Как работать с гипотезами в подборе

Объясняет эксперт из компании Skyeng

Серафима Шумеева, Head of Recruitment & Adaptation компании Skyeng, рассказала о том, как правильно выдвигать и проверять гипотезы.

В каких ситуациях важно мыслить гипотезами

Иногда в подборе приходится решать задачи, с которыми ранее не сталкивались. Когда нет проверенного алгоритма, как гарантированно получить нужный результат, на помощь приходят гипотезы.

Гипотезы применяются при решении проблем и нетипичных задач в подборе.

Чтобы было понятнее, приведу примеры ситуаций, когда без гипотез не обойтись:

Мало кандидатов в работе — нужно расширить воронку подбора.
Компания непривлекательна для целевой категории кандидатов.
Резко выросли планы найма — необходимо закрыть существенно больше позиций, чем обычно.
Не устраивают показатели каких-то метрик — например, хочется уменьшить среднее время закрытия вакансии или увеличить процент принятия офферов.
При работе на узких экспертных рынках труда, где кандидаты доминируют над работодателями, например в IT.
Нужно переманить «холодного» кандидата. Хантинг — идеальное пространство для творчества и экспериментов, в котором не существует универсального алгоритма успеха.
Вы впервые сталкиваетесь с вакансией подобного типа — допустим, раньше точечно искали разработчиков уровня senior, а теперь предстоит нанять 30 специалистов в службу технической поддержки.

Важно понимать: гипотезы ради гипотез не нужны.

Если вы работаете со стандартной задачей, для решения которой есть необходимые инструменты, а все процессы и метрики полностью устраивают, то экспериментировать не стоит. Принцип такой: работает — не трогай, где все просто — не усложняй.

Как работать с гипотезами

Теперь на реальном кейсе покажу, как поэтапно работать с гипотезами. В компании Skyeng весь подбор анализируется и контролируется с помощью метрик. Однажды мы заметили, что метрика «процент принятия офферов» стала сильно проседать по всему IT-направлению. До этого около 95% кандидатов принимали полученный оффер, а теперь это значение снизилось до 86%. Skyeng нанимает много людей, поэтому такая разница весьма ощутима. Мы стали разбираться, в чем же дело.

Этап №1: найти фокус

Сначала нужно локализовать проблему: если выдвигать предположения по всему IT-подбору, можно утонуть в гипотезах. После изучения метрики с разбивкой по разным направлениям стало понятно: причина кроется в Quality Assurance (QA), куда мы нанимаем тестировщиков. Именно там за последний квартал в два раза упал показатель принятых офферов — с 95% до 46%. Пока еще мы не знали, что случилось и как исправить эту ситуацию, но теперь хотя бы понимали, где искать.

На первом этапе важно задать критерии достижения успеха, иначе будет сложно понять, сработала гипотеза или нет. Например, наш критерий: в следующем квартале показатель принятых офферов в QA должен достигнуть 70%, а через полгода — 90%.

Этап №2: собрать и проанализировать информацию о проблеме

Гипотезы не берутся с потолка, а формируются в результате рассмотрения ситуации под разными углами. Чтобы получить информацию о проблеме, нужно пообщаться со всеми участниками процесса. В нашем случае было три заинтересованных стороны: рекрутмент, нанимающие менеджеры и кандидаты.

Такое общение дает ценные инсайты и новый взгляд на ситуацию. Мы расспросили рекрутеров и внутренних заказчиков, в чем они видят проблему, насколько она для них серьезна, какие пути решения могут предложить. Тактично пообщались с кандидатами: попытались узнать о причинах отказа и спросили, что нам следовало бы улучшить в своих процессах.

На втором этапе необходимо разобраться, кому станет лучше, если мы получим результат, который сформулировали на предыдущем этапе. Это проверка на актуальность: если решение проблемы никому не принесет пользы, то не стоит тратить на нее ресурсы.

Мы быстро осознали, что ситуация с отклоненными офферами создает трудности всем. Рекрутерам сложнее выполнять план найма, а внутренние заказчики вовремя не получают нужных сотрудников либо вынужденно соглашаются на специалистов более низкого уровня. Страдают и сами кандидаты: тратят время и силы на движение по воронке подбора, а в финале вдруг отказываются от работы.

Этап №3: генерация гипотез

Гипотеза — это идея о том, что может сработать для решения задачи. Вы не знаете этого наверняка, поэтому предлагайте все, что приходит в голову. Гипотезы бывают абсолютно сумасшедшими и оторванными от реальности — это нормально, не ограничивайте полет мысли на этапе генерации. Уже потом вы сможете отказаться от совсем неадекватных предположений или докрутить их до реальности: часто за безумной идеей скрывается здравая мысль.

Каждую гипотезу необходимо подробно расписать и указать, какие ресурсы понадобятся для ее проверки — временные, финансовые и человеческие. Затем нужно расставить приоритеты: что проверять в первую очередь, а что оставить на потом.

Например, мы выделили следующие гипотезы:

Кандидаты отклоняют офферы из-за того, что ожидания от работы, сформированные после прочтения вакансии, не совпадает с реальностью. Решение быстрое и дешевое: изменить название и описание позиции. Можно даже не трогать опубликованную вакансию, а разместить новую и посмотреть, кто будет на нее откликаться.
Возможно, мы предлагаем зарплату ниже рынка. Решение: пересмотреть зарплаты. Это очень трудоемкая, сложная и дорогая в тестировании гипотеза, потому что нельзя увеличить вознаграждение только для новых кандидатов — придется менять систему оплаты труда и для действующих сотрудников.
В QA появилось много новых руководителей, которые раньше не занимались наймом. А вдруг проблема в том, как они общаются с кандидатами и рассказывают о задачах? Решение: обучать руководителей правильно проводить интервью и продавать вакансии.
Пересмотреть портрет людей, которых ищем в QA. Это тоже глобальная история: нужно собирать руководителей дивизионов, обсуждать изменения, прописывать новые компетенции, перестраивать тестовые задания и формы интервью. Потребуются человеческие ресурсы — мы покушаемся на рабочие часы множества людей. Внедрение этой гипотезы займет немало времени, но пройдет быстрее, чем всеобщий пересмотр зарплаты и обучение каждого руководителя.

Этап №4: проверка гипотез

Самый быстрый путь для проверки — разговор с коллегами. Можно просто поймать кого-нибудь на кухне или у кулера и спросить: «Смотри, у нас есть задача. Мы хотим решать ее таким-то способом. Как думаешь, сработает?» Даже если собеседник не имеет отношения к подбору, он подсветит недостатки гипотезы и даст ценные инсайты.

У нас было предположение о том, что нанимающие менеджеры неправильно проводят интервью. Чтобы проверить его, мы поговорили с ними самими и сотрудниками, которые еще недавно были в роли кандидатов. Новые руководители в QA допустили, что, действительно, проблема может быть в них. А вот сотрудники не согласились с гипотезой: при общении с нанимающими менеджерами они не чувствовали никакого неудобства или потери мотивации. Так история о том, что нам надо срочно переобучить всех руководителей общаться с кандидатами, не подтвердилась. Не исключаю, что мы еще вернемся к ней через несколько кварталов, но не сейчас.

Общение с коллегами из QA подсветило другие гипотезы. Сотрудники объяснили, что мы нанимаем ребят, которые предпочитают делать все руками, а сейчас все больше задач связано с автоматизацией. Поэтому, возможно, стоит перенастроить фокус на подбор QA-автоматизаторов и переписать вакансии. Но такие специалисты стоят дороже обычных тестировщиков — косвенно подтвердилась гипотеза о пересмотре зарплаты.

Не стесняйтесь обращаться к экспертам. Скорее всего, ваша гипотеза не уникальна: кто-то уже проверял нечто подобное и может поделиться результатами. Рекрутеру важно почаще «выходить из тьмы» и смотреть, что происходит на рынке, каким образом другие люди решают похожие задачи и как применить их опыт.

Допустим, есть гипотеза: кандидаты отказываются от работы, потому что в других компаниях предлагают больше денег. Для проверки этого предположения можно купить зарплатную аналитику по рынку труда, что довольно дорого. Более дешевый способ — получить информацию у коллег и профессионального сообщества. Иногда я обращаюсь за помощью к участникам закрытого HR-чата, в котором состою. Прихожу и спрашиваю: «Ребята, сколько стоит такой специалист? Когда в последний раз закрывали подобную позицию? А какие зарплатные вилки были на тот момент?»

Некоторые гипотезы нужно сразу проверять на практике: их сложно подтвердить или опровергнуть, просто пообщавшись с экспертами. Например, у компании есть карьерный сайт, который пылится без дела. Один популярный джоб-сайт за умеренную плату полностью закрывает потребность в кандидатах — нет необходимости развивать собственные каналы привлечения.

Но вдруг джоб-сайт резко повышает тарифы, и расходы на рекрутинг кратно вырастают. Компания задумывается над оптимизацией затрат и решает активнее задействовать другие ресурсы. Рождается гипотеза: «Таргетированная реклама обойдется значительно дешевле услуг джоб-сайта. Если закупить рекламу и направить трафик на карьерный сайт, то можно собирать отклики, закрывать позиции и экономить деньги». Фиксируется критерий успеха: сейчас процент закрытия вакансий с карьерного сайта — 1%, а через 3 месяца должен составить 30%.

Чтобы проверить предположение, придется запустить рекламу и измерить ее эффективность. Здесь надо решить, стоит ли игра свеч: предположим, реклама обойдется в 50 000 ₽ — это стоимость тестирования гипотезы. Если она не подтвердится, то компания потеряет эти деньги. Но в случае успеха получится сэкономить несколько миллионов за счет частичного отказа от услуг джоб-сайта. Кажется, это выгодная сделка.

Этап №5: внедрение работающих решений

Простые решения запускаем сразу, сложные делим на части и внедряем итерациями.

Мы быстро перестроились, когда решили скорректировать портрет кандидатов и поменять вакансии. Стали иначе описывать технические задачи и изменили тестовые задания, чтобы к нам шли другие ребята.

А вот пересмотр зарплаты — более сложная миссия, которая будет выполняться постепенно. Для начала мы стали предлагать кандидатам заплату по верхней границе заложенного бюджета, а не по средней, как было раньше. Через несколько кварталов посмотрим результаты внедрения и продолжим работать с этой задачей.

Этап №6: мониторинг

За всеми внедрениями нужно следить и анализировать, насколько они влияют на результат и способствуют достижению критерия успеха. Если становится только хуже, то надо возвращаться в начало: искать новый фокус, собирать информацию, строить и проверять гипотезы, внедрять рабочее решение и опять его мониторить.

Как правило, работа с гипотезами не разовый процесс, а бесконечный цикл экспериментов и улучшений. И это тот навык, который должен быть у любого рекрутера.

Типичные ошибки при работе с гипотезами

Отсутствие ясных критериев успеха

Гипотеза подтверждается, если способствует достижению нужного результата. Если же целевой результат описан смутно или вообще непонятен, то проверить предположение не получится. Здесь сложно обойтись без аналитики и метрик: нельзя полагаться на интуицию и внутренние ощущения.

Правильно сформулированный целевой результат соответствует требованиям:

описание исключает двойное толкование;
измеримость — желательно выразить его в числах;
указан конкретный срок достижения показателей.

Работа с гипотезой без предварительного обсуждения

На каждом этапе — от поиска фокуса до мониторинга — следует сверяться со всеми заинтересованными сторонами. Прекрасно работают «коридорные исследования»: даже короткий разговор у кулера может дать быстрый инсайт и указать на оптимальное решение.

Человек, который находится внутри проблемы, может не понимать, что «изобретает велосипед». В такой ситуации необходим взгляд со стороны.

Проверка гипотез в нестандартных условиях

Неправильный выбор времени тестирования приводит к ошибочным выводам. Например, январь не лучший месяц для рекрутинга. Даже самая удачная гипотеза может провалиться, если проверять ее в мертвый сезон.

Что нужно знать о гипотезах в подборе

Мышление гипотезами — инструмент для решения нетипичных задач и устранения проблем.
Рекрутеру важно правильно пользоваться этим инструментом. Бывают максимально стандартные ситуации, когда нужно действовать по шаблону без всяких экспериментов.
Работа с гипотезами начинается с поиска фокуса: важно локализовать проблему — понять, где конкретно «копать».
Задавайте ясный и измеримый критерий успеха. Он должен отвечать на вопрос: «Как мы поймем, что гипотеза сработала?»
Чтобы сформулировать гипотезу, нужно собрать информацию: обсудите проблему со всеми, кого она затрагивает.
Генерация гипотез — творческий процесс: отпустите разум в свободное плаванье и не отказывайтесь сразу даже от самых безумных идей.
Каждую гипотезу необходимо расписать и указать, какие ресурсы потребуются для ее тестирования.
Многие предположения можно проверить, просто обсудив с коллегами и профессиональным сообществом.
Подтвержденные гипотезы превращаются в решения. Простые решения запускайте сразу, а сложные делите на части и внедряйте итерациями.
Работа с гипотезами — бесконечный цикл. Отслеживайте, как внедренные решения влияют на результат. Если что-то не работает, то возвращайтесь в самое начало — к поиску фокуса.

С Хантфлоу у вас будет время на тестирование гипотез