Свяжитесь с нами

HR и подборСтоит ли нанимать

Успеем ли нанять 120 человек к открытию и что для этого менять?

Дефицит оказался в скорости ответа кандидату, и закрыть его дешевле, чем нанять рекрутеров.

Что дал расчёт

Срок закрытия 120 вакансий
было1911недель−42%
Конверсия оффер → выход
было6184%+23 п.п.
Кандидатов на один найм
было2719шт−30%

На потоке 120 наймов в год это540 тыс ₽в год

Что за процесс и где он ломался

Розничная сеть открывает 30 точек к 1 сентября — это 120 человек линейного персонала. Рекрутеров шесть, воронка стандартная: отклик, скрининг, интервью с руководителем, оффер, выход.

До целевой даты 19 недель. План найма построен по среднему темпу прошлого года.

Вопрос, на который отвечали

Успеем ли нанять 120 человек к открытию и что для этого менять?

Признаки, по которым стало понятно: дело не в людях

Средний темп прошлого года не учитывает, что открытие сезонное и конкуренция за персонал в этот период выше. Вопрос «успеем ли» решался ощущением, а единственным предложенным ответом был найм рекрутеров.

Как процесс превратили в имитационную модель

Смоделировали воронку найма с конверсиями этапов, ёмкостью рекрутеров, сроками между этапами и отказами кандидатов. Отдельно заложили зависимость конверсии «оффер → выход» от скорости ответа кандидату.

Эта зависимость и есть главный вопрос расчёта: пока кандидат ждёт нашего решения, он ходит на другие интервью. Скорость ответа здесь — параметр пропускной способности.

Какие данные взяли и что честно допустили

Целевой найм
120 человек за 19 недель
Конверсии
отклик → скрининг 42%, скрининг → интервью 61%, интервью → оффер 55%
Конверсия оффер → выход
61% при ответе за 5 дней, 84% при ответе за сутки
Не моделировали
удержание после выхода — это отдельный процесс

Отчёт симуляции: что показал расчёт

Здесь будет живой отчёт симуляции

Расчёт по этому кейсу ещё не прогнан. После прогона сюда встанет тот же отчёт, что видит пользователь Storm: очереди, загрузка ресурсов, время цикла и стоимость одной заявки по каждому сценарию.

Какие сценарии прогнали и чем они отличались

Сценарии, прогнанные в модели
СценарийЧто меняли
Как есть БазовыйШесть рекрутеров, ответ кандидату за пять дней
Плюс три рекрутера Наращивание ёмкости воронки
Ответ кандидату за сутки Ускорение решения без найма рекрутеров
Плюс два рекрутера и ответ за сутки Обе правки вместе

Было и стало

Сравнение «было / стало» по каждой метрике. У метрик разные единицы, поэтому каждая пара показана в своём масштабе.
  • Было
  • Стало
  1. Срок закрытия 120 вакансий , недель

    19
    11−42%
  2. Конверсия оффер → выход , %

    61
    84+23 п.п.
  3. Кандидатов на один найм , шт

    27
    19−30%
  4. Рекрутеров , чел

    6
    8+2
  5. Стоимость найма одного человека , ₽

    18 400
    13 900−24%
Ключевые метрики процесса до и после изменения
МетрикаБылоСталоИзменение
Срок закрытия 120 вакансий , недель1911−42%
Конверсия оффер → выход , %6184+23 п.п.
Кандидатов на один найм , шт2719−30%
Рекрутеров , чел68+2
Стоимость найма одного человека , ₽18 40013 900−24%

Что показал расчёт

  1. При текущей скорости ответа мы опаздываем на пять недель

    И никакой найм рекрутеров этого не закрывает: три дополнительных дают две недели из пяти.

  2. Сокращение ответа кандидату с пяти дней до суток даёт четыре недели

    Больше, чем три рекрутера, и не стоит ни рубля: меняется скорость принятия решения по уже найденному кандидату, а мощность остаётся прежней.

  3. Ускорение ответа снижает стоимость найма на четверть

    Каждый потерянный кандидат — это заново пройденная воронка целиком.

Что оказалось не так, как считали

Главным дефицитом оказались не рекрутеры. Пять дней, которые кандидат ждёт решения, стоили дороже трёх ставок — за это время он успевает получить и принять чужой оффер, а воронку приходится проходить заново.

Успеем ли нанять 120 человек к открытию и что для этого менять?

Что решили сделать и что получилось

Ввели правило суточного ответа кандидату и добавили двух рекрутеров вместо трёх. Горизонт и ёмкость считали приёмом «Планирование мощностей», влияние скорости ответа — приёмом «Улучшить конверсию».

План найма пересобрали: дата открытия стала достижимой за одиннадцать недель вместо девятнадцати, а обоснование на две ставки получило цифру.

Приёмы оптимизации, которые здесь сработали

Почему на этот вопрос отвечает имитационное моделирование, а совещание — нет

Воронка найма — это система с очередями, где кандидат не ждёт нас бесконечно. Конверсия зависит от нашей скорости, а скорость — от ёмкости: два параметра определяют друг друга. Статический расчёт по средним конверсиям этой связи не видит и потому всегда рекомендует одно и то же — нанять ещё рекрутеров.

Связь видна в числах: ответ за сутки вместо пяти дней поднимает конверсию оффер → выход с 61% до 84%, и 120 вакансий закрываются за 11 недель вместо 19.

Где этот вывод не работает

Расчёт доводит кандидата до выхода на работу. Что происходит дальше — удержание в первые месяцы — отдельный процесс со своими цифрами.

Частые вопросы по этому расчёту

question

answer

question

answer

question

answer

question

answer

Ваш процесс, ваши числа

Покажем на вашем процессе

Пришлите диаграмму и то, что знаете про поток: сколько заявок в день, сколько людей, сколько занимает операция. Соберём модель, прогоним сценарии, которые вы назовёте, и разберём отчёт вместе — с очередями, загрузкой ресурсов, сроком и стоимостью заявки.

  1. Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
  2. Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
  3. Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует

Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.

Поддержка