Оптимизация и автоматизация основных этапов воронки подбора - один из самых очевидных способов сокращения затрат и повышения эффективности рекрутмента.
Чтобы понять, что улучшать, можно попробовать сравнить свои показатели со среднерыночыми - провести бенчмаркинг.
Мы попробовали найти такие данные и вот что получилось:
Как водится, качественной российской статистики нет :(
Но и для западных данных мы видим совсем разные цифры в разных исследованиях. Данные различаются для компаний разного масштаба, способа отбора, ...
По результатам опроса 600 компаний в San Francisco (большая доля ИТ-компаний):
- Доля кандидатов отбираемых для дальнейшей работы при первичном просмотре базы/откликов - 17%
- Доля кандидатов которых приглашают на очное интервью после телефонной коммуникации и переписки - 32%
- Доля кандидатов, получающих оффер после очных интервью - 31%
- Доля кандидатов, принимающих оффер - 69%
Если все перемножить, то для того, чтобы 1 кандидат принял оффер на входе должно быть 90 кандидатов
Расчет:
0.17 * 0.31 * 0.32 * 0.69 = 0.011
1/0.011 = 90
А по данным опроса сервиса Jobvite в 2017 года идентичные метрики воронки:
- 12% (первичный отбор - посетители карьерного сайта которые откликаются)
- 12% (интервью)
- 28% (оффер)
- 90% (приняли оффер)
Источник:
https://web.jobvite.com/rs/703-ISJ-362/images/2018%20Recruiting%20Benchmark%20Report.pdf
Итого: 330 кандидатов на 1 принятого
Выводы:
- Даже небольшое изменение метрики на определенном этапе воронки критически влияет на итоговый результат. Изменение доли на одном из этапов на 10% (например, с 12 до 22%, для данных Jobvite, сокращает количество кандидатов на 1 нанятого вдвое - с 330 до 160)
- Инструменты автоматизации должны «целиться» в определенную метрику. Внедряя определённый инструмент нужно понимать показатели какого этапа воронки вы улучшаете
- Бенчмаркинг важен - регулярно считайте свои показатели, сравнивайте с цифрами которые можно найти. Если их нет - сравнивайте со своими историческими данными и показателями знакомых компаний
- Одновременно с этим, подбор для разных компаний и позиций очень разный - сравнивать показатели нужно с не со средней температурой по больнице, а со своей целевой группой похожих компаний
Чтобы понять, что улучшать, можно попробовать сравнить свои показатели со среднерыночыми - провести бенчмаркинг.
Мы попробовали найти такие данные и вот что получилось:
Как водится, качественной российской статистики нет :(
Но и для западных данных мы видим совсем разные цифры в разных исследованиях. Данные различаются для компаний разного масштаба, способа отбора, ...
По результатам опроса 600 компаний в San Francisco (большая доля ИТ-компаний):
- Доля кандидатов отбираемых для дальнейшей работы при первичном просмотре базы/откликов - 17%
- Доля кандидатов которых приглашают на очное интервью после телефонной коммуникации и переписки - 32%
- Доля кандидатов, получающих оффер после очных интервью - 31%
- Доля кандидатов, принимающих оффер - 69%
Если все перемножить, то для того, чтобы 1 кандидат принял оффер на входе должно быть 90 кандидатов
Расчет:
0.17 * 0.31 * 0.32 * 0.69 = 0.011
1/0.011 = 90
А по данным опроса сервиса Jobvite в 2017 года идентичные метрики воронки:
- 12% (первичный отбор - посетители карьерного сайта которые откликаются)
- 12% (интервью)
- 28% (оффер)
- 90% (приняли оффер)
Источник:
https://web.jobvite.com/rs/703-ISJ-362/images/2018%20Recruiting%20Benchmark%20Report.pdf
Итого: 330 кандидатов на 1 принятого
Выводы:
- Даже небольшое изменение метрики на определенном этапе воронки критически влияет на итоговый результат. Изменение доли на одном из этапов на 10% (например, с 12 до 22%, для данных Jobvite, сокращает количество кандидатов на 1 нанятого вдвое - с 330 до 160)
- Инструменты автоматизации должны «целиться» в определенную метрику. Внедряя определённый инструмент нужно понимать показатели какого этапа воронки вы улучшаете
- Бенчмаркинг важен - регулярно считайте свои показатели, сравнивайте с цифрами которые можно найти. Если их нет - сравнивайте со своими историческими данными и показателями знакомых компаний
- Одновременно с этим, подбор для разных компаний и позиций очень разный - сравнивать показатели нужно с не со средней температурой по больнице, а со своей целевой группой похожих компаний