HR-аналитика: средний уровень. От отклика до оффера анализ воронки найма и эффективности рекрутинга
HR-аналитика на среднем уровне — это уже не только про то, сколько людей пришло или ушло. Здесь появляются вопросы о воронках подбора, источниках трат, глубокой сегментации персонала и визуализациях, которые позволяют быстро видеть «узкие места».
В статье я пошагово разберу тест среднего уровня. Объясню, почему выбрала именно такие ответы, и как подобные кейсы встречаются в реальной работе. Это пригодится тем, кто хочет углубиться в HR-аналитику или занять руководящую позицию в HR-отделе, где решения уже принимаются на основе сложных данных.
Вопрос 1. Выберите НЕВЕРНОЕ продолжение фразы из списка ниже. Польза от HR-аналитики для бизнеса может заключаться…
1. В повышении удовлетворенности руководителей работой HR подразделения
2. В оптимизации затрат на подбор
3. В подготовке сводных таблиц с данными по кандидатам и сотрудникам
4. В подготовке прогноза по объему найма на период
5. В поддержке управленческих решений по подбору для HRD
HR-аналитика помогает принимать решения на основе данных, а не на глазок.
1. оптимизации затрат (понимать, где дорого, где дешевле),
2. прогнозов по найму (сколько нужно людей в следующем квартале),
3. поддержки управленческих решений (например, закрыть проект или нанять больше),
4. а также для формирования сводных таблиц и отчетов, которые показывают всю картину по персоналу.
А вот «повышение удовлетворенности руководителей работой HR подразделения» — это уже косвенный эффект, он не относится напрямую к пользе от самой HR-аналитики для бизнеса. Это скорее эмоциональная реакция руководителей на работу HR, а не функциональный результат аналитики. HR-аналитика не ставит перед собой задачу специально повышать настроение руководителей — она дает данные для решений.
HR-аналитика нужна, чтобы понимать сколько и когда нанимать людей, сколько это будет стоить, и какие процессы в подборе работают лучше. А вот поднять настроение руководителям — это не её задача.
«В повышении удовлетворенности руководителей работой HR подразделения».
Вопрос 2. Ниже — таблица с данными по опросу лояльности сотрудников. Рассчитайте eNPS.
eNPS (Employee Net Promoter Score) считают так же, как обычный NPS:
- кто дал 9-10 баллов — это промоутеры, они готовы рекомендовать компанию;
- кто дал 7-8 баллов — нейтралы, их не учитываем;
- кто дал 0-6 баллов — критики, они могут отговаривать.
eNPS = % промоутеров − % критиков
% промоутеров = (5 / 11) × 100 ≈ 45%
% критиков = (2 / 11) × 100 ≈ 18%
Считаем eNPS: eNPS = 45% − 18% = 27%
В тесте таких вариантов нет, но самый близкий из предложенных — 30%
Это как опрос, готовы ли работники порекомендовать компанию.
Те, кто сказал 9 или 10, прям фанаты, кто 7-8 — просто довольны, а кто меньше — могут отговаривать. Мы смотрим, сколько фанатов минус сколько недовольных — и получаем показатель. Здесь он около 27%, а значит правильнее всего выбрать 30%.»
Вопрос 3. HRD решил пересмотреть систему премирования рекрутеров. KPI должны быть объективны, понятны в расчёте и направлены на повышение результативности подбора. Выберите показатель, который НЕ рекомендуется использовать в качестве нового KPI рекрутера.
Чтобы дать премию рекрутеру за работу, важно:
- чтобы показатель был объективным (по честным данным, а не «по мнению кого-то»),
- легко считался по выгрузке из систем,
- и напрямую отражал эффективность его труда.
- Стоимость подбора (из Excel-файла финансового аналитика) — вполне измеримо, но может зависеть и от внешних условий, но сам расчет объективен.
- Средний срок закрытия вакансий (из CRM) — прямо отражает скорость работы рекрутера.
- Текучесть на адаптационном сроке (из 1С ЗУП) — показывает качество подбора: быстро ли уходят новые сотрудники.
- Удовлетворенность заказчиков (по письмам в почте HRD) — очень субъективно, зависит от эмоций заказчика, из писем нельзя достоверно рассчитать %, да и сами письма могут быть не структурированы.
- Количество закрытых вакансий (из ATS) — прозрачный количественный показатель.
Тут нельзя ставить в KPI рекрутера то, что измеряется по письмам из почты — это слишком субъективно, зависит от настроения заказчиков, а не от чётких цифр. А премии должны начисляться по понятным и проверяемым данным.
Выбранный ответ:
«Удовлетворенность заказчиков подбором, источник — подборка писем в почте HRD».
Вопрос 4. В компании принято решение оптимизировать бюджет на подбор персонала. Необходимо проанализировать, какие источники подбора стоит оставить, а какие можно сократить.
Выберите вариант, в котором указаны ТОЛЬКО необходимые источники данных для этой задачи.
Чтобы понять, какие источники оставить, а какие сократить, нужно всего три вещи:
1. Сколько денег тратим на каждый источник — чтобы знать, во сколько обходится реклама вакансий там.
2. Сколько человек привёл этот источник (отклики и нанятые) — чтобы оценить отдачу.
3. И сравнить: цена / результат, чтобы видеть дорогих и малоэффективных.
Остальное, типа скидок, исполнения бюджета прошлого года, общего бюджета или просто количество публикаций — не показывает эффективности конкретных источников.
- Исполнение бюджета прошлого года, количество публикаций, список источников — нет данных о нанятых и о стоимости каждого источника.
- Список источников, количество откликов, общее количество нанятых за прошлый период — нет привязки к стоимости конкретного источника.
- Список источников, размер скидки, количество нанятых по реферальной программе — скидка — не финальный бюджет, а рефералка — отдельный канал.
- Список статей бюджета на подбор, стоимость каждого источника, количество привлеченных и нанятых с каждого источника — именно то, что нужно для анализа эффективности и оптимизации.
- Список источников, общий бюджет на подбор в текущем году, количество откликов — не разделено по источникам.
Если мы хотим сократить расходы на рекламу вакансий, надо посмотреть, где сколько потратили и сколько сотрудников оттуда пришло. Тогда сразу будет видно: например, HeadHunter дорого, но даёт 10 человек, а Газета дешево, но даёт только одного. Вот для этого и нужен именно такой набор данных.»
Выбранный ответ:
«Список статей бюджета на подбор, стоимость каждого источника, количество привлеченных и количество нанятых с каждого источника».
Вопрос 5. Как можно получить аналитику о качестве собеседований в разрезе рекрутеров, если доступны данные из таблиц 1 и 2?
- Таблица 1 — результаты опроса кандидатов после собеседования (их впечатления, но без рекрутера).
- Таблица 2 — кто собеседовал кандидата (ФИО рекрутера), но тут нет их оценки впечатлений.
Чтобы узнать, кто из рекрутеров как провёл собеседование, надо связать эти две таблицы.
- По «Дате» связывать нельзя — один кандидат мог проходить несколько этапов в разное время (например, Виноградов).
- Правильнее всего объединять по ФИО кандидата, потому что тогда мы точно знаем, кто что сказал, и кто проводил его собеседование.
Тут надо просто взять две таблицы и соединить их по фамилии кандидата. Тогда в одной строчке будет сразу и мнение кандидата, и кто из рекрутеров его собеседовал. А значит можно посчитать, у какого рекрутера чаще хорошие или плохие отзывы.»
Выбранный ответ:
«Объединить таблицы по «ФИО кандидата»».
Вопрос 6. Проведена оценка сотрудников по 12 компетенциям (4 профессиональных, 4 личностных, 4 управленческих). HRD хочет визуализировать результаты в сравнении с нормативом по подразделениям и компетенциям.
Какой вариант визуализации будет наиболее подходящим?
Когда у нас много категорий (здесь — 12 компетенций) и надо показать для каждой, как подразделение или человек соответствует стандарту (нормативу), удобнее всего применять:
Лепестковую диаграмму (она же «радиальная» или «паучья»)
Ø На такой диаграмме каждая компетенция — это луч (ось), и на нём откладывается оценка.
Ø Получается «паук», сразу видно, где «проседают» какие компетенции относительно нормы.
Ø Можно наложить несколько «пауков» (для подразделений или сотрудников) на один график.
- Гистограмма с накоплением — хорошо для показателей по времени или структурам, но хуже для профилей компетенций.
- Пузырьковая — для 3 показателей сразу (X, Y и размер пузыря).
- Древовидная — для иерархий (например, оргструктура).
- Спиральная — для временных трендов (типа календаря).
Когда хотят показать, насколько человек или отдел подходит по разным навыкам сразу, используют диаграмму-паук. Там видно, где выступает хорошо, а где надо подтянуть.»
Вопрос 7. Было собрано 100 анкет кандидатов.
Ø 40% их них были отклонены на собеседовании с HR.
Ø Половина из оставшихся дошла до встречи с руководителем.
Ø Руководитель отклонил каждого третьего.
Ø 50% от приглашённых на работу приняли это приглашение.
Какова итоговая конверсия по найму?
3. После встречи с руководителем:
- Руководитель отклонил каждого третьего, значит пропустил 2/3.
- То есть прошло 30 × (2/3) = 20 человек.
Из 100 человек только 10 в итоге приняли приглашение на работу. Это значит, что конверсия найма — 10%.»
Вопрос 8. Конверсия найма по компании снизилась на 12%. Задача аналитика — разобраться в причинах. Расположите действия аналитика в верном порядке.
Чтобы найти причину падения показателя, аналитик обычно действует так:
1. Сначала собирает общую информацию:
Смотрит, может это на рынке у всех так (п.1).
Расспрашивает рекрутеров, возможно, что-то изменилось внутри компании (п.2).
2. После этого смотрит в данные:
Делает описательный анализ, ищет, где конкретно просело (п.3).
Почему это могло случиться (п.4).
4. Рассчитывает, что проще или важнее проверить:
Оценивает трудоёмкость проверки каждой гипотезы (п.6).
Берёт приоритетные гипотезы и тестирует, например через A/B (п.7 или п.5, но здесь п.7 явно про проверку гипотез, а п.5 конкретно про A/B-тест — обычно это один из способов проверки, но не всегда он нужен).
Где A/B-тест — это частный инструмент, он не всегда универсальный шаг после определения гипотез и оценки их трудоёмкости).
Сначала нужно узнать, не у всех ли так плохо, потом спросить сотрудников, потом в данные залезть. После этого придумать, почему так случилось, оценить, что проще проверить, и уже потом проверять.
Выбранный ответ: 2, 3, 4, 6, 7
Вопрос 9. Какой инструмент оптимально выбрать для подготовки данных в виде разового отчета (для усредненного портрета сотрудника с демографией и ценностями)?
1. Провести обработку данных с помощью библиотеки Pandas
2. Применить статистический пакет PSS Statistics
3. Написать SQL-запрос в кадровую систему для получения усредненных данных и оббъединения с данными сводной таблицы
4. Подготовить сводную таблицу в Excel с запрашиваемыми данными
5. Построить интерактивный дашборд в Bl
Тут задача — сделать один отчет, не на постоянной основе, а для встречи по итогам года. Нужно просто объединить данные из кадровой системы и из готовой сводной таблицы.
Не нужны интерактивные дашборды (BI), сложная статистика (SPSS) или скрипты на Python (Pandas) — это избыточно для задачи, когда можно всё собрать вручную или полуавтоматически.
Для таких случаев оптимально:
Подготовить сводную таблицу в Excel с запрашиваемыми данными — можно быстро объединить выгрузку из кадровой системы и готовую таблицу с ценностями, сделать группировки и средние.
Если нужен просто один отчет для совещания, проще всего открыть Excel, подтянуть данные из кадровой системы и добавить туда табличку с результатами опросов. Так быстро получим средний портрет сотрудника.»
Выбранный ответ: «Подготовить сводную таблицу в Excel с запрашиваемыми данными».
Вопрос 10. Проведен замер NPS. Результат — 60%. До 30% — удовлетворительно, 30-70% — хорошо, выше 70% — отлично.
Какая визуализация из Excel лучше всего подходит для отражения этих данных и каковы шаги ее построения?
1. Воронка: построить линейчатую диаграмму, настроить обратный порядок отражения шкалы, скрыть отображение дополнительных данных
2. Биржевая: построить диаграмму по данным мин. и макс. шкалы, установить в качестве прогнозного значения показатель результата
3. Спидометр: построить комбинированную диаграмму (кольцевую по шкале, круговую для стрелки-результата), сместить угол отражения рядов данных, скрыть ненужные области
4. Термометр: построить стандартную гистограмму по данным шкалы и дополнить ее линейным графиком с показателем результата
5. Диаграмма с областями: построить диаграмму с областями для шкалы, дополнить ее точечной диаграммой с результатом, скрыть ненужные области
Задача здесь — показать уровень NPS относительно шкалы и зон, где видно, что до 30% плохо, от 30 до 70 хорошо, а свыше 70 отлично.
Самый наглядный инструмент для такой цели — это «спидометр», который показывает уровень как стрелку на полукруге, где зона до 30 — красная, до 70 — жёлтая, выше — зелёная. Это интуитивно: все привыкли по спидометрам в машине видеть, где норма, где «красная зона».
Для Excel это обычно делают через комбинированную диаграмму:
- кольцевая диаграмма строится как шкала,
- а поверх ставится круговая с одной стрелкой для текущего значения.
- также нужно сместить угол отображения данных и скрыть ненужные сегменты, чтобы осталась только нужная половина круга.
Выбранный ответ:
«Спидометр: построить комбинированную диаграмму (кольцевую по шкале, круговую для стрелки-результата), сместить угол отображения рядов данных, скрыть ненужные области».
Вопрос 11. Какой вывод по итогу анализа эффективности плана мероприятий можно сделать?
1. Мероприятия адаптации не связаны с производительностью и не влияют на неё
2. Оценка эффективности по итогам опроса сотрудников - субъективный инструмент, на который нельзя полагаться
3. Система мероприятий комплексная и работает как на удержание сотрудников, так и на рост производительности
4. Вводное обучение и welcome-тренинг дублируют друг друга и можно отказаться от одного из них
5. Премирование - самый эффективный инструмент роста производительности
Посмотрим, какие были результаты всех этих мероприятий:
- Снизилась текучесть новичков на 5% (значит лучше удерживаем сотрудников).
- Производительность новичков выросла на 11%, а брак снизился на 6% — значит, новички быстрее выходят на норму работы и делают меньше ошибок.
- Все эти результаты достигнуты не одним действием, а сразу целым набором: welcome-тренинг, чат-бот, наставничество, премирование, рейтинги.
То есть система мероприятий работает как на удержание, так и на рост производительности.
Тут видно, что благодаря всей этой системе у новичков и текучесть снизилась, и производительность выросла. Значит, эта программа работает сразу в двух направлениях — помогает людям остаться и работать лучше.»
«Система мероприятий комплексная и работает как на удержание сотрудников, так и на рост производительности».
Вопрос 12. Какая рекомендация будет самой эффективной для решения задачи по найму?
1. Нанять 800 человек в месяц невозможно ни при каких условиях. Нужно распланировать найм равномерно на 3-4 месяца
2. Узкое место воронки - обработка собранных откликов, так как двух рекрутеров недостаточно. Необходимо нанять еще двух на обработку откликов
3. Откликов недостаточно для закрытия требуемого количества вакансий. Необходимо расширить количество источников подбора
4. Узкое место воронки - обработка собранных откликов, так как рекрутерам не хватает времени. Нужно ускорить обработку, например, через рекрутинговый чат-бот
5. Узкое место воронки - собеседование и дальнейшее сопровождение кандидата. Необходимо обучить рекрутеров навыкам экспресс-оценки, чтобы уменьшить время на каждого соискателя
- На обработку откликов — 69 ч
- На собеседования и дальнейшее сопровождение — 237 ч
- На трудоустройство — 24 ч
- Всего: 330 ч, то есть рекрутеры уже загружены на 100% при найме 285 человек в месяц.
Нужно примерно в 2,8 раза больше времени (800 / 285 ≈ 2,8).
То есть рекрутерам потребуется 330 × 2,8 = 924 часа, что физически невозможно вдвоем.
Можно увеличить срок набора до 3-4 месяцев, тогда задача станет реальной:
800 / 3 ≈ 267 человек в месяц, что близко к их текущей производительности.
Два рекрутера сейчас и так заняты полностью, а чтобы нанять 800 в месяц, им нужно работать в три раза больше. Значит, правильнее всего просто растянуть процесс на несколько месяцев.
Выбранный ответ:
«Нанять 800 человек в месяц невозможно ни при каких условиях. Нужно распланировать найм равномерно на 3-4 месяца.»
Вероятные места ошибок
Часто возникает путаница между «спидометром» и «термометром», здесь важно, показываете ли зоны или просто уровень.
Некоторые тесты трактуют NPS через термометр (столбиковый индикатор с заливкой), особенно если в задании было сказано «пороговые значения».
Я выбрала спидометр, так как в большинстве кейсов он нагляднее для зон (до 30, 70, 100).
Возможная ошибка: тест засчитал правильным «термометр» (гистограмма + линия).
2. Вопрос про инструменты для подготовки разового отчета
Я выбрала Excel сводную таблицу — классика для разового отчета. Модные инструменты вроде Python и BI могут отвлечь, хотя Excel для разового запроса более оправдан.
Но если тест был ориентирован на технический бэкграунд, могли считать более правильным вариант «SQL-запрос + объединение», ведь данные в разных источниках. Однако для HR и классических «портретов сотрудника» обычно выбирают Excel.
3. Вопрос про пошаговый анализ снижения конверсии
Возможная ошибка здесь, там было несколько вариантов с близким порядком действий (например с A/B-тестированием в середине).
1. изучить рынок и опросить рекрутеров,
2. сделать описательный анализ,
4. оценить трудозатраты и проверить.
Иногда тесты требуют сразу выдвигать гипотезы после сбора мнений, а только потом строить описательную статистику. Это тонкий методический спор.
1. Спидометр / термометр (визуализация NPS).
2. SQL-запрос против Excel для разового отчета.
3. Порядок действий аналитика при снижении конверсии.
Заключение
После этого разбора вы начнёте видеть за сухими цифрами реальные процессы HR-аналитики: почему уходят новички, где теряются кандидаты, что мешает закрыть вакансию быстрее.
Компании всё чаще инвестируют в системы HR-аналитики, BI-панели и автоматизацию отчётов. Но главный драйвер изменений — специалисты, которые умеют ставить правильные вопросы и грамотно интерпретировать данные. Пройдя такие тесты и освоив логику работы с HR-метриками, вы делаете первый шаг к тому, чтобы стать именно таким специалистом.
👉 Если вы ответили на все вопросы верно, оставьте комментарий: где я, возможно, допустила ошибку в разборе, и какие ответы на ваш взгляд точнее. Так мы вместе сделаем этот материал ещё полезнее.