Я являюсь руководителем рекрутинга в Skyeng и хочу на своем опыте рассказать, как внедрила аналитику в своем отделе, какие показатели считаю и как это улучшило процессы в найме.
Почему нам понадобилась аналитика в рекрутинге
Skyeng каждый год растет в 3 раза относительно прошлого года. Что это значит для отдела рекрутинга? К нам постоянно приходят заказчики из разных департаментов, их количество растет раз от раза. У некоторых из них нет доверия к рекрутингу – нужно доказать, что мы справимся с наймом и адаптацией лучше, чем сам заказчик.
А когда работаешь в компании технарей, помешанных на цифрах, невозможно доказать что-то опираясь при этом на личный опыт или свои ощущения. Хотя, честно говоря, прозрачность процессов и результатов важна абсолютно всем заказчикам.
Второй момент – потребность в новых людях постоянно появляется и исчезает: еще вчера мы искали нового сотрудника, а уже сегодня это оказалось ненужным. А когда твоя работа улетает в стол после нескольких недель активных поисков, это может демотивировать команду и ухудшить результаты по другим вакансиям.
В итоге рекрутеры постоянно в огне, а сложности растут как снежный ком. Чтобы справиться с ними, нужно было что-то менять. Любое изменение в процессах начинается с аналитики. Она дает понять, как дела обстоят сейчас, и отслеживать эффект от принятых мер. В общем, аналитика – это классно. Но есть одна проблема: совершенно непонятно, как ее внедрить и что анализировать.
Что анализировать?
Представьте, вы рассказываете заказчику о результатах работы так: «Чтобы найти сотрудника, мы просмотрели 1000 резюме, пригласили на собеседование 250 человек, а наша конверсия на всех этапах была просто божественна».
Возможно, в ответ вы услышите что-то вроде «вот это вы красотки, горжусь вами». Но в большинстве случаев заказчикам эти цифры не скажут абсолютно ничего о том, насколько качественно была сделана работа.
Поэтому мы решили не ходить кругами и выяснить у самих заказчиков, что они хотят знать. Мы проводили кастдевы, анализировали все позитивные и негативные кейсы в найме, рассуждали гипотетически. В процессе мы узнали, что заказчика волнуют 3 самых очевидных, понятных и абсолютно стандартных вопроса:
- Как быстро вы закроете вакансию?
- Насколько комфортным и небюрократичным будет процесс найма для меня?
- Где гарантия, что вы наймете специалиста качественнее и дешевле, чем внешние эксперты и кадровые агентства?
Итак, у нас появилось три вопроса, требующие четкого и конкретного ответа. И несколько решений, благодаря которым мы можем смело отвечать на каждый из них.
Как мы внедряли аналитику
Шаг 1 – делаем процесс найма понятным и прозрачным для всех
Я точно знала, что не все сотрудники с энтузиазмом отнесутся к сбору данных — некоторые не любят дополнительного контроля, а другие предпочтут встречу с кандидатом, а не копание в отчетах. Поэтому внедрение аналитики мы начали с объяснений, зачем необходимы эти данные. На первом этапе нужно донести эту мысль и постоянно давать сотруднику понять, насколько важен его вклад, какова польза от этой «лишней» работы.
Второе условие – сделать процесс сбора информации максимально простым и комфортным. Люди должны прилагать минимум усилий и времени для заполнения отчета. Мы хотели систему, в которой есть весь удобный функционал для работы рекрутеров и заказчиков, чтобы в ней была хорошая аналитика по этапам и конверсиям, чтобы в ней можно было бы отслеживать затраты на каждый источник и т.д.
Но, к сожалению, подходящей платформы среди существующих на рынке мы не нашли. Так мы поняли, что нужно делать свой продукт. Но чтобы точно понимать, что мы хотим от собственной платформы, мы решили сперва попробовать что-то попроще. В итоге мы остановили свой выбор на гугл-таблицах. Сейчас это система для ведения полной аналитики по процессам в найме.
Ведением и актуализацией рекрутинг-плана занимаюсь я, команда в свою очередь должна корректно вести свой персональный план работы, который тоже базируются на гугловских таблицах. Из индивидуальных планов все данные парсятся в общий план, где видна финальная картинка.
Сейчас мы настроили дашборд, который работает в автоматическом режиме. Это позволяет мне и любому сотруднику компании в любой момент времени видеть, какая у нас ситуация в отделе. При наличии какой-то ошибки в виде данных или отсутствии информации в ячейке система выдаст нам оповещение, что что-то заполнено некорректно. Таким образом мы можем обезопасить себя от некорректности данных.
На дашборде мы выводим информацию о следующих показателях:
- CST - customer satisfaction score
- TTA - time to accept
- AR - acceptance rate
- CPH - cost per hire
Это те показатели, которые дают реальное представление заказчику о процессе найма.
Шаг 2 – внедряем рейтинг рекрутеров и заказчиков
Сейчас у нас в команде есть рейтинг рекрутеров, он публичный. Каждый рекрутер может оказаться первым или последним. Показатели для рейтинга выбирались долго и больно, но в итоге мы выбрали те, которые максимально объективно говорят о проделанной работе:
- коэффициент принятия офферов,
- процент закрытых вакансий без срывов дедлайна от общего количества закрытых позиций в месяц,
- количество вакансий с максимальной оценкой удовлетворенности от заказчика и так далее.
Все показатели ведутся в полуавтоматическом режиме, а рекрутеры хорошо понимают, как могут влиять на тот или иной показатель.
Рейтинг решает сразу несколько задач. Во-первых, он дает основу для ежегодной оценки работы рекрутера. У него есть четкие показатели, мы ждем конкретных результатов. Во-вторых, эта система стала фундаментом рейтинга заказчиков. Да, мы работаем как в UBER – не только нас оценивают, но и мы оцениваем.
Этот момент упускают из вида, но часто в затягивании найма виноват сам заказчик: он не может выставить требования, не дает обратную связь и т.д. Рейтинг оценивает вовлеченность заказчика в процесс, и те, кто затягивает работу, падают вниз рейтинга – их вакансии могут быть менее приоритетными у рекрутера.
Шаг 3 – считаем расходы
Еще одна важная мера, которая не очень популярна в России, – учет расходов. Сейчас мы считаем абсолютно каждую трату отдела рекрутинга, начиная от копеечной комиссии за перевод оплаты, заканчивая премией и зарплатами рекрутеров. Эта цифра показывает конкретную денежную затрату на подбор на каждую позицию.
Мы выписываем счета даже в том случае, если в процессе заказчик понял, что сотрудник ему не нужен. Поэтому к найму заказчики относятся немного осознаннее, чем раньше.
Еще один плюс – мы точно знаем, насколько мы экономически эффективны. Сейчас мы стоим в среднем в 11 раз дешевле внешнего кадрового агентства, которое работает под 16% от годового дохода сотрудника. А еще мы закрываем вакансии на 28 дней быстрее агентства при найме разработчиков и на 34 дня быстрее – при найме директора по маркетингу.
Шаг 4 – KPI рекрутеров
Мы используем систему, схожую с принципом работы в кадровом агентстве. У каждого рекрутера есть ставка и бонус – 6% от ставки вышедшего сотрудника. Причем бонус разбит на 3 части, которые зависят от:
- Факта закрытия.
- Удовлетворенности заказчика подбором.
- Прохождения кандидатом испытательного срока.
На большую часть премии влияют именно два последних показателя. Благодаря этому рекрутер заинтересован в том том, чтобы закрыть вакансию не просто быстро, но и максимально качественно.
Шаг 5 – индивидуальный подход к заказчику
Каждый рекрутер должен обеспечить тот воркфлоу, по которому заказчику будет максимально удобно работать. С кем-то мы работаем в нашей CRM, с кем-то – только в Google-таблицах, с кем-то процесс найма идет в Jira, а кто-то хочет перед началом найма личного ассистента поговорить с человеком, который входит в топ-20 личных ассистентов, чтобы точно понять, кто ему нужен. Все это мы обязаны обеспечить заказчику.
В конце подбора на каждую позицию мы проводим опрос, который помогает нам оценить весь процесс целиком. Если какая-то оценка выбивается за рамки нормы, мы проводим кастдев по тому, что было не так, и как в будущем мы можем улучшить найм.
Такой режим работы скорее подходит быстрорастущим стартапам или крупным компаниям. Но какие-то элементы должны быть в каждом отделе рекрутинга. Например, понятный дашборд с ключевыми показателями отдела. Что касается самих показателей, то их лучше строить не из опыта других компаний, а из потребностей заказчиков внутри компании.
Поделиться
