В рекрутменте есть состояние, знакомое почти всем компаниям. Оно даже не всегда звучит как проблема, потому что к нему привыкают.
Вакансии вроде закрываются, но ощущение такое, будто ты каждый раз вытягиваешь билет. Сегодня повезло, завтра нет. Здесь кандидат нашёлся быстро, а там процесс длится месяцами. Менеджер нервничает, рекрутер выгорает, воронка живёт своей жизнью. И ты постоянно думаешь одну и ту же мысль о том, что нужен еще один канал привлечения кандидатов или другую систему подбора.
Иногда лучше всё же становится от таких изменений, но чаще - не совсем.
Рекрутмент редко ломается из-за одного инструмента. Намного вероятнее он ломается из-за того, что внутри нет управляемости. Есть много действий, но мало понимания, что именно двигает результат.
И вот здесь появляется то, что называют data-driven recruitment. Только смысл не в том, чтобы собрать побольше данных. Данные у вас и так есть. Тут смысл в другом - нужно сделать так, чтобы подбор начал учиться на собственном опыте, чтобы он стал не хаотичным процессом, а целостной системой.
По сути интеллектуальный рекрутмент это когда компания умеет отвечать на три важных для себя вопроса:
- где мы теряем сильных кандидатов;
- какие каналы дают нам наивысшее качество;
- почему одни роли закрываются легко, а другие каждый раз через боль, слезы и пот.
Всё начинается не с ATS, а с одного вопроса
Обычно подбор обсуждают цифрами, это нормально, я сам так делаю. Сколько откликов, сколько интервью, сколько офферов направлено, сколько из них подписано, какой срок закрытия вакансий и т.п.
Но если вы хоть раз пытались управлять подбором, вы знаете, что эти цифры редко объясняют почему у вас снова начался пожар.
Корректный управленческий вопрос звучит иначе: в каком месте процесс перестаёт быть быстрыми и предсказуемыми.
Иногда это вход - то есть вакансия никого не цепляет на этапе ознакомления. Иногда это этапы - когда кандидаты пропадают после интервью. Иногда это оффер - человек вроде готов к нам выходить, но потом исчезает. А иногда это менеджер - решение принимается так долго, и сильный кандидат просто уходит туда, где быстрее принимаются решения.
И вот когда вы формулируете вопрос нормально, становится видно неприятное: рекрутмент в отдельной взятой компании далеко не всего проигрывает остальному рынку зарплатой. Компания может проигрывать скоростью, ясностью и предсказуемостью. Да, зарплата это важный фактор, однако на большом количестве вакансий, далеко не всё всегда в деньги упирается.
Многослойная система подбора
Я люблю смотреть на рекрутмент как на механизм из нескольких слоёв, потому что когда вы пытаетесь чинить всё сразу, вы либо ничего не меняете, либо создаёте ещё один отчёт. А вот когда вы принимаете идею, что существуют различные слои, вы почти всегда находите то самое "узкое место", которое забирает больше всего энергии.
Слой 1. Бренд работодателя: что решает еще до момента отклика
Подбор начинается задолго до того, как рекрутер начнет смотреть кандидатов. Обычно еще на этапе ознакомления с вакансией кандидат определяет: "Мне вообще стоит сюда идти?".
И вот здесь , если компания думает в стиле "Раз у нас мало откликов, то значит нам нужен новый канал привлечения" и, при этом, не знает какой у нее бренд на рынке соискателей, то это может привести к потере временных, финансовых и иных ресурсов. Ведь по факту кандидаты просто не видят смысла откликаться, потому что предложение выглядит размыто, и тут неважно в каком канале вы разместитесь.
И это видно в таких базовых метриках как: сколько людей посмотрели вакансию и сколько из них откликнулись; как меняется отклик, если вы меняете структуру текста; как часто отвечают на исходящие сообщения; какие причины отказов звучат на первых касаниях - деньги, формат, задачи, менеджер.
Если вход пустой, это часто не про воронку. Это про то, что вы на рынке звучите неубедительно.
Слой 2. Входящий поток
Самый дорогой самообман в рекрутменте это радоваться объёмам. Особенно когда откликов стало больше после запуска рекламы или публикации на новом сайте.
Откликов может быть много, но если релевантных среди них мало, то вы получаете ровно противоположный эффект: рекрутер тонет, скорость падает, фидбек замедляется, а сильные кандидаты уходят первыми, потому что они не будут ждать, пока вы разберёте всю эту гору из откликов.
Поэтому вход нужно видеть в двух измерениях: объём и релевантность.
И здесь спасает самая простая вещь - грубый скоринг. Даже если вы делите входящие резюме на "сильный/средний/слабый" по нескольким критериям, у вас появляется управляемость. Вы начинаете видеть, что поток может расти, а качество падать. И это два совершенно разных сценария.
Подумайте, если в вашем огромном входящем потоке огромное число откровенно слабых кандидатов, то облегчит ли это процесс подбора? Я уже не говорю про то, что этих кандидатов могут еще и нанимающему менеджеру направить, тогда будет еще больше временных трудозатрат.
Слой 3. Воронка подбора
Есть ощущение, что воронку компании уже научились считать. Отклики -> интервью -> оффер.
Проблема в том, что общая воронка почти всегда малоинформативна (а иногда и искажает картину).
Потому что вам важно не как проходит поток, а как проходят наиболее релевантные кандидаты. И вот такие кандидаты чаще всего отваливаются не на очевидных местах, а там, где компания становится медленной или мутной.
Самые типичные точки утечки:
- после интервью, потому что решение принимают неделю;
- на тестовом, потому что оно выглядит как бесплатная работа;
- на финале, потому что критерии у интервьюеров разные;
- на оффере, потому что согласование условий превращается в квест.
И эти вещи отлично видны в данных. Может и не по одному показателю, но по сочетанию: конверсия между этапами + время на этапе + время до следующего контакта + причина потери.
Если релевантные кандидаты уходят на конкретном участке, это почти всегда означает одно: кандидату стало непонятно, долго и неуважительно по времени. И он ушёл туда, где всё протекает быстрее.
Слой 4. Качество каналов
На самом деле, это отдельная боль.
Большинство компаний оценивают каналы так: сколько откликов и сколько стоило.
Только такой подход не совсем верный и нужно оценивать иначе - через путь до реального результата. Рекрутмент - это не маркетинг по кликам, это скорее маркетинг по качеству если так можно говорить.
Сколько стоит кандидат, который дошёл до интервью? Сколько стоит кандидат, который дошёл до оффера? Сколько стоит кандидат, который принял оффер? И самое важное - сколько стоит успешный найм?
И вот тут может происходить разворот ценности того или иного канал: дешёвый канал оказывается дорогим, потому что он приносит много нерелевантных откликов, которые лишь замедляет процесс. А дорогой канал оказывается более выгодным, потому что он приносит людей, которые реально доходят до найма.
Слой 5. Качество найма
Если в вашей системе нет слоя с качеством найма, то подбор всегда будет жить в логике закрытий. Вакансию закрыли - галочка. Готово.
Но бизнесу как правило нужно немного другое: ему важно, чтобы человек не просто вышел, а стал успешным сотрудником.
И это можно измерять через всем известный показатель "Доля кандидатов прошедших испытательный срок". То есть достаточно посмотреть работает ли сотрудник через 3-6 месяцев после трудоустройства.
Когда появляется качество найма, рекрутмент начинает учиться. Вы начинаете видеть, какие каналы приводят релевантные отклики, какие этапы отсекают лучших, какие критерии оценки дают ошибку.
Почему data-driven recruitment обычно не взлетает
Почти всегда по одной причине: метрик становится больше, а управляемости не появляется.
Нет той самой связки: если показатель снизился, тогда мы делаем вот это. Нет понимания распределений, только средние числа. Нет углубления в сегменты и т.п.
В итоге появляется красивый дашборд, а дальше всё как раньше. И это особенно обидно, потому что рекрутмент одно из немногих мест в HR, где улучшения часто дают быстрый эффект.
Минимум, с которого рекомендую начать
Если стартовать, то достаточно и этих шести вещей:
- отклик на вакансию (просмотр -> отклик) по ключевым ролям;
- доля релевантных кандидатов во входе;
- конверсия релевантных кандидатов по этапам;
- время до контакта и время на этапах;
- принятие оффера и причины отказов
- и один индикатор качества найма через 3-6 месяцев
И дальше главное - не считать, а действовать. Чтобы у каждой цифры был смысл: если X, то делаем Y.
Вывод
Интеллектуальный рекрутмент - это не про искусственный интеллект, это про то, что подбор перестаёт быть лотереей. Вы начинаете видеть, где вы теряете релевантных кандидатов, какие каналы реально работают, где процесс тормозит, где компания сама себе может мешать.
Релевантные кандидаты уходят не потому, что рынок сложный, а просто потому что у них есть выбор и они всегда выбирают там, где быстрее, яснее и уважительнее к их времени.
Я регулярно разбираю такие темы в своём Telegram-канале, если вам интересно глубже понимать аналитику и работать с данными, там регулярно выходят короткие заметки и практические примеры.