Воронка подбора 🐦‍⬛️

Давненько я не писала про старую добрую аналитику и простые инструменты - то, с чего начинался этот канал 5 лет назад)

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

На днях появился повод вспомнить прошлое.
Думала как объяснить почему часто не получается сделать нормальную аналитику подбора по этапам и построить корректную воронку?

Ответ банальный - потому что нет нормальных данных. Но как это объяснить по простому?
Пример на картинке.

Что на этом примере?
Есть Х этапов подбора
Есть 5 кандидатов на вакансию
И есть квадратики - это отметки о пройденных каждым кандидатом этапах

Для нормальной аналитики нужно чтобы каждый кандидат проходил одни и то же этапы и "отваливался" в какой то момент
(воронка слева, зеленая)

В реальности каждый кандидат проходит какой-то свой путь, свои этапы
(воронка справа, красная)

Поставьте в каждый квадратик по единичке, составьте воронку и станет очевидно, что собрать статистику, предоставить нормальные данные и сделать хотя бы какие-то выводы по таким данным нереально.

Пост про воронку подбора 2020 года :)
А здесь пост про 5 ошибок при построении воронки

#заметки
с конференции Russian Retail Show 2025, ч.3

3 кейса про использование ИИ

1. Hoff,
тема презентации «ИИ против тоски: как алгоритмы лечат выгорание»
Кейсы про использование ботов для адаптации и повышения уровня вовлеченности,
но интересным показался подход к описанию видов опыта сотрудника:
• Эмоциональный опыт. Как сотрудник думает о компании?
• Опыт процессов. С чем сотрудник сталкивается в процессе работы?
• Опыт пространства. Как сотрудник ощущает себя на рабочем месте?

2. Теремок,
кейс про ИИ-Машеньку, цифровой помощник в найме сотрудников
Было:
• 5–6 попыток дозвона до кандидата,
• 70% недозвонов (т.е. эти кандидаты вообще не отвечали на незнакомые номера)
Стало:
700+ собеседований в месяц проводит чат-бот
90% массовых вакансий переведены на автоматический первичный скрининг
95% вопросов кандидатов обрабатывает чат-бот Машенька без участия HR

3. Черкизово, Rusian Weda
кейс про использование ИИ для ускоренного обучения и интеграции сотрудников из Шри-Ланки, Египта, Индии и других стран
Ключевые сложности в адаптации иностранных сотрудников:
• Часть иностранных сотрудников покидает компанию во время испытательного срока, т.к. возникают сложности в адаптации из-за языкового барьера.
• Привлечение переводчиков оказалось дорого и неэффективно. Например, сотрудники из Шри-Ланки или Индии, могут разговаривать на разных диалектах.
• Также переводчик не всегда мог корректно перевести те или иные производственные термины. Это приводило к тому, что процесс обучения растягивался во времени

Решение:
Создали инструмент для обучения иностранцев
• С помощью ИИ перевели и озвучили на иностранные языки все обучающие материалы и тесты.
• Искусственный интеллект мгновенно переводит озвученный видеоурок, включая сложные производственные термины.
• Создали базу переведенных и озвученных на разных языках презентаций

Результат:
скорость выхода людей на производительность выросла в 3 раза – до внедрения ИИ – 30 дней, после – 5 дней для простых операций, 10 дней – для сложных

Другие посты по теме - ч.1, ч.2

ИИ vs Executive search

В продолжение предыдущего поста с кейсами об использовании ИИ с конференции еще один кейс на похожую тему.

Вчера на собеседовании услышала классный пример успешного использования ИИ в подборе.
Ребята сделали модель, которая парсит инфо о кандидатах и находит кандидатов, соответствующих профилю.

Любопытно то, что в отличие от большинства сервисов, речь идет не о поиске ИТ, а поиске кандидатов на вакансию Финансового директора. Профиль вакансии был достаточно узкий, поэтому стандартными способами executive search найти кандидатов было достаточно сложно.

Еще интереснее то, что при ранжировании найденных кандидатов первым в списке оказался действующий сотрудник компании, работавший на этой должности 😉
Кроме этого, в лонг листе было еще несколько кандидатов, но найти среди них подходящего не получилось.

Тем не менее, коллеги поняли, что они просмотрели большинство релевантных кандидатов на рынке, и поэтому сделали предложение о повышении внутреннему кандидату, знающего компанию и процессы.

Весь процесс занял всего месяц. А ведь  при стандартном поиске методами executive search процесс мог длится несколько месяцев.

P.S. за кейс спасибо @lenadyakon 🩷

Этим постом хочется отметить победу ФК Краснодар в Российской Премьер Лиге. Это отличный пример достижения невероятного результата.

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

В чем можно брать пример для иллюстрации успешного применения правильных стратегий?
Я не футбольный эксперт, поэтому поправляйте если где ошиблась.

Эффективный менеджмент
Тут нечего говорить  - победить команду с гораздо бОльшими бюджетами и 6-летним стажем побед случайно вряд ли возможно

Корпоративная культура
Тренер - выходец из клуба, которому, как я понимаю, дали второй шанс вопреки мнению многих вокруг, сделав ставку на "своих" по культуре, по духу, по характеру

Вклад в кадровый резерв
Краснодар это не только клуб, но и академия футбола
Да, на данный момент команда, в основном, состоит из легионеров, но смотря на текущие результаты, хочется верить что лет через 10 лет клуб победит командой, полностью состоящей из воспитанников своей школы.

Ориентация на клиента
Говорят, что клуб нацелен на атакующий футбол, то, что нравится зрителям. А значит, на матчи команды будет ходить все больше зрителей, не только в Краснодаре, но и по всей стране.

В качестве ложки дегтя, очень хочется верить что работа клуба - это системная работа, а не работа, которая замкнута на 1 человеке и зависит только от него.

Ну и, искренняя любовь к тому, что ты делаешь и где живешь
"Обязательным условием существования и успешной реализации программы является любовь непосредственно к футболу... Любовь к футболу, своему клубу, городу и дому - это основа патриотизма и база успеха в будущем"

Еще один пост про футбол был тут: * Аналитика в футболе

Знатоки города,
или Данные про нас, ч.12

В выходные искала магазин, зашла в Я.Карты, открыла профиль, а там рекомендации «знатоков» с предложением подписаться на их профили, и среди них знакомые лица.

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

В профиле пока есть только кол-во подписчиков и просмотров, но тема то перспективная:
• сколько позитивных
• сколько негативных
• tone of voice есть ли нецензурная лексика
• есть ли аргументация или сплошные эмоции
… что-то еще)

Кажется, скоро рекрутеры будут мониторить доп инфо о кандидатах не только по инфо в соцсетях, но и по профилям на маркетплэйсах.

Надо быть аккуратнее при написании негативных отзывов) 

Другие посты
из серии "Данные о нас":
ч.1, Мама, меня посчитали
ч.2, Чеки из магазинов
ч.3, Умные часы
ч.4, Переобулись
ч.5, Карты лояльности
ч.6, Экосистемы
ч.7, Переезд
ч.8, Про DLP
ч.9, Итоги года из приложений #1
ч.10, Итоги года из приложений #2
ч.11, Цифровой фингепринт

Дизайн-проект для ремонта

Смотрю сейчас примеры дизайн-проектов чужих квартир и поймала себя на мысли, что пакет документации, которые готовят дизайнеры, очень похож на ТЗ на разработку)

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

... такой же подробный, объемный, детальный документ, который при разработке ремонте будет иметь мало общего с реальностью: то не хватит нужных компонентов, то какая-то неочевидная архитектурная особенность не позволит внести изменения, короче все пойдет по… эджайл)

Вообще, подумалось, что работа бригады ремонтников сильно похожа на работу команды разработки:
• дизайн-проект для одних такое же приблизительное задание, как ТЗ для других
• лид точно знает лучше, чем эти аналитики/дизайнеры
• каждая следующая команда на дух не переносит то, что делали до них, и стремится все переделать приблизительно целиком
• у всех есть любимые технологии
и т.п.

Терпения всем, начинающим #ремонт!)

"Будущее работы"

Пока все вокруг говорят о том, как ИИ изменить профессии, в земных профессиях тоже происходят изменения. В выходные я... немного удивилась длинной очереди в кафе, где готовят, блюда из яиц и пошла посмотреть их сайт.

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

На сайте ресторана есть необычная для меня, человека с большим опытом работы в рознице и фаст-фуде, вакансия – Раннер. Мне кажется, что эта роль достаточно молодая и появилась за последнее десятилетие.

Раннер – это помощник официанта, «выносливый и шустрый человек, который во всем помогает официантам: собирать заказы на доставку и относить их курьерам, помогать официантам (натирать стаканы, приборы), следить за порядком на бэк-станции»

Минимум 2 значимый фактора повлияли на изменение распределения ролей в ресторанах:
1. Значительное увеличение доли доставки и выдачи блюд не гостям за столами, а курьерам
2. Развитие конкуренции за линейный персонал и бюджет на их ФОТ

В такой реальности официант становится очень дорогим сотрудником, ведь это человек, который хорошо знает меню и состав блюд, правила этикета и сервировки стола, гостеприимный, позитивный, умеет работать с гостями и их возражениями. Все это не требуется для того, чтобы комплектовать заказы и передавать их курьерам, поэтому тратить ценных официантов на работу, не связанную с гостями – это расточительно. Вот поэтому и появились раннеры, как дань новым процессам и новому времени.

Не знаю почему я обратила внимание на этого "раннера") Наверное, просто иногда хочется каких-то простых земных примеров, потому что не везде процессы движет ИИ, в некоторых сферах это делают более простые, но все-таки важные изменения.

Интересно провести опрос, аналогичный тому, что был на канале осенью 2024.
Подтвердим ли мы тренды исследования?

(по моему субъективному мнению в нашем узком сегменте HR каналов все точно также как в целом в ТГ - кол-во каналов растет, а кол-во публикаций внутри 1 канала - падает)

Принципы лидерства от Amazon

На сайте Amazon нашла целую страницу

Одержимость клиентами
Лидеры начинают с клиента и работают в обратном направлении. Они энергично работают, чтобы заслужить и сохранить доверие клиентов. Хотя лидеры обращают внимание на конкурентов, они одержимы клиентами.

Право собственности
Лидеры — владельцы. Они думают о долгосрочной перспективе и не жертвуют долгосрочной ценностью ради краткосрочных результатов. Они действуют от имени всей компании, а не только своей команды. Они никогда не говорят: «Это не моя работа».

Изобретать и упрощать
Лидеры ожидают и требуют инноваций и изобретений от своих команд и всегда находят способы упростить. Они внешне осведомлены, ищут новые идеи отовсюду и не ограничены «не изобретено здесь». Когда мы делаем что-то новое, мы принимаем, что нас могут неправильно понимать в течение длительного времени

Правы, во многом
Лидеры во многом правы. У них сильное суждение и хорошие инстинкты. Они ищут различные точки зрения и работают над тем, чтобы опровергнуть свои убеждения.

Учитесь и будьте любознательны
Лидеры никогда не перестают учиться и всегда стремятся к самосовершенствованию. Они любопытны к новым возможностям и действуют, чтобы исследовать их.

Нанимайте и развивайте лучших
Лидеры повышают планку производительности с каждым наймом и повышением. Они признают исключительные таланты и охотно продвигают их по всей организации. Лидеры развивают лидеров и серьезно относятся к своей роли в обучении других. Мы работаем от имени наших людей, чтобы изобретать механизмы развития, такие как Career Choice.

Думай масштабно
Думать о малом — это самоисполняющееся пророчество. Лидеры создают и сообщают смелое направление, которое вдохновляет на результаты. Они думают по-другому и ищут способы обслужить клиентов.

А еще:
* Настаивать на самых высоких стандартах
* Скорость имеет значение
* Бережливость
(Достигать большего меньшими средствами)
* Заслужить доверие
* Погрузиться глубоко
* Иметь твердость характера

И другие

#подсмотрено

Интересное наблюдение от Антона, из @digital_review:

«ChatGPT не умеет в распознавание плохих ответов на собеседованиях
А я так надеялся! Но каждый раз, когда я скармливаю разным версиям СhatGPT расшифровки с продуктовых собесов, ChatGPT уверенно хвалит даже самых неподходящих и слабых кандидатов. Исправление промпта помогает, но пока эффект временный, новый кандидат — новые проблемы»

А ведь и правда, все знают, что модельки постоянно на позитиве, поддерживают и поощряют.
Вот она обратная сторона доброжелательности

Надо поднаблюдать что об этом пишут ATS с встроенным ИИ…

Про полы,
или про #ремонт

В голове сейчас много внимания уделяется ремонту, поэтому, какое-то время тут будут появляться посты, навеянные этой темой)

Изучая инфо про напольные покрытия, подумалось, что было бы прикольно на собеседовании аналитикам давать задание про сбор данных на какую-то такую вот, отвлеченную от основной деятельности, темы. Например, что выбрать - ламинат, инженерная доска или паркетная доска? И какие?)

Интересно послушать размышления - насколько глубоко копнут, сколько инфо соберут, какие источники задействуют, какие критерии/метрики выделят как приоритетные, а какие отметут и по каким причинам)

Мне, как женщине, очень хочется осуществлять свой выбор по 1, максимум 2м показателям: цвет верхнего покрытия, какая ёлка лучше французская или венгерская)

Но знающие люди говорят, что еще важны: класс, кол-во слоев, материал каждого слоя, толщина каждого слоя, покрытие, тип соединения,  сорт, селекция, производитель, ширина доски, длина доски,  и др.

В общем, навык поиска и анализа информации, а также делегирования, и в быту очень полезны)

Еще один похожий пример для абстрактных размышлений был на этом канале больше 4х лет назад.

Хороших всем длинных выходных!

ESG отчет Яндекс за 2024 г. #бенчмарки
Есть немного данных о персонале
Отдельный интерес инфо об инклюзии

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

Численность:
28 992 чел. в основном штате Яндекса работали на конец 2024 г., на 15% больше, чем в конце 2023 г.

35 253 человека всего в течение года в основной команде, 37% — женщины

96 тыс. человек - общая численность персонала, включая поддерживающие функции, на конец 2024 г.

Продолжительность работы:
7% - менее 3х месяцев
21% - от 3х месяцев до 1 года
37% - 1-2 года
23% - 3-5 лет
6% - 6-10 лет
3% более 10 лет
В отчете отмечают, что «более трети команды работает в Яндексе уже более трёх лет, а 1,2 тысячи человек в 2024 году отметили 10 и более лет работы в компании»

Текучесть
Общий показатель текучести за 2024 год составил 21,4%, что незначительно выше, чем в 2023 году (19,3%)

Коэффициент нежелательной текучести, который отражает уход из компании наиболее ценных специалистов, в 2024 году составил 7,7%.

Показатели текучести 2023 года отличаются от данных, указанных в отчёте об устойчивом развитии за 2023 год, так как методология расчёта показателей была скорректирована.

Стажеры:
2 339 человек были приняты на стажировку в 2024 году, около 22% из них — девушки

54 % стажёров перешли в штат и продолжили работу в Яндексе в 2024 году

32% доля ех-стажёров среди текущих разработчиков Яндекса

Женщины в Яндексе:
37% доля женщин в штате Яндекса (36% в 2023 г)
34% доля женщин среди всех руководителей (33% в 2023 г)
35% доля женщин среди руководителей уровня CEO-1 и CEO-2 (31% в 2023 г)
23,6% доля женщин в STEM-ролях (22,2% в 2023 г)

Любопытно:
Разработка – 12% женщин, 88% мужчин
HR – 88% женщин, 12% мужчин

Инклюзия

На складах Яндекс Маркета кладовщиками и бригадирами работают сотрудники с инвалидностью послуху. Для их комфортной работы мы обеспечили безопасность рабочих мест, сопроводили процесс найма и онбординга переводом на русский жестовый язык, адаптировали обучающие материалы и создали гайд по коммуникации с неслышащими коллегами.

В Яндекс Крауде незрячие операторы-рекрутеры и специалисты разметки данных работают удалённо. Для них адаптированы внутренние цифровые сервисы и шаблоны заданий, а незрячие и слабовидящие сотрудники команды Инклюзии выступают наставниками для новичков.

Мы запустили курс по инклюзии и доступности, который включён в онбординг для всех сотрудников Яндекса в России в качестве рекомендуемого.

Мы позаботились о том, чтобы стали доступнее для ребят с ментальными особенностями. Например, на празднике для детей сотрудников мы организовали специальную программу для нейроотличных детей. Это более спокойный и тихий формат, где каждый ребёнок и его родители могли чувствовать себя комфортно и уютно

Партнеры
2,1 млн водителей сотрудничали с Яндекс Такси во всех странах присутствия сервиса в декабре 2024 года

34 тыс. в декабре 2024 года курьеров выполняли заказы в Москве в сервисах Яндекс Еда и Яндекс Лавка в декабре 2024 года

Панель мониторинга эффективности LinkedIn

Даш из подборки "дашборд дня" от Tableau

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

Valerie Madojemu сделала дашик, о которой пишет, что "эта панель мониторинга показывает как публикации LinkedIn повлияли на количество моих подписчиков"

Что там есть?

Общие показатели:
• Количество подписчиков в разных соц сетях
• Прирост подписчиков
Интересно, что по проф сетям есть цели по подписчикам

Показы и Вовлеченность,
динамика по неделям

«Соц.-дем подписчиков»:
• по компаниям
• по должности
• по локации
• по уровню должности

Инфо о сообщениях:
• Среднее количество сообщений в неделю, динамика по неделям
• Сообщения по темам, количество и доли

Количество публикаций в соц. сетях так сильно растет, что вполне возможно такую и похожую аналитику будут смотреть рекрутеры при исследовании кандидатов)

Кажется, для этого есть все предпосылки, например:
* Рост по авторам у Телеграма +56%
* 67% работодателей изучают соцсети кандидатов

Годовой отчет Магнита за 2024 г.
#бенчмарки

Кроме прочего, пишут про интересные штуки для автоматизации работы и повышения производительности работы сотрудников розницы:

Image Recognition (IR)
- диагностирование «здоровья полки»
Работает на базе нейросетей, позволяет меньше чем за минуту определить, какой товар отсутствует на полке, в каком приоритете его выставить, какие ценники потеряли свою актуальность и их нужно заменить. Позволяет оперативно собирать аналитику по реальной доступности более чем 20 тыс. SKU на полке.
В приложении доступны модули контроля планограмм, работы с невыставленным товаром, проверки корректности ценников.

Сигналы OSА
Благодаря продвинутой системе алгоритмов каждый день в магазин отправляются сигналы по товарам, которые недоступны для покупателя. Сотрудники получают сигналы, отработка которых принесет наибольший рост товарооборота в конкретном магазине. Для отработки сигналов в магазине был создан удобный интерфейс в ТСД, позволяющий не только выявлять проблему, но и оперативно ее исправлять. Например, моментальная печать ценника существенно сокращает трудозатраты сотрудников.
В 2025 г. запланирована интеграция системы IR и OSA для достижения больших эффектов для бизнеса.

Цифровой двойник операционных процессов
Оптимизация процессных утяжелителей за счет оцифровки фактической нагрузки по 1,5 тыс. операций, совершаемых сотрудниками на ежедневной основе. Оценка проводилась во всех форматах сети, что позволило создать цифровые двойники по 184 процессам. На базе полученных данных определены драйверы, позволяющие управлять нормативом нагрузки на сотрудников при реализации типовых задач и внедрении новых процессов.

Технология цифрового учета рабочего времени QR-Link
- позволяет получать точные и объективные данные о фактическом рабочем времени сотрудников. Решение позволяет сделать расчет заработной платы и дополнительных выплат прозрачнее и понятнее для сотрудников. Кроме этого, технология повышает качество учета и снижает нагрузку на административный персонал, в том числе за счет полной автоматизации процессов. В 2024 г. инструмент был масштабирован во всех форматах сети.
С 2025 г. планируется использование QR-Link для учета внешних сотрудников (аутсорс, клининг, мерчандайзеры).

Просто сказка какая-то для HR и сотрудников розницы)

Исследование Hints о рынке корпоративного обучения в России
Первоисточник

Акценты 2025 года:
* 69,4% компаний обучают сотрудников через онлайн-платформы
* В приоритете IT (57,9%) и управленческие навыки (52,9%)
* Soft skills, маркетинг и продажи тоже есть, но уже в меньшем приоритете
* 36,4% компаний учат раз в год, 35,5% – ежеквартально
* В половине случаев обучение охватывает минимум четверть сотрудников

В 74% компаний решение о запуске обучения принимает функциональный руководитель, а не HR. Т.е. обучение становится частью операционной деятельности, а не отдельным процессом где-то в L&D.

Критерии выбора платформ:
* способность подтвердить эффективность обучения,
* наличие реальных кейсов,
* понимание специфики бизнеса
Сертификаты, отзывы и ценовая политика отходят уже на второй план.

Оценка результатов:
* в малом и среднем бизнесе чаще сравнивают производительность специалистов до и после,
* в крупном — применяют тестирование и формализованные проверки знаний.

Лидером корпоративного обучения стал Яндекс Практикум. Пишут, что у платформы высокое качество преподавания и квалификация специалистов. 74% опрошенных компаний еще и готовы рекомендовать его другим.

Сетке от hh 1 год

Получила вчера рассылку, зашла посмотреть изменился ли за это время алгоритм подбора рекомендаций, ну и, вообще, чего новенького появилось за год.

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

Никаких оценочных суждений, только факты об инфо из разделов:

—————-
Ваши связи

"сильные"
* Архитектор в Ингосстрах
* Генеральный директор Луна Кэпитал
* Я сама :)

"слабые"
куча людей из Яндекса, где я никогда не работала...

ни одного бывшего коллеги, даже ни одного (!) знакомого мне имени

12 сеток в рекомендациях,
среди которых:
Бургер Кинг на 6323 человека
X5 Group на 49783 чел.
Лиды разработки на 156345 чел.

зашла в более узкую группу на 376 чел. в надежде, что хоть там будет что-то более релевантное

там в разделе
"работают сейчас" - 2 поста и "всё, лента кончилась"
"работали раньше" - все посты от 1 человека
—————-

Такое вот 3х-минутное пользовательское тестирование
Для оценочного суждения цензурных слов нет) Максимально непонятный для меня продукт и его ценность

Специализация vs Универсалы

Как в одних компаниях бесконечен цикл централизации vs децентрализации активов, так в других бесконечен цикл универсальных ролей vs специализированных, причем это вообще не зависит от отрасли

Оригинальный пост канала
"Красивая аналитика" @whrdata

Например, в рознице я застала время, когда сначала все были универсалами с ролью «член бригады ресторана», а потом сначала стали делиться на поваров и кассиров, потом добавились сборщики, потом появились так называемые «вторые номера», потом консультанты киосков и т.п. Казалось, что для повышения индивидуальной производительности, качества и скорости работы такая вот детализация полезна.

Потом стало понятно, что планировать такой штат сложно, нужна взаимозаменяемость для перераспределения в часы пик или при невыходах и поэтому через дополнительные надбавки и премии стали снова продвигать идею универсализации, а точнее сочетания 2-3х навыков в одном человеке.

Тоже самое наблюдаю сейчас в ИТ:
в одном лагере сторонники специализации – разработчики бэк, разработчики фронт, тестировщики ручные, тестировщики авто и т п.
в другом – сторонники фулстек-разработчиков, которые сами пишут тесты на свой код.

И тоже в обоих подходах есть свои плюсы и минусы, «за» и «против».

А еще фулстэк аналитики - тоже все более популярная тема)

Одно хорошо – пока есть такие изменения всегда будет нужен HR, который посчитает прогноз по численности и бюджет на ФОТ 😊