Lorsqu'il s'agit de gérer la rémunération, vous devez traiter des données. Une compréhension précise des données de rémunération est nécessaire pour définir une stratégie de rémunération solide et équitable pour votre entreprise. Mais il est loin d'être facile de comprendre pleinement et d'appliquer correctement des concepts statistiques tels que les percentiles, la médiane, la taille de l'échantillon, lorsque vous n'avez pas de formation en mathématiques ou en sciences. C'est là que cet article intervient ! Dans les prochains paragraphes, nous allons essayer de couvrir ces concepts aussi simplement que possible, dans le contexte de la rémunération.
Moyenne, médiane, moyenne ?
Dans la plupart des informations de benchmark de rémunération, comme Figures, vous verrez "médiane" partout au lieu de "moyenne". Pourquoi cela ? Tout d'abord, les définitions :
Moyenne (la plupart du temps se réfère à la moyenne arithmétique) : la somme des nombres divisée par le nombre de nombres à moyenner
Médiane : valeur séparant la moitié supérieure de la moitié inférieure d'un échantillon de données
Lorsque nous utilisons le terme "en moyenne", il n'est pas clair si nous parlons de la moyenne ou de la médiane. Eh bien, en ce qui concerne la rémunération, utiliser la médiane est souvent beaucoup plus approprié. Pourquoi ?
Prenons un exemple fictif : disons que vous êtes responsable des RH cherchant à faire une offre pour votre poste de CTO ouvert. Vous voulez savoir combien gagne un CTO "en moyenne" dans une entreprise comme la vôtre, une start-up FinTech post Série A de 70 à 100 employés basée à Paris.
Vous obtenez vos données de marché (de Figures bien sûr ! 😉), il s'avère qu'il y a au total 5 CTO correspondant à cette description, avec les packages suivants :
Entreprise | Package Total |
Entreprise A | 58 000 € |
Entreprise B | 65 000 € |
Entreprise C | 70 000 € |
Entreprise D | 82 000 € |
Entreprise E | 250 000 € |
Remarque : L'entreprise E a embauché un grand CTO de la région de la baie, avec des compétences très spécifiques et une tonne d'expertise de niche pour diriger leurs efforts technologiques, ce qui signifiait un énorme package associé. Ça arrive !
Alors regardons la moyenne et la médiane :
Moyenne = 105 000 € (somme de tous les packages divisée par le nombre de CTO, 5)
Médiane = 70 000 € (50 %, 2 personnes, sont payées plus que cela et 50 % sont payées moins que cela)
Donc, si vous deviez faire une offre "équitable" pour ce rôle, vous pourriez être tenté d'utiliser la moyenne. Cependant, est-ce que 105k€ reflète vraiment la moyenne du marché ? 4 CTO sur 5 dans des rôles similaires gagnent significativement moins !!
C'est pourquoi utiliser la médiane a plus de sens : 50 % des CTO gagnent plus de 70k€, 50 % des CTO gagnent moins : c'est une bien meilleure représentation de la moyenne du marché que 105k€ !
D'accord, mais qu'en est-il des percentiles ?
Eh bien, maintenant que vous comprenez ce qu'est la moyenne, les percentiles sont faciles à comprendre ! Ainsi, la médiane est la valeur à laquelle 50 % des employés comparables sont payés plus, et 50 % sont payés moins. Eh bien, il s'avère que la médiane est le 50e percentile ! Appliquez ce même principe au 25e percentile : 25 % des personnes sont payées moins que cette valeur, et 75 % sont payées plus. Ainsi, la valeur du Xème percentile est la valeur à laquelle X % sont payés moins, et (100 %-X %) sont payés plus.
Exemple : examinons les données de marché de Figures pour les développeurs Back-end en France, au niveau intermédiaire
Note : P25 signifie 25e percentile, Médiane est le 50e percentile et P75 le 75e percentile.
Cela signifie que parmi tous les développeurs Back-end intermédiaires en France :
25% gagnent moins de 48k€, 75% gagnent plus
50% gagnent moins de 52k€, 50% gagnent plus
75% gagnent moins de 56k€, 25% gagnent plus
Taille de l'échantillon ?!
Nous avons gardé le plus facile pour la fin, je le jure. La taille de l'échantillon, lorsqu'elle est utilisée dans le domaine des benchmarks de rémunération, fait référence au nombre d'employés comparables (ou titulaires) lors de l'examen des données de marché. Pourquoi est-ce important ? C'est un bon indicateur de la fiabilité de vos données de marché.
En revenant à notre exemple de CTO ci-dessus, la taille de l'échantillon est de 5 (comme dans 5 titulaires comparables). Disons maintenant que vous souhaitez examiner les données de marché après avoir supprimé certains des filtres restrictifs utilisés (FinTech / entreprises post-Série A), et après avoir assoupli un peu les critères d'effectif (disons des entreprises de 40 à 150 au lieu de 70 à 100).
Vous obtenez maintenant un échantillon de 45 CTO, et la moyenne du marché (la médiane 😉) de cet échantillon est de 82k€.
Ferez-vous plus confiance à la médiane de 70k€, basée sur un échantillon de 5 CTO, ou à la médiane de 82k€, basée sur un échantillon de 45 CTO ?
Le premier chiffre peut provenir d'entreprises très comparables, mais d'un ensemble de données très limité (petite taille d'échantillon). Le second, cependant, avec des critères légèrement moins restrictifs, est beaucoup, beaucoup plus solide.
Eh bien, maintenant que vous maîtrisez ces concepts, vous pouvez exploiter beaucoup plus facilement toutes les données de benchmark que vous possédez, et écraser cette stratégie de rémunération qui est la vôtre.
