В конце сентября я начала собирать кадровый резерв в EvApps. Задача была понятная: заранее знакомиться с сильными IT-специалистами, проверять их техническую экспертизу и предлагать заказчикам, когда появляется подходящий проект. Прошло почти два месяца. Конверсия из отклика в резерв — всего 0,7%, но уже есть кандидат, которому заказчик предложил проект. Делюсь тем, что получилось.

Вот как выглядит моя воронка: — Из всех откликнувшихся только 4% кандидатов получают анкету для сбора первичной информации и понимания основных блокеров для дальнейшего взаимодействия. — Из тех, кому отправила анкету, заполняют её около 40%. — До технического интервью доходят 55% кандидатов, заполнивших анкету. — После технического интервью в резерв попадают 75% специалистов.

Итого — конверсия из отклика в резерв составляет 0,7%. На первый взгляд, цифра небольшая. Но давайте посмотрим, что за ней стоит.

Самый большой отсев происходит ещё на этапе изучения резюме. Анализ опыта, проектов, соответствия нашим требованиям — всё это я автоматизировала с помощью системы скоринга кандидатов. И да, почти месяц я настраивала эту систему, чтобы она не просто считывала ключевые слова, а смотрела на резюме моими глазами.

Следующий интересный момент — анкета. В ней 15 пунктов, и, возможно, кого-то это отпугивает. Но для меня это ещё и показатель заинтересованности кандидата и его готовности вкладываться в процесс. Поэтому 40% — результат, которым я довольна.

До технического интервью доходят 55% кандидатов, заполнивших анкету. На этом этапе я уже лучше понимаю, насколько реально найти для специалиста подходящий проект. Чаще всего причиной, по которой мы не продолжаем взаимодействие, становится несовпадение зарплатных ожиданий кандидата с нашими возможностями. И здесь для меня важно честно сказать об этом сразу, чтобы не тратить время друг друга.

А вот 75% конверсии из технического интервью в резерв показывают, что предварительный отбор, в том числе с помощью ИИ, помогает находить подходящих специалистов. И здесь экспертизу кандидата уже оценивает человек.

Но войти в кадровый резерв — это ещё не конечный результат. Цель — найти специалиста, который в нужный момент сможет выйти на проект заказчика. И здесь уже есть первые результаты! Причём, чтобы это случилось, должно было сойтись сразу несколько звёзд 😁

Кандидат из нашего резерва оказался именно из того города, где заказчику нужен был специалист для работы в офисе. Совпали техническая экспертиза, локация и готовность кандидата к офисному формату. Кандидат успешно прошёл собеседование с заказчиком и получил предложение выйти на проект!

Конечно, это только начало. Но для меня важно видеть, что процесс не заканчивается на этапе «добавили кандидата в резерв», а постепенно начинает работать на бизнес.

За эти два месяца накопилось ещё много интересного, чем хочется поделиться. А что вам было бы интереснее узнать в следующем посте? 1️⃣ Как я автоматизировала первичный отбор кандидатов с помощью ИИ и создала свою систему скоринга? 2️⃣ Кто на самом деле наш кандидат, как я пришла к этому портрету и почему одной технической экспертизы недостаточно, чтобы попасть в резерв?

Пишите в комментариях, с какой темы начнём😉