Для этого исследования было проанализировано около 4000 резюме и вакансий директоров по маркетингу. В рамках данного анализа были исследованы требования и компетенции, а также сравнение спроса и предложения на рынке. Были изучены скиллы, необходимые для работы в данной должности, а также различия между мужчинами и женщинами, а также влияние опыта на зарплатные ожидания. Анализ проводился на четырех этапах: опыт, гендер, скиллы и сравнение резюме и вакансий.
В исследование были включены резюме из всех регионов РФ с зарплатными ожиданиями от 80 тысяч рублей. Всего было проанализировано 2300 резюме и 1700 вакансий. Все данные были анонимизированы.
Связь между опытом и зарплатными ожиданиями в резюме.
С ростом опыта у директоров по маркетингу увеличивается разброс зарплатных ожиданий, что отражается на росте стандартного отклонения. В то же время, до третьего квантиля зарплата остается практически одинаковой.
Напомним, что третий квантиль охватывает 75% всех наблюдений. Например, в случае опыта работы от 5 до 10 лет, менее 200 000 рублей ожидают в 75% резюме, а более 250 000 рублей - в примерно 25% резюме с опытом работы свыше 15 лет.
Добавим на график ящик с усами (boxplot).
На графике видно, что наибольший разброс зарплатных ожиданий наблюдается в самой опытной группе. Такой результат говорит о том, что опыт работы не всегда является определяющим фактором успеха, и могут существовать другие факторы, влияющие на зарплату. Кроме того, разброс значений в данной группе оказался очень большим.
Разделяем на мужчин и женщин
Кроме опыта работы, на уровень зарплаты могут влиять и другие факторы, например, пол сотрудника. Для того, чтобы узнать, как пол влияет на уровень зарплаты, можно разделить данные по гендеру.
Женщин среди директоров по маркетингу больше.
Средние зарплатные ожидания мужчин и женщин в целом почти не различаются. Однако, при более высоком уровне опыта мужчины требуют большую зарплату, чем женщины, в то время как в нижних границах опыта женщины требуют больше, чем мужчины.
Какова стоимость навыков?
В резюме директоров по маркетингу часто указывают скиллы, и хотя мы понимаем, что просто перечисление скиллов не всегда является релевантным показателем, мы все же рассматриваем их как один из факторов, влияющих на стоимость работы. Для этого мы берем каждое резюме и выделяем из него скиллы, которые потом привязываем к соответствующим значениям, таким как зарплата, опыт работы и пол. Затем мы создаем сводную таблицу со средними значениями и определяем наиболее популярные скиллы, которые упоминаются более 200 раз. В среднем, в резюме содержится около 17 тегов со скиллами.
Cамыe популярныe
Хотим получить более подробную информацию, поэтому создадим график, который будет учитывать все данные сразу. Для этого будем использовать scatterplot, который позволит нам отобразить связь между несколькими переменными: зарплатой, опытом работы, полом и навыками. Каждому навыку будет присвоено значение зарплаты и опыта работы из резюме, а также информация о поле. После этого мы сможем построить сводную таблицу со средними значениями и отфильтровать наиболее популярные навыки, которые набрали более 200 упоминаний.
Что мы видим на графике? Мужчины в своих резюме чаще указывают digital-скиллы, такие как контекстная реклама, Директ, Google и SEO. Они также более склонны к упоминанию скиллов в области продаж и обучения персонала.
В свою очередь, женщины чаще указывают в своих резюме PR, копирайтинг, английский язык, продвижение бренда, организацию мероприятий и бюджетирование.
Стоит отметить, что наиболее высокооплачиваемые теги связаны с управлением и стратегией.
Как можно группировать эти скиллы между собой?
Давайте посмотрим, как мы можем группировать директоров по маркетингу с помощью алгоритма TSNE. Этот метод математического понижения размерности позволяет нам находить кластеры в данных.
Алгоритм TSNE помогает нам находить близкие группировки скиллов в резюме. Значения на осях являются абстрактными, а облака точек указывают на кластеры данных.
Сегмент 1 - это интернет-маркетологи, которые могут оценить быстродействие и внешний вид наших сайтов, загружающихся за 0,4 секунды.
Предположительно, второй сегмент - это бывшие продажники, которые перешли в сферу маркетинга. В их резюме наиболее популярными являются скиллы по продажам, обучению персонала, бизнес-развитию и разработке стратегии. Вероятно, они используют свой опыт в продажах для создания маркетинговых стратегий и увеличения продаж компании.
Сегмент 3. Это креативщики, люди, которые обладают словесными способностями и мастерски используют их в своей работе. Дальше идут два облака, которые похожи по смыслу, но используют разные слова.
Сегмент 4. Директора с более простой терминологией и менее высокими ожиданиями.
Сегмент 5 включает в себя директоров с более продвинутой терминологией, но без опыта работы с digital-технологиями. Мы можем использовать это для рекламы нашего бесплатного курса "База IT для бизнеса за час", который был специально разработан для этой аудитории директоров, а также для других заинтересованных лиц.
Сравним с вакансиями
Когда мы разделили вакансии и резюме на группы в зависимости от зарплаты и построили график, мы получили следующую картину.
На графике показано распределение вакансий и резюме по процентилям зарплаты. Правые столбцы соответствуют 95 и 99 процентилям, красный столбец - вакансии, синий - резюме. По горизонтали - процентили. Видно, что резюме находятся всегда выше в диапазонах, но это, скорее всего, нормально для должности в такой области.
Чтобы понять, какие навыки переоценены или недооценены с обеих сторон, сравним стоимость скиллов в вакансиях и резюме.
На графике представлены зарплатные ожидания директоров по маркетингу в зависимости от отклонения от требований, указанных в вакансиях. Размер точки соответствует количеству упоминаний данного скилла в резюме, а цвет точки отражает опыт кандидата. Чем левее располагается точка на графике, тем менее востребован данный скилл в вакансиях. Например, скилл "Яндекс.Директ" в среднем оценивается респондентами в 170 тыс. рублей, но его стоимость на 30% ниже в требованиях к вакансиям. Скилл управления продажами оценивается примерно одинаково как в резюме, так и в вакансиях, но стоит учитывать, что предложение выше спроса, что может повышать цену на данный скилл.
Часть 2
В следующей части мы рассмотрим использование слов в описании опыта работы и их влияние на уровень заработной платы. Мы обучим нейросеть на поиск атрибутов, которые влияют на зарплату, и выявим самые важные факторы по мнению модели. Также мы проанализируем, чем отличаются различные кластеры работников друг от друга. Если у вас есть запросы или предложения, мы с радостью рассмотрим их в нашем исследовании.
Подпишитесь, чтобы не пропустить эту интересную тему.
Понравилось? Ставьте палец вверх! 😊
Еще у нас есть сервис для расчета сценарной воронки продаж
