Application of the HR funnel to improve the efficiency of the organization's HR service in the digital economy
Bandurin A.V.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Russia
Download PDF | Downloads: 25 | Citations: 1
Journal paper
Creative Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 16, Number 6 (June 2022)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=48778353
Cited: 1 by 28.06.2023
Abstract:
The article discusses the possibility of applying an approach to improve the efficiency of solving personnel problems based on the HR funnel, which, due to the use of a neural network along the entire length of the HR flow, can significantly reduce the time for solving typical tasks, increase the information awareness of the employer about the prospects for the development of the employee, the likely trajectories of his behaviour within organization, as well as to form a target priority for the selection of candidates for a position based on the neural network proposals for a specific candidate category and position profile. The article highlights the main dynamic elements of the HR flow. As a result, various variants of the HR flow are built. An analysis of the HR funnel at the stage of entry of a personnel unit into the organization for various positions was carried out. Conclusions about various compression factors of the funnel were drawn; and an indicator of the time for closing a vacancy was formulated. The parameters of the HR funnel for a specific type of position were taken into account, including the time of a single action at the stage of the HR flow, the number of single actions at the stage, as well as the correction factor for the complexity of a single action at the stage. The structure of the basic functions of HR management for the organization has been formed. This makes it possible to analyze the needs for automation. An estimate of the share of companies using information tools to solve the main tasks of personnel management is given. Based on the survey, the tasks of the HR function that need priority automation were identified. An analysis of the intensity of using automation capabilities depending on the size of the company was made. A typical neural network operation cycle in the process of selecting a resume with universal training has been formed. A set of documents for solving typical tasks of automating personnel work using a neural network is proposed.
Keywords: HR funnel, HR function automation, neural network, HR flow, HR efficiency
JEL-classification: M50, M51, M54, O31
Введение
В настоящее время влияние цифровых технологий на различные сферы управления усиливается. Не является исключением и кадровая функция. Однако, многообразие задач, решаемых в процессе кадровой работы, не позволяет полностью охватить деятельность кадровых служб. Поэтому требуется, во-первых, выделить те области и этапы кадрового потока, которые наиболее сильно подвержены воздействию кадровой воронки; во-вторых, определить особенности реализации кадровой воронки в зависимости от характера должности и свойств кандидата; в-третьих, определить возможности и приоритеты информационного обеспечения кадровой функции с учетом параметров кадровой воронки; в-четвертых, сформировать предложения по реализации возможностей автоматизации для организаций различного масштаба.
Основной целью статьи является выработка направлений повышения эффективности и снижения рутинной трудоемкости кадровой функции за счет внедрения информационных инструментов в наиболее формализованные задачи управления кадрами. Причем реализация информационных инструментов должна обеспечивать общее обучение на основании широкого спектра источников, выходящего за рамки документооборота отдельного хозяйствующего субъекта.
Результаты исследования
Основным динамическим элементом потока является транзакция, которая проходит все этапы (стадии) потока, в отношении которой осуществляются действия на каждом этапе потока. В зависимости от того, что или кто является воплощением транзакции, меняется состав элементов кадрового потока. Например, если транзакция воплощается через конкретного человека, который сначала проходит процедуры отбора и найма, потом внутренние перемещения в организации, а потом выбывает из ее состава, то упрощенная схема кадрового потока представляет собой набор этапов как на рисунке 1а.
Соответственно, если транзакция воплощается через должность, то состав этапов кадрового потока несколько меняется и представляет собой схему как на рисунке 1б. Здесь наиболее важным является этап «трансформация», под которым понимается изменение уровня должности в организационной иерархии, возможное перемещение должности между подразделениями или изменение состава прав и обязанностей должности в соответствии с должностной инструкцией.
Источник: построено автором.
Рисунок 1 – Принципиальная схема кадрового потока:
а) транзакция – работник; б) транзакция – должность
Однако реальное практическое воплощение кадрового потока, как правило, связано с определенным отсеиванием или объективной потерей кадров в процессе прохождения указанных этапов. Например, только на этапе входа большое количество кандидатов на рабочее место могут не пройти первичный отбор и не попасть на следующие этапы потока. В процессе внутреннего оборота также возможны временные выбытия работников, а также изменение численности в результате реорганизации или других преобразований, обусловленных рыночными или административными причинами.
Для учета в кадровой работе данных свойств кадрового потока мы предлагаем использовать кадровую воронку, которая позволяет количественно учитывать возможные объективные потери на каждом этапе кадрового потока. То есть, использование кадровой воронки возможно не только для оценки статистических параметров кадровой работы, но и для планирования основных количественных параметров трудозатрат кадровой службы в процессе решения функциональных задач.
То, что кадровая воронка имеет реальные основания, подтверждается рядом исследований, например, Н.А. Царева и Т.А. Колпакова указывают, что в зависимости от должности через кадровую воронку проходит достаточно малое количество начальных кандидатов (таблица 1) [12]. На основании таблицы можно увидеть, что угол (коэффициент сжатия) воронки колеблется в зависимости от свойств должности, на которую претендует кандидат.
Таблица 1 – Кадровая воронка на этапе входа кадровой единицы в организацию
Этап элемента потока
|
Личный помощник директора
|
Линейный инженер
| ||||
Кол-во, шт.
|
Доля перехода
|
Общая доля
|
Кол-во, шт.
|
Доля перехода
|
Общая доля
| |
Подача резюме
|
120
|
100,0%
|
100,0%
|
68
|
100,0%
|
100,0%
|
Отбор резюме
|
62
|
51,7%
|
51,7%
|
46
|
67,6%
|
67,6%
|
Удаленное собеседование
|
48
|
77,4%
|
40,0%
|
40
|
87,0%
|
58,8%
|
Очное собеседование
|
22
|
45,8%
|
18,3%
|
32
|
80,0%
|
47,1%
|
Предложение о работе
|
12
|
54,5%
|
10,0%
|
18
|
56,3%
|
26,5%
|
Заключение договора
|
8
|
66,7%
|
6,7%
|
12
|
66,7%
|
17,6%
|
Выход на работу
|
6
|
75,0%
|
5,0%
|
8
|
66,7%
|
11,8%
|
В частности, должность «личный помощник директора» предполагает более широкие и менее формализованные обязанности, чем должность «линейный инженер», поэтому и угол воронки для инженера менее крутой. Как видно из таблицы, большая часть людей, прошедших стадию подачи резюме, успешно прошла заочное и очное собеседование и существенно сократилась только на этапе получения о работе. В конечном итоге, из всех кандидатов на должность «личный помощник директора» вышли только 5% подавших резюме, а на должность «линейный инженер» – 11,8%.
По нашему мнению, на трудоемкость и коэффициент сжатия воронки оказывают влияние не только характер должности и количество обрабатываемых документов, но и категория кандидатов. Мы считаем, что в зависимости от начальной категории кандидата, претендующего на конкретную должность, коэффициент сжатия может уменьшаться. Например, если рассматривать следующие категории: чисто внешний, внешний совместитель, внутренний резерв, идущий по кадровой траектории, то масштаб отсеивания будет существенно ниже для более подготовленных к занятию должности кандидатов.
Данный анализ позволяет сделать и обратный вывод о том, что для поиска работника на должность «личный помощник директора» кадровая служба должна собрать не менее 20 резюме, чтобы получить положительный результат с высокой степенью вероятности. Соответственно, подбор работников на должность «линейный инженер» является менее трудоемким процессом, так как в среднем требует анализа только 10 резюме на одну имеющуюся вакансию. Таким образом, предварительная оценка трудоемкости подбора на должность может быть рассчитана с помощью следующей формулы:
, (1)
где Tvac – время закрытия вакансии;
ti – время единичного действия на этапе i;
ni – количество единичных действий на этапе i;
ki – поправочный коэффициент на трудоемкость единичного действия на этапе i, по умолчанию ki = 1.
Если расширить подход на основе кадровой воронки на весь кадровый поток, то появляется возможность оценивать естественные кадровые потери на всех этапах. Например, высокая доля выбывших работников в результате низкой лояльности, позволяет настроить кадровую воронку на соответствующие параметры отбора, то есть снизить риск неожидаемых кадровых потерь персонала в ходе осуществления хозяйственной деятельности организации.
Таким образом, качественный и количественный анализ кадровой воронки на всех этапах кадрового потока позволяет сформировать набор наиболее значимых для конкретной организации и конкретной должности критериев управления кадрами, который необходимо использовать при построении организационной модели функционирования. В частности, О.О. Жданова предлагает перечень основных функций кадровой работы, который, по нашему мнению, является базой для формирования параметров и начальных условий при создании кадровой воронки (рисунок 2) [4].
Источник: адаптировано автором на основании [4].
Рисунок 2 – Структура базовых функций управления кадрами
Как видно из рисунка, базовыми функциональными блоками управления кадрами являются: привлечение и подбор, развитие и рост, удержание и лояльность, а также оценка и стимулирование. На практике, именно данные блоки влияют на решение работника и работодателя о продолжении или прекращении трудовых отношений, поэтому при определении параметров кадровой воронки их необходимо учитывать в первую очередь.
Очевидно, что в информационную эпоху затраты на осуществление определенных рутинных операций в кадровой работе должны снижаться за счет использования современных инструментов автоматизации. Например, в процессе отбора резюме целесообразно использовать ресурсы, позволяющие оценивать репутацию потенциального работника. В последние несколько лет важность инструментов автоматизации в процессе решения различных задач кадровой службы распределяется неравномерно, о чем свидетельствуют данные рисунка 3 [10].
Источник: дополнено автором на основании [10].
Рисунок 3 – Доля компаний, использующих информационные инструменты для решения основных задач управления кадрами
По нашему мнению, ряд операций нуждается в полной автоматизации. Здесь мы согласны с мнением Г.Б. Кошарной, Н.В. Корж и Л.Ф. Каримовой, что в процессе анализа кандидата целесообразно использовать не только профессиональные сайты, но и материалы социальных сетей [7].
Например, по мнению Д. Халилова, «основными целями использования социальных сетей в кадровой работе являются: поиск кандидатов для замещения вакантной должности или формирования кадрового резерва; поиск потенциального работника для повышения качества работы своей команды; поиск партнеров и поддержание отношений с ними; личностное развитие сотрудника кадровой службы в профессиональном сообществе через построение качественной сети контактов; профессиональное и личное развитие; поиск новых карьерных возможностей для себя» [11].
Однако полная замена человека компьютером пока еще невозможна. Об этом свидетельствуют мнения профессионалов кадровых служб, среди которых был проведен опрос об уровне желаемой автоматизации для выполнения определенных функций управления кадрами. Опрос проводился среди профессионалов кадровой работы через заполнение он-лайн анкеты. В опросе приняло участие 127 респондентов из разных регионов России. В качестве ответа респондент мог отметить несколько вариантов. Результаты опроса представлены на рисунке 4. В частности, из рисунка видно, что наиболее востребованной является оценка психологической совместимости, которая позволяет устанавливать климат в коллективе и влиять на лояльность работника. Поддерживающим ответом является потребность в оценке психологического климата.
В свою очередь, наименее автоматизируемыми являются функции, требующие непосредственного взаимодействия сотрудника кадровой службы и работника. Например, наименьшее количество респондентов отметили: согласование кадровых перспектив и статуса работника, распространение корпоративной культуры, а также формирование индивидуального плана развития работника.
Оценка кадровой безопасности
|
Оценка дополнительных компетенций
|
Формирование
индивидуального плана развития
|
Оценка эффективности обучения
|
Распространение корпоративной
культуры
|
Согласование кадровых перспектив и статуса
работника
|
Ранжирование должностей
|

Источник: построено автором на основании опроса.
Рисунок 4 – Результаты опроса по необходимости автоматизации функций управления кадрами
Таким образом, автоматизация отдельных функций признается необходимой даже профессионалами кадровой функции. Учитывая распространение информации о различных людях в социальных сетях и ее разрозненный характер целесообразно использовать адекватные инструменты с точки зрения вычислительных мощностей и скорости обработки данных.
Здесь важно учитывать, что не все компании могут позволить себе собственный программно-аппаратный комплекс, который позволит полноценно решать задачи, нуждающиеся в автоматизации. Многие компании малого и среднего бизнеса по-прежнему не имеют достаточных ресурсов для проведения даже частичной автоматизации процессов управления кадрами, о чем свидетельствуют данные, представленные в работе М.И. Казаковой и Л.С. Бертулите (рисунок 5) [5].
Источник: [5].
Рисунок 5 – Компании, использующие средства автоматизации подбора персонала
Из рисунка видно, что крупные компании активно используют инструменты автоматизации, тогда как средние компании делают это наименее охотно. Малые компании используют инструменты автоматизации, как правило, из-за того, что кадровая функция у них выполняется дистанционно или отдана на аутсорсинг, что требует вовлечения различных информационных технологий в процессы управления кадрами.
По нашему мнению, наиболее целесообразным вариантом реализации инструментов автоматизации может стать специализированный портал крупной интернет-компании. Например, hr.yandex.ru или hr.vk.com. Обслуживание организаций возможно на основе абонентского доступа к единой нейронной сети, позволяющей решать индивидуальные задачи работодателей на основе обучения системы по данным всего рынка труда. Соответствующий принцип работы нейронной сети основан на последовательности шагов, представленных на рисунке 6.
Источник: построено автором.
Рисунок 6 – Цикл работы нейронной сети в процессе подбора резюме с универсальным обучением
Как отмечает А.Л. Лисовский, «в результате внедрения нейронных сетей для решения хозяйственных задач возникают условия для повышения качества ряда процессов: а) работа некоторых систем осуществляется в автономном режиме, что позволяет сконцентрироваться на решении тех задач, автоматизация которых невозможна или нецелесообразна; б) возникает экономия времени в аналитических процессах при решении типовых задач; в) обеспечивается оперативная обратная связь и повышается скорость обработки документов; г) усиливается контроль соблюдения сотрудниками кадровой службы принципов и внутренних правил организации; д) автоматически появляются новые входные данные для анализа, так как система самообучаема; е) электронный формат трудовой книжки начинает работать на рынок труда» [8].
Очевидно, что для повышения эффективности работы нейронной сети необходима формализация документов и функций, которыми будут пользоваться абоненты [9]. Это позволит не только ускорить решение кадровых задач, но и повысит качество обучения самой нейронной сети, так как траектории обучения будут более понятными, а документы, используемые для обучения и обновления базы знаний, станут стандартными. В соответствии с указанным требованием мы предлагаем использовать следующий перечень документов и шаблонов, обеспечивающих функционирование нейронной сети (таблица 2).
Таблица 2 – Наборы документов для решения типовых задач автоматизации кадровой работы с помощью нейросети
Функция
|
Типовые документы и шаблоны
|
Разработка требований к кандидатам
|
Модели компетенций для должности
Типовые упражнения и кейсы для отбора претендентов Социальные навыки и коммуникативные способности |
Оценка личных компетенций работников
|
Тесты оценки уровня личного развития
Тесты на определение общего уровня лояльности Шаблоны обработки социального портрета на основе социальной активности в виртуальном пространстве Программы оценки грамотности, активности и уровня агрессии |
Тестирование профессиональных компетенций
|
Тесты профессиональных знаний
Тесты активности в профессиональных сообществах и в профессиональной среде Шаблоны оценки мотивационных факторов Формы мониторинга профессионального роста |
Обучение работников
|
Образовательные траектории
Формы обучения Рекомендации по развитию личных и профессиональных навыков |
Таким образом, стандартизация документов позволяет порталу и его абонентам создать синергетический эффект совместного использования единого информационного ресурса для снижения коэффициента сжатия кадровой воронки за счет использования достоверной информации о потенциальных кандидатах и сокращения количества обрабатываемых документов для решения кадровых задач.
Заключение
Использование средств информационной экономики для решения традиционных управленческих задач всегда имеет положительные и отрицательные последствия. Поэтому задача любого лица, принимающего решения, заключается в поиске путей максимизации положительных последствий и снижения отрицательных последствий от использования выбранного инструмента. Для этого в статье предложен ряд рекомендаций, позволяющих упростить выбор задач и этапов кадрового потока, оказывающих наиболее сильное влияние на коэффициент сжатия кадровой воронки, нуждающихся в приоритетной автоматизации.
Выбор средств и методов автоматизации зависит от свойств и особенностей самой организации, однако наиболее универсальным является использование нейросетей, которое позволяет изучать большое количество сведений о потенциальных и действующих работниках, прогнозировать их поведение в различных ситуациях и определять параметры управления в зависимости от индивидуального профиля личности.
Так как внедрение собственных средств автоматизации часто бывает затратным в статье предложены форматы совместного использования данных, что позволяет не только удешевить информационную среду, но и повысить качество ее обучения за счет доступа к общим сведениям из административных документов и от других работодателей. Формирование единой абонентской среды для совместного использования данных о работниках формирует полный спектр сведений о рынке труда.
References:
Beskhlebnaya T.A., Dolzhenkova Yu.V. (2021). Tsifrovizatsiya razlichnyh tipov rekrutmenta [Digitalization of different types of recruitment]. Samoupravlenie. (1(123)). 20-25. (in Russian).
Evdokimova O.V., Rychikhina N.S. (2020). Voronka podbora kak effektivnyy instrument marketinga personala [Unnel selection as an effective staff marketing tool]. Sbornik nauchnyh trudov vuzov Rossii «Problemy ekonomiki, finansov i upravleniya proizvodstvom». (46). 176-178. (in Russian).
Gladysheva A.V., Chepurova I.F., Kuznetsova K.I., Kulikova Ya.A. (2021). Primenenie informatsionnyh tekhnologiy v protsesse podbora personala [Application of information technologies in the personnel selection process]. Vestnik of Russian New University. (1). 64-68. (in Russian). doi: 10.25586/RNU.V9276.21.01.P.064.
Kazakova M.I., Bertulite L.S. (2020). Effektivnost ispolzovaniya tsifrovyh tekhnologiy pri podbore personala v sovremennyh usloviyakh [The effectiveness of the use of digital technologies in the selection of personnel in modern conditions] Digital transformation of society, economy, management and education. 92-102. (in Russian).
Khalilov D. (2017). Marketing v sotsialnyh setyakh [Social Media Marketing] M.: Mann, Ivanov i Ferber. (in Russian).
Korzh N.V., Shkatova K.V. (2021). Osobennosti inbound recruiting [Features inbound recruting] Socio-cultural factors of consolidation of modern society. 100-105. (in Russian).
Kosharnaya G.B., Korzh N.V., Karimova L.F. (2018). Internet-resursy kak innovatsionnyy metod podbora personala [Internet resources as the innovative method of involvement of personnel in the organization] Social innovations in the life of Russians: trends and paradoxes. 216-220. (in Russian).
Lisovskiy A.L. (2020). Primenenie neyrosetevyh tekhnologiy dlya razrabotki sistem upravleniya [Application of neural network technologies for management development of systems]. Strategicheskie resheniya i risk-menedzhment. 11 (4). 378-389. (in Russian). doi: 10.17747/2618-947X-923.
Popryadukhina N.G. (2020). Praktiko-orientirovannyy podkhod k izucheniyu osobennostey vospriyatiya soiskatelya pri priyome na rabotu v sisteme obrazovaniya [Practically oriented approach to studying peculiarities of the person's visitor at the reception to work in the system of education]. Journal “ASR: Pedagogy and Psychology”’. 9 (2(31)). 363-366. (in Russian). doi: 10.26140/anip-2020-0902-0088.
Tikhonov A.I. (2020). Osnovnye zadachi rossiyskikh kompaniy, reshaemye s pomoshchyu HR-analitiki [Main objectives of russian companies, solved by hr-analytics]. Natural-humanitarian research. (28(2)). 262-266. (in Russian). doi: 10.24411/2309-4788-2020-10113.
Tsareva N.A., Kolpakova T.A. (201). Rekrutment: sovremennye metody realizatsii [Recruitment: modern methods of implementation]. ASR: Economics and Management. 10 (3(36)). 405-408. (in Russian). doi: 10.26140/anie-2021-1003-0096.
Tsareva N.A., Kolpakova T.A. (2020). Modern methods of implementing recruitment Laplage em Revista. 6 261-266. doi: 10.24115/S2446-622020206Extra-B669p.261-266.
Zhdanova O.O. (2019). Otsenka i testirovanie personala v kadrovyh proektakh Pravitelstva Moskvy [Personnel assessment and testing in hr projects of the Moscow Government]. Vestnik Universiteta. (1(43)). 35-44. (in Russian).
Страница обновлена: 30.04.2025 в 11:08:06