Mercer의 보상 데이터 (총 보상 서베이, TRS): 객관적이고 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 보상 전략과 예산을 관리하세요. 

귀사의 지역 CEO는 동남아시아에 지역 기술 허브를 설립할 계획이며, 쿠알라룸푸르와 방콕 중 한 곳을 선택하려 합니다. 여러분은 인재 데이터를 수집하고 두 시장 간의 인건비 차이에 대해 보고하는 임무를 맡았습니다.

TRS 활용 이전:

• 정확성이 떨어지는 일반적인 AI 생성 공개 데이터에 의존.
• 시장별로 제각각이고 일관성이 없는 출처에서 수집된 보상 정보.
• 현지 시장의 최신 변화를 반영하지 못하는 오래된 데이터 또는 업데이트 빈도가 낮은 데이터.

TRS 활용 이후:

• 쿠알라룸푸르와 방콕 간의 정확한 비용 비교를 가능하게 하는 표준화된 다중 시장 데이터 세트.
• 최신 보상 데이터 기반 예상 인력 운용 계획에 반영,  및 정확한 인건비 산출을 통하여 인력 계획과 의사결정 속도를 높임.

귀사는 AI 역량을 강화하고 숙련된 인재를 확보하기 위해, AI 기반 애널리틱스를 전문으로 하는 한국의 독립 기술 공급업체를 인수할 준비를 하고 있습니다. 여러분은 인수합병 후의 보상 및 인재 체계에 대한 보고서를 작성하는 임무를 맡았습니다.

TRS 활용 이전:

• 인수 대상 기업의 보상 및 인재 체계에 대한 파악이 제한적.
• 수동적이고 단편적인 데이터 수집으로 인해 급여 체계 비교에 있어 일관성 결여.
• 핵심 직무를 파악하고 인재 유지 전략을 효과적으로 조정하는 데 있어 어려움 수반.

TRS 활용 이후:

• 합병 후 보상을 적절하게 조정하기 위해 기존 급여 체계에 대한 명확한 통찰력을 제공하는 필수적인 실사 도구 확보.
• 인재 유지를 위한 투자에 전략적으로 집중하고 비용을 최적화할 수 있도록 수요가 높은 직무 식별 가능.
• 시장 상황을 심층적으로 파악하여, 광범위하고 비효율적인 급여 인상을 피하고 표적형 인재 유지 노력을 펼칠 수 있도록 지원.