CC BY
48
DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2021.1(38).49-59 УДК 331.108.2 JEL M12, M51
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
ВНЕДРЕНИЕ ОПЕРАЦИОННОЙ МОДЕЛИ GEEKSOURCE КАК НОВОГО ФОРМАТА В ОБЛАСТИ IT-РЕКРУТМЕНТА
Т.М. Алиева, Российский государственный гуманитарный университет, Москва, Россия Д.А. Алешина, GeekSource (группа компаний ANTOR), Москва, Россия
Аннотация. В статье в рамках теоретического анализа изучены основы подбора специалистов в области информационных систем и технологий (IT), сложности, с которыми сталкиваются работодатели при осуществлении такого подбора, а также специфика работы IT-рекрутеров, связанная с необходимостью погружения в технические аспекты профессии. Представлен ряд основных тенденций, характеризующих развитие системы подбора IT-персонала в современных организациях: маркетинг в рекрутменте, сорсинг талантов, брендинг работодателя, социальный рекрутинг, автоматизация рекрутмента и др. Целью исследования является выявление проблемных точек в области подбора специалистов IT-сферы и формулирование конкретных мер преодоления существующих проблем. Методологическая основа исследования предполагает применение системно-синергетического подхода, который сводится к усилению взаимного полезного эффекта от входящих в него элементов. Также при написании статьи использовался количественный анализ статистических данных, описательный и сопоставительный методы. В качестве основного результата предложен новый формат подбора персонала в IT-сфере с помощью сорсинговых технологий, что снимает с HR-консультантов обязанности по поиску кандидатов, обеспечив устойчивый их поток. Теоретическое исследование современных тенденций в подборе IT-персонала сформировало базу для изучения устоявшейся операционной модели подбора персонала на примере группы компаний ANCOR (а именно, бизнес-подразделения ANCOR FinTech) без углубленного погружения с специфику IT. Проведенный анализ позволил выявить ряд факторов, препятствующих улучшению ситуации с позициями IT-специалистов и повышению эффективности в области IT-рекрутмента. Возможности преодоления выявленных проблем были учтены при изучении целесообразности внедрения для бизнес-подразделения новой операционной модели IT-рекрутмента, на которой построена деятельность ООО «GeekSource». Ключевые слова: вакансия, инструменты подбора персонала, операционная модель, подбор персонала, рекрутмент, сорсинг, технический рекрутмент, IT-сфера
Для цитирования: Алиева Т.М., Алешина Д.А. Внедрение операционной модели GeekSource как нового формата в области IT-рекрутмента // BENEFICIUM. 2021. № 1(38). С. 49-59. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2021.1(38).49-59
ORIGINAL PAPER
GEEKSOURCE' OPERATING MODEL AS A NEW SOLUTION IN IT-RECRUITMENT
T.M. Alieva, Russian State University for the Humanities, Moscow, Russia
D.A. Aleshina, GeekSource (ANCOR group of companies), Moscow, Russia
Abstract. Within the framework of the theoretical analysis, we study the basics of the selection of IT-specialists, the difficulties that employers face in this selection, as well as the specifics of the work of IT-recruiters, associated with the need to immerse in the technical aspects of the profession. The article highlights some trends typical for the field of IT-personnel recruitment in organizations: recruitment marketing, talent sourcing, employer branding, social recruiting, recruiting automation tools, etc. The purpose of the study is to identify challenges in IT-recruiting and how to overcome them. The methodological basis of the study involves the use of a systemic-synergetic approach, quantitative analysis of statistical data along with descriptive and comparative methods. A new solution for recruiting IT-specialists with the help of sourcing technologies was proposed, which helps to generate a consistent flow of highly-skilled applicants. The study is conducted on the example of the ANCOR group of companies, namely the ANCOR FinTech business unit, where an effective model for the recruitment process is implemented. The analysis revealed some barriers that hinder the process improvement and need to be removed. They were taken into account in the implementation of the new operating model on which GeekSource is built.
Keywords: vacancy, recruiting tools, operating model, recruitment, sourcing, technical recruitment, IT-sphere
For citation: ALieva T.M., ALeshina D.A. GeekSource' Operating Model as a New Solution in IT-Recruitment // BENEFICIUM. 2021. Vol. 1(38). Pp. 49-59. (In Russ.). DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2021.1(38).49-59
Процессы ускоренного развития современных технологий автоматизации, информатизации, виртуализации, цифро-визации, стремительно проникающие во все сферы жизнедеятельности современного общества, требуют от бизнес-единиц привлечения к решению стратегических и тактических задач высокопрофессионального кадрового состава, который будет работать в совершенно иных, чем прежде, условиях. Для того, чтобы грамотно подойти к процессу отбора подходящих для компании специалистов, ее рекрутерам необходимо свободно ориентироваться на рынке труда, понимать, каков спрос на таких работников, какие условия готовы предлагать им конкуренты, каковы доминирующие мотиваторы соискателей, др. [1-5].
В сфере информационных технологий (англ. -IT, Information Technology) процесс отбора персонала осложняется еще и тем, что рекрутеру необходимо не только предлагать кандидатам работу в интересных проектах и ее достойное вознаграждение, но и разбираться в технологическом стеке вакансии, а также действовать достаточно быстро в связи с высоким спросом на IT-специалистов и, соответственно, их большой свободой выбора при поиске работы. Так, согласно [6-9], в настоящее время рынок труда в IT-сфере больше чем на 90% ориентирован на кандидата, что значительно отличает его от сегментов рынка труда всех остальных отраслей экономики.
Учитывая вышеизложенное, в настоящее время все больше компаний, в том числе принадлежащих IT-сфере, обращаются в профильные (кадровые / рекрутинговые / сорсинговые) агентства по подбору персонала [10].
Определим современные тренды области подбора персонала в IT-сфере.
Маркетинг в рекрутменте (англ. - Recruitment Marketing) - использование маркетинговых методов и инструментов для привлечения кандидатов (изучение целевой аудитории, продвижение вакансий, информирование потенциальных соискателей, применение инструментов автоматизации их поиска, др.), что значительно увеличивает количество и качество откликов [11].
Входящий набор (англ. - Inbound Recruiting)-создание целевого брендированного контента, предназначенного для повышения узнаваемости бренда работодателя и увеличения потока кандидатов в будущем. Цель стратегии заключается в активном и постоянном привлечении кандидатов и трансформации их в соискателей, что позволяет расширить «внешний кадровый резерв».
Брендинг работодателя (англ. - Employer Branding позволяет работодателю быть заметным в общей массе конкурентов за IT-специалистов и делать свое предложение для
соискателей ценным и неповторимым, т.к. невозможно повторить репутацию компании. Большая часть соискателей изучают репутацию и бренд работодателя до отклика на вакансию [12].
Опыт кандидата (англ. - Candidate Experience) - общее восприятие процесса подбора персонала в компанию, которое формируется у настоящих, прошлых и потенциальных будущих его участников. Кандидаты, которые приобрели положительный опыт, с большей вероятностью примут предложение о работе, повторно откликнутся на вакансию в будущем и порекомендуют другим кандидатам такую компанию.
Внешний кадровый резерв (англ. - Talent Pools - актуальная база данных релевантных кандидатов для текущих и будущих потребностей, позволяющая компаниям в короткие сроки выбирать лучших кандидатов на вакантную должность.
Управление отношениями с кандидатами (англ. - Candidate Relationship Management) подразумевает управление и улучшение отношений как с текущими, так и с предыдущими и потенциальными будущими кандидатами. Позволяет поддерживать внешний кадровый резерв компании в актуальном состоянии и, в случае поиска кандидатом работы и появившейся соответствующей вакансии, в кротчайшие сроки ее «закрыть» [13].
Социальный рекрутинг (англ. - Social Recruiting - использование для поиска и привлечения кандидатов социальных сетей и веб-сайтов. Активный социальный рекрутинг подразумевает прямое предложение вакантной должности выявленному кандидату, пассивный - публикацию вакансий и работу с откликами. К преимуществам использования социального рекрутинга относят удобство, доступность, мобильность, цену, скорость. Отметим, что социальный рекрутинг тесно связан с маркетингом в социальных сетях (англ. -Social Media Marketing), поскольку перед тем, как переходить к поиску кандидатов, необходимо создать страницу работодателя / рекрутера и сделать ее содержательной и привлекательной для потенциального соискателя [14, 15].
Инструменты/ автоматизации подбора персонала (англ. - Recruiting Automation ToolS) - это программное обеспечение, использующее современные технологии и упрощающее процесс рекрутмента. Инструменты автоматизации помогают в поиске, привлечении и преобразовании соискателей в кандидатов, оптимизируют, упрощают и автоматизируют процесс найма, делая его более быстрым и эффективным [16-18].
Защита персональных данных кандидатов. Изменения, внесенные в Федеральный закон «О персональных данных» от 27.07.2006 №152-ФЗ (последняя редакция) [19], полностью изменили способ работы рекрутинга с 2019 г. Теперь рекру-
тер не имеет права запрашивать резюме без подписанного кандидатом соглашения о его согласии предоставить данные.
Рекрутингна основе HR-аналитики (англ. - Data-driven Recruiting and HR Analytics - процесс, в котором планирование и принятие решений основывается на данных, полученных с помощью HR-технологий, например, системы отслеживания кандидатов и маркетинговые платформы рекру-тинга. Внимание к HR-аналитике в рекрутинге позволяет улучшить некоторые из наиболее важных показателей найма, таких как время найма, стоимость найма и качество найма. Помимо этого, с помощью технологий Big Data есть возможность создания нейронных сетей, которые позволят более глубоко оценивать поведение кандидатов, находить закономерности в наиболее успешных кадровых решениях [20].
Сотрудники Рефералы (англ. - Employee Referrals) являются внутренним методом поиска и привлечения кандидатов. Таким сотрудникам, как правило, кандидаты доверяют больше, чем компании, в предоставлении информации о работе в последней. Рефералы: улучшают качество подбора IT-персонала; увеличивают коэффициент удержания сотрудников; сокращают время и стоимость найма; укрепляют бренд работодателя. Взамен компании предлагают своим сотрудникам разные виды вознаграждений [12].
Сорсинг талантов (англ. - Talent Sourcing) -проактивный поиск талантов, обязательная стратегия подбора IT-персонала. Значительная доля потенциальных кандидатов, не являющихся соискателями работы, заинтересована в получении информации о новых вакансиях, т.е. находится в «пассивном» поиске работы. Для реализации сорсинга талантов рекрутеру необходимо владеть навыками таких технологий как Boolean Search & X-Ray, позволяющими отыскать лучшие резюме кандидатов в открытых источниках.
Совместный найм (англ. - Collaborative Hiring) - предполагает организацию многоэтапного процесса собеседования, позволяющего кандидатам встретиться с большей частью команды, с которой они будут работать. Совместный найм значительно улучшает качество новых сотрудников, снижает текучесть кадров.
Кейс-интервью (англ. - Case Interview) как способ подбора персонала стало популярным среди работодателей еще в 2000-х гг., но в новом тренде кейс-интервью часто трансформируются в связи с частыми изменениями ситуаций, в которых предстоит принимать решения. В момент такого собеседования кандидату предлагают решить как технические задания с опорой на определенные ситуации, так и так называемые Эйнштейновские задачи, а также игровые кейсы. Проведение кейс-интервью снижает вероятность ошибки при подборе кандидата - переоценку технического опыта или недооценку потенциала.
Стратегическое выравнивание (англ. - Strategic Alignment) предполагает, что рекрутинг должен быть стратегическим, т.е. согласовываться с общей бизнес-стратегией компании, соответствовать ее прогнозным потребностям и целям, обеспечивая требуемый уровень квалификации персонала [21].
Удаленное собеседование по видеосвязи (англ. - Remote Video Interview) создает комфортные условия для собеседования, а также позволят сэкономить время обеих его сторон и сократить финансовые затраты компании на поиски нового сотрудника. В ситуации пандемии COVID-19 тенденция на проведение интервью удаленно еще больше укрепилась, причем и за пределами рынка IT-специалистов.
Рассмотрим процесс организации и осуществления рекрутмента в одном из крупнейших бизнес-подразделений международной стаффинго-вой компании - группы компаний ANCOR, основанной в 1990 г. и оказывающей услуги бизнесу в области рекрутмента, аутсорсинга и консалтинга через собственные офисы в девяти странах мира - ANCOR FinTech, специализирующемся на оказании рекрутинговых услуг компаниям финансово-банковской индустрии и сферы IT/Гелеком.
Организационная структура бизнес-подразделения ANCOR FinTech представлена на рис. 1, структура его департамента рекрутмента -на рис. 2.
Бизнес-подразделение ANCOR FinTech, как и прочие бизнес-подразделения группы компаний ANCOR, работает по принципу «портфельного» рекрутмента, согласно которому после заключения договора с компанией-клиентом, она закрепляется за консультантом / руководителем группы и все вакантные позиции (вне зависимости от их специфики) «закрываются» благодаря его (совместно с ресечером)усилиям.
Следует отметить, что такая операционная модель классического рекрутмента показывает свою эффективность на тех многих сегментах рынка, где отсутствует дефицит кадров (банковский сектор, товары народного потребления, фармацевтика, машиностроение и др.).
Однако такая модель работы с клиентами не позволяет достичь необходимой эффективности рекрутмента именно на рынке IT-специалистов, динамичном и высококонкурентном (в отношении привлечения соискателей). Бизнес-подразделение ANCOR FinTech проигрывает в скорости оказания услуг, поскольку обычно консультанту приходится работать не только со значительным количеством запрашиваемых одной компанией-клиентом неоднородных вакантных позиций, но и с несколькими разными компаниями-клиентами. Кроме того, оно уступает конкурентам в финансовой гибкости в отношении с клиентами, а также в глубине технической экспертизы специалистов по подбору.
Здесь отметим, что наибольшую эффектив- агентства, которые более гибко подходят к ока-ность на рынке рекрутмента 1Т-специалистов со- занию услуг, оказывают их быстрее и за меньшие ставляют маленькие нишевые рекрутинговые гонорары.
Рис. 1. Организационная структура бизнес-подразделения ANCOR FinTech / Fig. 1. Organizational Structure of ANCOR
FinTech Business Unit
Источник /Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR group
Рис. 2. Структура департамента рекрутмента бизнес-подразделения ANCOR FinTech / Fig. 2. Structure of the Recruitment Department of ANCOR FinTech Business Unit
Источник /Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR group
Итак, анализ организации и осуществления процесса IT-рекрутмента бизнес-подразделения ANCOR FinTech, позволил выявить ряд его слабых сторон.
1) Низкая скорость оказания услуг: средний показатель Time-to-offer (время до принятия кандидатом предложения о работе) составляет 60 дней, средний показатель Time-to-fill (время до выставления счета клиенту) - 90 дней, среднее количество «закрытий» вакансий на одного консультанта - 1.3 в месяц.
2) Высокая стоимость услуги: около 18% от годового дохода кандидата до вычета НДФЛ (для сравнения, у конкурентов в среднем около 10%).
3) Несоответствие запросам клиентов на техническую экспертизу без привязки к знанию конкретного отраслевого рынка. Поскольку структура группы компаний ANCOR подразумевает отраслевое деление, то команды имеют высокую экспертизу в своей отрасли. В случае же с IT-персоналом клиенту не важно, чтоб консультант был серьезно погружен в специфику рынка, наиболее значимо, чтоб он имел глубокую техническую экспертизу, а также представление о карте всего рынка интересующих клиента специалистов.
Таким образом, по вышеуказанным причинам в условиях дефицита IT-специалистов с необходимой квалификацией бизнес-подразделение ANCOR FinTech оказалось не в состоянии удовлетворить динамично растущий рыночный спрос, уступая потенциальных клиентов конкурентам. Запросы клиентов не позволяют удовлетворить ограничения выстроенной операционной модели рекрутмента.
В июне 2019 г. руководство группы компаний ANCOR приняло решение о создании внутри бизнес-подразделения ANCOR FinTech структуры, которая будет специализироваться на поиске IT-специалистов с помощью сорсинговых технологий, сняв эти обязанности с консультантов, и, как ожидается, обеспечит устойчивый поток кандидатов и уменьшит сроки «закрытия» позиций, -Сорсинговый центр.
Отметим несколько основных вех в развитии данного подразделения.
С момента создания, с сентября 2019 г., Сорсинговый центр занимался поисками IT-специалистов только для внутренних команд бизнес-подразделения ANCOR FinTech по трем направлениям разработки - Frontend, C# и Java. При этом сорсеры столкнулись с нежеланием консультантов менять привычный уклад работы: после нахождения и направления кандидата к консультанту последний должен был в течение двух дней провести интервью, однако на практике случалось так, что с соискателем не связывались в течение месяца, за который он обычно находил работу и уже не интересовался предложением ANCOR FinTech. В ноябре 2019 г. - марте 2020 г. Сорсинговый центр работал по принципу
«портфельного» рекрутмента только с одной компанией-клиентом. Поиск и отбор персонала осуществлялся исключительно силами специалистов Сорсингового центра - сорсерами и рекрутером. Данный формат работы был признан успешным, однако ее пришлось прекратить из-за отсутствия у компании-клиента средств на оплату услуг. С марта 2020 г. Сорсинговый центр работал в связке с командами, которые в группе компаний ANCOR оказывают услуги аутсорсинга для клиентов. Модель была схожа с той, что применялась на начальном этапе работы центра, - сорсеры искали кандидатов и направляли их для интервью консультантам команд. Команды, занимающиеся аутсорсингом, оказались более гибкими и готовыми к заявленному формату работы, соблюдая все договоренности. Наиболее сложной оказалась работа в апреле в связи с тотальным карантином по COVID-19 - кандидаты были не уверены в будущем и отказывались от рассмотрения вариантов, почти все просили вернуться с предложением через некоторое время. С июня 2020 г. помимо проектов аутсорсинга в работу к Сорсин-говому центру вернулись проекты от команд ре-крутмента. Теперь были установлены жесткие условия по времени, в которое консультанты должны были связываться с кандидатами, а Сор-синговый центр выполнял функцию обеспечения дополнительными кандидатами, а не забирал все поиски на себя, как это было на начальных этапах его работы. Данная модель показала относительную успешность, т.к., несмотря на ограничения, сроки, по-прежнему, часто удлинялись, а консультанты при организации собеседований отдавали предпочтение тем кандидатам, которых находили сами.
Таким образом, саму модель Сорсингового центра можно признать эффективной, однако она упирается в ограничения существующей модели группы компаний ANCOR, что не позволяет полноценно оценить ее потенциальную результативность.
ООО «GeekSource» (далее - GeekSource) было выделено в отдельный экспериментальный актив группы компаний ANCOR в октябре 2020 г. Цель проекта - создание компании на рынке IT-рекрутмента, которая за счет применения новой операционной модели, современной технологической платформы и эффективного сорсинга будет способна увеличить объемы бизнеса и показатели операционной эффективности не менее чем вдвое в течение срока реализации проекта, а также занять лидирующие позиции на рынке IT-рекрутмента.
В основу GeekSource положена отличная от классического рекрутмента модель: она базируется на экспертизе сорсинга, т.е. ядром модели является сорсинговый центр. Расширенная организационная структура GeekSource представлена на рис. 3.
Менеджер по развитию бизнеса
Директор
Руководитель сорсингового центра
Менеджер проекта I Консультант
Руководитель
группы консультантов
Консультант (х2)
Старший сорсер (х2)
Сорсер (х2)
Рис. 3. Организационная структура GeekSource / Fig. 3. Organizational Structure of GeekSource
Источник /Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR group
В перечень услуг, оказываемых GeekSource, включены:
• рекрутмент - поиск и подбор IT-специалистов в области разработки;
• лидогенерация уникальных кандидатов -поиск уникальных кандидатов в заданные сроки и в согласованном количестве по IT-профилям всего цикла разработки;
• аутсорсинг процесса рекрутмента - выполнение плана найма IT-специалистов в области разработки под ключ.
Алгоритм организации процесса работы GeekSource по оказанию услуги рекрутмента (после заключения договора с компанией-клиентом) представлен на рис. 4.
Отличие операционной модели GeekSource от классического рекрутмента состоит в следующем.
1) Разделение зон ответственности сорсеров и консультантов. Первые отвечают только за поиск, что позволяет им сконцентрироваться на кандидатском поле, а также углубить свою экспертизу в части сорсинговых инструментов и технологий. Поиск осуществляется не только по «теплым каналам» (работные сайты), но и по «холодным каналам» (соцсети, мессенджеры). Консультанты отвечают за организацию и проведение интервью, представление кандидата компании-клиенту, полное сопровождение процесса общения кандидата и компании-клиента.
2) Фокус на позициях одного типа. GeekSource специализируется только на подборе IT-персонала и не принимает в работу позиции других направлений (как это происходит в бизнес-подразделении ANCOR FinTech). Более того, при формировании портфеля рекрутмента предпочтение отдается позициям схожих направлений: например, если в работе уже находятся позиции разработчика Java, то приоритет будет у них, а не у разработчиков PHP.
3) Возможность «сплитования», т.е. предложения одному кандидату сразу нескольких позиций у разных работодателей (связано с п. 2), что позволяет сорсеру осуществлять один поиск для нескольких позиций и показывать одного кандидата на несколько вакансий. Плюсом в этом случае является снижение усилий сорсера при увеличении количества кандидатов, показанных каждому клиенту, а также сокращение вероятности принятия кандидатом предложения извне, поскольку больший процент имеющихся у него предложений поступает именно от GeekSource. Наличие в портфеле консультанта схожих по профилю вакансий от компаний-клиентов с разных рынков позволяет в разы повышать эффективность сор-синга, максимально отвечая ожиданиям дефицитных кандидатов.
4) Углубление экспертизы относительно рынка IT-специалистов, понимание тенденций и возможностей в реальном времени, а не постфактум.
Целевые показатели проекта GeekSource:
• приток более 40 новых компаний-клиентов разных отраслевых рынков (к концу инвестиционного периода портфель клиентов должен составлять более 80 компаний-клиентов);
• формирование портфеля вакансий IT-специалистов в области разработки на сумму не менее 30 млн. рублей (совокупный портфель вакансий к концу инвестиционного периода должен составить 60 млн. рублей);
• предоставление первых резюме по позиции в течение 2-х дней с начала работы по вакансии, предоставление пяти подходящих резюме - в течение первых 7-и дней;
• обеспечение 3.7 трудоустроенных в месяц на одного консультанта;
• обеспечение Time-to-offer (время до принятия кандидатом предложения о работе) - 30 дней для специалистов и 60 дней для менеджеров.
5. Сопровождение процесса общения кандидата и HR-специалиста компании-клиента
координирование встреч сторон, предоставление обратной связи, осуществление консультаций и поддержки обеих сторон; обсуждение с компанией-клиентом условий оффера (если она готова его выставить), помощь в его корретировке в целях повышения привлекательности для кандидата; продолжение общения с кандидатом после выставления оффера: мотивация кандидата, оценка его готовности к выходу, профилактика контр-оффера и подкрепление мотивации; сопровождение кандидата не только до даты выхода на работу (если он соглашается на оффер), но и в течение испытательного срока, т.к. СеекБоигБе обязуется сделать однократную
гарантийную "замену" в течение 90 дней
6. Оплата услуг
оплата производится за кандидата, который был трудоустроен в компанию-клиент
Рис. 4. Алгоритм организации процесса работы GeekSource по оказанию услуги рекрутмента / Fig. 4. GeekSource Recruitment Service Process Management Algorithm
Источник /Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR group
Планируемая динамика количества проектов, с которыми будет работать СеекБоигее, и численности персонала компании на период до июня 2022 г. проиллюстрированы на рис. 5, рис. 6 соответственно.
Помимо операционных показателей, в проекте также должны быть спрогнозированы и основные финансовые показатели [22] (рис. 7). В соответствии с планом выход СеекБоигее на точку безубыточности намечен на май 2021 г., возврат всех инвестиций - на сентябрь 2021 г. К концу октября 2021 г., т.е. через год после начала реализации
проекта, объем выручки нарастающим итогом должен составить 35.5 млн. рублей.
Степень достижения основных целевых показателей проекта GeekSource по итогам IV квартала 2020 г. проиллюстрирована в табл. 1.
Очевидно, что на первом этапе реализации проекта операционная модель GeekSourse показывает свою эффективность, в том числе по сравнению с классической моделью рекрутмента: план по выручке и количеству проектов в портфеле перевыполнен на 13.83% и 20% соответственно, фактический показатель Т1те-1:о-оГГег оказался в два раза меньше, чем планировалось,
и в четыре раза меньше, чем в бизнес- месяц на одного консультанта за прошедший пе-подразделении ANCOR FinTech. Кроме того, фак- риод (2.5) почти в два раза выше, чем в бизнес-тический средний показатель трудоустроенных в подразделении ANCOR FinTech (1.3).
300 -
250
217
223
229
235
241
247
253
200
150
100
194
167
152
138
123
101
87
50
13 15
60
39
20
26
0 -
* /С -С* & ^ S> -С- r> -v^ /\У Лч> -vV ^лУ л>
^ / / ^ ^ ^ / ^ / ^ / / J ^ ^ ^ /
Рис. 5. /Fig. 5. Прогноз динамики количества проектов GeekSource / Forecast in the Number of Projects GeekSource
Источник /Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR group
18 16 14 12 10 8 6 4
17 17 17
L
4 4 4 4 •-•-1-Г
2 —l l l l •-«-1-Г
0
/v° /Vo /Vo -Vs- -V* -V* ^ J* <y* J* /vn XV -ÍV А*- -ÍV ,Л> Л>
/ ^ f ^ /• ¿T
— Сорсеры план —»—Консультанты план
Рис. 6./Fig. 6. Прогноз динамики численности персонала GeekSource / Forecast in the Number of Staff GeekSource
Источник /Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR group
—»—Выручка, тыс. рублей —•—Операционная прибыль, тыс. рублей
Рис. 7. Прогноз финансовых результатов деятельности Geeksource / Fig. 7. Geeksource Financial Indicators Forecast
Источник /Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR group
Таблица 1 / Table 1
Фактические итоги работы GeekSource за IV квартал 2020 г. в сравнении с плановыми показателями и с показателями бизнес-подразделения ANCOR FinTech / Actual Output of GeekSource for IV Quarter 2020 Compared to Planned Output
and ANCOR FinTech
Показатели / Indicators GeekSource ANCOR FinTech
План / Plan Факт (% выполнения) / Actual (Plan Exceeded)
Выручка, тыс. рублей 1200 1366 (113.83%) -
Количество проектов в портфеле 1S 18 (120%) -
Число новых компаний-клиентов 7 7 (100%) -
Time-to-offer, дней 30 15 60
Time-to-fill, дней 60 30 90
Трудоустроенные в месяц на консультанта (среднее) 2.6 2.5 1.3
Источник/Source: построено авторами по данным внутренних документов группы компаний ANCOR / compiled by the authors based on data from internal documents of the ANCOR
В ситуации сохранения траектории развития часть бизнеса группы компаний ANCOR - в отношении позиций IT-специалистов - будет передана GeekSource. Процесс передачи должен происходить плавно, вплоть до июня 2022 г., позволяя каждой из сторон подготовиться к новой реальности: GeekSource - расширить штат сотрудников, изучить клиентов, подписать необходимые документы, др., ANCOR - восполнить свои портфели за счет позиций других направлений.
Заявление об ответственности авторов
Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов, связанных с публикацией данной статьи. Статья отражает результаты совместного исследования авторов.
Библиография
[1] Федорова Н.В. Роль образования в системе факторов формирования конкурентных отношений на рынке труда // Информационный гуманитарный портал «Знание. Понимание. Умение». 2011. № 1. С. 9.
[2] Федорова Н.В. Методологические подходы к исследованию прекаризации занятости // Информационный гуманитарный портал «Знание. Понимание. Умение». 2015. № 6. С. 70-78.
[3] Архипова Н.И., Седова О.Л. Основы управления персоналом: учебное пособие. Москва: Проспект, 2016. 232 с.
[4] Антонов Г.Д., Иванова О.П., Тумин В.М. Управление конкурентоспособностью организации: учебник. Москва: ИНФРА-М, 2018. 300 с.
[5] Антонов Г.Д., Иванова О.П., Тумин В.М. Управление проектами организации: учебник. Москва: ИНФРА-М, 2020. 244 с.
[6] Navrotskaia N.A., KovaLeva E.A., KutLyeva G.M., Bogacheva T.V., Zenkina E.V., and Bondarchuk N.V. Technological cooperation trends under conditions of the modern world economy // International Journal of Engineering and Technology (UAE). 2018. VoL. 7 (3.15 - Special Issue 15). Pp. 288-292. (на англ.).
[7] Бобрышев А.Д., Тумин В.М., Тарабрин К.М., Бубенок Е.А., Зенкина Е.В., Ирадионов В.И., Панова Е.С., Тарабрин М.Б., Тарабрин Ф.М. Бизнес-модели в управлении устойчивым развитием предприятий: учебник. Москва: Инфра-М, 2018. 289 с.
[8] Тумин В.М., Аленина Е.Э., Костромин П.А. Методические решения по оценке управления устойчивым развитием предприятий // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2018. № 2(36). С. 39-45.
[9] Tumin V.M., PoLyarus A.V., Lomachenko S.N., Troshin A.S., and Doroshenko S.Y. The identification of regional competitiveness potentials // Biosciences Biotechnology Research Asia. 2015. VoL. 12(1). Pp. 445451. (на англ.). DOI: https://doi.o rg/10.13005/bb ra/16 84
[10] Алиева Т.М. Особенности проектного бизнеса в условиях современной экономики / Экономика России: стратегические задачи и пути их решения: Сборник статей по итогам международной научной конференции, Москва, 1 марта, 2018. Москва: РГГУ,
2018. С. 20-26.
[11] Van Esch P., and Mente M. Marketing video-enabLed sociaL media as part of your e-recruitment strategy: stop trying to be trendy // JournaL of RetaiLing and Consumer Services. 2018. VoL. 44. Pp. 266-273. (на англ.). DOI: https://www.researchgate.net/deref/http%3A%2F%2F dx.doi.org%2F10.1016%2Fj.jretconser.2018.06.016
[12] Тихонов А.И. Эффективный метод подбора персонала: рекомендательный рекрутмент // Дискуссия.
2019. № 3(94). С. 41-46. DOI: 10.24411/2077-76392019-10030
[13] Sotek-Borowska C., and WiLczewska M. New TechnoLogies in the Recruitment Process // Economics and CuLture. 2018. VoL. 15(2). Pp. 25-33. (на англ.). DOI: 10.2478/jec-2018-0017
[14] Агеев М.Н., Семина А.П. Социальный рекрутмент как эффективный инструмент подбора персонала // Московский экономический журнал. 2020. №7. С. 38. DOI: https://doi.org/10.24411/2413-046X-2020-10492
[15] Архипова Н., Гуриева М. Современные тенденции развития цифрового маркетинга // Вестник РГГУ. Серия: Экономика. Управление. Право. 2018. № 1(11). С. 9-21. DOI: https://doi.org/10.28995/2073-6304-2018-1-9-21
[16] Shumaev V.A., Odintsov A.A., Sazonov A.A., Raniuk V.V., Arkhipova N.I., and Morkovkin D.E. ModeL of efficient cost reduction instrument for machine construction // Modern JournaL of Language Teaching Methods. 2018. VoL. 8(3). Pp. 279-289. (на англ.).
[17] Поморцева И., Алиева Т. Развитие технологий управления интегрированными коммуникациями в интернет-проектах // Вестник РГГУ. Серия: Экономика. Управление. Право. 2018. № 1(11). С. 22-39. DOI: https://doi.org/10.28995/2073-6304-2018-1-22-39
[18] AngeLova M., and Desev K. Machine Learning AppLication in Human Resources Management / In Proceedings of JubiLee InternationaL Scientific Conference
"Economic and Social [dis] Integration". University of Plovdiv Paisii Hilendarski, 2019. Vol. 1. Pp. 236-246. (на англ.).
[19] Федеральный закон «О персональных данных» от 27.07.2006 №152-ФЗ (последняя редакция) (2006). КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_6 1801/ (дата обращения: 15.02.2021).
[20] Алиева Т.М. Применение современных инструментов при отборе персонала в условиях цифровой экономики / VII Сперанские чтения. Актуальные проблемы управления в условиях цифровой экономики России: сборник статей Всероссийской научной конференции. Москва: РГГУ, 2020. С. 16-26.
[21] Egorova N., Zaruba N., Jurzina T., and Tumin V. Ecological management as a factor of mining region development / In Proceeding of E3S Web of Conferences. 3rd International Innovative Mining Symposium, IIMS 2018: Electronic edition. 2018. 02001. (на англ.). DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/20184102001
[22] Табурчак П.П., Рудычев А.А., Дорошенко Ю.А., Бухо-нова С.М., Куприянов С.В., Веретенникова И.И., Лы-чева И.М., Федоров С.Г., Тумин В.М. и др. Экономика предприятия: учебное пособие. Ростов-на-Дону: Феникс, 2002. 320 с.
References
[1] Fedorova N.V. The role of education in the system of competitive relations' formation factors on labor market // The Information Portal for the Humanities "Knowledge. Understanding. Skill". 2011. Vol. 1. P. 9. (In Russ.).
[2] Fedorova N.V. Methodological approaches to the study of employment precarisation // The Information Portal for the Humanities "Knowledge. Understanding. Skill". 2015. Vol. 6. Pp. 70-78. (In Russ.).
[3] Arkhipova N.I., and Sedova O.L. Osnovy upravleniya personalom [Personnel Management Basics]: Training Manual. Moscow: Prospekt, 2016. 232 p. (In Russ.).
[4] Antonov G.D., Ivanova O.P., and Tumin V.M. Upravleni-ye konkurentosposobnost'yu organizatsii [Organizational competitiveness management]: Textbook. Moscow: INFRA-M, 2020. 300 p. (In Russ.).
[5] Antonov G.D., Ivanova O.P., and Tumin V.M. Upravleni-ye proyektami organizatsii [Organization project management]: Textbook. Moscow: INFRA-M, 2020. 244 p. (In Russ.).
[6] Navrotskaia N.A., Kovaleva E.A., Kutlyeva G.M., Bogacheva T.V., Zenkina E.V., and Bondarchuk N.V. Technological cooperation trends under conditions of the modern world economy // International Journal of Engineering and Technology (UAE). 2018. Vol. 7 (3.15 - Special Issue 15). Pp. 288-292.
[7] Bobryshev A.D., Tumin V.M., Tarabrin K.M., Bubenok Ye.A., Zenkina Ye.V., Iradionov V.I., Panova Ye.S., Tarabrin M.B., and Tarabrin F.M. Biznes-modeli v up-ravlenii ustoychivym razvitiyem predpriyatiy [Business models in the management of sustainable development of enterprises]: Textbook. Moscow: INFRA-M, 2018. 300 p. (In Russ.).
[8] Tumin V.M., Alenina E.E., and Kostromin P.A. Methodological solutions for the evaluation of the enterprises sustainable development management // News of Higher Educational Institutions. A Series «Economy, Finance and Production Management. 2018. Vol. 2(36). Pp. 39-45. (In Russ.).
[9] Tumin V.M., Polyarus A.V., Lomachenko S.N., Troshin A.S., and Doroshenko S.Y. The identification of re-
gionaL competitiveness potentials // Biosciences Biotechnology Research Asia. 2015. Vol. 12(1). Pp. 445451. DOI: https://doi.org/10.13005/bbra/1684
[10] Alieva T.M. Osobennosti proektnogo biznesa v uslovi-yakh sovremennoy ekonomiki [Features of the project business in the modern economy] / Ekonomika Ros-sii: Strategicheskiye zadachi i puti ikh resheniya [Russian Economy: Strategic Objectives and Ways to Address Them]: a collection of Scientific Papers, Moscow, March 1, 2018. Moscow: RSUH, 2018. Pp. 16-26. (In Russ.).
[11] Van Esch P., and Mente M. Marketing video-enabled social media as part of your e-recruitment strategy: stop trying to be trendy // Journal of Retailing and Consumer Services. 2018. Vol. 44. Pp. 266-273. DOI: https://www.researchgate.net/deref/http%3A%2F%2F dx.doi.org%2F10.1016%2Fj.jretconser.2018.06.016
[12] Tikhonov A.I. Effective recruitment method: referral recruitment // Discussion. 2019. Vol. 3(94). Pp. 41-46. (In Russ.). DOI: 10.24411/2077-7639-2019-10030
[13] Sotek-Borowska C., and Wilczewska M. New Technologies in the Recruitment Process // Economics and Culture. 2018. Vol. 15(2). Pp. 25-33. DOI: 10.2478/jec-2018-0017
[14] Ageev M.N., and Semina A.P. Social recruitment as an effective recruitment tool // Moscow journal. 2020. Vol. 7. P. 38. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.24411/2413-046X-2020-10492
[15] Arkhipova N., and Gurieva M. Modern trends in the development of digital marketing // RSUH/RGGU Bulletin. "Economics. Management. Law" Series. 2018. Vol. 1(11). Pp. 9-21. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.28995/2073-6304-2018-1-9-21
[16] Shumaev V.A., Odintsov A.A., Sazonov A.A., Raniuk V.V., Arkhipova N.I., and Morkovkin D.E. Model of efficient cost reduction instrument for machine construction // Modern Journal of Language Teaching Methods. 2018. Vol. 8(3). Pp. 279-289.
[17] Pomortseva I., and Alieva T. Development of integrated communications management technologies in Internet projects // RSUH/RGGU Bulletin. "Economics. Management. Law" Series. 2018. Vol. 1(11). Pp. 22-39. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.28995/2073-6304-2018-1-22-39
[18] Angelova M., and Desev K. Machine Learning Application in Human Resources Management / In Proceedings of Jubilee International Scientific Conference "Economic and Social [dis] Integration". University of Plovdiv Paisii Hilendarski, 2019. Vol. 1. Pp. 236-246.
[19] Federal Law of July 27, 2006 No. 152-FL (latest revision) "Personal Data" (2006). ConsultantPlus. (In Russ.). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_6 1801/ (accessed on 15.02.2021).
[20] Alieva T.M. Primenenie sovremennykh instrumentov pri otbore personala v usloviyakh tsifrovoy ekonomiki [The use of modern tools in the selection of personnel in the digital economy] / VII Speranskiye cht-eniya. Aktual'nyye problemy upravleniya v usloviyakh tsifrovoy ekonomiki Rossii [VII Speranian readings. Current problems of management in the conditions of the digital economy of Russia]: a Collection of Scientific Papers. Moscow: RSUH, 2020. Pp. 16-26. (In Russ.).
[21] Egorova N., Zaruba N., Jurzina T., and Tumin V. Ecological management as a factor of mining region development / In Proceeding of E3S Web of Conferences. 3rd International Innovative Mining Symposium, IIMS 2018: Electronic edition. 2018. 02001. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/20184102001
[22] Taburchak P.P., Rudychev A.A., Doroshenko Yu.A., Bu-khonova S.M., Kupriyanov S.V., Veretennikova I.I., Ly-cheva I.M., Fedorov S.G., Tumin V.M. et al. Ekonomika predpriyatiya [Economics of the enterprise]: Training manual. Rostov-on-Don: Phoenix, 2002. 320 p. (In Russ.).
Информация об авторах / About the Authors
Тамари Магомедхановна Алиева - канд. экон. наук, доцент; доцент, Российский государственный университет, Москва, Россия / Tamari M. Alieva - PhD in Economics, Docent; Associate Professor, Russian State University for the Humanities, Moscow, Russia E-mail: tamari.alieva3003@gmail.com SPIN РИНЦ 8467-7870 ORCID 0000-0002-8446-2864
Дарья Андреевна Алешина - старший специалист по сорсингу; GeekSource (группа компаний АНКОР), Москва, Россия / Dar'ya A. Aleshina - Senior Sourcing Specialist; GeekSource (ANKOR group of companies), Moscow, Russia E-mail: darikk1998@mail.ru
Дата поступления статьи: 27 февраля 2021 Принято решение о публикации: 20 марта 2021
Received: 27 February 2021 Accepted: 20 March 2021
