Главное Авторские колонки Вакансии Образование
268 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Тренды и статистика: как получить на 30% больше откликов и нанимать инженеров в 2,5 раза быстрее с помощью технологий

Привет, меня зовут Алексей, я партнёр IT-рекрутингового агентства gms.tech. В июне мы запустили бету g-mate, сервиса по подбору IT-специалистов уровня middle+: в нём уже 15,000+ инженеров. С августа мы вышли в live и успели собрать много интересных инсайтов. Дальше я расскажу именно о них.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Введение: как это работает

Кандидаты взаимодействуют с сервисом через бота @g_jobbot: получают подходящие предложения по подписке, откликаются, проходят ревью у наших экспертов. В случае необходимости они могут позвать на помощь Talent Partner — живого рекрутера, который ответит на вопросы (об этом поговорим ниже).

У компаний есть свой бот @g_clientbot. Чтобы получить к нему доступ, нужно пройти небольшую верификацию. Дальше — вы размещаете вакансии и получаете список заинтересовавшихся кандидатов. Все отклики подходят под ваши требования: первый фильтр — технологический (матчинг кандидатов и позиций), второй — эксперты-рекрутеры.


С тем, как все работает, разобрались. Теперь давайте поговорим о нашей статистике и трендах, которые мы смогли с ее помощью выделить за месяц работы.

Тренд #1: технологии ускоряют IT-рекрутмент в 15 раз

За август мы отправили 302,726 вакансий уникальным кандидатам. Сделано 2,304 представлений — это когда компания решает поближе познакомиться с кандидатом после изучения резюме. Для сравнения, в нашем IT-рекрутинговом агентстве gms мы делаем столько представлений за год командой из 15 рекрутеров. Более 30 вакансий уже были закрыты.

Скорость закрытия вакансии с помощью сервиса также в 2,5 раза выше, чем при ручной работе рекрутера. В среднем c момента публикации до первого оффера проходит 20 дней, а не 50 как при работе агентства.

Сервис уже оценили технологически-продвинутые компании. Среди тех, кто в первый месяц нашел сотрудников через g-mate: Яндекс, Ozon, Voir, Exness, Сбермаркет, JustAI, Xsolla и более 10 других компаний.

Тренд #2: спрос на удаленную работу растет взрывными темпами

Мы видим, что спрос на удаленную работу расчет в геометрической прогрессии. Сейчас в g-mate более 15,000 кандидатов, и из них более 70% подписаны на категорию remote —это самая популярная подписка в g-mate. На втором месте идут вакансии с возможностью переезда в другую страну и только потом работа в Москве и Санкт-Петербурге.

Помимо этого, вакансии с возможностью удаленной работы в среднем собирают в 2 раза больше представлений. Например, компания TheSoul Publishing получила 200 представлений в первую неделю публикаций.

Компании получают существенные преимущества при готовности смотреть кандидатов на удаленной основе — возможность расширить воронку, смотреть опытных и редких экспертов, до которых сложно дотянуться, возможность нанимать быстрее.

Тренд #3: компаниям и соискателям нужна помощь

Одна из ключевых функций g-mate — возможность обратиться за помощью к так называемому Talent Partner. Это живой человек, рекрутер из команды нашего агентства, который помогает правильно подобрать вакансии, повысить эффективность поиска.

Так вот за первый месяц работы проекта мы получили 400 запросов на поддержку Talent Partner в g-mate. Чаще всего это запрос с возможностью попасть в конкретные компании или индустрии, подходящие под интересы кандидата.

Также нередкий кейс, когда кандидаты просят помочь получить фидбэк от компании, куда они уже прошли собеседование. Да, это действительно проблема — компании не всегда успевают отвечать даже подходящим и опытным кандидатам.

Мы уточняли, почему компании отказывали хорошим кандидатам и выяснили, что в 50% случаев они все-таки готовы с ними пообщаться, а это согласитесь немало — поэтому мы внедрили умные напоминания в телеграм-бота и на почту.

Заключение: что еще влияет на воронку и конверсию найма

За счет фокуса нам удается собирать уникальную аудиторию, состоящую преимущественно из опытных и редких экспертов. Это подтверждается наличием кейсов с уникальными воронками — так VCV получили в первые три дня 11 представлений на позицию Project Manager с одной публикации, сделали два оффера, а MultiBonus отправили предложение о работе 3 кандидатам из 10 на позицию Senior Frontend с одного анонса.

То есть воронка держится на уровне 1 найм из 4 кандидатов — это большая редкость. По данным gms, в среднем нужно посмотреть не менее 100 кандидатов всего и провести 15 интервью на одну позицию, чтобы сделать оффер.

Также цифры g-mate говорят о том, что текст вакансии напрямую влияет на скорость ее закрытия. Гипотеза с наличием вилки продолжила подтверждаться. По статистике, если вы указали вилку — ваше предложение получит на 30% больше откликов.

К тому же мы поняли, что компании могут влиять на конверсии не только качеством текста и наличием вилки, но и форматом анонса. Особенный отклик получают так называемые Hiring Event’s — это открытые мероприятия с возможностью узнать о внутренней кухне в компании и получить предложение о работе. Чаще всего они привязываются к какому-либо событию — конференция, митап, чемпионат по программированию и другие.

Например, OneDayOffer — возможность получить оффер за один день, наиболее популярен у FAANG компаний, собирает конверсию в 9% против 2% по обычным вакансиям, а чемпионат по программированию с возможностью получить оффер показал цифры в 15%. Пример такого мероприятия — чемпионат по программированию компании Bolt, который мы помогали организовать.

С помощью бота g-mate (@g_jobbot) вы можете получать вакансии по своему профилю с возможностью релокации в десятки других стран прямо в Telegram. Компании могут опубликовать первые три вакансии бесплатно — переходите по ссылке и начинайте искать своих идеальных кандидатов.

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.