전국 휴대전화 유통업체가 매년 500 만 대의 휴대폰을 판매하는 경우, 영업사원당 하루 평균 46 대의 휴대전화를 판매한다. 과거 경험에 따르면 영업사원은 휴대전화 한 대를 판매하는 데 0. 174 시간이 걸리고, 영업사원의 연간 평균 출석률은 95% 이다. 위의 데이터를 기준으로 해당 기업의 영업 사원 수를 계산할 수 있습니다.
1) 판매 한도로 계산:
사원 수 = 전국 매출액/(사원 평균 매출액 x 출석률) = 500 만 대 /{46 대 x [(365-2x52- 10) 일 x 0.95]} = 456 명.
2) 시간 할당량에 따라:
인원 수 = 전국 판매 x 근무 할당량/(사원 근무 시간 x 출석률) = 500 만 세트 X0. 174 시간 /{8 시간 x [(365-2x52- 10))
시간 계산에서, 이 방법은 일주일에 이틀을 쉬고, 일년 내내 방학 10 일을 쉬는 것으로 가정합니다. 이 계산 방법의 가정은 매출이 전적으로 영업 사원의 근무 시간에 달려 있으며 제품, 시장, 내부 지원 시스템 등의 요소를 무시한다는 것입니다. 실제 인원 편성 과정에서 많은 요소를 고려해야 하고, 편성자 수는 계산 결과를 참고하여 결정해야 한다. 회귀 분석이라고도 합니다. 경영 분석은 기업의 역사적 데이터와 전략적 목표에 따라 기업의 미래 일정 기간 동안의 인력 배치를 확정하는 것이다. 경영 분석 방법은 판매 수익, 판매, 이익, 시장 점유율 등 역사적 경영 데이터를 바탕으로 이러한 데이터와 인원 간의 회귀 방정식을 만들어 회귀 분석을 통해 계산해야 한다.
지난해 한 전국 휴대전화 유통업체가 월평균 16 만대를 판매한다면 내년 매출이 10% 증가할 것으로 예상되며 회사는 내년 매월17 만 6000 대를 판매할 예정이다. 회귀 분석을 통해 판매량과 직원 수에 대한 회귀 분석 방정식은 0.003574 입니다. 영업 사원 수를 계산할 수 있습니다.
인원 수 = 내년 전국 평균 월매출 x 회귀 분석 방정식 = 176000 x 0.003574 = 629 명.
회귀 분석 방법은 미래에 대한 예측에 기반을 두고 있으며, 그 결과의 정확성은 예측의 정확성과 매우 관련이 있다. 경영 분석 방법도 기업이 지식관리를 강화하고, 실제 역사 데이터를 보존하고, 통계 방법으로 회귀 분석 방정식을 쉽게 만들 수 있도록 해야 한다. 예산 통제법은 서구 기업들이 일반적으로 사용하는 방법으로, 한 부서의 특정 직위의 구체적인 인원수에 대한 엄격한 규정이 아니라 인건비 예산을 통해 인원 수를 통제한다. 기업은 연간 노무비 예산을 편성하고 기업 총예산을 회사 각 부서로 나누어 승인된 예산 범위 내에서 구체적인 일자리 수를 결정한다. 부서장은 부서의 업무 목표와 일자리 수를 책임진다. 기업의 자원이 제한되어 있고 생산량과 밀접한 관련이 있기 때문에 예산 통제는 기업 각 부서의 인력 수 확장에 대한 엄격한 제약을 가지고 있다.
연간 업무량도 완성하려면 한 가지 방안은 10 명, 1 인당 월 인건비는 10000 원입니다. 또 다른 방안은 8 명을 사용하는 것으로, 1 인당 월 인건비는 1.2 만원이다. 부서의 노무 예산이 98000 이라면. 얼마나 많은 사람들을 사용해야합니까?
시나리오 1: 인건비 =10,000x10 =100,000.
시나리오 2: 인건비 = 1.2 만 x 8 = 만.
따라서 예산 통제법에 따르면 부서는 10 이 아닌 8 명을 사용해야 한다. 업종비율법은 기업 직원 총수 또는 특정 범주의 총 인원 비율에 따라 일자리 수를 결정하는 것이다. 같은 업종에서 전문화 분업 협력의 요구로 한 부류의 인원과 다른 부류의 인원 사이에는 일정한 비례 관계가 있다. 한 부류의 인원의 비율은 다른 부류의 인원에 따라 달라질 것이다. 이 방법은 인적 자원, 재무 관리 등과 같은 다양한 보조 및 지원 인력 계획에 더 적합합니다.
예를 들어, 휴대폰 유통업체 인적자원과 영업인의 비율은 보통 1: 100 이고, 한 기업에 1500 명의 영업자가 있다면, 인적자원 인원은1500X 입니다 물론, 이 업계의 비중은 일률적으로 논할 수 없고, 지사 수, 지역 분산 정도, 인적자원 서비스 세밀도 고려해야 한다. 표기법은 국제 최고의 모델과 기준치를 바탕으로 기업 특성, 운영 프로세스, 효율성, 업무량 등을 종합적으로 고려해 일자리 수를 확정한다. 기준 값은 기준 품목에 있는 샘플 그룹의 통계이고 기준 값의 평균은 샘플 그룹의 평균을 기준으로 합니다. 즉, 샘플 그룹당 약 50% 의 확률이 있으며 실제 값은 평균보다 높거나 낮습니다. 기준 데이터 유형에는 업무 성과 (예: 비용 및 효율성) 와 인력 구성 등가가 포함될 수 있지만 모든 산업, 기능 및 작업 항목에 기본 기준 값이 있는 것은 아닙니다. 기준치를 분석하는 국제 유명 기구로는 IMA (관리회계사 협회), 사라토가 인적자원연구소, 고데나 정보관리그룹이 있다.