HR-бренд
Деловые мероприятия

«Свеза» на HRTech 2026 представила подход к диагностике подбора персонала

Лесопромышленная группа «Свеза» на онлайн-конференции HRTech 2026 представила практический подход к диагностике подбора персонала. Бизнес-аналитик компании Андрей Селиванов рассказал, как анализ пользовательского опыта и данных процесса помог выявить скрытые причины потерь в найме и улучшить ключевые показатели подбора новых сотрудников.
«Свеза» на HRTech 2026 представила подход к диагностике подбора персонала

В своем выступлении Андрей Селиванов отметил, что компании нередко связывают сложности подбора с работой HR-систем или дефицитом кандидатов. На деле реальные причины проблем могут скрываться внутри самого процесса. По его словам, выявить такие барьеры помогает анализ процесса подбора — подход, который объединяет анализ данных, интервью с участниками процесса и оценку отдельных этапов найма.

В качестве примера Андрей Селиванов привел опыт «Свезы», где диагностика процесса началась на фоне длительных сроков закрытия вакансий, низкой конверсии и высокой нагрузки на рекрутеров. На одного специалиста приходилось более 100 вакансий, а отчетность в ATS (Applicant Tracking System (Система отслеживания кандидатов) велась преимущественно вручную. Для поиска причин команда провела интервью не только с рекрутерами, но и с мастерами, участвующими в подборе сотрудников. Это помогло выявить конкретные барьеры — несогласованное время интервью, недостаточную информированность кандидатов о вакансии и нехватку времени у рекрутеров для активного поиска.

Дополнительно команда «Свезы» провела структурный анализ процесса подбора. В числе решений — использование нейросети для подготовки описаний вакансий с учетом особенностей целевой аудитории и каналов поиска, а также переход от бумажных анкет к электронным формам.

«Автоматизация дает результат только тогда, когда компания понимает, как процесс работает в реальности и где возникают потери. Анализ процесса помогает увидеть проблемы глазами пользователей и принимать решения на основе данных, а не предположений. Такой подход позволил нам сократить лидтайм подбора рабочих на 30 %, увеличить конверсию на 11 % и снизить нагрузку на рекрутеров за счет выделения отдельного подпроцесса массового подбора», — подытожил Андрей Селиванов.

По итогам диагностики в компании стартовало развитие аналитики и автоматизированной отчетности в ATS. Это позволило перейти к внедрению дашбордов, ключевых показателей эффективности по работе с системой и автоматизации обратной связи с кандидатами.

Остались вопросы?

Этот веб-сайт использует файлы cookie, чтобы предоставить вам лучший пользовательский опыт. Вы можете узнать больше о том, какие файлы cookie мы используем, или отключить их использование, нажав «Настройки». Вы можете ознакомиться с Политикой использования файлов Cookie и  Политикой в отношении ПДн, в которых объясняется, как мы обрабатываем ваши личные данные. Продолжая работать на нашем сайте, вы подтверждаете свое согласие на использование всех файлов cookie. Нажмите кнопку «Разрешить все Cookie», чтобы скрыть это сообщение. Обратите внимание, что вы можете отозвать свое согласие в любое время.

Отклонить все

请在微信中

扫描二维码

qr-код