Le monde du travail et des rémunérations évolue. Les professionnels de la rémunération et des ressources humaines jonglent avec un paysage économique en rapide évolution, des coûts de main-d'œuvre croissants, une concurrence accrue pour les talents et des pressions économiques volatiles. Tout cela est exacerbé par les évolutions législatives et réglementaires visant à protéger la confidentialité des données et à garantir la transparence et l'équité salariales.
Ces changements rapides soulèvent des questions sur les données de rémunération sur lesquelles les décisions sont prises. Il existe un sentiment croissant que les données validées et de confiance des entreprises, même si elles ne datent que de quelques mois, peuvent déjà être obsolètes. Ajoutez maintenant le contexte d'un monde par lequel transite un volume important de données et de dirigeants d'entreprise qui s'attendent à ce que les professionnels de la rémunération et des ressources humaines aient toutes les réponses à toutes les questions dès maintenant, tout en répondant en même temps aux divers points de données et sources qui leur parviennent.
Pour répondre à cette longue liste de défis, les professionnels de la rémunération et des ressources humaines doivent être convaincus qu'ils disposent des meilleures informations pour les discussions sur l'acquisition, l'engagement et la rétention des talents. Ils doivent également être prêts à répondre aux questions posées par les salariés concernant les données de rémunération utilisées.
La réalité est que toutes les sources de données ne se valent pas, et cela vaut quel que soit le moment ou la rapidité avec laquelle les données salariales sont fournies. De plus, toutes les influences externes ne sont pas ressenties de la même manière dans toutes les régions, secteurs ou tailles d'entreprise. Identifier les données de rémunération qui comptent vraiment nécessite un examen plus approfondi des facteurs qui influent sur les décisions commerciales, stratégiques.
La volatilité économique des dernières années a été l'occasion de réitérer et de communiquer que les salaires ne sont pas, en réalité, réactifs aux changements du marché du travail. Avec une forte propension à contrôler les coûts fixes, les professionnels de la rémunération et des ressources humaines cherchent à gérer étroitement les budgets salariaux.
Même en cas de pénuries sur le marché du travail et de pressions inflationnistes - que les salariés ont utilisé pour demander des salaires plus élevés et de meilleurs avantages - les entreprises sont prudentes lorsqu'il s'agit d'augmenter sensiblement les budgets salariaux. Des changements peuvent être apportés, mais seulement après une réflexion minutieuse plutôt que comme une réaction impulsive. Et il est important de se rappeler que le changement peut prendre de nombreuses formes : incitations, avantages et même une expérience salarié améliorée.
Les enquêtes annuelles de rémunération continuent de fournir les données les plus précises et fiables pour diverses raisons :
De plus, la plupart des entreprises passent en revue leurs données de rémunération - et procèdent à des augmentations au mérite et de coût de la vie - annuellement. En fait, nous savons que plus de 85% des entreprises mènent leurs revues salariales au cours des six premiers mois de l'année civile. De plus, les résultats de nos enquêtes de rémunération nous indiquent que la plupart des décisions liées à la rémunération restent valables jusqu’à la prochaine revue annuelle. Seule une petite proportion de points de données tend à changer, et ces changements sont attribués aux nouvelles embauches nettes ou aux départs. Dans la plupart des entreprises, cela représente un faible pourcentage de leur effectif total.
Bien entendu, les entreprises peuvent être amenées à ajuster leurs politiques de rémunération en fonction de facteurs exceptionnels du marché. Pour les questions de données qui nécessitent une réponse plus rapide, les enquêtes flash sur un sujet spécifique et l'intelligence de marché peuvent refléter des informations plus récentes. Par exemple, le rapport de l’enquête Salary Budget Planning de WTW est réalisé deux fois par an, ce qui permet de comprendre à mi-année comment les entreprises peuvent ajuster leurs politiques de rémunération ainsi que d'obtenir un aperçu des décisions finales qui peuvent être prises d'ici la fin de l'année.
Une dernière note à propos des revues annuelles des rémunérations : la plupart des salaires ne changent qu'une fois par an (à moins que quelqu'un ne commence un nouvel emploi ou ne reçoive une augmentation en dehors du cycle). Pour compliquer les choses, de nombreuses entreprises effectuent leurs revues salariales à des mois différents. En conséquence, les données en temps réel ne peuvent capturer que les fluctuations basées sur les entreprises qui ont récemment fourni des données.
Cela crée une image inexacte que les données du marché sont plus élevées ou plus basses à un moment donné, plutôt que de reconnaître la réalité globale du marché pour un emploi.
Google facilite la tâche à quiconque souhaite explorer la rémunération typique pour son poste - puis se retourner avec ses recherches en main pour remettre en question la compétitivité de son salaire. Cependant, les professionnels expérimentés de la rémunération et des ressources humaines comprennent le rôle approprié de ces sources de données en ligne. Que cela provienne d'annonces d'emploi extraites du web, d'informations collectées auprès de la foule ou même d'une IA générative, ce sont tous des indicateurs ou des points de référence lorsque aucune autre donnée n'est disponible.
Les données provenant du web sont souvent extraites des annonces d'emploi ou des sites web de recrutement. En général, les données comprennent :
Ces informations peuvent être utilisées pour comparer les annonces d'emploi dans des emplacements géographiques spécifiques, identifier les tendances de la demande de main-d'œuvre au fil du temps, et même fournir des informations transparentes sur les entreprises qui recrutent pour certains postes.
Les données de rémunération extraites du web peuvent sembler plus en temps réel, car elles peuvent être basées sur les annonces d'emploi les plus récentes ; cependant, il est impossible de savoir si, quand où comment les postes sont pourvus. De plus, les données extraites du web ne donnent qu'une image incomplète des niveaux de rémunération actuels, car elles ne reflètent que les salaires annoncés ou les fourchettes de salaire plutôt que le niveau réel de rémunération pour une fonction particulière.
Ces données auto-déclarées sont collectées auprès de personnes qui soumettent volontairement leurs informations de rémunération en échange d'un benchmark marché pour cette fonction. Potentiellement utiles en tant que point de référence économique ou pour comparer les salaires entre les régions géographiques lorsque d'autres informations ne sont pas disponibles, il est important de se rappeler que les données auto-déclarées reflètent des résultats non validés qui peuvent changer fréquemment en fonction de qui est la personne qui fournit ses informations salariales. Il peut être difficile de connaître la source ou la fiabilité des données, et les informations peuvent être un mélange de salaires mis à jour annuellement et d'informations sur les nouveaux titulaires de poste.
Encore une fois, les données de rémunération auto-déclarées peuvent sembler plus actuelles, car les résultats semblent être publiés plus fréquemment, mais il est difficile de savoir quand le salaire de la personne en poste a été mis à jour pour la dernière fois ou à quel point ses informations auto-déclarées peuvent être récentes et justes. En bref, les données auto-déclarées manquent de la nuance et de la sophistication des données vérifiées, validées et crédibles contrôlées par l’entreprise.
Créées par des algorithmes d'IA, ces données peuvent contenir des estimations de fourchettes de salaires pour diverses fonctions et zones économiques, ainsi que d'autres informations liées aux salaires. Ces ensembles de données peuvent être générés à des fins de référence rapide ou pour aider à informer des négociations salariales informelles, mais les données salariales générées par l'IA sont la source de données de marché la moins fiable - elles sont basées sur un modèle ou un algorithme qui manque de transparence quant aux facteurs d'entrée. Elles peuvent également manquer de facteurs importants qui influent sur la rémunération, tels que les compétences, l'expérience professionnelle et le niveau d'expertise.
Lorsque l'on considère chacune de ces sources de données alternatives, il est important de se rappeler que la plupart des entreprises - qu'elles l'articulent formellement ou non - ont des philosophies de rémunération qui se concentrent sur l'attraction et la rétention des talents en payant de manière compétitive par rapport à un marché du travail ciblé et compétitif. Et il est important d'utiliser les données les plus fiables, précises et dignes de confiance pour prendre des décisions salariales cruciales et défendables.
Bien que les enquêtes annuelles de rémunération fournissent des données précises pour de nombreuses entreprises et fonctions, environ un tiers des participants à une enquête de satisfaction client de WTW ont déclaré avoir besoin de mises à jour plus fréquentes pour au moins certains postes très demandés. En réponse, des données spécialisées commencent à pénétrer le marché des enquêtes pour se concentrer sur les tendances, permettant aux entreprises de réagir avant que la demande ne dépasse l'offre.
Par exemple, le rapport Hot and High-Demand Jobs de WTW utilise des données historiques pour identifier à quel point une fonction est recherchée selon plusieurs dimensions, notamment les augmentations de salaire récentes et durables, les pics de demande et les spécialisations les mieux rémunérées. Ces dimensions peuvent identifier quelles fonctions sont plus demandées à certains niveaux de carrière sélectionnés et soutenir les politiques de rémunération pour attirer et fidéliser ces postes.
Les fonctions en tension montrent l'importance de comprendre l'impact des compétences sur la rémunération, car cela peut aider à attirer et à fidéliser des talents essentiels. L'accès aux bonnes tendances et aux données sur la prévalence des compétences soutient des décisions de rémunération défendables et une planification organisationnelle plus large.
Un autre cas où le salaire peut changer plus fréquemment est dans les régions touchées particulièrement par l'hyperinflation, comme la Turquie et l'Argentine. Dans ces cas, les enquêtes flash, ponctuelles ou régulières, peuvent surveiller comment ces conditions, et d’autres facteurs externes, impactent les rémunérations et les politiques de rémunération.
Le monde ne ralentit pas, donc avoir les meilleures données et informations fiables est important lorsque l'on prend des décisions concernant le plus gros investissement de votre entreprise : vos collaborateurs. Les données et l'intelligence garantissent que les professionnels de la rémunération et des ressources humaines ont confiance en leurs recommandations et savent que leurs décisions sont défendables à tous les niveaux de l’entreprise.
Il y a beaucoup d'hypothèses et de préjugés sur la valeur des données en temps réel, leur disponibilité et la manière dont elles peuvent être utilisées. Il est donc important d'être en mesure d'éduquer les dirigeants sur la vraie valeur de données complètes, testées et fiables, ainsi que sur les facteurs qui influent sur les décisions stratégiques - pas seulement opportunes.
La réalité est qu'il n'y a pas d'approche unique ou parfaite. Trouver la meilleure recette de rémunération pour votre entreprise nécessite la bonne combinaison de plusieurs éléments. Il est également important d'avoir un partenaire solide qui vous aide à répondre aux questions des dirigeants sur la pertinence et la temporalité des données, leur exactitude et leur efficacité. Cette combinaison gagnante permettra de construire des politiques de rémunération et de rétribution qui positionnent votre entreprise pour trouver et conserver les talents dont vous avez besoin.
Directeur de l'activité enquête de rémunération chez WTW, Khalil accompagne les entreprises à optimiser leurs politiques de rémunération.
Découvrez comment les organisations s'adaptent et répondent aux besoins en constante évolution des salariés.
