Как выявить лучших и худших рекрутеров?

Как с помощью статистических показателей сравнить результативность сотрудников вашей компании?

В качестве примера возьмем 5 рекрутеров компании Х и оценим их эффективность работы с помощью 8 шагов. Для расчетов нам понадобятся следующие показатели: медиана и квартили. Без их применения можно с высокой вероятностью сделать некорректные выводы.

Надеюсь, многие из вас уже знают, что такое квартили, среднее значение и медиана.

В любом случае, не лишним будет освежить свою память (ссылки на статьи кликабельны). Это поможет получить максимальную пользу от данной статьи!

Вы можете скачать Excel-файл с расчетами, на основе которого был выполнен данный анализ.

Шаг 1.

Соберем данные по закрытию вакансий за год по каждому рекрутеру и посчитаем метрику "Количество закрытых вакансий" за год. В нашем примере каждый рекрутер работал с одинаковым количеством вакансий.

Итоги расчета приведены в Таблице 1.

Таблица 1

Вывод по Шагу 1: самый эффективный рекрутер - Карасева (59 вакансий), а самый неэффективный - Иванова (42 вакансии).

Возможно, кто-то бы на этом завершил анализ, но нам данной информации недостаточно, чтобы сделать вывод о самом результативном рекрутере. Начинаем сбор дополнительных метрик!

Обращу ваше внимание, что в данной статье мы разбираем лишь часть метрик по эффективности подбора. Ознакомиться с другими метриками подбора вы можете в соответствующей статье.

Шаг 2.

Дополним нашу таблицу данными метрики "Процент текучести на испытательном сроке".

Итоги расчета приведены в Таблице 2.

Таблица 2

Мы видим, что процент текучести у Мягковой ниже остальных (20%). А у Петровой - самый высокий (41%).

Вывод по Шагу 2: по результатам анализа второй метрики Карасева уступила лидерство Мягковой. Отстающий рекрутер также сменился.

Шаг 3.

Дополним нашу таблицу данными метрики "Срок закрытия вакансий".

Итоги расчета приведены в Таблице 3.

Таблица 3

Вывод по Шагу 3: мы видим, что быстрее всех вакансии закрывает Иванова (13 дней), а Карасева закрывает вакансии дольше, чем остальные (16 дней).

Шаг 4.

Выполним и внесем в таблицу расчет медианы, первого и третьего квартиля по каждому месяцу и в целом по году.

Напомню, что:
- медиана дает понять, сколько вакансий закрыли 50% всех рекрутеров
- первый квартиль отражает количество вакансий, которое закрыли 75% рекрутеров
- третий квартиль показывать количество вакансий, которое закрыли лишь 25% рекрутеров.

Итоги расчета приведены в Таблице 4.

Таблица 4

Шаг 5.

Настроим условное форматирование.

Итоги приведены в Таблице 5.

Таблица 5

Условное форматирование показывает:
- какие рекрутеры чаще других входят в число самых эффективных сотрудников по количеству закрытых вакансий (третий квартиль, зеленая заливка)
- какие рекрутеры чаще других входят в число неэффективных сотрудников по количеству закрытых вакансий (ниже медианы, фиолетовая заливка)

Шаг 6.

Добавим дополнительные столбцы для расчета по каждому рекрутеру и посчитаем количество таких случаев в течение года:

- "Кол-во выше Q3" - количество ячеек с зеленой заливкой
- "Кол-во ниже медианы" - количество ячеек с фиолетовой заливкой
- "Кол-во от медианы до Q3" - количество ячеек без заливки.

Итоги расчета приведены в Таблице 6.

Таблица 6

Вывод по Шагу 6: при анализе мы можем выделить следующее:

- Мягкова чаще других (4 из 12 месяцев) входит в число 25% наиболее эффективных рекрутеров по количеству закрытых вакансий (зеленых ячеек).

- Чернова показала самый стабильный результат - количество закрытых вакансий от медианы до третьего квартиля 9 из 12 (ячейки без заливки).

- Иванова - самый отстающий рекрутер. 8 из 12 месяцев она входила в число самых неэффективных рекрутеров по количеству закрытых вакансий (фиолетовых ячеек).

Шаг 7.

Посчитаем в отдельной таблице метрику "Сложность закрытых вакансий".

Один рекрутер мог закрывать простые вакансии, благодаря чему показал высокий результат закрытия вакансий, а другой рекрутер работал со сложными вакансиями, поэтому мог показать результаты ниже.

По своему усмотрению распределим сложность закрытых вакансий по 5-балльной шкале, от простого к сложному.

Итоги расчета приведены в Таблице 7.

Таблица 7

Вывод по Шагу 7:

- чаще других со сложными вакансиями работали Чернова и Карасева.

- Мягкова, которая вошла в 25% самых эффективных по предыдущему пункту расчета, закрывала преимущественно вакансии второй и третьей степени сложности.

- Иванова больше других закрывала самые легкие вакансии.

Шаг 8 (финальный).

Для формирования окончательного вывода о наиболее и наименее эффективных рекрутерах составим итоговую таблицу.

Выпишем все метрики и оценим каждого рекрутера по 5-балльной шкале от наименее эффективного к наиболее эффективному сотруднику.

Некоторые рекрутеры набрали одинаковые результаты в метрике "Количество выше Q3" и Количество ниже медианы", поэтому получили одинаковые баллы.

Итоги расчета приведены в Таблице 8.

Таблица 8 (итоговая)

Вывод по Шагу 8:
- Самый эффективный рекрутер компании Х - Чернова.
- Самый неэффективный рекрутер компании Х - Иванова.

Итоговый вывод: если бы мы ограничились только подсчетом количества закрытых вакансий за год (Шаг 1) и не применили при работе с HR-данными статистические показатели, то мы бы не смогли определить действительно самого эффективного рекрутера по совокупности метрик количества, качества и времени.

В данном примере мы оценили, как могут расходиться результаты оценки эффективности сотрудников при использовании разных инструментов.

Применение их в работе позволит вам также сравнить, например, эффективность филиалов, отделов или торговых точек. Главное - определить, какие метрики взять для расчета и сравнения.

Надеюсь, данная статья была вам полезна. Если вы хотите разобраться в этих и других статистических методах работы с HR-данными, приглашаю на наш онлайн-курс «HR-статистика».

Читать другие статьи автора