Board Pack

Что получает заказчик после диагностики ФОТ

Результат RES — проверяемая цепочка от данных и причин до возможного решения, его стоимости, рисков и плана проверки.

Как читать демонстрационные материалы

Payroll Bridge ниже относится к условной компании А: её ФОТ меняется с 1 000 до 1 217 млн ₽. Financial Opportunity Map относится к другой условной компании Б с годовым ФОТ 1 240 млн ₽. Это независимые синтетические сценарии; их суммы нельзя объединять в расчёт одного предприятия.

Синтетические методические примеры. Не клиентские кейсы и не доказательство экономии. Confidence Grade и подтверждённый прогноз не присвоены без проверки источников.

Рост ФОТ — это следствие. Важно понять его причины.

Факторный анализ показывает, какие изменения реально сформировали рост расходов на персонал и как они связаны с результатом бизнеса.

Синтетический пример · условная компания А

Факторный анализ изменения ФОТ

Payroll Bridge

+217 млн ₽

Факторный анализ изменения ФОТСинтетический сценарий: ФОТ 1 000 млн ₽ и изменения 82, 61, 24, 39 и 11 млн ₽ дают итог 1 217 млн ₽. Все столбцы построены по единому масштабу от нуля.1 000База+82Численность+61Ставки+24Структура+39Премии+11Прочие1 217Итогмлн ₽, единый масштаб от нуля

Сверка: 1 000 + 82 + 61 + 24 + 39 + 11 = 1 217 млн ₽.

ФОТ базового периода
1 000 млн ₽
Изменение численности
+82 млн ₽
Изменение ставок оплаты
+61 млн ₽
Изменение структуры персонала
+24 млн ₽
Переменное вознаграждение
+39 млн ₽
Разовые и прочие выплаты
+11 млн ₽
ФОТ текущего периода
1 217 млн ₽

Синтетический методический пример компании А. Не клиентский кейс, не доказательство экономии. Факторы показаны по условной согласованной модели; в проекте требуется сверка реестра и перекрёстных эффектов.

Рост ФОТ нужно раскладывать по причинам, чтобы отделять осознанные инвестиции в бизнес от неуправляемого накопления расходов.

Синтетический методический пример

Связь результата и выплаты

Performance vs Bonus Payout
Связь результата и выплатыИллюстративный scatter plot: разные уровни выполнения KPI сопровождаются близкими фактическими выплатами; премирование слабо различает эффективность.Результат / выполнение KPIФактическая выплатавыплаты различают результат слабо

Синтетический методический пример. Не клиентский кейс, не доказательство экономии. Корреляция не подтверждает причинный эффект.

Если существенно разные результаты приводят к почти одинаковым выплатам, премирование слабо различает эффективность.

Не каждое отклонение в ФОТ является экономией

RewardLab разделяет разные финансовые последствия, чтобы не превращать любое найденное отклонение в искусственную цифру «потенциальной экономии».

Карта финансовых возможностей

Financial Opportunity Map

Текущий ФОТ → проверка гипотез

Текущий ФОТ1 240 млн ₽

Гипотеза устранимых выплат

Avoidable Payroll Leakage
18–27 млн ₽ / год

Возможность перераспределения

Reallocation Opportunity
перенос бюджета

Необходимые корректировки оплаты

Pay Correction Investment
8–13 млн ₽ / год

Стоимость изменений

Implementation Cost
стоимость перехода

Подверженность риску

Risk Exposure
отдельный контур
Locked forecastне сформирован

Синтетический методический пример компании Б, независимый от Payroll Bridge компании А. Не клиентский кейс, не доказательство экономии. Показанные суммы — гипотезы; подтверждённый прогноз отсутствует до правовой и операционной проверки.

Главный вопрос — не «сколько можно сократить?»

Что можно устранить, что перераспределить, куда необходимо инвестировать и какова экономика перехода?

Премии и решение для руководства

Карта премий связывает KPI, фактический payout и исключения из правил. Decision Card фиксирует доказательство, ограничения, возможное действие, стоимость перехода и владельца следующей проверки.

Bonus Effectiveness Map

Проверка логики премий

СрезДостижение KPIНачисление премииИсключения
Функция и периодПлан / факт, качество показателяРаспределение и правило выплатыСогласованные override и причины
Сопоставимая группаКонтролируемость результатаРазброс при сходном результатеЧастота и стоимость отклонений

Матрица выявляет аномалии, но не доказывает, что премия вызвала изменение результата. При слабых KPI вывод получает низкую степень достоверности.

Шаг: проверить альтернативные правила на исторических начислениях, затем в пилоте.

Decision Card / Board Brief

Нужно ли менять правило премирования?

Доказательство
Начисления, KPI план/факт, правила и журнал исключений
Confidence
Назначается после проверки покрытия и сверки; при нехватке данных — D
Возможное действие
Смоделировать альтернативное правило и пилотный периметр
Стоимость и риск
Вложения, бюджетный эффект и правовые ограничения отдельно
Владелец и дата
Определяются заказчиком при обсуждении Board Pack

Как из фрагментов получается Board Pack

Вывод

Причина и масштаб

Расчёт связывает отклонение с источником, периодом и вопросом. Предположение отделено от подтверждённого факта.

Достоверность

Confidence и ограничения

Покрытие и допущения стоят рядом с выводом. Grade D исключает точный денежный прогноз.

Решение

Ответственный шаг

Decision Card связывает действие, стоимость, риск, владельца проверки и контрольную дату.

Обсудить применимость диагностики

Покажем, какие из этих артефактов можно обоснованно получить из ваших данных.

Обсудить задачу