Конечно, самый быстрый и легкий способ получения обзора зарплат — это покупка готовых продуктов: HR-аудитория знает компании, предлагающие данные услуги, «поименно». Но стоит учитывать, что делаются они все-таки не для вашей конкретной компании. Да, многие данные сопоставимы, но только представитель организации знает специфику ее должностей во всех деталях. Так что уметь делать качественную аналитику самостоятельно крайне желательно. К тому же, это всегда плюс к корпоративному авторитету HR-а.
Шаг 1. Постановка цели
Зачастую это мониторинг ситуации с зарплатами в определенном сегменте рынка труда (учитывая отрасль, географическое положение компании). А также получение отправной точки в принятии управленческих решений при формировании или пересмотре системы оплаты труда.
Шаг 2. Требования к должности
Здесь нужно систематизировать требования к должности (как при найме). Одна и та же должность может подразумевать несопоставимые требования к специалисту и, соответственно, уровни вознаграждения. К примеру, бухгалтер в маленькой компании, с обязанностями которого справится начинающий специалист, и бухгалтер в крупной международной организации, где нужен солидный опыт, знание иностранного языка, международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) и т. д., — это абсолютно разные позиции.
Шаг 3. Источники информации
Как правило, это job-порталы (не только вакансии, но и резюме). А кроме того — объявления, если речь идет о рабочих специальностях, описание вакансий в соцсетях (есть группы, посвященные определенным должностям — например, менеджерам по продажам / работе с клиентами, разработчикам, интернет-маркетологам и т. д.). В сборе рыночной информации помогает коммуникация с другими рекрутерами, особенно если у них есть экспертиза в нужных сегментах рынка.
Шаг 4. Репрезентативная выборка
Чтобы картина была ясной, нужно выбирать компании с максимально схожим профилем. Не только по направлению бизнеса, но и по масштабу (конечно, крупные компании, да еще и международного уровня, отличаются финансовыми предложениями от средних и локальных).
Учитывайте регион поиска: средний уровень зарплат в Украине имеет существенную географическую дифференциацию.
Еще раз подчеркну важность профиля должности. График работы, содержание обязанностей, квалификационные требования — все должно быть максимально близко к интересующим нас условиям, совпадать как минимум на 70%.
Обратите внимание и на структуру оплаты труда. Цифры, указанные в вакансии, малоинформативны. 10 тысяч гривен может подразумевать 80% фиксированной части, а может и 80% переменной — и это две разные истории. В большинстве вакансий нет четкого описания структуры. Но можно под видом кандидата уточнить информацию.
Часто HR-ы пропускают вакансии, которые по описанию и профилю компании очень близки, но в них нет открытой финансовой информации. Зря: «вооружившись» легендой кандидата, можно узнать важные подробности для моделирования реальной картины — прояснив подробности «договорной» зарплаты в разговоре с рекрутером.
Какая должна быть выборка? Чем больше, тем лучше — от этого напрямую зависит точность обзора. По моему опыту, без ощутимых потерь релевантности можно обойтись массивом данных 20–25 позиций (вакансий и резюме). Далее проводятся нехитрые расчеты — можно сделать их вручную или с помощью Exсel.
Шаг 5. Статистические показатели
Сначала нужно проранжировать полученные в ходе сбора данных величины от наименьшего значения до максимального. Далее мы определим несколько важных статистических показателей — это медиана, мода, верхний квартиль / нижний квартиль. Обычно именно ими оперируют в обзорах зарплат, которые продают консалтинговые компании.
Медиана (Md) — значение, расположенное в середине упорядоченного по возрастанию массива данных. Разделяет ряд на две области: все, что ниже медианы, — область меньших значений; все, что выше, — соответственно, больших. Медиана имеет важное преимущество в сравнении со средним арифметическим значением, поскольку на нее не влияют крайние значения (экстремумы).
Мода — это величина, которая чаще всего встречается в массиве данных.
Верхний квартиль (Q3) — значение, выше которого в упорядоченном массиве находятся 25% данных (до максимума).
Нижний квартиль (Q1) — значение, ниже которого в упорядоченном массиве находятся 25% данных (до минимума).
Шаг 6. Правильные ориентиры
На какие показатели опираться, планируя систему оплаты труда? Все зависит от ваших возможностей и целей. К примеру, если речь идет о хантинге ценного кандидата, возможно, есть смысл ориентироваться на верхний квартиль, максимальное значение. Чаще всего учитывается среднее значение между медианой и Q3. В большинстве случаев этого достаточно, чтобы быть конкурентоспособным работодателем — как в привлечении, так и в удержании персонала.
Ориентация на показатели области Q1 или минимальный уровень тоже может быть обоснована. Главное — понимать потенциальные риски компенсационной политики «ниже рынка» (увольнение / хантинг сотрудников, снижение уровня лояльности/вовлеченности). И понимать, готова ли компания их принять.
Заветные данные не лежат на поверхности, и мониторинг заработных плат позволяет нам лишь приблизиться к правде.
К цифрам в обзоре желательно добавлять выводы исследования, оформленные простыми словами. Это особенно важно, если аналитика попадет в руки высшему руководству: скорее всего, вышеуказанные статистические термины не будут интересны первым лицам.
Шаг 7. Взвешенные решения
Даже имея результаты исследования зарплат, нужно воздержаться от «резких движений». Недальновидно инициировать повышение зарплат, опираясь только на данные обзора как на истину в последней инстанции. Не будем забывать и об удельном весе должности, исходя из ее важности в конкретной компании. Нужно учитывать уровень текущей вовлеченности сотрудника, нагрузку, перспективы продвижения, которые можно предложить.
И еще: порой велик соблазн «подстроить» данные обзора под свои гипотезы о том, сколько и кому платить. Особенно часто — если речь об оценке уровня оплаты на должности перед рекрутингом кандидатов: конечно, легче привлекать претендентов, козыряя внушительными суммами.
Опыт показывает: обзоры зарплат, даже проведенные «в домашних условиях», — полезный инструмент, если ответственно собирать информацию, корректно ее интерпретировать и применять. 
