Анализ зарплатного опроса исследователей Q3 2024

Небольшое введение

Это анализ датасета, собранного в летом-осенью 2024 года рамках анонимного зарплатного опроса исследователей. Ссылка на опрос рассылалась в телеграм чатах и каналах исследователей разных сфер.

Саму анкету для сбора данных можно посмотреть тут.

Отдельное спасибо чатам и каналам, которые помогли собрать эти данные:

• Research Ops Community Russia →
• Чат Рисёрчеров →
• Канал “UX Horn” →
• Канал “Мал да удал(и)” →
• Канал “Speaking about my research” →

Как читать ящик с усами

Далее будет много графиков типа “Ящик с усами”, поэтому для вашего удобства я заранее хочу показать, как правильно такие графики читать.

Ящик с усами показывает, как распределены данные. Коробка в центре отображает основную часть значений: нижняя граница — маленькие значения (меньше, чем 75% значений), верхняя — большие (больше, чем 75% значений). Линия внутри коробки показывает середину данных (медиана). “Усы” выходят за пределы коробки и охватывают значения, которые близки к основным. Точки за пределами усов — это редкие или необычные значения.

О датасете

Всего в опросе приняло участие 545 человек. После чистки датасета осталось 515 человек. Распределение по сферам вышло следующим:

С учетом того, где мы собирали данные, достаточное количество человек набралось в основном в UX/CX-сфере и маркетинговых исследованиях.

Остальные распределения можно посмотреть тут в табличном виде:

  
  

  

    

      
Тип компании
      
Доля
    
  
  

    
IT-компании
45%
    
Исследовательские и аналитические агентства
20%
    
Сфера услуг
17%
    
Производство и торговля
8%
    
Консалтинг
3%
    
Образование
3%
    
Фриланс
2%
    
Государственные и бюджетные учреждения
2%
    
Банки
1%
  
  
  


  
  

  

    

      
Статус исследователя
      
Доля
    
  
  

    
Независимый исполнитель, фрилансер
3%
    
Стажер, практикант
3%
    
Исполнитель, сотрудник в отделе
53%
    
Ведущий сотрудник
18%
    
Руководитель, тимлид
19%
    
Топ-менеджмент, директор, руководитель направления
4%
    
Руководитель компании, генеральный директор
1%
  
  
  


  
  

  

    

      
Профессиональный уровень
      
Доля
    
  
  

    
Начинающий специалист, junior
14%
    
Специалист с опытом, middle
33%
    
Старший специалист, senior
22%
    
Ведущий специалист, lead
26%
    
Рок-звезда, легенда
4%
  
  
  


  
  

  

    

      
Тип исследователя
      
Доля
    
  
  

    
Исследователь-качественник
38%
    
Исследователь-количественник
24%
    
И то, и другое
37%
  
  
  


  
  

  

    

      
Страна
      
Доля
    
  
  

    
Россия
89.08%
    
Ереван
0.19%
    
Казахстан
1.17%
    
Грузия
1.17%
    
Сербия
1.56%
    
Черногория
0.19%
    
Турция
0.19%
    
Португалия
0.19%
    
Беларусь
0.39%
    
Сингапур
0.19%
    
Кипр
0.19%
    
Аргентина
0.19%
    
Австралия
0.19%
    
Узбекистан
0.19%
    
Хорватия
0.19%
    
Приднестровская Молдавская Республика
0.19%
    
Кыргызстан
0.19%
  
  
  


    

Зарплаты по уровню

Дальше мы возьмем две наиболее наполненные сферы исследований и посмотрим, как в них распределяются зарплаты по уровню исследователя.

Мы видим небольшую прогрессию медианной зарплаты в зависимости от уровня, что уже неплохо. Но при этом можно заметить, что наибольшее количество аутлаеров у нас находится среди ведущих исследователей. Рок-звезды и в маркетинге и в UX/CX оказались немного более скромными.

Зарплаты по типу компании

Мне стало интересно, а где у нас находятся эти аутлаеры с миллионными зарплатами, и я решил посмотреть распределение по типу компаний. И здесь мы видим, что чтобы получать больше 1 000 000 в месяц, нужно работать в агентстве или в IT-компании. Но при этом медианная зарплата в IT выше, чем у агентств, так что скорее всего более выгодно идти inhouse-исследователем в IT.

Зарплаты по должности

Здесь мне все же кажется, что важным может быть не только профессиональная самооценка, но и должность, которую человек занимает (удивительно!).

И здесь мы видим, что аутлаеры в агентствах появляются в основном за счет генеральных директоров и руководителей компании. То есть если хочется зарабатывать большие деньги в агентстве, то есть резон открывать свое. Если же руководящая должность, но не топ-менеджмент, то лучше в IT.

Зарплаты по годам опыта

Давайте посмотрим, а насколько сильно зависит уровень зарплаты от опыта.

В принципе, зависимость не явная, но есть. Видно, что линия тренда по линейной модели немножко смотрит вверх. Но в основном это за счет респондентов с менее чем 5 годами опыта. Дальше уже, судя по всему, размер зарплаты зависит не столько от опыта, сколько от умения себя продать.

Количество опыта по профессиональному уровню

Здесь интересно посмотреть в разрезе сфер исследований. Тут мы видим, что да, уровень более-менее зависит от опыта, что славно. Но при этом в UX/CX-исследованиях все же более быстрая прогрессия, чем в маркетинге. Возможно, потому что сфера более молодая.

Как давно повышали

Если смотреть на дату последнего повышения, то мы видим, что большинство респондентов повысили менее чем год назад. Это радостно.

При этом среди причин повышений наиболее частая - это регулярное ревью сотрудников. Возможно это что-то говорит о зрелости нашей HR-культуры.

Насколько сильно повышали

Размер повышения особо не зависит от того, как давно повышали. Значит мы с сильной натяжкой, но все же можем говорить о том, что сильной динамики размера повышений не наблюдается.

Но при этом мы можем говорить о том, что проще получить большое повышение при смене работы, чем другими способами. Медианный размер повышения у повышения по должности и смены работы близок, но при этом у нас верхний квартиль размера зарплаты выше у смены должности. А это значит, что больше крупных повышений находятся именно в этой причине.

В заключение

В датасете гораздо больше данных, чем я проанализировал тут. Если вам интересны другие разрезы, или переменные, или перекодировать данные, то вы легко можете скачать почищенные данные тут.

По всем вопросам можете писать мне в телеграм или на почту mail@uxrozum.com, спасибо за внимание!