Рекрутинговая аналитика: три уровня оптимизации рекрутинга – это очередной обзор от Eric van Vulpen. Три уровня по Эрику это:
• Оперативная отчетность
• Расширенная отчетность
• Аналитика
Ну все по Берзину – шаг влево, шаг вправо карается расстрелом (вот прямо с удовольствием бы провел батл на тему
HR-метрики это HR-аналитика или нет см. результаты нашего опроса
t.me/hranalitycs/1184 . По мне так, это три уровня, но не уровни оптимизации. Правда, Эрик приводит в статье же
Новый взгляд на Рекрутинговую аналитику Эндрю Гадомски, который мне ближе по той простой причине, что исходит уже из целей аналитики.
Я бы определил уровни оптимизации исходя из целей рекрутинга:
1. Оптимизация затрат на рекрутинг
2. Повышение качества кандидатов
3. Возможно, оптимизация других HR процессов ……
И мы выбираем под каждый уровень свои метрики. В первом случае мы берем
1. Конверсию
2. Скорость закрытия вакансий
3. Стоимость закрытия вакансии
4. Др…..
Далее разворачиваем процесс как трубу (см.
Воронка подбора. Три способа построения), смотрим каждый этап, и с помощью аналитики начинаем выяснять, где «труба протекает» (см.
Зачем нужна воронка подбора кандидатов или оценка эффективности подбора)
Соответственно, устранение протечек должно привести к повышению конверсии и прочая.
В случае поинта
Повышение качества кандидатов мы берем метрики эффективности (KPI, прошел / не прошел срок адаптации и т.п. ) и текучести персонала. Но текучесть я бы измерял не в процентах, а как
средний срок жизни – это очень кстати ложится в модное нынче направление
Employee lifetime value
Это совсем кратко, но суть моего посыла в том, что я не вижу здесь метрик отчетностей как самодостаточной аналитики (Тезис: HR-метрики это НЕ HR-аналитика).
Если в двух словах, то логика такова: мы берем, к примеру, конверсию как целевую переменную. И попутно замечу: а кто сказал, что предиктивная аналитика должна быть только в отношении прогноза успешных / неуспешных кандидатов или текучести персонала? Вот вам две простые предиктивные задачки по оптимизации воронки:
1. Прогноз – пройдет кандидат проверку у СБ или нет
2. Тоже самое, но при собеседовании у непосредственного руководителя
Все это – такая же полноценная предиктивная аналитика.
Выясняем с помощью уравнений, какие факторы влияют на прохождение / отклонение кандидата и начинаем собирать поток кандидатов с учетом этих факторов. Эти выявленные факторы и есть отслеживаемые метрики (он же Гоша, он же Гога, он же ключевые драйверы процесса).
Эти факторы играют роль метрик контроля: если мы выяснили, что источник трафика
влияет на конверсию, то я как бизнес поставлю цель, например, увеличить трафик со своего карьерного сайта с 3 жалких % до 15 % - и это, в логике задачи должно повысить конверсию. Возможно снизить текучесть и т.п.. В этом суть метрик. Поэтому я буду каждую неделю смотреть, как мой отдел рекрутинга управляет источниками трафика, и буду огорчаться, если карьерный сайт не работает. А для того, чтобы карьерный сайт заработал, моим рекрутерам придется по настоящему выучить и освоить маркетинг в HR, а не то, что обычно выдают на тусовках hr
Приходите за анализом на
1.
Семинар Power BI для HR: анализ и визуализация, Москва 26-27 марта – семинар про Power Bi
2.
Семинар - практикум "Аналитика для HR", Москва, 09-10 апреля – семинар про excel
Ну как-то так😊