De bästa (och sämsta) verktygen för lönebenchmarking

Träffsäker och uppdaterad lönebenchmarkingdata är avgörande för att kunna erbjuda rättvis, marknadsbaserad ersättning – därför är det viktigt att välja rätt datakälla.

Historiskt har årliga löneundersökningar från konsultbolag som Radford varit standardkällan för den här datan. Men deras manuella processer för dataåtkomst och inrapportering gjorde dem både svåra att använda och benägna för felaktigheter.

Sen finns det benchmarkingdata från medarbetarrapporterade löneplatformar som Glassdoor eller Michael Page. Men även de erbjuder högst opålitlig data som inte fungerar för effektiv löneplanering.

Det är här verktyg för lönebenchmarking kommer in i bilden.

Verktyg för lönebenchmarking som Ravio är specifikt designade för att lösa de här problemen, med pålitlig, relevant realtidsdata för ersättning – samlat i en användarvänlig plattform.

I den här guiden hjälper vi dig att:

• Jämföra för- och nackdelar med olika alternativ för lönebenchmarkingdata
• Granska de bästa systemen för ersättningsbenchmarking 2026
• Förstå hur du hittar rätt verktyg för lönebenchmarking för ditt företag

Hur du får tillgång till lönebenchmarkingdata

Det finns tre huvudsakliga datakällor som People- och Reward-ledare förlitar sig på för lönebenchmarking, och vissa är (mycket) mer pålitliga än andra:

1. Verktyg för lönebenchmarking i realtid
2. Löneundersökningar från HR-konsulter
3. Medarbetarrapporterad data och platsannonser

Här är en snabb överblick över hur de här källorna jämför sig, med en detaljerad genomgång av varje faktor nedan:

Alternativ 1: Verktyg för lönebenchmarking i realtid

Att ha uppdaterad lönebenchmarkingdata är avgörande för att säkerställa att dina medarbetares löner förblir rättvisa och konkurrenskraftiga – särskilt med tanke på hur snabbrörlig talangmarknaden är 2026. Därför är realtidsplattformar för benchmarking inte bara ett "alternativ" utan snarare det smarta valet.

Dedikerade, mjukvarubaserade företag för ersättningsbenchmarking som Ravio samlar in lönedata från medarbetare direkt från källan genom att integrera med företagens HRIS-system – vilket automatiskt uppdaterar benchmarks för att reflektera eventuella förändringar och säkerställer realtidsanpassning till marknadsförändringar. 

Fördelar

• Alltid uppdaterad. Eftersom verktyg för lönebenchmarking integrerar med ditt HRIS-system reflekterar de automatiskt nyanställningar eller löneförändringar i dina benchmarks – vilket håller dem uppdaterade.
• Färre fel och högre träffsäkerhet. Ersättningsverktyg hämtar data automatiskt direkt från ditt HRIS, vilket eliminerar behovet av manuellt arbete och därmed minskar risken för mänskliga fel i din benchmarkingprocess.
• Mycket relevant för ditt företag. De flesta plattformar erbjuder filter som geografisk plats, bransch, antal anställda och företagsstadium – vilket låter dig benchmarka mot jämförbara företag som faktiskt matchar din organisation.

• Enkel jämförelse av intern och extern data. Verktyg för ersättningsbenchmarking kombinerar ofta externa lönebenchmarks med din interna medarbetardata – vilket gör det enkelt att jämföra befintliga löner eller lönespann med den aktuella marknaden och justera därefter, allt inom plattformen.
• Konsekvent, automatiserad rollmappning. De flesta verktyg mappar automatiskt dina medarbetare till plattformsspecifika senioritetsnivåer och roller. Detta säkerställer att du får konsekventa benchmarks lika mot lika utan att behöva göra det tunga arbetet. (Varje leverantör gör detta på olika sätt, så kontrollera alltid hur det fungerar.)
• Tillgång till benchmarks omedelbart. När du väl är ombordstigen (vanligtvis inom några dagar) kan du få tillgång till lönebenchmarks i realtid när som helst – ingen väntan på undersökningscykler. De flesta plattformar låter dig också bjuda in rekryteringschefer eller andra intressenter att se datan direkt.
• Användarvänligt gränssnitt. Benchmarkingverktyg ersätter klumpiga kalkylblad med rena, intuitiva gränssnitt så att People Teams kan bläddra, filtrera och dela data utan att gräva igenom flikar.
• Ytterligare ersättningsverktyg inkluderade. Utöver benchmarking kommer ersättningsplattformar ofta med extra funktioner som att bygga lönespann, analysera lika lön eller genomföra löneöversyner – vilket gör det enklare att använda lönedatan effektivt.

Nackdelar

• Etablerade undersökningsleverantörer har fortfarande ett starkt rykte. Välkända konsultbolag som Radford och Mercer har stora (om än breda) dataset och pålitliga varumärken, vilket gör det enklare att få ledningens stöd. Till skillnad från verktyg för lönebenchmarking i realtid erbjuder de också konsulttjänster – värdefullt för vissa organisationer beroende på deras behov.
• Att välja rätt verktyg är avgörande. Plattformar varierar i region, bransch och rolltäckning, samt datarelevans och användbarhet. Utvärdera dina shortlistade plattformars datakällor, uppdateringsfrekvens och användarupplevelse för att hitta den bästa matchningen för ditt företag (mer om detta nedan).

Alternativ 2: Löneundersökningsdata från HR-konsulter

Flera HR-konsulter genomför storskaliga löneundersökningar genom att bjuda in företag att lämna in sina medarbetares ersättningsdata. Den datan aggregeras sedan och paketeras i benchmarks som du kan köpa.

Vanliga leverantörer av löneundersökningar inkluderar:

• Radford
• Mercer
• Willis Towers Watson
• Korn Ferry
• Culpepper
• Salary.com
• Empsight
• Altura
• Brightmine (inklusive XpertHR, Cendex)

Idag finns det också flera HRIS-verktyg som samarbetar med Mercer Comptryx för att tillhandahålla statisk tredjepartslöneundersökningsdata (HiBob, Lattice, Leapsome) – men problemen kvarstår.

De är trovärdiga men långsamma. Och eftersom undersökningar vanligtvis körs en eller två gånger per år är datan ofta månader gammal när du får den.

Fördelar

• Trovärdighet och lätt att få ledningens stöd. Konsultbolag som sammanställer löneundersökningar är traditionellt välkända inom HR-området och ses ofta som pålitliga källor, vilket kan hjälpa dig med budgetgodkännanden.
• Etablerad datapool med bred deltagarbas. Långvarig pool av undersökningsdeltagare ger dessa leverantörer tillgång till enorma dataset över flera geografiska områden och branscher.

Nackdelar

• Föråldrad lönedata. Löneundersökningar körs en eller två gånger per år, och det tar konsultbolag månader att samla in, aggregera och leverera efterfrågade dataset. Detta gör löneundersökningsdata i princip till en ögonblicksbild från några månader sedan – och en som tar månader innan den uppdateras igen.
• Felbenägen data på grund av manuella inlämningar. Löneundersökningar bygger på att företag lämnar in medarbetares ersättningsdata manuellt. Inte bara är detta en tidskrävande process för People Teams, det exponerar också datan för mänskliga fel, vilket minskar dess träffsäkerhet.
• Svårt att jämföra med relevanta företag. Mest undersökningsdata baseras på en bred datapool, ofta sned mot stora, globala koncerner som tillverkning och olja och gas. Detta gör insikterna irrelevanta för snabbrörliga företag som högväxande tech-scaleups.

• Svårt att använda. Undersökningsresultat kommer vanligtvis i täta kalkylblad med dålig UX – såvida du inte betalar för portaler som The Radford Data & Analytics Platform eller Brightmines portal. Men eftersom dessa plattformar byggs av konsultbolag som sekundära produkter känns deras klumpiga gränssnitt ofta lika föråldrade och svåra att använda.
• Inget sätt att jämföra med dina interna löner. Löneundersökningar kräver att du manuellt matchar benchmarks mot dina interna löner (ofta i mycket komplexa kalkylblad) – något som moderna plattformar gör automatiskt.
• Felaktig rollmatchning. Löneundersökningar fungerar på en ge-för-att-få-modell, vilket betyder att organisationer lämnar in sin data baserat på fördefinierade roller och nivåer. Eftersom allt är manuellt är fel och inkonsekvenser i princip oundvikliga. Dessutom, med så många roller och nivåer inblandade, kämpar People Teams ofta med att matcha undersökningskategorier mot sina interna ramverk för roller.

Alternativ 3: Medarbetarrapporterad lönedata

Det finns två huvudsakliga sätt som företag kan få tillgång till medarbetarrapporterad lönedata:

• Crowdsourcad löneinformation från sajter som Glassdoor
• Lönespann som anges av andra företag i platsannonser på plattformar som Indeed

Låt oss bryta ner dem:

Glassdoor och andra självrapporterade lönekällor

Glassdoor samlar in lönedata direkt från användare som anonymt lämnar in sin jobbtitel, lön, plats och andra detaljer. Denna data aggregeras sedan för att skapa Glassdoors löneindex som ger ett lönespann per roll.

Andra branschspecifika källor finns också. Till exempel publicerar content marketing-communityn Superpath en årlig lönerapport för content marketers via en undersökning.

Även om dessa verktyg primärt är byggda för individer att bedöma sin egen ersättning, vänder sig fortfarande vissa People- och Reward-team till dem när formella datakällor inte finns tillgängliga för nisch- eller nya roller.

Lönebenchmarking med platsannonser på LinkedIn och Indeed

Många företag inkluderar nu lönespann i sina platsannonser – särskilt med uppgången av regler för lönetransparens som EU:s lönetransparensdirektiv.

Vissa team granskar manuellt dessa annonser på LinkedIn eller Indeed för att bedöma marknadspriser.

Jobbsajter som Michael Page, Reed och Indeed aggregerar också data från platsannonser till gratis verktyg för lönekontroll.

Fördelar

• Gratis och lätt att få tillgång till. Vem som helst kan skapa ett gratis konto och bläddra bland dessa plattformar.
• Användbart när det inte finns budget eller stöd. För team som inte har stöd från intressenter för verktyg för lönebenchmarking (ännu) kan användarrapporterade lönekällor kännas som en tillgänglig startpunkt.

Nackdelar

För lönebenchmarking via Glassdoor:

• Overifierad och inkonsekvent självrapporterad data. Vem som helst kan lämna in löneinformation och det finns ingen verifiering. Även när inlämningar är ärliga varierar sättet de rapporteras på. Till exempel delar vissa säljchefer grundlön, andra lägger till sin On-Target Earnings (OTE) också.
• Föråldrade genomsnitt. Glassdoor använder enkla genomsnitt (inte en best practice för benchmarking, eftersom extremvärden snedvrider resultaten), och inkluderar löner från många år tillbaka utan datumfilter – så det "nuvarande" priset kan vara vad som helst utom aktuellt.
• Inget sätt att filtrera på företagstyp eller storlek. Glassdoors datapool spänner över alla branscher och företagsstorlekar, men det finns inget sätt att filtrera för din specifika företagsprofil – vilket gör träffsäkra jämförelser lika mot lika svårt.

För platannonsdata:

• Liten stickprovsstorlek. De flesta team granskar manuellt en handfull roller, vilket inte är statistiskt användbart eller representativt för marknaden.
• Stora lönespann som spänner över flera nivåer. Många platsannonser listar breda spann (t.ex. 500 000–900 000 kr) eftersom de är öppna för att anställa på olika nivåer – från junior till senior. Det gör det svårt att benchmarka ersättning för en specifik senioritetsnivå.
• Ingen kontext bakom siffrorna. Ersättningsstrukturer varierar mellan företag i hur de balanserar grundlön, equity, förmåner och bonus. Platsannonser ger inte denna kontext och utan den är det svårt att förstå vad ett lönespann faktiskt reflekterar.

De bästa verktygen för lönebenchmarking 2026

Eftersom de kontinuerligt uppdaterar benchmarks med realtidsdata från medarbetare och marknadsinsikter ger verktyg för lönebenchmarking den mest träffsäkra och uppdaterade löneinformationen.

Med det sagt finns det flera leverantörer av benchmarkingmjukvara att välja mellan – var och en med olika styrkor, funktioner och global vs regional datatäckning.

Låt oss gå igenom dem härnäst:

1. Ravio

Bäst för: högväxande techföretag (särskilt de med stor närvaro i Europa).

Nyckelfunktioner:

• Ersättningsdata från över 1 400 företag som bidrar till Ravios ersättningsdatabas, med benchmarks tillgängliga för över 50 länder och 100+ roller.
• Lönebenchmarking i realtid för total ersättning som täcker grundlön, rörlig lön, equity och personalförmåner.
• Verifierad data granskad av dataanalytiker för träffsäkerhet och konsekvens över branscher och roller.
• Avancerade filter för geografisk plats, bransch (t.ex. fintech-löner vs övergripande tech), antal anställda, företagsstorlek och finansieringsstadie för att säkerställa relevanta benchmarkingpooler.
• Automatiserad rollmappning till Ravios nivåramverk för konsekventa jämförelser lika mot lika.
• Ersättningshanteringsfunktioner inklusive lönespann och analys av lika lön.
• Lätt att använda, med säkra integrationer till 100+ HRIS-system.

Jämfört med andra moderna verktyg för lönebenchmarking erbjuder Ravio den optimala mixen av pålitlig data, omfattande ersättningshanteringsverktyg, användarvänlig teknologi och expertstöd till hands för att hjälpa till – du kan också hitta en detaljerad genomgång nedan.

2. Pave

Idealisk för: USA-baserade tech-startups och koncerner som behöver högkvalitativ ersättningsdata i USA, Kanada och Storbritannien.

Nyckelfunktioner:

• Lönebenchmarkingdata i realtid via ge-för-att-få-modell.
• Täcker grundlön, equity och rörlig lön (obs: begränsad equity/bonusdata utanför kärnmarknaderna).
• AI-definierade senioritetsnivåer (efter spår, familj och nummer).
• Ersättningsplaneringsverktyg från början till slut med inbyggda budgeterings-, prognostiserings- och godkännandeflöden.
• Rent gränssnitt med integrationer till 18 HRIS-system.

Till skillnad från Ravio kommer 67% av Paves data från amerikanska och kanadensiska företag, och endast 14% från europeiska organisationer – vilket gör den mindre idealisk för USA-baserade koncerner eller europeiska företag som anställer globalt.

3. Figures

Idealisk för: medelstora europeiska företag som letar efter ersättningsdata i linje med efterlevnad av EU:s lönetransparensdirektiv.

Nyckelfunktioner:

• Lönebenchmarks via HRIS-integrationer, Excel-uppladdningar och partnerdata från Mercer.
• Daglig datainsamling med månatliga benchmarkuppdateringar. Tredjeparts Mercer-undersökningsdata uppdateras kvartalsvis.
• Täcker grundlön och rörlig lön-benchmarks (ingen equity-data inkluderad).
• Avancerade filter inklusive bransch, antal anställda, plats och finansieringsstadie.
• AI-driven datamodellering för att fylla luckor på mindre marknader.
• Färdigbyggda mallar för lönespann för företag som bygger sitt första ersättningsramverk med detaljerad rolluppdelning och synliga datapunktsantal per benchmark – idealiskt för små team som börjar från grunden.

Jämfört med Ravio erbjuder Figures inte benchmarkingdata över hela ersättningspaketet. Datatäckningen är begränsad till grundlön och rörlig lön, utan equity- eller förmånsbenchmarking.

Företag som kräver bredare datatäckning kan behöva köpa ytterligare tillgång till Mercers tredjeparts undersökningsdata.

4. Compa

Idealisk för: amerikanska koncerner som behöver ett offertbaserat benchmarkingverktyg för att komplettera traditionella löneundersökningar – särskilt inom tech, life sciences och retail.

Nyckelfunktioner:

• Ersättningsbenchmarks i realtid, inklusive nyanställningsdata från jobberbjudanden via ATS-integrationer.
• Varannan vecka synkroniseras för att hålla benchmarks aktuella, baserat på verklig anställningsaktivitet.
• AI-drivna rekommendationer för ersättningsjusteringar och vägledning för erbjudanden.
• Inbyggda flöden för erbjudandegodkännanden och samarbete med rekryterare.
• Kompetensbaserad analys för svårprissatta, specialiserade roller.

Till skillnad från Ravio, Pave och Figures fokuserar Compa enbart på offertbaserad benchmarking och marknadsintelligens – inte full ersättningshantering.

Lönespann, löneöversyn och funktioner för lika lön är också begränsade.

Som ett resultat stöder Compa inte de ersättningsflöden som behövs för att skala effektivt. Du kommer fortfarande att behöva genomföra löneöversyner och hantera lönespann manuellt – ofta i kalkylblad.

5. CompUp

Idealisk för: Indienbaserade startups, medelstora företag och serviceföretag som kör strukturerade löneöversyner eller merit-cykler.

Nyckelfunktioner:

• Ersättningsbenchmarks i realtid via automatiserade HR/payroll-integrationer i Indien.
• Levande marknadsdata från 250+ indiska startups som bidrar med aktiv data.
• Peer-basket-filter för att benchmarka mot indiska startups efter stadium, storlek och bransch (ingen avancerad segmentering efter anpassade kohorter eller finansieringsstadie).
• Simulera budgetar, koppla lön till prestationsbetyg och kör automatiserade merit-cykler utan kalkylblad.
• Dirigera lönebeslut genom korrekta godkännandeflöden och generera Total Rewards Statements för att kommunicera medarbetares lön, bonus och förmåner.

Till skillnad från Ravio och andra verktyg för lönebenchmarking är CompUps benchmarks skräddarsydda exklusivt för det indiska startup-ekosystemet.

Det är en stark passform för indiska startups som kör strukturerade översyner. Men dess begränsade branschomfång betyder att benchmarks kan vara opålitliga för nisch-, senior- eller globalt distribuerade roller.

6. Carta Total Comp

Idealisk för: VC-backade, USA-baserade privata företag som redan använder Cartas cap table-plattform för att hantera ägande och equity.

Nyckelfunktioner:

• Lön- och equity-benchmarks i realtid från Cartas proprietära dataset av privata marknadsföretag.
• 100+ HRIS-integrationer för att automatiskt synkronisera ersättning, senioritetsnivå och medarbetardata.
• Integrerad cap table-data för att spåra och prognostisera ägande, vesting-scheman och aktietilldelningar.
• Scenarioplaneringsverktyg för att modellera equity-utspädning, ägandepåverkan och ersättningsrunway.
• Strukturerade flöden för att planera, modellera och godkänna lön- och equity-erbjudanden – med full revisionssupport.
• Rent gränssnitt och enkel plug-and-play-uppsättning om du redan använder Carta.

Carta är primärt en cap table-hanteringsplattform, så equity-benchmarking är dess styrka, medan lönedata är mindre robust. Och eftersom den endast fungerar med privatägda startups är dess benchmarks inte relevanta för publika företag.

Jämfört med Paves bredare amerikanska marknadstäckning är Cartas fokus endast på företag som redan använder dess plattform – vilket erbjuder tätare integration mellan ersättningsplanering och realtidsdata för ägande.

Men liksom Pave är Cartas globala benchmarks, även om de finns tillgängliga, inte lika robusta på europeiska eller internationella marknader, vilket gör Ravio till ett starkare val för team som anställer globalt.

7. Assemble (förvärvad av Deel)

Bäst för: USA-baserade företag som letar efter en benchmarkingplattform som kan integrera flera källor, särskilt bioteknikföretag.

Nyckelfunktioner:

• Specialiserade dataset för ersättning inom biotech och life sciences tillsammans med Cartas proprietära data från den privata marknaden.
• Importera och kombinera ersättningsdata från flera källor via manuella uppladdningar och mappning.
• Anpassade flöden för ersättningsplanering och godkännanden.
• HRIS- och Cartas Cap Table-integrationer.
• Omfattande ersättningsfunktioner inklusive lönespann, strukturerade löneöversyner och generering av erbjudandebrev.

Till skillnad från andra verktyg för lönebenchmarking som täckts hittills samlar inte Assemble in lönedata direkt från kunder. Istället förlitar den sig på manuella datauppladdningar och mappning, vilket kräver att användare själva hanterar och kombinerar flera ersättningsdataset.

Även om detta tillvägagångssätt erbjuder flexibilitet för företag som vill integrera olika datakällor, inklusive specialiserade biotech-dataset, innebär det också mer manuellt arbete jämfört med plattformar som Ravio som automatiskt bäddar in proprietär benchmarkdata.

8. Compensation IQ av Qlearsite

Bäst för: offentliga sektororganisationer, välgörenhetsorganisationer och ideella organisationer i Europa med stark närvaro i Storbritannien.

Nyckelfunktioner:

• Kombinerar data från manuella uppladdningar, tredjepartspartnerskap med Mercer och lönespann som delas i platsannonser via sitt partnerskap med Lightcast (ingen egen proprietär data).
• HRIS-integrationer för att jämföra dina interna löner med den externa datan (inte för att bygga ett realtidsdataset).
• AI-driven automatiserad rollmappning för att standardisera benchmarking.
• Anpassningsbara dashboards som lyfter fram ersättningsmått, trender och problemområden.
• Användarvänligt gränssnitt designat för snabb åtkomst.

Jämfört med Ravios benchmarkingdata i realtid för techföretag förlitar sig Compensation IQ på tredjeparts Mercer-data från sällan genomförda löneundersökningar.

Den hämtar också från självrapporterade källor som Glassdoor, som är overifierade, inkonsekventa och kan snedvridas av föråldrad data eller saknad kontext såsom företagsstorlek, typ eller hur lön är strukturerad – vilket gör datan irrelevant för techföretag.

Utöver dessa ledande verktyg för ersättningsbenchmarking finns det också andra HR-plattformar som erbjuder tredjeparts benchmarkingdata för ersättning. Dessa inkluderar:

• Lattice
• HiBob
• Leapsome
• Barley
• Comprehensive
• Zendesk

Med alla dessa alternativ, hur kan du avgöra vilket som är rätt för ditt företag? Låt oss visa dig hur härnäst.

Hur du väljer ett verktyg för lönebenchmarking

Leta efter följande faktorer när du utvärderar en mjukvara för lönebenchmarking för ditt företag

Uppdaterad data för marknadsanpassade ersättningsbeslut

Prioritera verktyg för lönebenchmarking som äger sitt eget ersättningsdataset och uppdaterar benchmarks regelbundet – helst genom live-integrationer med ditt HRIS, ATS eller cap table-system. På så sätt agerar du utifrån vad som händer nu, inte sex månader sedan.

Faktum är att föråldrade benchmarks i snabbrörliga marknader kan innebära felaktiga lönespann – vilket riskerar att kandidater hoppar av eller att du betalar för mycket. People- och Reward-team behöver därför färsk, aktuell data för att justera lönespann, göra erbjudanden och motivera beslut med självförtroende.

Var också medveten om vissa HR-plattformar som förlitar sig på tredjepartslönedata. Dessa hämtar ofta insikter från löneundersökningar genomförda av konsultbolag som Mercer. Även om den är trovärdig är denna data vanligtvis föråldrad när den når dig.

Träffsäker data för att motivera lön, behålla talang och täppa till lönegap

Leta efter en HRIS- eller ATS-integrerad lönebenchmarkingplattform för att få träffsäkra benchmarks från verklig medarbetardata, inte gamla undersökningar eller användarrapporterad data.

Denna precision spelar roll när du upptäcker lönegap, justerar lönespann eller försvarar erbjudanden för ledningen. Det är också avgörande för att bygga förtroende för din ersättningsprocess.

För att säkerställa benchmarkträffsäkerhet, utvärdera varje verktyg för:

• Hur det verifierar och modellerar sin data
• Hur det aggregerar data för att producera de benchmarks du ser i deras plattform
• Hur det hanterar saknade datapunkter (till exempel via AI-modellering eller platsdifferenser)

Intern vs. extern benchmarking för att identifiera lönegap och inkonsekvenser

Den ideala mjukvaran för lönebenchmarking ska göra det enkelt för dig att jämföra intern ersättningsdata som dina nuvarande medarbetarlöner eller lönespann med realtids-marknads-benchmarks.

Denna interna vs. externa vy hjälper till att lyfta fram problem som avvikare i lönespann, lönekompression eller löneskillnader. I sin tur låter det dig göra snabba, konkurrenskraftiga justeringar så att du kan hålla dig i linje med marknadsmässiga priser.

Stark dataskydd för att uppfylla efterlevnad och minska risk

Välj en mjukvara för ersättning som har SOC 2 Type 2-certifiering och som också har GDPR-policies på plats för europeisk data.

Detta skyddar all din känsliga lönedata för medarbetare som mjukvaran får tillgång till genom sina integrationer med ditt HR-system för träffsäker benchmarking.

Benchmarks baserade på företag som ditt – efter region, storlek och roll

När du utvärderar verktyg för lönebenchmarking, kontrollera var deras dataset är starkast.

Till exempel erbjuder både Ravio och Pave global lönebenchmarkingdata. Men medan Ravio leder på europeiska marknader har Pave djupare täckning i USA och Kanada.

Relevant data – efter bransch, plats, företagsstorlek och rolltyp – säkerställer att du benchmarkar mot företag du faktiskt konkurrerar med, vilket hjälper dig att förbli konkurrenskraftig i att attrahera och behålla topptalanger.

Bonus: Leta efter mjukvara som erbjuder flera filtreringsalternativ så att du kan skräddarsy jämförelser med företag i samma bransch, med samma HQ-plats eller i ett liknande tillväxtstadium.

Total ersättningsdata, inte bara lön, för att göra rättvisa, konkurrenskraftiga erbjudanden

Välj ett verktyg för lönebenchmarking som inte bara ger dig benchmarks för grundlön utan hela ersättningsbilden, inklusive rörlig lön, equity-ersättning och personalförmåner.

Du behöver denna bredare vy för att göra rättvisa, konkurrenskraftiga erbjudanden – ännu mer om du är på en marknad där equity eller förmåner spelar en stor roll för att attrahera topptalanger.

Tänk på att inte all mjukvara för ersättning erbjuder detta. Figures fokuserar till exempel endast på lön och rörlig lön, medan Ravio inkluderar equity- och förmånsbenchmarks också.

Träffsäker, enkel rollmatchning för renare, jämförbara benchmarks

Välj helst ett verktyg för lönebenchmarking som automatiskt mappar dina interna roller till jobbenchmarks under onboarding.

Detta hjälper ditt team att matcha jobbtitlar och nivåer till rätt benchmarks – utan manuella gissningar eller kalkylbladskrångel.

Automatisk rollmappning sparar också timmar och säkerställer att dina ersättningsjämförelser förblir träffsäkra och konsekventa, även när din organisation växer.

Lättanvänd plattform som minskar manuellt arbete och sparar tid

Välj ett verktyg för lönebenchmarking med ett enkelt, intuitivt gränssnitt så att du inte slösar tid på att lista ut hur du hämtar data, jämför benchmarks eller delar resultat med intressenter.

Osäker på hur användbar ett verktyg egentligen är? Utforska deras webbplats för produktvideos eller boka en demo för att se plattformen i aktion.

Vissa plattformar erbjuder också gratis testperioder så att du kan testa dem själv – som Ravio erbjuder en 30-dagars gratis testperiod av hela deras globala dataset. Slutligen, kontrollera alltid G2-recensioner för att se hur intuitiv andra användare tycker att din shortlistade mjukvara är.

Flexibla användarbehörigheter för säker, rollbaserad åtkomst och samarbete

Välj ett verktyg för lönebenchmarking som låter dig kontrollera vem som ser vad – oavsett om det är HR, ledning, linjechef eller medarbetare.

Detta är särskilt användbart när chefer behöver göra löneerbjudanden för nyanställningar eller granska löneökningar. Och om du siktar på mer lönetransparens kan verktyg som låter medarbetare se sin egen totala ersättning hjälpa dig att kommunicera tydligt och konsekvent.

Ytterligare funktioner för ersättningshantering för att effektivisera ditt arbetsflöde

Slutligen hjälper det att välja ett verktyg för lönebenchmarking som låter dig göra mer än bara se data. Till exempel bygga lönespann eller rapportera om lika lön.

Detta är saker du skulle behöva göra ändå när du har benchmarkingdata, så att hantera allt i en plattform sparar tid och minskar verktygsbyten.

Varför är Ravio det bästa verktyget för lönebenchmarking på marknaden?

Ravio bockar av alla rutor för vad som gör ett bra verktyg för lönebenchmarking som diskuterats ovan. Här är en översikt:

Här är alla detaljer om Ravio som ett verktyg för lönebenchmarking – och om du vill se plattformen mer i detalj, hör av dig:

• Uppdaterade benchmarks. Säkra integrationer med över 100 HRIS-verktyg gör onboarding snabb och enkel, och säkerställer att Ravios ersättningsbenchmarkingdatabas alltid är träffsäker och uppdaterad.
• Träffsäkra benchmarks. All data kontrolleras och verifieras av Ravios team av dataanalytiker och benchmarkingexperter för att säkerställa en hög grad av träffsäkerhet och konsekvens i hur data märks och tolkas över företag.
• Jämförelse av benchmarkingdata med intern lönedata. Ravios plattform gör det möjligt för dig att se ersättningsbenchmarkingdata som fristående data – men det gör det också enkelt att jämföra dessa benchmarks med befintlig medarbetarersättning för att se var de faller mot marknaden. Dessutom låter Ravios lönespannverktyg dig bygga lönespann med benchmarkingdatan, eller uppdatera befintliga lönespann för att föra dem i linje med marknaden.

• Relevant datapool. Över 1 400 företag bidrar till Ravios ersättningsdatabas, med benchmarks tillgängliga för över 50 länder och över 100 roller, vilket säkerställer hög datatillförlitlighet för alla benchmarks. Dessutom finns filter alltid tillgängliga för geografisk plats, bransch, antal anställda, företagsstorlek och finansieringsstadie, för att säkerställa en relevant datapool att jämföra mot.
• Benchmarks för total ersättning. Ravios benchmarkingdata för total ersättning täcker grundlön, rörlig lön, equity-ersättning och personalförmåner.

• Robusta säkerhetsåtgärder. Medarbetardata är helt anonymiserad och hålls säker hela tiden genom rigorösa integritets- och säkerhetsprotokoll – inklusive GDPR-efterlevnad och SOC 2 Type 2-certifiering. Ravios data hostas i Europa.
• Träffsäker och tydlig rollmatchning. Ravio matchar automatiskt dina interna senioritetsnivåer med Ravios nivåramverk för att säkerställa en jämförelse lika mot lika, och om du inte har nivåer ännu kommer Ravios team att mappa dina individuella medarbetare till Ravios nivåramverk.

• Intuitiv och lättanvänd plattform. Ravio har ett G2-betyg på 4,7, och användare kommenterar regelbundet att plattformen är "användarvänlig" och "intuitiv".
• Flexibla användarbehörigheter. Ravio inkluderar möjligheten att lägga till användare till ditt Ravio-konto med varierande nivåer av behörigheter. Dessutom kan du också dela benchmarks och lönespann utanför plattformen för att hjälpa till med intressenthantering och medarbetarkommunikation.
• Ytterligare funktioner för ersättningshantering. Ravio är inte bara ett verktyg för lönebenchmarking, det är en ersättningshanteringsplattform från början till slut – med möjligheten att använda benchmarkingdatan som grund för att bygga lönespann, analysera lika lön med mera.

Vanliga frågor:

Vad är det bästa verktyget för lönebenchmarking?

Det bästa verktyget för lönebenchmarking uppfyller din organisations behov – integrerar med dina HRIS-system och erbjuder realtidsdata för lön och total ersättning. Det ska också erbjuda stark datatäckning skräddarsydd för dina behov, oavsett om det är regionala benchmarks eller global marknadsdata, beroende på ditt teams struktur och anställningsfotavtryck.

Vad ska man leta efter i ett verktyg för lönebenchmarking?

Kontrollera hur verktyget samlar in och verifierar data, och om dess täckning bäst passar dina behov (regionalt vs globalt). Säkerställ att det integrerar med ditt HRIS-system, är intuitivt för adoption i hela teamet och erbjuder starka säkerhetsstandarder – SOC 2 Type 2-certifiering och GDPR-efterlevnad för europeisk data.

Hur man väljer ett verktyg för lönebenchmarking

Välj ett HRIS-integrerat verktyg för lönebenchmarking som erbjuder realtidsersättningsdata över lön, equity och förmåner. Säkerställ att det också stöder automatisk rollmatchning, stark datasäkerhet och avancerade filter efter företagsstorlek, region och bransch. Glöm inte att utvärdera användarvänlighet för att säkerställa smidig implementering för ditt team.