Outros têm planilha.
A Docco tem conversa.
O data engine humano da Docco é a vantagem injusta: uma operação proprietária de headhunting executivo que coleta dados primários diariamente, alimentando a plataforma com qualidade qualitativa que ninguém mais tem.
Cinco etapas. Da conversa à decisão.
- 01Etapa 01
Conversa real com executivo
Cada um dos 17 headhunters da Docco conduz semanalmente conversas com candidatos sênior e C-Level. Em vez de questionários frios, são entrevistas qualitativas profundas — sobre salário pretendido, benefícios mais desejados, modelo de trabalho, drivers de retenção, contexto da decisão.
- 02Etapa 02
Padronização e estruturação
Cada conversa é registrada em sistema interno padronizado. Campos estruturados: cargo, setor, porte da empresa, região, faixa pretendida, drivers citados, sinais de movimento. Garantimos consistência: o mesmo cargo no mesmo setor é sempre comparável.
- 03Etapa 03
Anonimização e LGPD
Dados pessoais identificáveis são removidos antes de virarem benchmark. Empresas-cliente nunca veem identidade individual — apenas dados agregados estatisticamente. Consentimento explícito de cada candidato durante o processo de headhunting, conforme Lei 13.709/2018.
- 04Etapa 04
Atualização contínua
A base é alimentada diariamente pelas conversas em campo. Médias e medianas se recalculam em tempo real. Empresas-cliente vêem a tendência dos últimos 90 dias, não um snapshot de um relatório anual defasado.
- 05Etapa 05
Validação cruzada
Durante a POC de 60 dias, validamos nossos dados contra a sua base interna. Se as faixas que mostramos não baterem com a realidade que vocês conhecem, ajustamos a metodologia ou não cobramos. Transparência metodológica é parte do contrato.
Para um concorrente replicar,
precisaria construir uma operação
de headhunting do zero.
Não é base comprada. Não é scraping. Não é autodeclarado. É operação humana, consolidada por anos, alimentando dados qualitativos que pesquisas tradicionais não capturam — barreira de anos e dezenas de milhões de reais.
Qualidade observada
Dados vêm de conversa real, não de questionário online. Candidato revela o que realmente aceita.
Granularidade brasileira
Recortes por setor BR, porte real, região metropolitana. Pesquisas globais não capturam isso.
Velocidade contínua
Atualização semanal. Tendência dos últimos 90 dias. Não snapshot anual defasado.
Tudo que analistas perguntam
antes de aprovar.
Os dados são autodeclarados ou observados?
Observados. A diferença é radical: um candidato preenchendo formulário online inflaciona expectativa. Em conversa real com headhunter, a dinâmica é diferente — ele revela o que realmente aceitaria, o que perderia para concorrente, o que motivaria mudança. É qualidade de dado de outra ordem.
Como vocês garantem que os dados são representativos?
Cobertura por setor, porte, região e cargo é monitorada continuamente. Quando um corte tem menos de 30 observações no período, sinalizamos no produto como 'baixa confiança estatística'. Nunca apresentamos faixa sem indicar volume de amostra.
Como funciona a anonimização?
Dados identificáveis (nome, empresa atual, etc) são separados da camada analítica que alimenta os benchmarks. Cada candidato tem identificador interno, mas o dado que sai pra empresa-cliente é estatisticamente agregado. Auditável a qualquer momento.
E quando há poucos dados pra um cargo específico?
Mostramos com transparência: 'baseado em N observações, intervalo de confiança X'. Para cortes muito específicos com baixa amostra, oferecemos On-Demand Studies — pesquisa customizada com entrevistas dirigidas para responder a pergunta exata.
Como tratam diferenças regionais?
Cada observação é geocodificada por região metropolitana. Você pode filtrar por SP, RJ, MG, PR, RS — e os pacotes (não apenas salário) variam significativamente. Modelo híbrido em SP é diferente de obrigatoriedade presencial em outras regiões.
Quer ver a metodologia
aplicada no seu setor?
Apresentamos amostragem, anonimização e validação cruzada na primeira conversa. Sem caixa-preta.