Отчет по бенчмаркингу зарплат для некоммерческой организации
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.
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT