Сравнение инструментов заработных плат
Глубина анализа
и кастомизация
Самостоятельный сбор данных
Ручной сбор через объявления, звонки, опросы. Ограниченная выборка, субъективность.
Разовый, занимает недели. Данные устаревают ещё на этапе сбора.
Низкая: субъективность, устаревание, узкая выборка.
Поверхностный, без учёта инфраструктуры, типа жилья, динамики.
Отчёты кадровых агентств и аутсорсеров
Данные кадровых агентств и аутсорсеров. Возможны искажения и неполнота информации.
Публикуются редко, часто устаревшие к моменту выхода.
Средняя: возможны манипуляции, ограниченный доступ к реальным сделкам.
Кастомизация ограничена, часто требует доплат.
Агрегация актуальных объявлений, исторических трендов, сделок. Очистка аномалий.
Обновления в реальном времени.
Высокая: алгоритмы фильтрации, динамический анализ рынка.
Детализация по районам, классам жилья, прогнозирование.
Наше решение дополняет классические методы, обеспечивая актуальные данные для точных решений.
Наши решения обычно не заменяют классические инструменты, а дополняют их, предоставляя дополнительный источник данных, который позволяет отслеживать динамику рынка труда
Сравнение инструментов заработных плат
Глубина анализа
и кастомизация
Классические обзоры заработных плат
Данные компаний, участвующих в обзоре
Один раз в год, обычно сбор данных во 2 кв., публикация отчёта в 3 кв.
Высокая, но один раз в год, с промежуточным уточнением
Подробный анализ компенсаций, льгот и бонусов. Стандартная форма, дорогая кастомизация
Информация от кадрового агентства (рынок, ожидания кандидатов, фактические оферы)
Ежегодно или ежеквартально
Достаточно высокая, но зависит от экспертизы и количества клиентов кадрового агентства из индустрии
Оценка компенсации и навыков
Открытые данные с работных сайтов: предложения из вакансий и ожидания кандидатов из резюме
Постоянное обновление в реальном времени
Средняя, чем выше должность, тем меньше данных о зарплатах в открытом доступе
Глубокая кастомизация по запросу клиента (микрогорода, навыки, уникальные роли
и должности) за счёт использования технологий ИИ