Отчет по бенчмаркингу зарплат для некоммерческой организации

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт готовит отчёт по зарплатному бенчмаркингу для некоммерческой организации, сравнивает текущую оплату с рынком по ролям и выдаёт воспроизводимые рекомендации с диапазонами, приоритетами и бюджетным эффектом.

Подготовь аналитический отчёт по бенчмаркингу оплаты труда для [НАЗВАНИЕ_ОРГАНИЗАЦИИ].

Входные данные:
- [ДАННЫЕ_ПО_КОМПЕНСАЦИИ]
- [СПИСОК_ПОЗИЦИЙ] — если пусто, извлеки роли из [ДАННЫЕ_ПО_КОМПЕНСАЦИИ]
- [ОПИСАНИЯ_РОЛЕЙ]
- [ТЕКУЩИЕ_ДИАПАЗОНЫ_ОПЛАТЫ]
- [ДАННЫЕ_ЗАРПЛАТНЫХ_ИССЛЕДОВАНИЙ]

Правила:
- Пиши только на русском.
- Не выдумывай рыночные числа, если их нет в [ДАННЫЕ_ЗАРПЛАТНЫХ_ИССЛЕДОВАНИЙ].
- Если внешних данных не хватает, явно перечисли пробелы и предложи, какие опросы, базы или ассоциации нужно запросить.
- Все расчёты делай воспроизводимо: показывай формулы, корректировки по FTE и локации, а также ключевые допущения.
- Таблицы давай только в текстовом виде.

Структура ответа:
1. Executive summary по всем ролям.
2. Для каждой позиции:
   - текущая ситуация;
   - 4-6 компараторов и логика выбора;
   - релевантные факторы сравнения;
   - рыночные данные: медиана, pct25, pct75, диапазоны, источники;
   - gap-анализ в $ и %;
   - рекомендации: целевой процентиль, диапазон min-mid-max, приоритет, бюджетный эффект, поэтапное внедрение;
   - уровень уверенности и основания.
3. Наименее надёжное предположение и конкретный план его проверки.
4. Один реалистичный сценарий, при котором выводы могут ввести в заблуждение, и меры снижения риска.
5. Резюме для руководства: 3-6 пунктов.
6. Приложение: сырые таблицы и рекомендованные внешние источники.

Если каких-то входных блоков нет, не останавливайся: кратко зафиксируй допущения и пометь их риск для итоговых рекомендаций.

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT