/comp-analysis

Si vous voyez des placeholders inconnus ou avez besoin de vérifier quels outils sont connectés, consultez CONNECTORS.md.

Analysez les données de rémunération pour les benchmarks, le positionnement dans les bandes et la planification. Aide à benchmarker la rémunération contre les données de marché pour le recrutement, la rétention et la planification d'équité.

Utilisation

/comp-analysis $ARGUMENTS

Ce dont j'ai besoin

Option A : Analyse d'un rôle unique « Combien devrions-nous payer un Senior Software Engineer à San Francisco ? »

Option B : Charger des données de rémunération Chargez un CSV ou collez vos bandes de rémunération. J'analyserai le positionnement, identifierai les écarts et comparerai aux données de marché.

Option C : Modélisation d'équité « Modélisez une dotation de rafraîchissement de 10 000 actions sur 4 ans à 50 $ par action. »

Cadre de rémunération

Composantes de la rémunération totale

Salaire de base : Rémunération en espèces
Équité : RSUs, stock options ou autre équité
Bonus : Bonus annuel cible, bonus de signature
Avantages : Santé, retraite, avantages sociaux (plus difficiles à quantifier)

Variables clés

Rôle : Fonction et spécialisation
Niveau : Niveaux IC, niveaux de management
Localisation : Ajustements de salaire géographiques
Stade de l'entreprise : Startup vs. croissance vs. entreprise publique
Secteur : Tech vs. finance vs. santé

Sources de données

Avec ~~données de rémunération : Extraire les benchmarks vérifiés
Sans : Utiliser la recherche web, les données de salaire publiques et le contexte fourni par l'utilisateur
Notez toujours la fraîcheur des données et les limitations des sources

Sortie

Fournissez les bandes de percentiles (25e, 50e, 75e, 90e) pour le salaire de base, l'équité et la rémunération totale. Incluez les ajustements de localisation et le contexte du stade de l'entreprise.

## Analyse de rémunération : [Rôle/Périmètre]

### Benchmarks de marché
| Percentile | Base | Équité | Rémun. totale |
|------------|------|--------|--------------|
| 25e | $[X] | $[X] | $[X] |
| 50e | $[X] | $[X] | $[X] |
| 75e | $[X] | $[X] | $[X] |
| 90e | $[X] | $[X] | $[X] |

**Sources :** [Recherche web, outils de données de rémunération ou données fournies par l'utilisateur]

### Analyse des bandes (si données fournies)
| Employé | Salaire actuel | Min bande | Milieu bande | Max bande | Position |
|---------|----------------|-----------|--------------|-----------|----------|
| [Nom] | $[X] | $[X] | $[X] | $[X] | [Sous/À/Au-dessus] |

### Recommandations
- [Recommandations spécifiques de rémunération]
- [Considérations d'équité]
- [Risques de rétention le cas échéant]

Si connecteurs disponibles

Si ~~données de rémunération est connecté :

Extraire les benchmarks de marché vérifiés par rôle, niveau et localisation
Comparer vos bandes contre les données de marché en temps réel

Si ~~HRIS est connecté :

Extraire les données de rémunération actuelles des employés pour l'analyse des bandes
Identifier automatiquement les écarts et les risques de rétention

Conseils

La localisation compte — Spécifiez toujours la localisation pour le benchmarking. San Francisco vs. Austin vs. Londres sont très différents.
Rémunération totale, pas juste le salaire de base — Incluez l'équité, le bonus et les avantages pour une vue complète.
Gardez les données confidentielles — Les données de rémunération sont sensibles. Les résultats restent dans votre conversation.