Закрывайте больше вакансий за меньшее время
Хантфлоу — профессиональная программа для рекрутинга, которая помогает освободить время рекрутера, систематизировать процесс подбора и автоматизирует формирование отчетности

Любые решения нужно принимать на основе данных, а не интуиции или личного опыта — это главный принцип data-driven-подхода.
Нет данных — нет контроля и управления. Сложно повысить скорость закрытия вакансий, если непонятно, какая она сейчас и какие факторы на нее влияют. Не получится управлять расходами на рекрутинг, когда неизвестна эффективность и стоимость каждого канала подбора. Не удастся спрогнозировать текучесть, если нет исторических данных и не оценивается уровень лояльности сотрудников.
Но чтобы собрать данные и правильно ими воспользоваться, требуется система HR-аналитики. Об этом мы и поговорили с Викторией Пискаревой — Head of HRIS&Analytics Лаборатории Касперского и создателем телеграм-канала про HR-аналитику.
Виктория рассказала, когда и зачем бизнесу нужна HR-аналитика, с чего начать ее внедрение, как правильно выбрать метрики и какие скиллы требуются аналитику.
👉 Что такое HR-аналитика и зачем она нужна бизнесу
👉 Где и как применять HR-аналитику
👉 Как оценивать эффективность функции HR
👉 Можно ли разработать систему аналитики раз и навсегда
👉 На какую зарплатную вилку ориентироваться
👉 Что должен уметь HR-аналитик
Виктория Пискарева, Head of HRIS&Analytics Лаборатории Касперского, автор канала «Красивая аналитика»
На начальном уровне это анализ HR-процессов и данных о поведении людей для принятия управленческих решений. Эти решения направлены на улучшение результатов и достижения целей бизнеса.
В более сложных случаях HR-аналитика включает прогнозирование развития событий. Например, применительно к рекрутменту это может быть прогноз:
Благодаря аналитике можно повысить эффективность HR-процессов, например снизить сроки подбора, персонализировать обучение и повысить интерес к учебным курсам, сделать повышение зарплат и предоставление льгот более целевыми.
Основная ценность внедрения HR-аналитики — это постоянное улучшение процессов управления персоналом.
Потребность в HR-аналитике зависит от целей бизнеса. Если у компании нет задач по развитию и ее устраивает положение на рынке, количество и качество сотрудников, то, возможно, аналитика и не нужна. Но если бизнес хочет развиваться, эффективнее достигать поставленных целей, непрерывно улучшая процессы работы с людьми, то стоит задуматься о внедрении HR-аналитики.
Сразу предупрежу: я буду говорить о компаниях, которые внедряют HR-аналитику самостоятельно — без больших бюджетов и без привлечения IT-команд для разворачивания централизованного хранилища HR-данных и выстраивания self-service-аналитики в BI-инструментах. Таких компаний на рынке большинство.
Тогда внедрение HR-аналитики — это не обязательно что-то масштабное и дорогостоящее. Достаточно начать:
Периодичность сбора информации может быть разной. Если в компании небольшая динамика движения персонала, то достаточно изучать данные раз в квартал. По необходимости этот период можно сократить до месяца или даже до недели. Наблюдайте, собирайте информацию, ищите закономерности, из которых можно сделать прогноз, или, наоборот, «выбросы» — очень большие или внезапные отклонения. Ищите узкие места: именно там можно произвести улучшения, которые повысят эффективность процесса.
Также стоит начать подводить итоги и анализировать результаты проведенных мероприятий и проектов. Например, это может выглядеть так:
Таким образом, каждый раз вы будете повышать эффективность — не интуитивно, а на основе данных.
Если у руководства компании нет прямого запроса на HR-аналитику, то нужно просто начать что-то делать в этом направлении — в пределах своей зоны ответственности.
В любых коммуникациях с бизнесом старайтесь использовать результаты аналитики в качестве аргументов. Если делаете презентацию или предложение, то подкрепите позицию конкретными цифрами. Менеджеры начнут задавать вопросы, в ответ на которые вы будете готовить дополнительный анализ данных. В итоге вы и сами не заметите, как ваша аналитика станет интересна руководству.
Метрики должны отвечать на поставленные вопросы, но не дублировать друг друга.
Выберите необходимый минимум для ответов на ваши регулярные вопросы и работайте с ними. А дальше, когда появляются новые вопросы, добавляются и метрики.
Например, вы начинаете анализировать сроки подбора — считаете их как разницу между датами открытия и закрытия вакансии. На встречах с линейными менеджерами вы оперируете данными, но получаете обратную связь, что заявленные сроки подбора занижены.
Вы разбираетесь и понимаете, что для группы сотрудников, о которых говорили на встрече, сроки действительно некорректны, так как усреднены. В реальности сроки подбора отличаются в зависимости от группы сотрудников. Например, технические рекрутеры знают, что C#-разработчики в среднем подбираются гораздо быстрее, чем мобильные разработчики — особенно на iOS. А вакансии разработчиков в целом закрываются быстрее, чем DevOps-инженеров.
В результате у вас появляются новые метрики — «средний срок в зависимости от категории должности / технического стека / роли и так далее». Так в условиях постоянной обратной связи HR-команды с бизнесом количество метрик увеличивается.
Система HR-аналитики — это комплекс мероприятий, куда входит построение ad-hoc-отчетов и онлайн-дашбордов, проверка отдельных гипотез, анализ результатов проектов и принятие решений на основе данных.
Рекрутмент — один из основных HR-процессов, поэтому его аналитике всегда уделяется огромное внимание. Дело в том, что эффективность рекрутмента напрямую влияет на производственный процесс компании. От того, кто будет развозить заказы, стоять за прилавком, писать код или разрабатывать креативы, зависит судьба бизнеса. Чем раньше закроются вакансии, тем быстрее продукт выйдет на рынок, а проект попадет к клиенту.
При этом HR-аналитика затрагивает не только рекрутмент, но и другие HR-процессы: обучение и развитие сотрудников, управления компенсациями и льготами, продвижение бренда работодателя и так далее.
Например, при управлении фондом оплаты труда (ФОТ) нужно понимать не только соотношение факта относительно плана в разрезе по статьям затрат, но и причины отклонений.
При управлении обучением важно анализировать не только общий охват сотрудников обучающими мероприятиями. Необходимо еще и смотреть на корреляцию между этим показателем и бизнес-результатами, связанными с темой обучения, например выручкой по определенной группе продуктов, уровню клиентского сервиса, скорости обслуживания.
Конечно, любому аналитику хочется, чтобы менеджеры постоянно изучали его отчеты. Но давайте признаемся честно: в ежедневном ритме люди занимаются регулярной оперативной работой, а не анализируют цифры — и это нормально.
Все мы в обычной жизни смотрим в инструкцию, только когда что-то сломалось. То же самое с отчетами и дашбордами. Не во все отчеты будут смотреть ежедневно, да это и не нужно. Опытные HRD и тимлиды рекрутмента понимают общий пульс компании по закрытию вакансий и тренды рынка труда вообще без отчетов.
Некоторые вопросы могут возникать лишь несколько раз в год или по запросу. Например, если необходимо узнать:
Но аналитика точно потребуется, если что-то пойдет не так. И тогда дашборды покажут ответы на десятки вопросов. Например, продемонстрируют узкие места процесса при длительном закрытии вакансии, укажут на сокращение потока кандидатов с того или иного источника, покажут причины увеличения доли отказов от офферов.
Кроме этого, важно идти от запроса пользователя. Например, у рекрутеров в нашей компании популярен калькулятор расчета квартального бонуса. С его помощью ребята могут спрогнозировать сумму премии в зависимости от своих результатов.
В общем, имейте в виду, что не каждый день к вам будут обращаться за помощью. Но если в нужный момент отчет помогает разобраться и найти ответ на вопрос, усилия HR-аналитика не пропали зря.
Чем больше пользы будут находить менеджеры в аналитических инструментах, тем чаще станут туда заглядывать.
Обычно в компании есть 2–3 ключевые метрики эффективности HR-функции, например:
Выбор остальных метрик зависит от целей бизнеса и ситуации в компании.
Например, в зависимости от задач показатели могут быть такими:
Нельзя разработать систему аналитики и пользоваться ей вечно, ничего не меняя. Аналитика помогает отвечать на вопросы, решать задачи и достигать нужных результатов. Когда меняются внешние условия, нужно корректировать фокус HR-аналитики.
Начался ковид — компании стали считать количество заболевших, степень тяжести заболеваний, средние сроки болезни. Эта информация требовалась не только для статистики и отчетов в государственные органы, но и для планирования смен, контроля и прогноза обеспеченности персоналом торговых точек и производств.
Компании начали закрываться или сокращать численность персонала — возник вопрос, как помочь сотрудникам устроиться к другим работодателям. Так стали считать не только число уволенных и оставшихся работников, но количество трудоустроенных по совместительству в другие компании, отслеживать сроки совместительства, предпочтительные компании и сферы для совмещения.
Функции HR-аналитика можно поручить отдельному человеку или распределить между действующими сотрудниками. Все зависит от численности компании и объема задач: если аналитической работы достаточно для полной загрузки, то лучше нанять отдельного специалиста.
Плюсы такого подхода в том, что отдельный HR-аналитик:
По моим наблюдениям на основе проведенных собеседований, чаще всего в HR-аналитику приходят эйчары из отделов оценки или компенсаций и льгот. У таких кандидатов уже есть определенный уровень технической подготовки.
Аналитики из других сфер (финансы, логистика, маркетинг) переходят гораздо реже. Мне кажется, что у них есть предубеждение: якобы в HR-сфере намного меньше данных и менее интересные задачи.
Стоит понимать, что HR-аналитика — это совместная работа всей HR-команды, а также ряда сотрудников из финансов, IT и основных бизнес-функций. Задача аналитика — собрать воедино кусочки пазла и сделать из этого систему работы с данными, которая будет помогать поддерживать процессы и принимать решения.
Как и у других аналитиков на рынке, вилка достаточно широкая — от 100 до 200 тысяч рублей. Например, вот вакансии на Хедхантере:
Перечень компетенций зависит от численности компании, количества данных, взаимоотношений HR и IT, а также задач, которые стоят перед HR-командой.
HRBP и менеджерам отдельных HR-функций достаточно:
Для выделенных HR-аналитиков требования выше: они должны уметь создавать модели данных, анализировать информацию через BI-системы, работать с базами данных посредством SQL. Также пригодится знание языков программирования R и Python — для обработки массивов данных, проверки гипотез и разработки моделей.
Например, у вас есть статистика найма и увольнений прошлого года. На основе этой статистики нужно построить прогноз по численности компании на год вперед в разрезе по отделам. Для этой задачи достаточно экселя.
Но что, если в прогнозе необходимо учесть множество дополнительных факторов: гипотезы о стаже работы сотрудников разных категорий, среднее время закрытия вакансий, сезонность и географию расположения филиалов компании? В таком случае будет эффективнее применить Python.
Когда я нанимала HR-аналитика, то использовала 3 кейса, чтобы оценить компетенции кандидатов:
Проверка была несложной: она проходила во время двух интервью общей продолжительностью около полутора часов.
Как прокачаться в HR-аналитике
Ключевые метрики в планировании подбора
Без каких метрик не обойтись рекрутеру
Два раза в месяц мы будем присылать вам свежие статьи, полезные кейсы, подкасты, анонсы событий и интервью со звездами HR.
Нас читают более 35 000 ваших коллег — присоединяйтесь к хорошей компании.
Хантфлоу — профессиональная программа для рекрутинга, которая помогает освободить время рекрутера, систематизировать процесс подбора и автоматизирует формирование отчетности