Про зарплатные обзоры. Или плач Ярославны.
Вся прогрессивная общественность кинулась обсуждать один зарплатный обзор, и я вставлю свои три копейки уставшим голосом. Тема из разряда вечных.
На диаграмме реальные данные по HR-ам уровня «специалист» Новосибирска. Не скажу, какой год. Вас бы устроили такие данные (по оси Х зарплата в тысячах рублей, по оси Y – количество позиций с указанной зарплатой)? Навряд ли.
Слышу ваши голоса про то, что тут не учтен функционал и все такое. А в чьем исследовании он по-настоящему учтен? Когда я работал в банке, мы не могли найти 100 % совпадающих описаний функционала «операциониста», хотя на этом рынке есть Центробанк. Попытки ухватить функционал в зарплатных обзорах будут таять все быстрее, если верить, что тренд на персонализацию будет набирать силу. А кроме того, у нас и чистого функционала нет. Посмотрите в посте
Какой функционал HR на самом деле бывает: кластерный анализ. Заметьте, я ничего не выдумываю – это ваши ответы в исследовании. Можно достаточно четко отделить C&B, функцию управления – HR-директоров, HR-генералистов, все остальное – кашу маслом не испортишь. Все смешалось в доме HR Облонских – кдп, рекрутинг, обучение и т.п.
За таким разбросом стоит разница в функционале. А еще, возможно, соц пакет. А еще, возможно, опыт работников. И уровень компании. И т.д….
В итоге продвинутые компании стали строить прогнозные модели, которые учитывают кучу факторов и позволяют избежать ограничений традиционного подхода. В первом случае мы с помощью фильтров выбираем необходимую нам выборку, но ограничение здесь в том, чем больше параметров мы указываем, тем меньше наша выборка (т.е. если мы по Новосибирску выберем только рекрутинг, то у нас выборка сократится на половину). В прогнозной модели машина делает по другому: если она видит, что Новосибирск по зарплатам не отличается от Красноярска, Петрозаводска и Воронежа, она объединяет их в одну выборку, в один мешок, дальше смотрит уже другой параметр – например, уровень позиции, функционал …
Насколько я знаю, ХХ уже строит предиктивные модели вместо простых фильтров, кто-то еще. Я свой
сервис зарплат года три уже юзаю. Накопил свыше 12 000 строк данных. И вы можете заполнить корректно анкету по ссылке, оставить свой е майл и спустя несколько дней получите отчет.
В качестве одного из плюсов сервиса: машинка читает тот функционал, который вы руками прописали. Т.е. вам не надо выбирать опции, вы описываете то, как сами свой функционал видите.
Правды ради надо сказать, я не претендую на полноту картины Мира. Очень вероятна ситуация, что респонденты опроса – смещенная выборка. Ну например проходят опрос те, кто внутренне чувствуют, что им недоплачивают, а те, кто понимает, что у них с оплатой все хор, могут игнорировать сервис – это вполне возможная ситуация, преодолевается она за счет кросс исследований.
начал за здравие, кончил за упокой
Откровенно не знаю, что с сервисом делать. Чтобы данные хоть немного отражали рынок (а 12 000 строк за три года это кот начихал), нужно прилагать много усилий. Пожертвований пользователей сервиса не хватает на оплату услуг ЖКХ. И я думал сделать он-лайн сервис а-ля
Калькулятор Времени поиска работы, но в этом случае вы вообще перестанете проходить опрос, а будете только пользоваться результатами.
А рынок будет развиваться в этом направлении: вместо глубокомысленных мнений «экспертов» и зарплатных обзоров будут работать он-лайн сервисы, основанные на предиктивных моделях, которые будут показывать вам не только отклонение от рынка, а еще и ваши сильные / западающие факторы (почему ваша зарплата выше / ниже рынка).
же не манж па сис жур - поучаствуйте в
исследовании, подскажите, что дальше делать с сервисом