Аналитика в найме

18 марта 2025 года прошел вебинар «Аналитика в найме: как сократить время подбора». Спикером выступил Максим Королёв, директор по продуктам HR-tech компании «Поток», рассказавший об аналитических метриках подбора персонала и о том, как использовать их для ускорения найма.

Этот вебинар — практическое руководство для руководителей подбора и HR-аналитиков о том, как выстроить систему метрик найма и превратить аналитику из набора разрозненных дашбордов в реальный инструмент управления процессом подбора.

Спикер разобрал воронку найма на три ключевые задачи — поиск кандидатов, продвижение их по воронке и измерение удовлетворенности процессом — и на конкретных примерах показал, какие метрики стоит отслеживать на каждом этапе, как отличать системные проблемы процесса от точечных сбоев и как использовать данные не только для того, чтобы защититься перед бизнесом, но и чтобы проактивно предлагать изменения.

Отдельное внимание было уделено тому, как избежать типичных ошибок при построении воронки конверсии и почему усредненные показатели времени подбора часто скрывают реальную картину происходящего.

Максим Королёв отметил, что последние два-три года на рынке труда ощущается серьезный дефицит кандидатов, из-за чего крупные работные сайты, которые раньше закрывали почти всю потребность компаний в поиске, перестают справляться с этой задачей в одиночку. При подключении новых источников — в том числе маркетинговых каналов — у компаний часто нет понимания их реальной эффективности и конверсии, поскольку раньше такой необходимости просто не возникало.

Спикер обозначил проблему, с которой сталкивается большинство компаний: за годы работы накапливается большая база кандидатов, но нанимать из нее почти не получается.

Первая причина — сложность поиска подходящих кандидатов внутри базы без качественной разметки данных по важным параметрам.

Вторая причина — заметно более низкая конверсия при обращении к кандидату из базы по сравнению с откликом на действующую вакансию, поскольку такое обращение фактически является холодным контактом. Из-за этого, по наблюдению спикера, базу обычно используют только для поиска действительно редких специалистов, а с массовыми позициями эта работа практически не ведется.

Отдельно спикер отметил проблему, особенно актуальную для массового подбора: если с кандидатом не связались в течение получаса-часа с момента отклика, велика вероятность, что он уже принял предложение другой компании. При этом рекрутеры зачастую тратят значительное время на просмотр заведомо нерелевантных откликов, что дополнительно замедляет реакцию на подходящих кандидатов.

Спикер обратил внимание на то, что усредненное время прохождения кандидатом того или иного этапа воронки может создавать ложное впечатление благополучия или, наоборот, маскировать реальную причину проблемы.

За одинаковым средним значением могут стоять принципиально разные ситуации — либо процесс работает равномерно медленно у всех сотрудников, либо у большинства кандидатов все проходит быстро, а несколько единичных случаев искусственно затягивают статистику.

Спикер указал на распространенную ошибку при анализе конверсии: если строить воронку по периоду совершения действия — то есть учитывать все события, произошедшие в заданном месяце, независимо от того, когда конкретный кандидат вошел в процесс, — показатель конверсии можно легко исказить и даже искусственно завысить, просто временно прекратив добавление новых кандидатов в систему.

Спикер отметил, что, в отличие от самого процесса подбора, который не может остановиться из-за постоянного давления со стороны бизнеса, замер удовлетворенности кандидатов и заказчиков процессом найма — вещь необязательная, и поэтому легко выпадает из рабочих процессов. По его наблюдению, чаще всего такую практику запускает один увлеченный сотрудник, а когда он выгорает или переключается на другие задачи, измерение удовлетворенности просто прекращается.

Спикер рекомендовал системно тестировать новые источники подбора, включая маркетинговые каналы, и строить для каждого источника отдельную воронку, чтобы видеть не только количество кандидатов, но и конверсию на каждом этапе.

По его словам, это особенно важно, поскольку за каждым каналом может стоять разный процесс: например, кандидаты от кадрового агентства могут проходить часть собеседований еще до передачи рекрутеру, и с точки зрения субъективного восприятия времени такого кандидата стоит продвигать по воронке быстрее остальных.

Такой дашборд по источникам спикер рекомендовал просматривать примерно раз в две недели, особенно при добавлении нового канала, и по возможности отслеживать стоимость привлечения одного кандидата по каждому источнику.

Для более эффективной работы с накопленной базой резюме спикер предложил размечать кандидатов по значимым для компании параметрам, использовать модель быстрой оценки соответствия кандидатов новой вакансии из большого массива базы и подключать бота для первого сообщения кандидатам с вопросом об актуальности поиска работы.

По его наблюдению, при обращении с явной отсылкой к предыдущему контакту конверсия такой реактивации сопоставима с конверсией работы живого рекрутера, при этом сам процесс обходится значительно дешевле и быстрее. В качестве внутреннего ориентира он привел практику компаний, которые постепенно доводят долю найма из собственной базы кандидатов до 20% от закрываемых позиций.

Спикер рекомендовал для массового подбора настраивать автоматическую выгрузку всех откликов с работных сайтов напрямую в систему подбора, а также автоматический подбор подходящих по формальным критериям резюме из внешних баз.

Дополнительно он посоветовал использовать быстрый автоматический скоринг кандидатов, чтобы отфильтровывать заведомо нерелевантные отклики и не тратить время рекрутера на их просмотр, а для первого контакта — автоматизированный обзвон или сообщения через мессенджеры, отметив, что сообщения в WhatsApp обычно работают эффективнее автоматических звонков.

Спикер показал, как визуализация распределения времени на этапе воронки, известная как «ящик с усами», помогает точнее определить источник проблемы: узкое распределение говорит о том, что процесс на этом этапе выстроен системно и стабильно, а широкое распределение с длинным «хвостом» — о том, что у большинства сотрудников или кандидатов процесс проходит быстро, но отдельные случаи аномально затягиваются.

По его рекомендации, начинать оптимизацию удобнее с устранения именно таких единичных отклонений — например, разобравшись с конкретной вакансией, рекрутером или клиентом, у которых показатель сильно выбивается из общей картины, — поскольку это дает быстрый результат, тогда как исправление системно медленного этапа требует пересмотра процесса или переобучения всей команды.

Спикер подробно разобрал разницу между двумя подходами к построению воронки за период.

Первый — по периоду совершения действия, когда учитываются все события заданного месяца независимо от даты входа кандидата в процесс; такой подход полезен для оценки текущей нагрузки на рекрутеров, но искажает показатель конверсии и может быть легко подделан.

Второй — по когортам, когда берутся кандидаты, вошедшие в воронку в определенный период, и по ним прослеживаются все дальнейшие события вне зависимости от даты; именно такой подход спикер рекомендовал использовать для реальной оценки и оптимизации конверсии, дополнительно анализируя ее в разрезе рекрутера, источника, вакансии, города или заказчика.

Спикер порекомендовал всегда фиксировать, кто инициировал отказ — кандидат, руководитель, рекрутер или служба безопасности — и по какой причине, в разбивке по этапам воронки. В качестве примера он показал, как сопоставление причин отказа с источником привлечения кандидатов может выявить системную проблему: если кандидаты с определенного рекламного канала чаще остальных отказываются на этапе оффера из-за уровня заработной платы, это сигнал скорректировать ожидания, которые формирует рекламная кампания, чтобы не терять кандидатов на финальном, самом затратном по времени и усилиям этапе.

Спикер отдельно разграничил две родственные, но разные метрики. Время закрытия вакансии — это период от момента постановки задачи заказчиком до полного закрытия позиции, то есть то, как процесс подбора выглядит глазами внутреннего заказчика.

Время найма кандидата — это период от момента, когда конкретный кандидат попал в воронку, до его выхода на работу, то есть то, как процесс подбора выглядит глазами самого кандидата. По словам спикера, долгое время закрытия вакансии может быть вызвано либо медленным поиском кандидатов, либо медленным продвижением уже найденных кандидатов по воронке — и это разные проблемы, требующие разных решений, поэтому важно разделять эти метрики при диагностике.

Отдельно он отметил, что при массовом подборе, когда в рамках одной вакансии закрывается сразу несколько однотипных позиций, стоит отслеживать срок закрытия каждой отдельной позиции, а не только вакансии в целом, поскольку первая позиция обычно закрывается значительно быстрее последней.

Спикер рекомендовал встраивать сбор обратной связи от кандидатов и заказчиков напрямую в систему подбора — например, автоматически отправлять опрос при закрытии позиции, — чтобы эта практика не зависела от личной инициативы отдельного сотрудника и не прекращалась при его выгорании или переключении на другие задачи.

По его словам, ценность таких регулярных замеров в том, что они позволяют узнавать о проблемах в процессе подбора до того, как они перерастут в публичную жалобу кандидата в социальных сетях или эскалацию недовольства заказчика на уровень руководства.

Отвечая на вопрос о том, при какой численности компании имеет смысл внедрять такие инструменты, как модели скоринга и боты для реактивации кандидатов, спикер отметил, что успешные примеры внедрения встречаются уже начиная с команды из четырех-пяти рекрутеров, что обычно соответствует компаниям на несколько сотен сотрудников. По его словам, раньше подобные решения были доступны в основном крупному бизнесу из-за высокой стоимости индивидуальной разработки, но сейчас появились готовые коробочные решения, которые разворачиваются в течение недели и подходят среднему бизнесу, тогда как для команд из одного-трех рекрутеров такие инструменты обычно менее целесообразны, за исключением отдельных ситуаций резкого кратного роста объема найма.

Спикер также посоветовал использовать аналитику зарплатных ожиданий кандидатов, откликнувшихся на вакансию, как инструмент для предметного разговора с внутренним заказчиком: если под предлагаемую вилку зарплаты попадает лишь небольшая часть откликнувшихся кандидатов, это наглядный аргумент для обсуждения либо расширения бюджета вакансии, либо более реалистичных сроков закрытия позиции.

Отдельно он порекомендовал не ограничиваться замером удовлетворенности только кандидатов и заказчиков, но и оценивать удовлетворенность самих рекрутеров процессом взаимодействия с внутренними заказчиками — по его словам, это простой способ выявить, например, отдельного заказчика, чье поведение осложняет работу рекрутеров, и вовремя скорректировать взаимодействие с ним.

Подводя итоги, Максим Королёв подчеркнул, что аналитика в подборе приносит реальную пользу только тогда, когда переходит от защитной функции — демонстрации бизнесу, что процесс идет по плану, — к более зрелой роли инструмента, на основе которого HR может проактивно предлагать изменения в процессе найма.

По его словам, ключевые шаги для этого — расширять и тестировать источники поиска кандидатов, постепенно наращивать долю найма из собственной базы резерва, сокращать время первого контакта с кандидатом, анализировать не только средние показатели, но и распределение времени на каждом этапе воронки, строить воронку конверсии по когортам, а не по периоду действий, фиксировать причины отказов в привязке к источникам привлечения и не оставлять измерение удовлетворенности процессом подбора на волю случая, а встраивать его в систему автоматизации.

Такой системный подход к аналитике, по мнению спикера, позволяет не просто сократить время закрытия вакансий, а превратить процесс подбора в управляемую и постоянно улучшающуюся систему.

Этот вебинар также можно посмотреть на нашем канале в Rutube