원글: https://medium.com/dragonfly-research/the-comprehensive-guide-to-token-compensation-a3dd0b571c5d 

블록체인에서 토큰은 빼놓을 수 없겠지요,

좋은 글이 있어서 번역본으로 공유합니다.

원글이 꽤나 길군요,

그래도 일독 추천 드립니다.

토큰 기반 보상을 설계하는 것은 특히 토큰 유동성과 암호화 시장의 변동성을 고려할 때 어려운 문제입니다. 현재까지 이 주제는 모호한 세금/법적 의미, 조각난 데이터 및 잘 정의된 플레이북으로 가득 차 있습니다. 게다가 많은 창업자와 고용 관리자는 까다로운 문제를 완전히 해결하지 못하는 번거로운 스프레드시트와 반쯤 구운 소프트웨어를 사용하여 이 프로세스를 탐색합니다. 

이 시리즈 의 첫 번째 기사에서는 특히 사전 토큰 출시 계획을 진행하는 회사를 위한 효과적인 고용 및 토큰 보상 계획을 만들기 위한 프레임워크를 다뤘습니다. 이 기사에서는 회사의 토큰이 활성화된 후 직원을 위한 개별 토큰 기반 제안을 벤치마킹, 계산 및 운영하는 방법을 설명합니다.

토큰 보상의 이점

토큰은 일반적으로 직원의 총 보상의 일부로 제공됩니다. 전체적으로 구인 제안에는 급여, 제품/프로토콜에 대한 토큰, 회사 지분 및/또는 일부 유형의 보너스가 포함될 수 있습니다.

우리는 이미 회사가 이러한 제안 요소 중 일부를 제공하는 것이 합리적일 수 있는 이유를 설명했습니다. 이는 주식과 토큰 간의 관계 및 제안의 위험 프로필에 크게 의존할 수 있습니다.

보상으로 토큰에는 많은 고유한 이점 이 있습니다. 간단히 요약하자면 다음과 같습니다.

• 회사, 커뮤니티, 제품 사용자 및 직원의 인센티브 조정
• 직원이 네트워크 또는 프로토콜에 사용자로 참여할 수 있도록 허용
• 직원이 추가 수익 및 수익을 생성하기 위해 다른 DeFi 프로토콜 및 기본 요소를 활용할 수 있습니다(예: 대출, 차입, 유동성 제공, 스테이킹 등).

토큰 보상 설정 방법

모든 회사가 보상으로 토큰을 제공해야 하는 것은 아닙니다. 귀하의 경우 회사의 고유한 상황에 따라 다양한 유형의 문서를 사용하여 운영을 용이하게 할 것입니다. 일반적으로 사용되는 일부 구조에는 제한된 토큰 보상, 토큰 옵션 또는 제한된 토큰 단위가 포함됩니다.

토큰 보상에 대한 규정은 끊임없이 변화하므로 귀하의 결정을 안내하는 데 도움이 되는 최신 정보를 얻으려면 변호사(이상적으로는 토큰 관련 경험이 있는 세무 및 보상 변호사)와 상의하는 것이 좋습니다.

그 준비 외에도 다음이 필요합니다.

• 가득 조건으로 토큰 수를 지정하는 토큰 계약
• 자금을 보유하고 토큰 분배를 소싱하기 위한 회사 지갑(일반적으로 Gnosis Safe와 같은 다중 서명)
• web3 응용 프로그램과 상호 작용하고 트랜잭션에 서명할 수 있는 지갑 클라이언트를 사용하는 직원 지갑 주소(Metamask를 사용할 수 있지만 회사와 직원이 하드웨어 지갑을 구입하고 안전한 위치에 안전하게 백업하고 기타 적절한 예방 조치)
• 베스팅 이벤트를 추적하고 토큰을 받는 사람에게 시기 적절하고 정확하게 전달하도록 하는 시스템입니다. 스프레드시트를 사용하여 수동으로 수행하거나 토큰 배포를 자동화하는 LiquiFi 와 같은 솔루션을 사용할 수 있습니다.

또한 다음 사항도 고려해야 합니다.

• 급여세 및 원천징수
• 토큰 기반 포상 회계 및 추적
• 세금 및 증권법 준수를 보장하기 위한 법적 문서 및 절차

얼마를 지불해야 합니까?

적절한 법적 및 운영 구조가 마련되어 있고 건전한 일반 토큰 고용 계획 이 있으면 이제 개별 직원을 보상하는 방법에 대해 생각할 수 있습니다.

전체 보상 범위에 대한 사전 시장 조사부터 시작하십시오. 각 역할(즉, 급여 + 자본의 달러 가치)에 대한 견고한 총 보상 수치가 어떤 것인지 이해하고 싶을 것입니다. 급여 데이터를 이해하는 것이 중요하며, web2 에퀴티 밴드 데이터는 사용하기로 한 접근 방식에 따라 약간의 마사지와 함께 토큰 보상 계산에 사용될 수도 있습니다.

보상은 많은 뉘앙스가 있는 복잡한 주제 영역입니다. 암호화 시장을 이해하는 보상 전문가와 협력하여 초기 경험 법칙을 정하는 것이 좋습니다. VC 포트폴리오 지원 팀 내의 인재 기능(특히 암호화 기반 펀드인 경우)은 복잡성을 탐색하는 데 도움이 될 수 있어야 합니다.

활용을 고려할 수 있는 몇 가지 리소스 및 전략은 다음과 같습니다.

‣ Option Impact 또는 Radford 와 같은 대규모 산업 보상 조사 이것은 확실한 출발점입니다. 벤처 지원을 받는 회사는 종종 포트폴리오 지원 팀 내의 인재 기능에 의존하여 그러한 데이터를 가져오는 데 도움을 받습니다. 또한 팀의 보상 데이터를 제공하여 이러한 도구에 직접 액세스할 수도 있습니다. 이 데이터는 익명으로 처리되어 집계된 데이터 세트에 포함됩니다. ( 많은 데이터 를 요구하는 경향이 있으므로 팀이 작을 때 더 쉽게 접근할 수 있고 신청하는 데 시간이 덜 소요됩니다.)

이 설문 조사는 광범위한 역할, 경험 수준, 지역 등에 대한 데이터를 포함하여 매우 포괄적입니다. 회사의 직원 수, 자본 조달 금액, 자금 조달 단계 등과 같은 항목을 기반으로 분석할 수 있습니다.

그러나 이 데이터는 경쟁이 치열한 산업으로서 일반적으로 대부분의 다른 공간에 비해 약간의 보상 프리미엄을 요구하는 암호화에만 국한 되지 않는다는 점을 명심 하십시오. 이를 수용하기 위해 더 저렴한 지역에 있더라도 가장 비싸거나 경쟁이 치열한 지리적 직업 시장(예: 샌프란시스코)의 데이터를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. 후보자가 일반적으로 있을 수 있는 위치 및 제공된 데이터의 더 높은 백분위수에 대한 벤치마킹.

프로토콜/블록체인 엔지니어와 같은 고도로 전문화된 역할은 훨씬 더 많은 급여를 요구할 수 있습니다. 예를 들어 Aishvar Radhakrishnan 의 연구에 따르면 MakerDAO는 프로토콜 엔지니어에게 기본 급여 280,000 DAI(미국 달러에 고정되어 있는 인기 있는 스테이블 코인 — 본질적으로 $280,000)에 4년 동안 부여된 0.1% MKR 토큰을 지급하고 있음을 발견했습니다. . 이는 2021년 6월 작성 당시 총 총액으로 약 130만 달러였으며 이후 시장은 일반적으로 경쟁이 치열해졌습니다. (물론 MakerDAO는 자체적인 보상을 수반하는 잘 정립된 프로젝트입니다.)

‣ AngelList 는 또한 보상 설문조사에서 나온 연구 결과를 온전한 상태로 확인하는 훌륭한 리소스가 될 수 있습니다. 고용하려는 역할을 검색하고(구체적으로 "블록체인 엔지니어"는 "소프트웨어 엔지니어"와 다른 결과를 얻을 수 있음) 위치, 산업, 유사한 단계의 회사 등을 필터링합니다.

AngelList는 급여/자본 범위를 나열하거나 검색 결과에 일자리를 표시하기 위해 역할별 수수료를 지불하도록 요구합니다. 많은 회사들이 전자를 선택합니다.

‣ Levels.fyi 는 더 큰 기술 회사가 지불하는 비용에 대한 좋은 감각을 제공할 수 있지만 다시 한 번, 스타트업 보상이 상당히 다르게 보일 수 있다는 점에 유의하십시오. 첫 날 급여가 Google이나 Meta의 급여와 일치할 것으로 기대하기 때문에 일반적으로 스타트업에 합류하지 않습니다. 그들은 상황이 어디로 가고 있는지 확인하고 상당한 성장에 참여하기를 원하기 때문에 합류합니다.

‣ H1BData.info 는 보상 데이터가 매우 신뢰할 수 있다는 점에서 훌륭합니다. 기업이 비자 후보자를 후원하려고 할 때 미국 정부에 의해 보고됩니다.

‣ 시장에서 볼 수 있는 경쟁적인 제안을 추적하고 다른 설립자/투자가에게 그들이 보고 있는 것을 물어보십시오. 직원들은 또한 Blind 와 같은 포럼에서 보상 데이터를 제공 하거나 떠돌아다니는 일회성 설문조사를 제공하기도 합니다. (이 출처는 위의 출처만큼 신뢰할 수 없습니다.)

‣ LiquiFi 에 가입하고 다른 토큰 기반 제안과 토큰 비율 범위를 비교하기 위한 벤치마크 데이터를 계속 지켜봐 주십시오.

일반 밴드를 계획할 때 다른 고려 사항에는 다른 지역에 있는 원격 직원의 생활비 조정을 수행할 것인지 여부가 포함 됩니다 . 시간 경과에 따른 불이익), 레벨링 시스템의 모습(있는 경우), 협상 의지에 대한 회사의 전반적인 철학.

토큰 제안 계산에 대한 접근 방식

밴드에 대한 확실한 이해와 목표 총 보상 수치를 통해 이제 개별 토큰 제안을 계산할 준비가 훨씬 더 잘 되었습니다.

토큰은 유동적이지만 기존 공개 주식에 비해 변동성이 크다는 점에 유의해야 합니다. 이로 인해 매력적이고 공정하며 예측 가능한 방식으로 토큰 제안을 구성하는 것이 특히 어렵습니다.

제안을 계산하기 위해 취하는 접근 방식에 관계없이 가득 일정 을 적용하기를 원할 것 입니다.

이를 염두에 두고 우리가 볼 수 있는 가장 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 시장 가치 기반
2. 연간 토큰 부여
3. 토큰 비율

접근 방식 #1: 시장 가치 기반

이것은 가장 간단한 접근 방식이며 후보자에게 제안하려는 총 금액에 대해 토큰 제안을 계산하는 데 사용하는 가장 쉬운 방법입니다. 현재 대부분의 팀에서 사용하는 방식이기도 합니다.

실제로 정의한 총 보상 범위당 총 보상 수를 결정하고 현금 보상을 고려한 다음 FMV(공정 시장 가치)를 기반으로 총 숫자를 충족하는 데 필요한 토큰 수를 계산합니다. 부여 또는 계산 당시의 토큰.

이 접근 방식의 한 가지 주요 단점은 사람들이 팀에 합류하는 케이던스, 암호화 시장 변동성 및 초기 제안의 변동으로 인해 보상 불평등/불일치 및 HR 부채가 발생할 수 있다는 것입니다. 비슷한 수준의 경험을 갖고 비슷한 업무를 수행하는 직원이 시간이 지남에 따라 총액이 크게 다를 수 있습니다.

예를 들어, 토큰의 FMV가 $1.00일 때 엔지니어가 1월에 합류하고 토큰이 $1.70일 때 다른 엔지니어가 3월에 합류하면(이런 종류의 이동은 암호화폐에서 하루 안에 발생할 수 있음) 첫 번째 엔지니어는 결국 더 많은 토큰.

이 접근 방식은 성숙하고 긍정적인 토큰 감정을 확립한 신생 기업에 더 적합할 수 있지만, 우리는 현재 암호화 시장이 여전히 FMV를 안정적인 기준으로 자신 있게 사용하기에는 너무 변동성이 있다고 생각합니다.

예제 및 계산기

예: 직원에게 $450,000 상당의 토큰 부여를 제공하기로 결정했습니다. 부여 또는 계산 시 토큰 가격이 $1.25인 경우 360,000개의 토큰을 수여하는 것입니다.

이 계산기 를 사용 하여 부여할 토큰 수를 결정할 수 있습니다. 총 토큰 공급을 입력하기로 선택하면 토큰 풀에 대한 보조금의 비율도 알려줍니다.

장점

• 최소한의 선행 조사가 필요한 가장 쉬운 계산 방법

단점

• 타이밍 및 시장 상황은 총 보상에 중대한 영향을 미치며 보상 불일치를 유발할 수 있습니다.

접근 방식 #2: 연간 토큰 부여

이 접근 방식은 접근 방식 #1과 유사하지만 단순히 다른 가득 일정이 있습니다. 가격 변동성 위험을 줄이고 희석을 최소화하며 성과와 급여를 더 잘 맞출 수 있는 잠재력이 있습니다. 그러나 후보자, 특히 의미 있는 잠재적인 상승 가능성이 있는 회사의 경우 심각한 위험이 없는 것은 아닙니다.

이 접근 방식에서 토큰 부여는 FMV를 사용하여 미리 결정된 연간 보상 목표(접근법 #1과 유사)를 기반으로 계산되지만 중요하게는 매년 재평가되고 발행됩니다. 이러한 보조금은 절벽 없이 수여되며 일반적으로 월별 또는 분기별로 가득합니다. 다음은 Stripe와 Lyft 가 지분(특히 토큰과 다른 고려 사항이 있음)과 함께 이 방법을 사용하는 방법과 직원에게 미치는 영향에 대한 흥미로운 평가입니다 . Coinbase 는 이 접근 방식을 자산과 함께 사용합니다.

요약하면, 회사는 1년 보상 패키지 이상의 어떤 것도 약속하지 않습니다. 매년 동일한 일반 보상 금액이 유지될 것으로 예상되지만 보장은 없습니다. 이를 통해 회사는 개별 직원 토큰 할당, 목표 총 보상 수 및 더 넓은 직원 토큰 풀에 대한 더 큰 제어 권한을 얻을 수 있습니다.

이는 또한 직원이 각 연간 계산 시 회사가 적절하다고 판단하는 모든 변수(예: 성과, 시장 시기, 직원 풀에 남아 있는 토큰 등)에 따라 더 낮은 보상을 받을 위험에 직면해 있음을 의미합니다. 일부 후보자는 예측 가능성과 보장된 장기 보조금이 부족하고 시간이 지남에 따라 회사가 반복적으로 올바른 일을 할 것이라는 신뢰가 필요하다는 점을 주저할 것입니다.

아마도 더 의미심장하게도 이 접근 방식은 보상의 비대칭 상향/OTM 옵션 특성을 상당 부분 제거합니다. 후보자는 일반적으로 처음부터 직원을 신생 기업으로 끌어들이는 잠재적인 상승을 거둘 수 있는 대신 급등하는 토큰 가격을 감안할 때 회사가 총 보상이 너무 높아졌다고 회사가 결정하면 상을 크게 줄입니다.

회사의 관점에서 이러한 경우 보상을 줄이는 능력은 유지에 영향을 미칠 수 있지만(즉, 유동 자산이 제공하는 강력한 상승이 직원을 부유하게 만들고 잠재적으로 더 편안하게 이직할 수 있는 경우), 잠재적인 상승 가능성은 아니라고 생각합니다. 직원들에게 가볍게 가져가야 할 것. 또한, 보조금의 가치가 증가하면 회사에 남아 보상을 부여하는 더 강력한 인센티브가 있다고 주장할 수 있습니다.

마지막으로, 이 접근 방식을 통해 회사는 나중에 실적이 저조한 사람들에게 지나치게 관대하다고 생각할 수 있는 토큰 패키지를 제공하지 않도록 스스로를 보호할 수 있습니다.

예제 및 계산기

예: 직원에게 첫 해에 FMV에서 $125,000에 해당하는 토큰 보조금을 제공하기로 결정했습니다. 부여 또는 계산 시점에 토큰 가격이 $1.00인 경우 첫 해에 125,000개의 토큰을 수여합니다.

다음 해에 직원의 탁월한 성과와 현재 시장 상황을 고려할 때 연간 보조금 $150,000를 지급하기로 결정할 수 있습니다. 부여 또는 계산 시 토큰 가격이 $1.50인 경우 2년차에 대해 100,000개의 토큰을 수여합니다.

이 계산기 를 사용 하여 부여할 토큰 수를 결정할 수 있습니다. 계산기는 또한 귀하의 토큰 풀에 대한 연간 보조금의 비율을 알려줍니다.

장점

• 접근 방식 #1보다 시장 변동성에 대한 보호가 더 크고 회사의 이상적인 총 보상 패키지로 후보자를