Самый популярный и самый эффективный источники поиска работы

Продолжаю докладаться с результатами нашего Исследования времени поиска работы.
Коллеги, сразу хочу предупредить: ваши комменты про нерепрезентативность выборки, про малый размер выборки не принимаю. В прошлые посты мне с десяток человек написало про это, я в ответ попросил пройти опрос, чтобы увеличить выборку, так поучаствовал только один человек. Хотите поучаствовать в обсуждении - поднимите валидность. Пройдите по ссылке и поучаствуйте в опросе.

Сами результаты

Самый популярный источник 

№	Источник	Кол-во
1	Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)	5
2	Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании	6
3	Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании	11
4	Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)	4
5	Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях	1
6	Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте	79
7	другое	14
8	Кадровое агентство вывело вас на работодателя	18
9	Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас	27
10	Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте	70
11	Работодатель нашел Вас через социальные сети	3
12	Центр занятости дал вакансию	1
	ИТОГО	239

Желтым выделил те источники, которые могу принять для стат анализа.

Самый популярный источник у нас - ваш отклик на вакансию на работном сайте. Но это откровенный bias - поскольку бОльшая часть участников опроса - HR (чуть более 60 %). Они и задают самый популярный источник. И тем не менее, HR-ы, дорогие, удивляет, правда? 

Самый эффективный источник поиска работы

Под эффективностью я понимаю источник, который быстрее других помог найти работу.

Время поиска работы: эти странные мужчины (и женщины)

Продолжаю знакомить с результатами нашего исследования Исследование времени поиска работы (голосуем сами, приглашаем друзей к участию своих коллег и друзей).
В качестве гипотезы взял сегодня самую банальную: как гендер влияет на время поиска работы.
Хочу познакомить с инструментом анализа времени. Анализ дожития.
На графике по оси X - время поиска работы в месяцах. По оси Y - % ненашедших работу. К 24 месяцам 30 с лишним % мужчин не могут найти работу и чуть более 10 % женщин.

 Такая жесткая картина, как мне показалось, сложилась из-за того, что я считал время между датой "начало поиска работы", но дело в том, что многие начинали искать работу до того, как уволятся, поэтому я решил построить аналогичную диаграмму, но время считал между датой увольнения и нахождения нового места работы. Картина вот такая.
Я бы не сказал, что два графика кардинально различаются

Проблема подобных исследований может заключаться в ложной корреляции: различие во времени поиска работы может опосредовать всего лишь другой фактор.
Так, например, первая гипотеза, которая рождается в данном случае: влияет не гендер, а уровень зарплаты, а поскольку мужчины получают больше женщин, то статистика нам и показывает, что мужчины ищут работу дольше (см. мой предыдущий пост Как на продолжительность поиска работы влияет зарплата, возраст и стаж на предыдущем месте работы - специалисты с более высокой зарплатой на предыдущем месте работы в среднем дольше ищут новое место работы).
Кроме того, я включил в уравнение такую переменную как "Сфера работы", подразумевая, что в различных сферах работы циклы поиска работы могут быть разными (например, IT специалисту работу найти проще, чем маркетологу (это просто взято с потолка)), а поскольку некоторые сферы могут быть "мужскими" (те же IT специалисты), а некоторые женскими, то это может влиять на время поиска мужчин и женщин.
Для специалистов сообщу, что провел кросс валидацию с помощью пакета CoxBoost и выявил, что фактор пола является, тем не менее, значимым.

Резюме

Таким образом. констатирую, что наши исследования выявили значимые различия во времени поиска работы: мужчины в среднем ищут новую работу дольше, чем женщины

Понравился пост?

и Вы захотите выразить мне благодарность за интересные результаты, просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег.

Варяги в HR. Что включить в курс HR директоров

Я уже писал про варягов в HR - Дождались варягов: революция в рекрутинге от eHarmony
Этот пост подвигнул меня задуматься, что бы я включил в обязательную программу подготовки HR директоров из не HR сфер, если бы мне представилось его вести. Что, на мой взгляд, должны HR-директора знать из других сфер с тем, чтобы уметь использовать это в HR. Прием обращения к другим сферам деятельности в HR достаточно популярный, им любит пользоваться, например, Джон Салливан (хотя не всегда к месту, но тем не менее).

И вот мой список

• Модели риск менеджмента (кредитование населения, модели принятия решения давать / не давать кредит - скоринговые карты); 
• Moneyball - Анализа выигрышных стратегий бейсбольных команд ("Человек, который изменил все") 
• Клинические медицинские исследование (анализ продолжительности жизни, анализ влияния лечения на выживаемость пациентов) 
• Диджитал маркетинг (анализ принятия решения клиентом о покупке товара) 
• Эконометрика - это просто классика. Я бы только выделил сегмент построения моделей управления социально - демографическими параметрами 
• Теперь вот eHarmony - сайт знакомств, основанный на управлении данными (считаю необходимым объяснение механизма того. как это работает) 

Добавите свои поинты? Не обещаю включить в финальный список, но можно потренировать мозги

Как на продолжительность поиска работы влияет зарплата, возраст и стаж на предыдущем месте работы

Докладываю первые результаты нашего Исследования времени поиска работы (даю ссылку, чтобы заинтересованные поучаствовали в опросе с тем, чтобы повысить качество результатов). У нас большая проблема: для обсчета было принято 167 голосов респондентов, из которых 77 нашли работу на момент заполнения опросника, а остальные находились в поиске.

Как зарплата влияет на время поиска работы

В HR-квест я задал вопрос. Как вы считаете, какое из утверждений корректно:

1. Специалисты с более высокой зарплатой БЫСТРЕЕ выходят на новое место работы при условии, что инициатором увольнения с последнего места работы был работодатель 
2. Специалисты с более высокой зарплатой ДОЛЬШЕ ищут новую работу при условии, что инициатором увольнения с последнего места работы был работодатель
3. размер оплаты не влияет на срок поиска работы

И ответ на вопрос

На картинке:

• по оси X - ZP - уровень зарплаты респондента на последнем месте работы (в тысячах рублей);
• по оси Y - time - время поиска работы в днях;
• зеленые точки - те специалисты, что вышли на новое место работы (нашли работу);
• красные - еще находятся в поиске (не нашли работу).
• красная и зеленая линии - линии тренда, которые показывают, что чем выше зарплата, том дольше человек ищет работу.

Семинар - практикум "Аналитика для HR", Москва, 02-03 ноября

Анонсирую семинар "Аналитика для HR" в Москве,  02-03 ноября 2020года. Для регистрации воспользуйтесь формой подачи заявки (по ссылке ниже) или напишите мне на электронный адрес edvb@yandex.ru с указанием в теме письма "Аналитика для HR"


Подать заявку на семинар

О семинаре

Посчитать корреляцию сейчас многие умеют. Посчитать, сколько стоит корреляция в бизнесе - единицы. На семинаре я учу, как корреляцию превращать в доходы компании.
Семинар про управление HR-бизнес процессами: бизнес ставит проблему, мы ее форматируем, моделируем, оцифровываем данные, выявляем ключевые драйверы, интерпретируем и ... управляем...
На Западе это обозначается как BigData в HR, я называю просто - Аналитика в HR
Место проведения: PM Expert
Адрес: г. Москва, ул. Каланчёвская, д. 15, м. Красные ворота

Формат: мастер-класс. Участники в начале семинара получают раздатку в электронном виде. Семинар представляет из себя последовательное решение в рабочем файле excel кейсов, объединенных логикой подачи материала. 90 % кейсов взяты из реальной практики, чаще всего от участников прошлых семинаров.
Продолжительность: 2 дня по 8 астрономических часов (с 10.00 до 19.00)

Условия участия:

Возможность быть в Москве 02-03 нобяря года в Москве

НАЛИЧИЕ СВОЕГО НОУТБУКА с программой EXCEL (офис не раньше 2010) под windows
Требования к навыкам работы в excel:

• умение создать сводную таблицу;
• умение создавать абсолютные и относительные ссылки;
• понимание и умение применять формулу ЕСЛИ;
• умение создавать графики (точечные диаграммы, гистограммы).

Для кого

Семинар будет полезен в первую очередь тем, кто хотел бы управлять эффективностью HR-бизнес процессов через цифры. 

Предупреждение, warning und achtung!

Если вас тошнит от формул, вычислений, Excel – этот мастер-класс вам противопоказан.

Кто ведет

Веду семинар я - Бабушкин Эдуард.
Отзывы о первом семинаре Аналитика для HR

Ожидаемые результаты

• Знание базовых терминов и методов аналитики;
• Умение «читать» данные исследований (корпоративных опросов, рынка зарплат, рынка труда и т.п.), бенчмаркинговых отчетов и т.п;
• Навыки и знания выявлять ключевые драйверы HR бизнес процессов:
• вовлеченности и удовлетворенности персонала;
• текучести персонала;
• ключевых факторов успешности работников;
• эффективности обучения;
• эффективности рекрутинговых компаний и т.п...;
• Навыки "оцифровки" данных;
• Навык проведения корпоративных исследований, опросов
• Умение интерпретации результатов и навыки принятия решения на основе анализа данных;
• Повышение вашей ценности как специалиста на рынке труда.

Программа

Семинар состоит из четырех блоков

1. Описательные статистики 
2. Принципы создания и анализа корпоративных опросов
3. Создание профиля успешного сотрудника
4. Текучесть по новому: считаем средний срок жизни. 

В каждом блоке мы пройдемся по цепочке:

1. Как бизнес ставит задачу;
2. Как HR-аналитик переводит ее на язык цифр;
3. Какие данные собираем;
4. Какой статистический критерий / инструмент применяем;
5. Как интерпретируем, что докладываем Заказчику.

Анализ в excel (преимущественно через Надстройку Анализ Данных). Будем использовать как параметрическую статистику (Пирсон, Стьюдент, линейная и логистическая регрессии), так и непараметрическую (Спирмен, Краскел-Уоллис, Хи квадрат Пирсона, Лог-ранк тест).

 

Заключение. Подведение итогов семинара
Стоимость участия:

25 000 рублей для юр лиц, 15 500 для физ лиц


В стоимость включены: презентации, кейсы, сертификат о прохождении семинара, кофе-паузы.Для регистрации воспользуйтесь формой подачи заявки (по ссылке ниже) или напишите мне на электронный адрес edvb@yandex.ru с указанием в теме письма "Аналитика для HR"

Кейс: как устанавливать KPI на основе аналитики

Показываю "простой" пример, как устанавливать KPI не на основе "экспертных" мнений, а на основе расчета.
Рекомендую также воспользоваться нашей услугой Анализ и визуализация воронки подбора кандидатов
Немного философии добавлю: уверен, что многие наши специалисты очень своеобразно пользуются идеями Эдварда Деминга, снимая сливки с его выводов, но забывая, что все выводы Деминга строятся на строгих аналитических выкладках. И выводы не освобождают специалистов от собственного анализа. Тем более, что анализ не просто пятое колесо в менеджменте, а по сути и есть основание философии менеджмента по Демингу ("In God we trust; all others must bring data").

Сам кейс

Кейс из поста Кейс по оптимизации масс рекрутинга.
После собеседования с руководителем (и если кандидат одобрен руководителем), кандидата проверяет служба безопасности. После проверки кандидату звонят с предложением о выходе на работу. При этом, многие кандидаты отказываются выходить на работу или просто не берут трубку. Достаточно очевидной кажется мысль, что решение кандидата определяется сроками проверки: чем больше кандидата проверяют, тем больше вероятность, что он выйдет в другое место, просто передумает.
Вопрос в том, чтобы не просто сократить сроки проверки, а понять, в какие именно сроки нужно проверять кандидата.
Мы установили такое распределение отказов / выходов кандидатов в зависимости от времени проверки

По оси X - время проверки кандидатов в днях
По оси Y - плотность распределения кандидатов из каждой группы по каждому дню (т.е. например пик проверки кандидатов приходится на три дня проверки).
Это еще далеко не весь анализ.
Далее машинка (акцентирую, что границы устанавливает машинка, а не человек. Здесь я не указываю алгоритм, иначе пост был бы про другое) устанавливает границы соотношения выходов / отказов

На диаграмме: в столбиках - отношение выходов / отказов кандидатов, По оси X - сроки проверки кандидатов в днях.
Заметно, что критичным является срок в шесть календарных дней - три четверти кандидатов отказываются выходить на работу.
Далее уже дело техники посчитать, сколько для компании стоит в рублях потери кандидатов из-за увеличения сроков проверки.
Удачи вам в развитии аналитики в ваших компаниях.

Дождались варягов: революция в рекрутинге от eHarmony

Пока наши дорогие и уважаемые консультанты по ассессмент центру и оценке персонала спорят про особенности компетентностного подхода, выдумывают оправдания собственной беспомощности, некомпетентности и существования новые стратегии оценки, новые подходы, нормальные компании заняты делом. К сожалению, эти компании - варяги на рынке HR.

Если вы не знаете, что такое eHarmony, дальше можете не читать. Если Вы не верите в Большие данные, покиньте пост.
eHarmony - сайт знакомств. Но не простой. Сайт построен на основе он-лайн анкеты из нескольких сотен вопросов. Анализа анкеты построен на основе математической статистики, анализа Больших Данных.
eHarmony вслепую дает очень точный прогноз, насколько долго вы будете вместе со своим потенциальным партнером. Посмотрите ролик про eHarmony
 Так вот эта компания не удовлетворилась устройством счастья семейных пар, а занялась устройством счастья пар работодатель -работник.
Сервис создал новую компанию Elevated Careers by eHarmony.
Здесь подробнее про планы и замысел нового проекта eHarmony Want a new job? Use an online dating site.
Как и на сайте eHarmony, кандидаты будут заполнять он-лайн анкету, которая будет состоять из следующих поинтов:

1. навыки, компетенции и умения (skills and competencies); 
2. ценности и культура (values and culture); 
3. личность (personality).

Цитата: "Средний американский специалист работает в одной компании 4, 6 лет по данным Бюро Занятости. Elevated Careers by eHarmony собирается изменить эту картину"
И критика проекта

But some sociologists are skeptical about the power of algorithms. “There is some evidence that online dating is associated with longer term positive relationship outcomes, but I’m skeptical that the matching algorithms have anything to do with it,” says Reuben J. Thomas, assistant professor of sociology at The University of New Mexico, who has also studied dating site algorithms. “It may be that people who use online dating are more likely to have already decided that they are ready to settle down.”
Others disagree. A dating site’s algorithms may be extremely useful for other purposes, says Dan Slater, author of “Love in the Time of Algorithms: What Technology Does to Meeting and Mating.” He cites OkCupid, which launched a roommate service in 2012. That said, Slater says a dating company moving into the jobs market might strike some people (at first glance) as odd. “If you’re in a bar getting drunk trying to meet new people, would you want a bunch of recruiters walking up asking if you need a new job?”

Первые результаты

A Quick Sneak Peek at What eHarmony’s Up to - статья редактора ERE.NET Todd Raphael.
Даю только скрины результатов с сайта

 

Прогнозируем результативность работников (кейс по реальным данным)

Предлагаю порешать еще один кейс. Кейс реальный.
Протестировали действующих работников по тесту с шестью шкалами.

Задачи:

• На какие шкалы нужно смотреть при отборе кандидатов (если, вообще, стоит смотреть на каие то шкалы)
• Какие значения этих шкал мы принимаем для отбора.
• Какова точность отбора при принятых нами параметрах

Решение можно узнать на вебинаре Прогноз эффективности кандидатов на основе тестов 2 июля

Данные кейса

Семинар - практикум "Аналитика для HR", 06-07 апреля 2017 г., г Екатеринбург

Анонсирую семинар "Аналитика для HR" в Екатеринбурге, 06-07 апреля 2017 года. Для регистрации воспользуйтесь формой подачи заявки (по ссылке ниже) или напишите мне на электронный адрес edvb@yandex.ru с указанием в теме письма "Аналитика для HR"

Подать заявку на семинар

О семинаре

Посчитать корреляцию сейчас многие умеют. Посчитать, сколько стоит корреляция в бизнесе - единицы. На семинаре я учу, как корреляцию превращать в доходы компании.

Семинар про управление HR-бизнес процессами: бизнес ставит проблему, мы ее форматируем, моделируем, оцифровываем данные, выявляем ключевые драйверы, интерпретируем и ... управляем...

На Западе это обозначается как BigData в HR, я называю просто - Аналитика в HR

Формат: мастер-класс. Участники в начале семинара получают раздатку в электронном виде. Семинар представляет из себя последовательное решение в рабочем файле excel кейсов, объединенных логикой подачи материала. 90 % кейсов взяты из реальной практики, чаще всего от участников прошлых семинаров.

Продолжительность: 2 дня 

Условия участия:

Возможность быть в Москве 06-07 апреля 2017 года в МЕкатеринбурге

НАЛИЧИЕ СВОЕГО НОУТБУКА с программой EXCEL (офис не раньше 2010) под windows

Требования к навыкам работы в excel:

• умение создать сводную таблицу;
• умение создавать абсолютные и относительные ссылки;
• понимание и умение применять формулу ЕСЛИ;
• умение создавать графики (точечные даиграммы, гистограммы).

Для кого

Семинар будет полезен в первую очередь тем, кто хотел бы управлять эффективностью и текучестью персонала: выявлять на этапе подбора наиболее эффективных кандидатов, кандидатов, склонных к быстрому уходу из компании, оценивать эффективность обучения и, в более широком смысле, эффективность практик компании (как, пример, оценить эффективность программы рекомендательного рекрутинга с т.з. повышения эффективности и снижения текучести персонал, как оценить эффективность рекламной компании по привлечению кандидатов, как оценить эффективность обучения и т.д. и т.п.. )

Резюме: для тех, кто хочет показывать бизнесу, как HR влияет на бизнес показатели.

Предупреждение, warning und achtung!

Если вас тошнит от формул, вычислений, Excel – этот мастер-класс вам противопоказан.

Чего не будет:

Я не буду говорить, какие HR-метрики "лучше". Будем учиться применять анализ для понимания того, какие показатели адекватны в какой ситуации.

Я не буду учить строить отчеты: сводные таблицы вам в помощь. Семинар не про построение отчетов, он про анализ информации.

Я не буду учить строить диаграммы: а только, в каком случае какой способ визуализации более релевантен.

Кто ведет

Веду семинар я - Бабушкин Эдуард.

Отзывы о первом семинаре Аналитика для HR

Ожидаемые результаты

• Знание базовых терминов и методов аналитики, статистики, социологии;
• Умение «читать» данные исследований (корпоративных опросов, рынка зарплат, рынка труда и т.п.), бенчмаркинговых отчетов и т.п;
• Навыки и знания выявлять ключевые драйверы HR бизнес процессов:
• вовлеченности и удовлетворенности персонала;
• текучести персонала;
• ключевых факторов успешности работников;
• эффективности обучения;
• эффективности рекрутинговых компаний и т.п...;
• Навыки "оцифровки" данных;
• Навык проведения корпоративных исследований, опросов
• Умение интерпретации результатов и навыки принятия решения на основе анализа данных;
• Повышение вашей ценности как специалиста на рынке труда.

Программа

Вводная

• Понятие hr-аналитики и области ее применения.
• Примеры успешного внедрения аналитик: Западная и российская практика.
• Правила чтения отчетов (обзоров зарплат, исследований рынка труда, бечмаркинговых отчетов) и практическое их применение.
• Базовые термины аналитики и статистики.
• Построение системы сбора данных в компании

Моделирование в аналитике

• Постановка проблемы: проблему ставит бизнес
• Переводим на свой язык: цели, модели и форматы решаемых задач
• Гипотезы
• "Оцифровка" данных
• Типы данных
• Представление и визуализация данных

Обработка и анализ данных

• Вычисления в excel (формулы, сводные таблицы, "Пакет анализа")
• Статистические методы обработки информации (матстатистика для HR)
• Основные статистические критерии и методы
• Прогноз, точность модели
• Программы обработки данных: excel, SPSS

Интерпретации

Что докладывать Совету Директоров: представление решений и визуализация результатов

Что взять себе: новые гипотезы

Заключение. Подведение итогов семинара

Стоимость участия:

• 19 000 р.
• 16 000 руб., при оплате за 10 дней до даты запуска

В стоимость включены: презентации, кейсы, сертификат о прохождении семинара, кофе-паузы.Для регистрации воспользуйтесь формой подачи заявки (по ссылке ниже) или напишите мне на электронный адрес edvb@yandex.ru с указанием в теме письма "Аналитика для HR"
Подать заявку на семинар

Linkedin - профессиональная сеть?! Ну - ну...

Показываю топ ранк самых просматриваемых профилей в моей сети в Линкедине
Чувствуете, веет профессионализмом с этих фото?)
Девчата выбрали верную стратегию)

Эффективность, образование, опыт – мозаичная диаграмма, как способ визуализации результатов бизнес-анализа

Беру уже знакомый многим набор данных Прогноз эффективностикандидатов: еще один инструмент и показываю, как еще можно показать результаты анализа.

Напомню, что в наборе данных у нас данные по 81 работнику. На собеседовании HR, помимо прочего, спрашивали кандидатов

• Есть ли у Вас высшее профильное образование (речь о банке, поэтому требовалось высшее финансовое; кодировка: 1 – у кандидата было профильное образование, 0 – не было);
• Есть ли уже у Вас аналогичный опыт работы (1 – есть, кандидат до работы в этом банке уже занимался подобным, 0 – нет подобного опыта).

Через полгода мы оценили работу уже не кандидатов, а работников банка и одних отнесли к «эффективным» - или точнее тем, кто выполняет планы продаж, а других к «неэффективным» - тем, кто не очень справляется.

Отсюда простая задача, точнее две:

1. Можем ли мы ожидать, что кандидаты с профильным образованием будут лучше справляться с планами продаж
2. Можем ли мы ожидать, что кандидаты с уже имеющимся опытом продажи банковских продуктов будут лучше на новом месте работы.

Для визуализации результатов у нас есть такой инструмент, как мозаичная диаграмма

Просьба к читателям оценить, насколько понятными и ясными кажутся результаты

Эффективность - образование

Давайте посмотрим, насколько эффективны оказались кандидаты с профильным образованием.

• Под «Эффективностью» у нас идет обозначение 1 – это те, кто выполняют планы продаж, 0 – не выполняют. Мы видим, что доля выполняющих планы продаж у нас выше и это, наверное, хорошо.
• Под «Образованием» 1 – с профильным, 0 – без профильного. И кандидатов с профильным у нас больше, чем без оного.
• А на пересечении у нас такие ячейки: 0-0 – те, кто не выполняют планы продаж, и без профильного образования, 1-1 – те, кто выполнят планы продаж и с профильным образованием.

И результат потрясающий: среди тех, кто выполняют и не выполняют планы продаж люди с профильным образованием распределились практически поровну!

Что это значит? Значит (переводя уже на язык принятия решения), что нам не стоит обращать внимание на профильное / не профильное образование кандидата.