KPI рекрутеров: как учитывать влияние рынка
Это в продолжение поста Почему текучесть нельзя включать в KPI рекрутеров - решил развить тему.
Мы ставим KPI только тогда, когда можем измерить влияние сотрудника на результат. В этом суть Key Performance Indicators.
Но проблема в том, что на бизнес-результат влияет не только работник, но другие - внешние факторы. Возьмем самый привычный и популярный KPI - сроки закрытия вакансий. Влияет рекрутер на сроки? Да. Но на сроки также влияют рынок труда, автоматизация, бренд. Например, мне запомнилось из статьи про Apple - там не платят продавцам премию за продажи - в компании считают, что вклад продавцов не имеет значения, все выполняет бренд.
Поэтому задача менеджера не просто дать и отслеживать KPI сотрудника, а еще уметь "очищать" от влияния внешних факторов.
Текст ниже – дать методологию расчета KPI с учетом «очищения» влияния внешних факторов. Если кратко, то считаем сроки закрытия относительно динамики (сдвига по периодам) и относительно коллег. Формулы есть, но сейчас важнее дать принцип- если он ясен, расчет легко восстановить
🧭 Пример
Возьмем простую ситуацию:
• 2024 год - средний срок по компании 50 дней, у рекрутера Васи - 40 дней.
• 2025 год - средний срок по компании 45 дней, у Васи - те же 40 дней.
На первый взгляд Вася стабилен - те же 40 дней.
Но если компания в целом ускорилась (рынок улучшился, процессы автоматизировали, бренд вырос) - то его результат относительно тренда ухудшился.
В 2024 году Вася закрывал вакансии на 20% быстрее компании,
а в 2025-м - только на 11% быстрее.
То есть его личная эффективность относительно общего прогресса снизилась.
📈 Что это дает в KPI
Теперь можно скорректировать оценку.
Не абсолютное «40 дней», а изменение относительно динамики компании.
Если компания в целом улучшилась на 10%, а рекрутер - на 0%, то это минус к KPI.
Если наоборот - компания ухудшилась, а рекрутер ускорился - плюс.
Так мы отделяем рыночный эффект от человеческого вклада.
⚠️ Ограничения подхода
🔸Неравномерность рынка.
Рынок меняется неравномерно - IT, продажи и производство живут в разных циклах. Поэтому корректировку нужно считать по сегментам, а не в целом по компании, если у вас ярко выражена сегментация. Добавим сюда уровни позиций: например, в ИТ джунов стало искать легче, чем мидлов и т.п.
🔸Малые выборки.
У некоторых рекрутеров мало вакансий, и цифры «шумят». Тут помогает усреднение - например, берем средний тренд по сегменту как поправку.
А с помощью формул и математики можно хотя бы частично сгладить негативное влияние малых выборок и различий между сегментами - это не убирает шум полностью, но делает систему точнее.
🔸Системные эффекты.
Если в компании внедрили автоматическую загрузку откликов, это тоже влияет на сроки - и лучше явно фиксировать такие изменения, чтобы не путать эффект системы с личным результатом.
🧠 Вывод
Зрелая компания не оценивает людей в вакууме.
Она строит KPI так, чтобы из метрик вычитался «фон» - рынок, сезон, автоматизация - и оставался чистый эффект труда человека.
Телеграм канал HR-аналитики
Это в продолжение поста Почему текучесть нельзя включать в KPI рекрутеров - решил развить тему.
Мы ставим KPI только тогда, когда можем измерить влияние сотрудника на результат. В этом суть Key Performance Indicators.
Но проблема в том, что на бизнес-результат влияет не только работник, но другие - внешние факторы. Возьмем самый привычный и популярный KPI - сроки закрытия вакансий. Влияет рекрутер на сроки? Да. Но на сроки также влияют рынок труда, автоматизация, бренд. Например, мне запомнилось из статьи про Apple - там не платят продавцам премию за продажи - в компании считают, что вклад продавцов не имеет значения, все выполняет бренд.
Поэтому задача менеджера не просто дать и отслеживать KPI сотрудника, а еще уметь "очищать" от влияния внешних факторов.
Текст ниже – дать методологию расчета KPI с учетом «очищения» влияния внешних факторов. Если кратко, то считаем сроки закрытия относительно динамики (сдвига по периодам) и относительно коллег. Формулы есть, но сейчас важнее дать принцип- если он ясен, расчет легко восстановить
🧭 Пример
Возьмем простую ситуацию:
• 2024 год - средний срок по компании 50 дней, у рекрутера Васи - 40 дней.
• 2025 год - средний срок по компании 45 дней, у Васи - те же 40 дней.
На первый взгляд Вася стабилен - те же 40 дней.
Но если компания в целом ускорилась (рынок улучшился, процессы автоматизировали, бренд вырос) - то его результат относительно тренда ухудшился.
В 2024 году Вася закрывал вакансии на 20% быстрее компании,
а в 2025-м - только на 11% быстрее.
То есть его личная эффективность относительно общего прогресса снизилась.
📈 Что это дает в KPI
Теперь можно скорректировать оценку.
Не абсолютное «40 дней», а изменение относительно динамики компании.
Если компания в целом улучшилась на 10%, а рекрутер - на 0%, то это минус к KPI.
Если наоборот - компания ухудшилась, а рекрутер ускорился - плюс.
Так мы отделяем рыночный эффект от человеческого вклада.
⚠️ Ограничения подхода
🔸Неравномерность рынка.
Рынок меняется неравномерно - IT, продажи и производство живут в разных циклах. Поэтому корректировку нужно считать по сегментам, а не в целом по компании, если у вас ярко выражена сегментация. Добавим сюда уровни позиций: например, в ИТ джунов стало искать легче, чем мидлов и т.п.
🔸Малые выборки.
У некоторых рекрутеров мало вакансий, и цифры «шумят». Тут помогает усреднение - например, берем средний тренд по сегменту как поправку.
А с помощью формул и математики можно хотя бы частично сгладить негативное влияние малых выборок и различий между сегментами - это не убирает шум полностью, но делает систему точнее.
🔸Системные эффекты.
Если в компании внедрили автоматическую загрузку откликов, это тоже влияет на сроки - и лучше явно фиксировать такие изменения, чтобы не путать эффект системы с личным результатом.
🧠 Вывод
Зрелая компания не оценивает людей в вакууме.
Она строит KPI так, чтобы из метрик вычитался «фон» - рынок, сезон, автоматизация - и оставался чистый эффект труда человека.
Телеграм канал HR-аналитики