CC BY
10
УДК 658.5
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА В СОВРЕМЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
А.Я. Марющенко Научный руководитель - О.Е. Подвербных
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
angel.maryushchenko@mail.ru
В статье рассмотрены: аналитика подбора персонала, ее источники, а также содержит информацию о том, что включают в себя сервисы по подбору персонала.
Ключевые слова: цифровизация, подбор персонала, персонал, автоматизация подбора, рекрутинг, HR-системы.
DIGITALIZATION OF STAFF RECRUITMENT IN A MODERN ORGANIZATION
A.Ya. Maryushchenko Scientific superviser - O.E. Podverbnyh
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation angel.maryushchenko@mail.ru
The article discusses: recruitment analytics, its sources, and also contains information on what recruitment services include.
Keywords: digitalization, digital transformation, recruitment, staff, recruitment automation, HR-system.
С каждым годом мир меняется все быстрее, уже несколько лет набирает обороты Digital эпоха, которая влечет за собой изменения человеческой жизни во всех сферах. Благодаря этому происходит трансформация в сознании людей, они начинают по-другому потреблять информацию, думать по-новому. Организации, чтобы оставаться на плаву и соответствовать потребностям рынка меняют бизнес-процессы.
В последние годы набирает обороты трансформация бизнес-процессов в сфере управления персоналом. Особенно большой скачок сделан в подборе персонала. По данным исследования HeadHunter [1], на российском рынке почти каждая третья организация начинает или уже использует различные автоматизированные системы и инструменты для подбора персонала. Организации начинают пользоваться социальными сетями, реферальным рекрутингом, внедряют digital-технологии, роботизируют бизнес-процессы.
В исследовании компании Deloitte «Подбор персонала в цифровую эпоху» [2] выделили несколько тенденций (рисунок 1), при использовании которых рабочий процесс выходит на новый уровень, повышая качество и эффективность поиска и подбора персонала.
Прежде чем мы погрузимся в потенциал, который предлагает цифровой рекрутинг, сначала рассмотрим, что такое аналитика подбора персонала.
Аналитика подбора персонала - это обнаружение и интерпретация значимых моделей поиска, отбора и найма персонала. Это означает, что данные используются для поиска и объяснения закономерностей в данных. Например, если новые сотрудники увольняются в
Секция «Современные проблемы экономики труда и управления персоналом»
течение первых трех месяцев, это может указывать на несоответствие описания должности и фактической роли, ошибки при выборе или плохой процесс адаптации. Это пример аналитики по подбору персонала [5].
Общие источники данных для аналитики набора персонала включают:
- систему отслеживания кандидатов (Applicant Tracking System - ATS);
- систему управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management - CRM);
- информационную систему управления персоналом (Human Resources Information System - HRIS);
- опросы удовлетворенности,
- данные о бренде и данные с рекламных платформ, используемых для рекламы вакансий и брендинга.
У рекрутинговой аналитики есть три уровня, это:
1 уровень - Оперативная отчетность, которая носит описательный характер. Она представляет собой хорошо известные основные показатели рекрутинга, которые включают в себя стоимость найма, источник найма, количество кандидатов на открытые вакансии, коэффициент отбора, время для заполнения, время для найма, удовлетворенность менеджера по найму и многое другое.
2 уровень Расширенная отчетность. Отчетность по этим измерениям по-прежнему не требует передовых статистических инструментов, но она требует создания комбинации нескольких источников данных.
3 уровень - Аналитика. Которая представляет стратегическую и прогнозную, или выражаясь современным языком предективную аналитику при подборе персонала. Стратегическая аналитика включает в себя сегментацию, статистический анализ и разработку идеальных профилей кандидатов. Предективная аналитика включает в себя разработку прогнозных моделей, а также стратегическое и сценарное планирование.
Для улучшения HR-аналитики и подбора персонала компании внедряют HRM-системы. HRM (Human Resource Management) в переводе с английского означает «управление человеческими ресурсами». Это комплексная автоматизированная система управления персоналом с расширенными функциональными возможностями. Она обрабатывает большой объем бизнес-процессов, расчетных и аналитических операций, которые касаются всех аспектов «жизни» сотрудника в компании: от расчета заработной платы до профессионального роста и развития карьеры [4].
Правильный выбор кандидата на вакантную должность является важным фактором его успешной работы, профессиональной компетентности и максимальной отдачи. Для представителей отдела кадров проверка знаний и навыков кандидатов всегда была «головной болью». Многие компании начали использовать более современные методы найма. Например, деятельность компании HeadHunter стала более успешной, благодаря цифровым сервисам, которые помогли ускорить процессы трудоустройства.
Существуют разнообразные системы учета для кадровых служб (HRM-системы), но все они содержат примерно одинаковые параметры для рекрутинга [3]:
1. Для каждой вакансии устанавливаются определенные параметры;
2. Используются шаблоны для обращения ко всем соискателям (отправка писем, предварительный опрос/анкетирование);
3. Анкеты из разных источников хранятся в одном месте;
4. Формируется база кандидатов с возможностью простого добавления и перевода по позициям;
5. Быстрый поиск по заданным критериям и гибкая система фильтрации
6. Все важные пометки можно сделать во время собеседования - прямо в профиле соискателя, подготовленном системой;
7. Сохраняется вся история взаимодействия с кандидатами;
8. Имеется возможность обсуждения каждого этапа с коллегами;
9. Имеется неограниченный доступ с любых устройств для всех HR;
10. Возможен массовый или региональный подбор персонала;
11. Вакансии размещаются на всех job-порталах (как бесплатных, так и платных).
Подбор персонала в современных организациях может происходить по следующим
группам, это с помощью онлайн-приложений или готовых решений «в коробках», или разработки своего собственного софта. Но совершенно не важно какой именно сервис использует организация, если он отвечает следующим критериям [3]:
1. Выполняет все рутинные операции: импортирует резюме любых форматов в единую базу, сортирует кандидатов по нужным параметрам, исключая повторные анкеты.
2. Обеспечивает хранение большого массива данных с возможностью выбрать способ (облачное или на серверах компании).
3. В считанные секунды находит нужных кандидатов по заданным параметрам.
4. Координирует взаимные действия HR-команды, линейных менеджеров, и руководства.
5. Собирает статистику: по источникам, по количеству кандидатов, по времени, по затратам - то есть анализирует воронку рекрутинга на каждом этапе и считает конверсию.
6. Подстраиваться под конкретные запросы компании и уже действующие бизнес-процессы.
Из этого можно сделать вывод, что задача для рекрутинговой программы, это упрощение работы менеджеров, а также ускорения процесса найма сотрудников. Качественно подобранный/сделанный сервис помогает организации наглядно оценивать каждый этап отбора, создавать четкие ожидание от кандидатов, за счет чего привлекаются квалифицированные и мотивированные сотрудники, которые будут помогать достигать стратегических целей организации.
Библиографические ссылки
1. Как автоматизирован рекрутмент в российских компаниях [Электронный ресурс]. URL: https://krasnoyarsk.hh.ru/article/26288 (дата обращения: 25.04.2021).
2. Подбор персонала в цифровую эпоху - 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/human-capital/articles/2018/podbor-personala-v-cifrovuyu-ehpohu.htm (дата обращения: 25.04.2021).l.
3. Сырковский А. Автоматизация рекрутинга: ускоряем процесс подбора персонала [Электронный ресурс]. URL: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/avtomatizatsia-rekrutinga (дата обращения: 01.05.2021).
4. Широкопляс А. Цифровая трансформация HR: Опыт российских компаний [Электронный ресурс] // Журнал «Компетенции». - 2019. - URL: http://obzory.hr-media.ru/cifrovaya_transformaciya_hr_russia (дата обращения: 27.04.2021)..
5. Erik van Vulpen. Recruitment Analytics: The 3 Levels to Optimize Recruiting [Электронный ресурс]. URL: https://www.analyticsinhr.com/blog/recruitment-analytics/ (дата обращения: 20.04.2021)..
© Марющенко А.Я., 2021
