Share |

вторник, 25 февраля 2014 г.

Влияние каналов привлечения (источников трафика) кандидатов на текучесть персонала

Продолжаю подводить предварительные результаты анализа исследование факторов текучести персонала (по ссылке наш опрос, приглашаю поучаствовать вас самих и пригласить ваших коллег и знакомых, что сделает результаты более надежными и валидными).
Ранее я уже сделал два поста:
Сейчас я хочу показать взаимосвязь источников трафика (или каналов привлечения) кандидатов и показателей текучести персонала.
Оцените ценность данной задачи: текучестью можно управлять на этапе подбора. Зная показатели каждого канала, мы можем развивать наиболее эффективные каналы / источники и предсказывать как стаж конкретного кандидата, так и потребности персонала на текущий период (естественно, не только на основе только фактора канал привлечения / источник трафика).
Если вам неинтересна статистика и вычисления, то переходите сразу к выводам внизу.

Итак

На момент анализа в исследовании приняло участие 900 респондентов. В опросе были заложены такие каналы привлечения / источники трафика кандидатов:
В правой колонке сразу обозначение в программе
Знакомые
friend
259
29,2%
Социальные сети
sm
30
3,4%
Джоб сайты
jobsites
261
29,4%
Объявление в газете
paper
41
4,6%
Раздел Вакансии компании (карьерный портал)
cariersite
29
3,3%
Работодатель сам вышел на Вас
direct
156
17,6%
Вы обратились непосредственно в саму компанию (отдел кадров и т.п.)
self_direct
52
5,9%
Кадровое агентство
KA
32
3,6%
Центр занятости
Center_job
5
0,6%
другое
etc
23
2,6%
Из рассмотрения сразу исключу поинт «Центр занятости» и «Другое» - мало наблюдений (Вопрос спорный, но я не хочу просто раздувать обсуждение).

Результаты

Сначала две таблицы. В первой таблицы приведены описательные статистики по каждому каналу привлечения (т.е. например, среднее значение показывает, сколько в среднем кандидат проработал у работодателя, придя в компанию через данный канал привлечения. И т.д..) Во второй таблице приведены показатели критерия Манн Уитни, показывающие значимость различий показателей стажа между источниками трафика кандидатов (значимость принимаем на уровне 0, 05. Т.е. например, показатель в верхней левой ячейке 0,0006686 говорит о значимости различий в стаже работников между каналами «Знакомые» и «Социальные сети». Смотрим в первую таблицу на медиану и среднее и понимаем, какой канал привлечения дает больший стаж или, что тоже самое, меньшую текучесть персонала).

Таблица №2. Описательная статистика каналов привлечения.


min
1-й квартиль
медиана
среднее
3-й квартиль
max
Знакомые
2
13,5
29
43,68
64
211
Социальные сети
1
5,25
15,5
19,83
32,75
56
Джоб сайты
1
9
17
25,16
35
150
Объявление в газете
2
10
31
34,24
42
124
Раздел Вакансии компании (карьерный портал)
3
7
15
24,48
31
148
Работодатель сам вышел на Вас
1
11
25,5
39,29
47,25
348
Вы обратились непосредственно в саму компанию (отдел кадров и т.п.)
2
11,75
33,5
59,92
83,75
255
Кадровое агентство
2
16,5
35
48
49
183

Таблица №3. Показали критерии Манн Уитни (тест Ливиня не дает нам  использовать дисперсионный анализ и множественные сравнения TukeyHSD)


Знакомые
Соц сети
Джоб сайты
Объявление в газете
Раздел Вакансии компании (карьерный портал)
Работо
датель сам вышел на Вас
Знакомые
1





Социальные сети
0,000669
1




Джоб сайты
7,37E-09
0,3329
1



Объявление в газете
0,3258
0,03214
0,03205
1


Раздел Вакансии компании (карьерный портал)
0,002502
0,6436
0,6974
0,06448
1

Работодатель сам вышел на Вас
0,03394
0,01672
0,00582
0,833
0,07613
1
Вы обратились непосредственно в саму компанию (отдел кадров и т.п.)
0,5028
0,0045
0,00116
0,217
0,01708
0,0987
Кадровое агентство
0,8542
0,00756
0,00664
0,3887
0,02158
0,2627

Диаграмма № 1 Диаграмма рассеяния значений стажа кандидатов в зависимости от канала привлечения / источника трафика

Влияние каналов привлечения (источников трафика) кандидатов на текучесть персонала

В качестве предварительных результатов предлагаю обратить внимание на показатели каналов «Джоб сайты» и «Социальные сети». 

Регрессионный анализ

Самое вкусное
Coefficients:
                                                Estimate    Std. Error t value   Pr(>|t|)   
(Intercept)                                25.1609     2.4149   10.419   < 2e-16 ***
Карьерный       портал          -0.6782     7.6364   -0.089     0.929257   
Работодатель напрямую        14.1340     3.9482   3.580     0.000363 ***
Знакомые                                 18.5225     3.4217   5.413     8.05e-08 ***
КА                                             22.8391     7.3072   3.126    0.001835 **
Газеты                                      9.0830     6.5539      1.386    0.166146   
Работник напрямую               34.7622     5.9246    5.867    6.33e-09 ***
Соцсети                                 -5.3276     7.5210     -0.708    0.478916

Это коэффициенты уравнения регрессии (R^2 = 0.06734, но он значим), коэффициент регрессии (на английском Estimate ) означает следующее: на такое количество месяцев работник держится в организации больше или меньше в сравнении с тем, как если бы он узнал о вакансии через Джоб сайт. Т.е. например, кандидаты, пришедшие в компанию через Кадровые агентства работают в компании на 22 месяца дольше, чем те, кто пришел через Джоб сайты (но показатель значим только при Pr(>|t|) меньше 0, 05, эти показатели отмечены звездочкой). Я, правда, делал регрессию с выбросами, поэтому точность не самая лучшая, но конечные результаты будут подведены с учетом анализа выбросов. Самый высокий показатель у прямых обращений людей в компанию.
В нашем исследовании есть еще один интересный вопрос, имеющий непосредственное отношение к данному материалу:
Были ли у Вас хорошие знакомые в компании на момент трудоустройства?
Создаю регрессионное уравнение с двумя переменными и сразу закладываю взаимодействие двух этих факторов (для неспециалистов поясню: взаимодействие факторов – синергетический эффект, где общее воздействие больше простой суммы)
                                                     Estimate Std. Error t value     Pr(>|t|)   
(Intercept)                                     25.0750     2.5050  10.010    < 2e-16 ***
Карьерный       портал               0.6942     8.0125   0.087        0.930975   
Работодатель напрямую           13.7455     4.3758   3.141      0.001741 **
Знакомые                                    16.4667     4.6865   3.514      0.000466 ***
КА                                               26.3536     7.7500   3.400      0.000705 ***
Газеты                                         8.5000     6.6277   1.282        0.200023   
Работник напрямую                  23.0019     6.7001   3.433       0.000626 ***
Соцсети                                      -5.2750     8.1558  -0.647       0.517951   
Наличие знакомого                   5.3368     9.7399   0.548         0.583888   
Кар портал +                             -17.7727    25.5891  -0.695     0.487537   
Работодатель напрямую +        -3.4393    12.0977  -0.284      0.776254   
Знакомые  +                                -1.8537    10.9476  -0.169      0.865579   
КА   +                                         -32.7653    22.9164  -1.430     0.153155   
Работник напрямую  +               49.0863    16.0930   3.050     0.002359 **
Соцсети   +                                -2.8868    23.0568  -0.125      0.900394

Multiple R-squared:  0.08993,    Adjusted R-squared:  0.07471
F-statistic: 5.908 on 14 and 837 DF,  p-value: 3.597e-11
Пункты со знаком плюс означают синергетический эффект от взаимодействия фактора канала привлечения и наличия хорошего знакомого в компании (т.е. например, если взаимодействие фактора Карьерный портал и наличие хорошего знакомого не обладает синергетическим эффектом (значимость - 0.487537))
R^2 выше и = 0, 08993, т.е. модель более пригодна.
Содержательно она означает следующее: более качественными (если понимать под качеством текучесть персонала или средний срок жизни в компании) в сравнении с Джоб сайтами являются такие каналы привлечения кандидатов, как
  • Прямой поиск работодателя (сами рекрутеры) + 13 месяцев (важно!: сами цифры еще достаточно условны, более точные результаты мы получим после завершения опроса, но и в этом случае вы должны помнить, что это общие результаты, а не результаты вашей компании);
  • Через знакомых + 16 месяцев;
  • Когда кандидат выходит напрямую на компанию + 23 месяца;
  • Кадровые агентства + 26 месяцев (и это реабилитирует их в моих глазах – это говорит о качестве).
Синергетический эффект же проявляется только в одном случае: если работник напрямую сам обращается в компанию и имеет при этом хорошего знакомого в компании. Это дает компании плюс 49 (!!!!!) месяцев работы.
Я бы сказал так: этот результат – лучший аргумент в пользу развития HR-бренда.
Буду рад услышать ваши интерпретации полученных результатов (я думаю, что у вас будут свои интересные объяснения полученным результатам, в т.ч. по тем, что я не упомянул, не стал рассматривать). И напоминаю, что опрос продолжается!

8 комментариев:

  1. Эдуард, анализ потрясающий и заставляет задуматься. Один вопрос - данные о категориях респондентов. Понятно, что это скорее всего служащие, но какого уровня специалисты?

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Я отвечу так: безусловно, я не могу претендовать на репрезентативность выборки, т.е. отношения респондентов не соответствуют общей совокупности работников, но при этом я смотрел влияние факторов "отрасль" и "позиция" (HR, юрист, продажник и т.п.) и не выявил значимых различий. Вполне допускаю, что ситуация изменится после того, как проголосуют больше участников

      Удалить
  2. Светлана Маринина28 февраля 2014 г., 9:53

    Эдуард, скажите, пожалуйста, сколько времени у Вас ушло на такой анализ? :) 30 минут? 1 час 2-3 часа или больше?

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Светлана, хороший вопрос!)
      В анализ входят пункты:
      разработка дизайна исследования, создание опроса
      сбор данных
      далее мы "очищаем" данные. В моем случае например это - удалить те, что явно не корректные, например, когда дата увольнения ранее даты приема. Далее я считаю стаж - все вместе это чуть менее часа
      Далее я формирую файл для отправки в R или SPSS
      а там далее уже играюсь... от часа...

      Удалить
  3. Эдуард, спасибо. Очень интересное исследование. Недавно сдавал эконометрику в ВУЗе и думал как же ее можно применить на практике. Вы ответили на мой вопрос)) Теперь понимаю в каком направлении можно двигаться.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Камиль, вот такие комменты как ваш заставляют меня двигаться вперед.
      Обещаете делиться своими исследованиями?

      Удалить
  4. Впечатляет!!! Очень очень круто!
    Не все понятны формулы, но понятны результаты исследования.
    Эдуард, мне очень импонирует ваш подход к процессам управления персоналом через цифры.
    Спасибо за исследования!

    С результатами согласна (на интуитивном уровне), т.к. сама статистику такую не проводила...а стоит

    Тюрикова Наталья

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. спасибо, Наталья!
      очень приятно! Статистику можно по своей компании собрать!)

      Удалить