Palkkasuositukset
Palkkasuositus, joka ei tunne sukupuolta
Evenpay ennustaa, mitä tehtävästä pitäisi maksaa, objektiivisten tekijöiden ja omien palkkaperiaatteidesi pohjalta. Sukupuoli on jätetty mallista tietoisesti pois, mikä tekee suosituksesta itsessään tasa-arvon työkalun.
45 minuuttia. Katsotaan suositus omasta datastasi.
Luvut, jotka osaat perustella
Malli oppii datastasi, ei sukupuolesta
Regressiomalli oppii organisaatiosi omasta datasta ja palkkatekijöistä ennustamaan, mitä tehtävästä pitäisi maksaa. Syötteinä ovat objektiiviset tekijät kuten kokemus, koulutus, vaativuustaso ja sertifikaatit. Sukupuoli on tietoisesti jätetty mallin ulkopuolelle.
- Sukupuoli on jätetty mallista pois
- Objektiiviset syötteet: kokemus, koulutus, vaativuustaso, sertifikaatit
- Opetettu omalla datallasi, ei yleisellä markkinakaavalla
Suositus noudattaa omia palkkaperiaatteitasi
Määrittelet palkkatekijät itse, joten suositus heijastaa omia julkilausuttuja periaatteitasi eikä jonkun toisen kaavaa. Jos arvostatte sertifikaatteja painokkaasti, niin tekee myös malli.
- Määrittelet palkkatekijät jokaisen suosituksen taustalle
- Samat tekijät kuin tasa-arvoanalyysissasi
- Suositus, jonka voit perustella palkkakeskustelussa
Tuo vertailuaineisto miltä tahansa toimittajalta
Tuot vertailuaineistoja miltä tahansa toimittajalta, kytket omat vaativuustasosi ja tehtäväsi ulkoisiin rooleihin ja vertaat P25-, P50- ja P75-tasoihin sekä peruspalkan että kokonaispalkan osalta. Et ole sidottu yhteen palkkatutkimustoimittajaan.
- Oma vertailuaineistosi miltä tahansa toimittajalta
- Omat vaativuustasot ja tehtävät kytkettyinä ulkoisiin rooleihin
- Vertaa P25, P50 ja P75 peruspalkalle ja kokonaispalkalle
Luo haarukat ja katso mihin kukin sijoittuu
Luot tehtävä- tai tehtäväluokkakohtaiset palkkahaarukat omasta datastasi. Säädät puskurin, keskikohdan nousun, limityksen ja pyöristyksen, ja otat haarukat käyttöön tehtäväluokkien yli yhdellä kertaa. Compa-suhde näyttää, missä kukin työntekijä on suhteessa haarukkansa keskikohtaan.
- Haarukat omasta datastasi, parametrit sinun hallinnassasi
- Käyttöönotto erissä, ei yksi tehtäväluokka kerrallaan
- Compa-suhteen sijoittuminen ja tasosuositukset
Mistä suositus tulee
Ja missä se näkyy, millä on aivan yhtä paljon väliä.
Määrittelet tekijät
Palkkaperiaatteiden asetukset määrittävät, mikä aidosti ohjaa palkkaa.
Malli oppii datastasi
Regressio opetettuna omalla organisaatiollasi, sukupuoli mallin ulkopuolella.
Vertailuaineisto tuo ulkoisen kuvan
Tuomasi aineistot kytkettyinä omiin tasoihisi ja tehtäviisi.
Suositus tulee päätöksen viereen
Palkkakierroksilla, työntekijänäkymässä ja Copilotin kautta.
Yleisiä kysymyksiä palkkasuosituksista
Suositus näkyy siellä missä päätät
Palkankorotukset ja -kierrokset
Ehdotukset tulevat esihenkilön työpohjaan käynnissä olevalla kierroksella.
Intelligence
Sama tilastollinen moottori, oletukset näkyvissä.
Tehtäväarkkitehtuuri
Tehtäväluokat ja haarukat, joihin suositukset suhteutetaan.
Osaamisen ja suoriutumisen johtaminen
Osaamiset ja sertifikaatit tulevat ennusteeseen tekijöinä.
Katso suositus omasta datastasi
Palkkasuositus, joka on rakennettu oman organisaatiosi luvuista.