖我过去,到了最后谈薪水时,HR 问我当前的月薪,我告诉她 nK,她就给了我一个 (n+4)K 的 Offer。没有达到我的预期,我拒绝了。
相信你也有过类似的经历,新公司和你谈薪水时,往往会拿你上家公司给你的薪水做参考。而当你之前拿到的薪水较低时,就不愿意回答对方问出的“当前薪水是多少”这种问题。因为你担心上家的低薪水会影响当前的薪资谈判。
那位咨询同类问题的朋友,也是因此而担心——因为他现在薪水较低,怕说出来后招聘方因之给出差不多薪水的Offer。
其实,求职谈薪水,和你在上家公司拿到的薪水本质上没有一毛钱关系。因为,你们是在根据你能给公司带来的价值以及市场行情重新商定薪资。
但是为什么招募方喜欢根据你之前的工资来给你提供Offer?而你自己也会在找工作时给自己定下加薪30%、50%之类的目标?
这都是因为锚定效应!
锚定效应
所谓锚定效应(Anchoring effect),是指当人们需要对某个事件做定量估测时,会将某些特定数值作为起始值,起始值像锚一样制约着估测值。在做决策的时候,会不自觉地给予最初获得的信息过多的重视。
锚定效应是卡纳曼和特沃斯基在1973年指出的,他们还做了一个实验来进一步证明锚定效应。
实验要求实验者对非洲国家在联合国所占席位的百分比进行估计。因为分母为100,所以实际上要求实验者对分子数值进行估计。首先,实验者被要求旋转摆放在其前面的罗盘随机地选择一个在0到100之间的数字;接着,实验者被暗示他所选择的数字比实际值是大还是小;然后,要求实验者对随机选择的数字向下或向上调整来估计分子值。
通过这个实验,卡纳曼和特沃斯基发现,当不同的小组随机确定的数字不同时,这些随机确定的数字对后面的估计有显著的影响。例如,两个分别随机选定10和65作为开始点的小组,他们对分子值的平均估计分别为25和45。由此可见,尽管实验者对随机确定的数字有所调整,但他们还是将分子值的估计锚定在这一数字的一定范围内。
我们生活中也有很多锚定效应的例子。
比如我们在判断持有的股票是否该卖时,往往会参考买入价格,假如现在价格相较于买入价格上升了20%以上,大部分人都会选择落袋为安。但是当你卖了股票,你就会发现,它一天天的涨停。这就是因为我们判断这只股票未来的价格时,选择了自己买入的价格来作为锚点,而不是根据公司经营状况和市场行情来综合评估。
再比如你去书院门那里淘刻印章用的石头,卖家开价300,你还价时打个五折就觉得很会杀价了,其实呢,你还30他都可能卖给你。但为什么你不会还30呢?因为你被他的要价给锚定了。
打破求职谈薪水的锚定效应
我们求职时和招聘方谈薪水,往往从两个方面受制于锚定效应:
你自己根据你现在的薪水设定了一个心理预期
对方在你当前薪水和市场行情之间选择较低的那个作为基准来和你谈
本文一开始引入的问题,以及我自己的经历,还有你自己的经历,都佐证了这种现象。
那么,怎么打破锚定效应呢?
做到两点即可。
1)预先评估自己值多少钱
要评估自己的身价,首先要摸清市场行情。有很多方法,比如在各类招聘平台统计的薪酬报告中寻找所用技术、工作年限、所处行业都和你差不多的工程师的平均薪水,作为你评估的参考;比如问问身边同等资历的同事、朋友;比如问问你认识的猎头、HR等。
当你有了市场行情,再自我评估一下你水平是在平均线上方还是下方。然后调整估价,上下浮动你认可的比例,基本就可以了。
注意:评估时不用考虑你现在的薪水。否则就又陷入锚定效应了。
假如你发现自己现有薪水居然比平均行情高很多,那就要慎重考虑跳槽的事情。因为你的高薪很可能是原来踩着某个风口得到的,比如2014、2015年的IOS开发或者2016、2017年的人工智能。当风口消失,你其实是比较尴尬的……
2)提前打听对方的出价
打听用人方出价,有三种方法:一是通过人脉,身边的、网络认识的、社群的、LinkedIn找的,问,只管问,总有人知道的;二是到一些可能曝工资的平台去找,比如看准网、职友集、脉脉(可以匿名问,现在还有业问);三是在招聘信息中找(有的会注明的)。
有的人说我根本没途径,我的回答是,请问自己:还有其他人可以问吗?还有其他途径可以问吗?
当你有了自己对自己的估价,又有了目标公司为你所应聘的职位设定的薪水范围,谈薪水时就简单了,如果你自己的估价低于人家的范围,就提高一下你的报价;如果你的估价远远高于人家的范围,那基本不用浪费时间了;如果你的估价和对方相当,那就报一个稍稍超出他们出价的值,给谈判留余地。
注意,当你上家给的薪水较低时,为了避免现在的招聘方锚定你原来的薪水,你一定要从行情和你的价值来谈,坚持、自信、找到对方最需要你的那个价值点来谈,就可以了。
惟其如此,才能打破薪资谈判中的锚定效应。
- 作者|安晓辉(作家,职业规划师)
- 来源|微信公众号:程序视界(ID:Programmer_sight)
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