Медиаресурс

HR-аналитика для подбора персонала: на какие метрики опираться

Актуальная публикация Эксперты Аналитика
Подбор персонала, как и все в HR — тонкая материя. С одной стороны, профессионалы опираются на технологии найма. Основные алгоритмы работы с кандидатами существуют уже давно, и нарушать их незачем. С другой — нельзя сбрасывать со счетов экспертность рекрутера или интуицию, с помощью которых некоторые вакансии закрываются «не по правилам». Современные технологии позволяют собирать большие данные, чтобы специалисты по персоналу могли получать результат с минимумом усилий. 

Рекрутмент на основе такого пласта информации поможет правильно рассчитать, чего ожидает бизнес от сроков и качества найма. А еще — откорректировать требования и условия вакансии и закрывать ее не от рассвета до забора. 

Иногда big data может и навредить. Например, в одной из компаний для скрининга резюме использовали алгоритм. По итогам анализа сводки по сотрудникам, которых уволили, ИИ не рассматривал кандидатов с опытом работы в определенных компаниях. Из-за этого при найме ни с чем ушли 20% специалистов, которые подходили на должность — и все потому, что они упомянули в резюме те самые места работы. Только после того, как заниматься скринингом стал человек, вакансии начали закрывать быстрее.  

Однако работать в подборе и не строить воронки — значит работать вслепую. Конечно, команде нужно приложить усилия, чтобы собрать и проанализировать данные. На заре рекрутмента все это сводилось вручную. В больших компаниях выделяли специальный день, чтобы подбить отчет. А иногда — специального человека, который бы этим занимался. Сейчас статистика выгружается парой кликов из ATS, а многие решения позволяют настраивать и собирать ее под себя. Так у команды появляется больше времени для того, чтобы изучить результаты и действовать.

Мы поговорили об этом с экспертами в области подбора персонала. Ольга Мингалеева, менеджер по запуску новых решений в кадровом агентстве KELLY, и Марина Баранова, руководитель отдела подбора и адаптации из отеля Mriya Resort & SPA в Ялте, рассказали нам, какие данные они собирают в рекрутменте и для чего. Расскажем о 5 основных метриках.

Воронка подбора


Эта метрика включает в себя сводку по всем кандидатам, которых рассматривали на вакансию от момента скрининга резюме до оффера финалисту. Она помогает прогнозировать найм на аналогичные позиции. Также на основе воронки можно корректировать процессы подбора, например, сократить сроки найма или увеличить количество нанятых за период.

Воронка может выглядеть так:

Вакансия «Оператор контакт-центра»
Старт работы: 01.09.2021
Вакансия закрыта: 15.09.2021

Всего резюме: 100 
Проведено телефонных интервью: 80 (80%)
Приглашено на 1 собеседование: 40 (50%)
Одобрено по итогам 1 собеседования: 20 (50%)
Направлено на тестирование: 15 (75%)
Прошли тест успешно и приглашено на 2 собеседование: 10 (67%)
Одобрено по итогам 2 собеседования и приглашено на стажировку: 5 (50%)
Прошли успешно стажировку на стажировку и получили оффер: 3 (60%)
Трудоустроены: 2 (67%)
Прошел испытательный срок: 1 (50%)

В ATS воронку подбора можно продемонстрировать так:



Ольга Мингалеева из KELLY рассказала, что ее команда всегда анализирует воронку рекрутмента. При этом важны как количественные метрики — сколько кандидатов на том или ином этапе в день/неделю/месяц, так и процентные. Одним из главных этапов воронки считают процент сотрудников, которых взяли на работу через телефонное интервью. Вторым — процент кандидатов, которых одобрили по результатам первичного интервью и дальнейших шагов. 


Марина Баранова из Mriya Resort & SPA считает, что важный показатель эффективности массового подбора — скорость работы с кандидатом: от первого касания и попадания в воронку подбора до оффера и найма. «Если ты не сделала предложение о работе, тебя уже мог опередить кто-то другой. Поэтому все, что можно ускорить, автоматизировать в подборе — важно и нужно делать уже сейчас».


Воронка подбора показывает, на каком из этапов кандидаты отсеиваются по максимуму. Так специалист видит, что именно можно скорректировать. Помимо стандартных «приглашено — дошло — одобрено», воронка помогает отчитаться, откуда кандидаты приходят, почему им отказывают на этапе подбора, как быстро закрывают вакансию. Еще появляется возможность распланировать KPIs для проектов по рекрутменту. 

«Когда мы анализируем воронку, мы видим, какие сбои в процессах рекрутмента происходят. Зная приемлемый процент по определенным параметрам, рекрутер всегда заметит отклонения. И здесь нужно разобраться, с чем они связаны. Возможно, изменилась ситуация на рынке труда или возникли сложности на нашей стороне. Например, новый сотрудник делает что-то не так. Благодаря воронке мы можем увидеть проблему и оперативно решить — исправить скрипт интервью, еще раз обсудить критерии для одобрения кандидатов. В некоторых случаях мы вынуждены снижать требования к кандидатам, так как ситуация на рынке труда сейчас довольно сложная», — добавляет Ольга.

Источники трудоустройства/поиска кандидатов


Этот показатель позволяет отслеживать, какой из источников был самым эффективным. С помощью такой аналитики рекрутеры могут сконцентрироваться на том, что быстрее принесет нужный результат. Еще метрика полезна, если источники платные, а бюджет ограничен. С данными на руках команда подбора потратит деньги с максимальной пользой.

«В KELLY мы всегда анализируем источники привлечения кандидата. Для нас важно понимать, на какую рекламу реагируют кандидаты и где. В своих проектах мы всегда просчитываем стоимость откликов из разных источников и в конечном счете стоимость рекламы на одного трудоустроенного. На еженедельной, а порой и на ежедневной основе мы можем менять сами объявления и источники привлечения, учитывая текущую статистику», — поясняет Ольга Мингалеева.

Важно не ставить крест на источнике, если он показал себя не очень хорошо в конкретном проекте. Мир не стоит на месте, порталы работают с обратной связью клиентов, и иногда мертвый ресурс через какое-то время становится кладезью кандидатов. Еще стоит помнить, что источники для разных категорий вакансий могут работать по-разному. 



Выше примеры выгрузки отчета по источникам из ATS


Причины отказов на этапах подбора


Показатель позволяет увидеть проблему в вакансии — как для кандидата, так и для работодателя. Еще с помощью этих данных можно понять, в какой момент из воронки уходит больше всего соискателей, и работать с причиной. Обычно большинство кандидатов уходит на первых этапах подбора — скрининге резюме и первом контакте. 

Если на этапе поиска и просмотра резюме специалист многим отказывает,  это может говорить о чересчур высоких требованиях к кандидатам. А на рынке, например, таких людей мало или просто нет. Еще высокий процент отказов по резюме на этом этапе сигнализирует, что вакансию разместили неправильно и нужно поработать с текстом или площадкой, где ее опубликовали.

Кандидаты же чаще всего отказывают из-за непривлекательных условий труда, неинтересного функционала и высокой конкуренции среди работодателей. Компания может изменить условия или разработать привлекательную презентацию.

Анализировать причины отказов нужно, чтобы понять, почему вакансия не закрывается или приходится долго искать сотрудника.

Сроки закрытия вакансии


Эта метрика показывает, сколько времени прошло с момента, когда кандидат открыл вакансию, до его выхода на работу. С ее помощью менеджер, который ищет подходящего специалиста, может рассчитать, долго ли придется ждать, и вовремя скорректировать процесс подбора. Очень часто показатель по сроку закрытия вакансии — зона роста рекрутмента и часть KPI. 

Отчет по рекрутерам


Метрика показывает, как команда рекрутмента работает с каждым специалистом. Иногда секрет успеха или проблема подбора не связаны с вакансией или ситуацией на рынке труда. Такой отчет поможет увидеть в цифрах, как идут дела у специалистов по подбору. Кому нужна помощь, а на чей стиль работы стоит взглянуть другим участникам команды. Еще по отчету можно понять, что кто-то из рекрутеров начинает выгорать или что нужно перераспределить портфель вакансий. 

Визуально отчет может выглядеть так:


Или так:



Конечно, показателей, которые позволяют оценить подбор персонала, может быть намного больше. Еще в компаниях считают удовлетворенность нанимающего менеджера подбором, стоимость найма, кандидатский опыт, коэффициент принятия офферов. Мы рассказали об основных метриках.

«Важно видеть и своевременно анализировать отклонения в процессах и прогресс, иметь представление какие инструменты и когда сработали, какие действия привели к результату. Вот зачем нужна HR-аналитика в подборе персонала», — говорит Марина Баранова.

Упомянула она и об HR Tech-решениях, которые помогают в работе: «Вся воронка подбора и база кандидатов в современных масштабах подбора не могут жить в табличках, как это было раньше. Естественно это специализированные программы для рекрутмента. В нашем случае это E-STAFF. ПО дает возможность формирования отчетов и отслеживания прогресса».

К ним обращается и Ольга Мингалеева: «Начиная с первого контакта все данные кандидата заносятся в нашу ERP-систему.  Наша компания использует Bullhorn и Axapta. В KELLY есть правило — заносим информацию по всем этапам их отбора. Таким образом, по каждой позиции у нас есть данные и возможность достаточно точных прогнозов».

Статистика по рекрутменту добавляет больше смысла в найм сотрудников. Она помогает управлять ожиданиями внутренних заказчиков и находить ответы на главные вопросы: как быстро закрывают ту или иную позицию, почему не получается найти идеального кандидата. И пусть в работе с персоналом многое решает человеческий фактор, данные позволяют структурировать базу знаний о соискателях.

Зарегистрируйтесь на HRUST, чтобы получить доступ к полезной информации по HR Tech-решениям.