Прошу лайкнуть или написать в комментах, если такая аналитика актуальна для вашей компании. Не продаю услуги, просто интересно понять

Зарплатная аналитика на основе зарплатных ожиданий кандидатов Работал я тут буквально три месяца в одной компании. За это время придумал и реализовал проект, который выдвинули на премию в конкурсе HR-проектов Потока. На прошлой неделе стало известно, что проект вошёл в число победителей (в заявке на конкурс не указывалось мое имя: чтобы моя известность не повлияла на решение, так что победа "чистая").. Правда, я уже месяц как не работаю в этой компании. Но проект, как видим, продолжает карьеру. Победа в конкурсе — ещё одно подтверждение того, что вы читаете не просто автора, умеющего красиво писать, но и практика с dirty hands — специалиста, который сам работает с данными, а не только рассуждает об аналитике. И за моим курсом «HR-аналитика: расчёт и автоматизация показателей в Excel» стоит именно этот практический опыт: не маркетинговые обещания, а реальные аналитические навыки. Суть проекта. 1️⃣Определил базовый объект анализа — позицию штатного расписания. ВАЖНО: получили аналитику не просто по вакансии, а именно по каждой позиции штатки. 2️⃣Забрал из внутренней системы заявки на подбор. Каждая заявка связана с конкретной позицией штатного расписания. 3️⃣Связал заявки с вакансиями в ATS. Используя идентификаторы, я установил соответствие между заявкой во внутренней системе и вакансией в ATS. 4️⃣Собрал данные по кандидатам из ATS. Для каждого отклика я получил зарплатное ожидание кандидата — из резюме или внесенное рекрутером после общения. 5️⃣Связал зарплатные ожидания с позициями штатного расписания. В результате зарплатное ожидание каждого кандидата стало относиться не просто к конкретной вакансии, а к соответствующей позиции штатки. 6️⃣Отфильтровал нерелевантные отклики. Чтобы не смешивать реальные рыночные сигналы с «мусором», я оставил только те резюме, которые были отобраны рекрутерами для дальнейшей работы. 7️⃣Рассчитал распределение зарплатных ожиданий по каждой позиции. Для каждой позиции рассчитал количество наблюдений, минимум, максимум, 1-й и 3-й квартили, медиану и среднее. 8️⃣Добавил зарплату компании. Таким образом, на одном графике можно сравнить распределение ожиданий кандидатов с тем, сколько компания платит по этой позиции. Можно отслеживать динамику ожиданий. 9️⃣Получил дополнительную точку сравнения с рынком. Теперь каждую позицию можно оценивать сразу с двух сторон: через внешний зарплатный отчет АМТ и через ожидания кандидатов, которые приходят на наши вакансии. А ваша компания автоматизирует зарплатную аналитику? Если нет — обращайтесь. Победитель конкурса HR-проектов настроит. @Edvb777 Мы в телеге | Наш канал в макс | Наш канал в VK

Групповое решение по кандидату. Развенчаем аферу Ласло Бока Прочитал сегодня с Гарвард бизнес ревью статью, где авторы рекомендуют развивать групповую оценку кандидатов, стал копать, и вышел на то, что они опираются на книгу Ласло Бока Work Rules!: Google якобы доказал, что групповая оценка кандидата лучше индивидуальной. Цифра красивая: четырёх интервью достаточно, чтобы с 86% уверенностью определить, стоит ли нанимать кандидата. Звучит как evidence-based HR. Фишка в том, что именно там проверяли. Не будущую эффективность сотрудника. Критерием было… решение Google о найме. То есть исследователи проверяли, насколько средняя оценка нескольких интервьюеров способна предсказать итоговое решение Google: hire / no hire. И действительно: средняя оценка нескольких интервьюеров предсказывает это решение лучше, чем оценка одного интервьюера. Неудивительно. Если несколько человек независимо участвуют в принятии решения, их средняя оценка будет лучше воспроизводить это же коллективное решение. Но это не доказывает, что коллективное решение правильнее. Чтобы доказать превосходство групповой оценки при найме, нужно было сделать совсем другое: взять оценки одного интервьюера и группы, а затем сравнить их способность предсказывать будущую эффективность нанятых сотрудников. Такого исследования в Work Rules! в качестве доказательства «четыре интервью лучше одного» нет. Получается прекрасный пример того, как можно взять показатель согласия с собственным решением и продать его как показатель качества решения. А хуже всего, что теперь рынок, не разобравшись, использует это уже как "доказанный" метод Мы в телеге | Наш канал в макс | Наш канал в VK