從不同地區的薪資分布，能看出什么信息呢？本篇文章將以上海的電商客服崗為例，探討其薪資構成所反映的崗位、人員和行業信息，希望本篇文章能為你提供一些參考幫助。

首先，我們來看一組不同城市電商客服的薪資分布數據，圍繞這部分數據來分析下“電商客服薪資在不同城市”會得出一些什么樣有趣的結論。

數據來源：某直聘軟件，6月不同城市客服薪資報告。

說明：原始數據累加不等于 100%，可能因小數點位數進位或數據缺失導致。

以上就是這一組不同城市客服薪資區間分布的數據組，下面我們就一起來分析下這組數據，本文將首先對上海這個城所作出分析。

以上海為例，分析單個城市薪資分布背后的信息

首先我將這一組數據的 11 個城市作為維度拆分，這樣就得到了 11 組獨立的城市數據。先以上海這組數據為例，看看上?？头劫Y分布數據背后的信息。

上海 —— 6 月客服薪資區間

將數據組轉化成餅圖后，我們可以分析出如下結論：

上?？头劫Y不同薪資的分布占比中：

• 有 4 個薪資區間占比大于 0，其中最多的是0.6w-0.9w 這一區間，占比達 55%。占比最小的位于 1.2-1.5w 這一區間，是 4% 。
• 有 2 個薪資區間占比等于 0，即 0.3w 以下和 1.5w 以上這兩個區間的數據是 0，在上海沒有客服達到這兩個薪資區間。

下面，我們就將通過數據結論解讀出其背后的崗位、行業和人員信息。

1. 薪資背后的崗位信息

薪資是一個工作崗位的直觀反映，從薪資區間我們可以直接解讀出客服這個崗位在上海的一些崗位信息。

1）薪資區間反映職級高低

薪資區間往往和崗位的職位、職級有著明顯的掛鉤，絕大多數情況下薪資和崗位職級成正比，職級越高可以拿到的薪資數量也就越大。

從這判斷出，在上海，接近 8 成的客服集中在一個基層執行者的崗位，并且其中實習生數量占比不乏少數，僅有非常小部分的客服是一個客服管理者崗位。

為什么這么判斷？我們從數據上來驗證下，在上海一般薪資在 0.9w 以下，是執行崗的一個薪資水平，而 0.6w 以下，可能就是一個實習生的收入水平了。

上圖中，0.3w-0.6w 占比 20%，0.6-0.9w 占比 55%，兩者相加剛好 75%，證明了近 8 成客服是在基層崗位中的；圖中 1.2w-1.5w 這個代表主管甚至總監薪資水平的區間占比不到 5%，也印證了僅一小部分的客服是一個客服管理者。

2）薪資區間反映崗位結構

單個薪資區間可以反映職級，多個薪資區間組合一起看，就能判斷出一個崗位的組成結構，例如高薪資區間崗位數量少，低薪資區間崗位數量多就是比較典型的金字塔形的薪資結構。

由此我們可以通過上?？头劫Y區間，來看看上?？头男劫Y結構情況，從數據中我們判斷出，上?？头劫Y結構是一個類橢圓形結構。

其原因在于，0.6-0.9w 這個薪資區間占比 55%，超一半的客服薪資落在了這個檔位，該薪資區間比其下一區間（0.3-0.6w）的占比多 35%，比其上一區間（0.9-1.2w）的占比多37%，組合在一起，會得到一個中間較寬兩頭較窄的類橢圓形狀。

類橢圓的薪資結構意味著客服崗位在上海薪資水平主要集中在中等薪資區間范圍內（0.6-0.9w 是第 3檔薪資區間），一方面說明了，崗位競爭較少，大部分客服的薪資落在一個可以保障相對穩定和基本生活的位置，但另一方面也反映出了，高收入的崗位比較少，晉升空間少。

3）薪資區間反映競爭程度

薪資區間的層級和層距，可以一定程度上反映崗位的競爭程度。

一般的，層級少和層距小，說明崗位中的高級崗位和初級崗位薪資差距不大，那么整體崗位競爭??；反之，則競爭激烈從上海薪資區間分布數據上看，一共有 6 個薪資區間，每個薪資區間上限和下限差 3k 元。

其中 2 個薪資區間的占比為 0，說明在上?？头?.3w-1.5w 這個薪資區間中分布。理論上最高薪資的客服和最低薪資客服的差距最多在1.2w。

這里判斷出，整個崗位大家的薪資差距沒有很多，整體的競爭性會比較低。

4）薪資區間反映崗位前景

透過薪資區間分布，我們也能預估一個崗位的前景。一個崗位的前景主要一個晉升通道，特別是高職級崗位的晉升。

如果高職級的崗位數量少，下一級的崗位數量多，這種金字塔形結構就反映出了晉升通道狹窄，晉升困難，對應的崗位前景也會較差。

薪資區間可以直接反映職位的職級高低，上?？头苣玫降男劫Y分為 5 個檔位，第 5檔的薪資是 1.2-1.5w，第 1檔是 0.3-0.6w。通過從上海這組不同檔薪資占比數據，判斷上?？头徫坏那熬皶x升空間較少。

原因在于：

• 其一，高職級的崗位數量很少，1.2-1.5w 這個第 5 檔的薪資區間，也就是客服可以拿到最高薪資區間的崗位數量占比僅 4%，說明在上?？头徫簧?，只有 4% 的客服薪資在 1.2w 以上。
• 其二，第 5 檔薪資區間比第 4 檔、第 3 檔分別少了 14% 和 51%，說明下級薪資檔位的客服數量多。

結合兩者，在上海想要和有機會進入“1.2w 以上薪資”的客服群體有 73%，而最終能拿到“1.2w 以上薪資”的僅 4%，高達 70% 左右的客服最終都沒辦法從 0.6-1.2w 這個區間，升職進入到 1.2w 這個高收入。

就說明了崗位的晉升較難，缺乏增長動力，會有大量優秀的客服無法晉升到高收入職位，晉升空間有限，最終可能會導致優秀的人才離開行業。

2. 薪資背后的行業信息

崗位是行業提供的，順著崗位信息，可以進一步去解讀行業的信息。

1）薪資區間反映行業差異

同樣的崗位，在不同行業會存在差異，在同一個行業的不同細分領域也會有不同。

在電商這個行業領域，通常偏服務、偏支持的行業，所提供的薪資就會相對低，以固定薪資為主。

像是快消、食品等行業，業務比較穩定，該行業客服人員，從事的多是服務和支持消費者的工作，例如解釋商品、處理售后等。

而偏銷售、偏創造的行業，所提供的薪資就會高，會有比較高的績效和提成，例如家具、珠寶、數碼產品等，客服人員需要更多的去挖掘線索，促成成交等銷售性工作。

從數據圖表中，我們能推測上海大部分客服在服務性質行業的數量較多，因為在上海 0.9w 以下的客服占比在 75%，0.9w 以上的客服占比在 22% 。

2）薪資區間反映行業限制

薪資區間分布還可以反映一定的行業限制，占比為 0 的區間就反映出了行業的天花板和底線。

上?？头劫Y區間中，0.3w 以下和 1.5w 以上，分別是整個薪資結構中最低一檔和最高一檔，這個兩個薪資區間占比都為 0，說明了在上海沒有客服的收入處在這兩個位置，一定程度也反映出了行業的一些薪資限制。

0.3w 以下這個低收入區間沒有客服，說明了行業的薪資有一定的最低準入門檻，可能是政府對于企業職工最低收入區間的政策限制，也可能是低于這個區間沒有辦法招聘到客服。

而 1.5w 以上這個薪資區間沒有客服，說明了客服行業有一定的天花板，再優秀的客服都沒有辦法突破崗位薪資限制。

3. 薪資背后的人員信息

每個崗位的背后，都對應著實實在在的人，就能從中解讀出人員的一些信息：

1）薪資區間反映人的生理信息

通過薪資區間分布數據，我們可以推測出崗位背后人的生理信息，例如客服崗位背后客服人員的年齡。

從上?？头劫Y區間分布，判斷出客服崗位從業者的年齡偏低，理由有二：

• 其一，接近 80% 的客服薪資都在 9k 以下，在上海僅能滿足日常生活需要，更多地符合畢業不久或無家庭孩子開銷的年輕人。
• 其二，電商行業整體屬于一個比較新的行業，年輕人接受程度更高。

結合兩者，推斷出在上?？头徫粡臉I者整體年齡偏低，18% 在3-6k 薪資區間的客服可能是即將畢業或剛畢業的學生，55% 在6-9k 薪資區間的客服可能畢業 2-3 年，只有薪資在 9k 以上的這部分占比 22% 的客服可能在畢業 5 年以上。

2）薪資區間反映人的社會信息

薪資區間的分布數據，除了反映出客服的生理信息外，還可以反映其從業人員作為社會人的一些信息。例如客服崗位背后客服人員的一個生活水平情況。

一線城市的上海是中國的經濟化中心和國際化大都市，相對應的在這個城市的生活成本也會較高，包括房租、食品、交通等方面。

從薪資區間分布中，我們可以推測在上海絕大部分的客服的薪資僅能覆蓋基本的生活開銷，因為接近80% 的客服薪資都在 9k 以下，甚至有接近 1/5 的客服只能拿到 6k 以下的薪資，可想而知這部分客服的生活會相對拮據。

剩余 20% 薪資在 9k 以上的客服，在滿足基本生活需求外，還能一定程度上享受日常消費和娛樂，生活水平相對較好。

以上就是我通過上海這組薪資數據解讀出來的一些信息，數據的解讀是有一個無限可能性，下一篇在北京篇看看能不能分析出一些其他有意思的信息呢。