HR-отчетность как термометр или компас? Почему метрики «по старинке» не видят 50% увольнений

Вы сократили срок найма на 5 дней. Отлично! Но стал ли новый сотрудник эффективнее? Останется ли он в компании? Классические метрики молчат об этом. Пока мы радуемся закрытым заявкам, компания теряет деньги на долгой адаптации и ранней текучести.

Я предлагаю пересмотреть систему координат. В своей практике я использую подход, основанный на стандартах HRCI, который превращает HR-отчетность из «статистики» в инструмент влияния на прибыль.

В статье делюсь кейсами и методикой расчета:

• Time-to-Fill (Время закрытия вакансии): Как выявить, что тормозит найм — рекрутер или сам заказчик?
• Time-to-Productivity (Время выхода на продуктивность): Инструмент, который превращает адаптацию в финансовый KPI.
• Skill Gap (Разрыв в компетенциях): Как анализ пробелов в навыках помог мне поднять средний чек в ритейле.

Есть консалтинговая задача и нужна оценка стоимости?

Расскажите, с чем вам нужна помощь (консалтинг по продажам, сервису или управлению), и мы рассчитаем для вас стоимость и предложим варианты.

Узнать цену!

До сих пор во многих компаниях эффективность рекрутинга и адаптации меряют «по-старинке»: срок закрытия вакансии, количество наймов или процент прошедших испытательный срок. Что говорить — у меня тоже так было 🤦. Эти цифры легко вытащить из отчетов и показать на совещании, но толку от них немного. Они удобны для статистики, но абсолютно бесполезны для принятия решений. По сути это термометр: показывает температуру уже случившейся проблемы, но никак не помогает её предвосхитить.

Между тем, цифры тревожные. Gallup приводит статистику: почти 50% руководителей высшего звена уходят в первые 18 месяцев, а среди линейного персонала половина новых сотрудников увольняется уже в первые четыре месяца. Теперь честно спросим себя: помогает ли «средний срок закрытия вакансии» или «% прошедших испытательный срок» предсказать такие провалы и вовремя что-то изменить? Очевидно, нет.

Термометры vs компас

HR-отчётность часто похожа на медкарту: есть цифры температуры, давления, частоты пульса… но врача они интересуют не сами по себе, а только как симптом чего-то большего. В рекрутинге и адаптации всё то же самое:

• Срок закрытия вакансии. Неплохо, если сократился на 5 дней, но это не приближает нас к ответу на вопрос: мы наняли именно того, кто останется и будет работать?
• Selection ratio (отношение нанятых к числу кандидатов). Хорошо показывает широту воронки и эффективность привлечения, но не дает ответа на вопрос, останутся ли эти сотрудники и будут ли продуктивными.
• % прошедших испытательный срок. На бумаге этот показатель выглядит аккуратно и дает ощущение контроля, но на деле это скорее индикатор текучести, чем качества адаптации.

Все эти показатели нужны, но только как “термометры”,  они фиксируют факт случившегося, и чаще всего слишком поздно.

А бизнесу нужен “компас”  - то, что показывает направление движения и дает возможность скорректировать курс заранее. Для этого я добавила в систему рекрутинговых и адаптационных KPI еще один уровень - стратегические метрики. Сами показатели я взяла из международных стандартов (HRCI) HR-аналитики: они позволяют не просто фиксировать процесс, а служат базой для управленческих решений и показывают, как изменения внутри компании отражаются на бизнес-результатах. О некоторых из них пойдет речь дальше. Первый показатель  - Fill Time, который часто заменяют показателем Time-to-Fill (Срок закрытия вакансии).

Time-to-Fill vs Fill Time: в чем разница?

Эти два показателя часто используют как синонимы, хотя на деле они отражают разные стороны процесса.

• Time-to-Fill (Время закрытия)— классический KPI рекрутинга.
  Считается от даты открытия вакансии (или подачи заявки) до даты выхода кандидата на работу. Это метрика про скорость работы HR-процесса, эффективность работы рекрутера.
• Fill Time (Время заполнения / Простой позиции) — более широкий бизнес-показатель. Считается от момента, когда место стало вакантным, до момента, когда новый человек вышел на работу. То есть фиксирует не только работу HR, но и задержки на стороне бизнеса (например, руководитель поздно подал заявку или внутри компании долго согласовывали бюджет). Это метрика про реальный простой бизнеса.

Когда я начала делить time-to-fill по категориям и стала отслеживать Fill Time, сразу стало видно, что линейные руководители буксуют в 2 раза дольше и какие процессы оттягивают запуск. Таким образом, показатели позволяет определить, где воронку и процедуры рекрутинга  надо пересобирать.

Перейдем к следующему показателю.

Время выхода на продуктивность (Time-to-Productivity) в период онбординга

Здесь важно подчеркнуть: ориентация ≠ онбординг. Orientation — это формальности: оформить доступы, подключить к платформам, выдать инструкции, подписать бумаги.

Но стратегически - именно онбординг является ключевым и длится от 3 месяцев до года и включает погружение в культуру, освоение процессов, поддержку наставников и первые задачи.

По данным исследований, в среднем по рынку новому сотруднику требуется 24–28 недель, чтобы выйти на оптимальную продуктивность (почти 6–7 месяцев) aihr.com. Для опытных специалистов внутри отрасли срок меньше, для выпускников без опыта – больше (до 40–50 недель)aihr.com. Некоторые исследования Gallup также отмечают, что «в большинстве ролей полное освоение занимает более 12 месяцев»

То есть Time-to-Productivity становится не только HR-метрикой, но и финансовым KPI. Если сотрудник «застрял» на этапе адаптации, компания несет скрытые убытки: зарплата платится, наставники тратят время, а ценности бизнес пока не получает. Для меня это куда более показательная метрика, чем «% прошедших испытательный срок», потому что она сразу показывает, когда инвестиция в найм начинает окупаться. Если же сотрудник «буксует» дольше нормы, это сигнал к пересмотру критериев отбора или программы адаптации.

И заключительный показатель, которым хочу поделиться

Skill gap — разрыв в навыках

Показатель позволяет оценить, насколько компетенции нанятого сотрудника соответствуют профилю роли сегодня и какие критичные пробелы нужно закрыть, чтобы он быстро вышел на плановую результативность. Для запуска этого показателя потребуется актуальный job analysis и competency profile.

Skill gap показывает не просто скорость найма или долю прошедших испытательный срок, а то, кого именно мы наняли и чего сотрудникам не хватает для выхода на результат. В отличие от «срока закрытия вакансии», который лишь фиксирует процесс, этот показатель напрямую связывает рекрутинг со скоростью выхода на продуктивность и уровнем удержания: где пробелы — там длиннее онбординг и выше риск ухода.

Когда я впервые внедрила замеры skill gap, оказалось, что у новых сотрудников ритейла до 30% пробелов по навыкам апселла. Мы добавили короткие микротренинги прямо в первые две недели и сразу повысили средний чек. В ИТ-команде история была другой: там навык работы с нужным фреймворком имел только каждый 3-4 кандидат. Тогда я пересмотрела профиль вакансии, добавила обязательный код-тест и расширила источники поиска. В итоге качество найма выросло, а время выхода на продуктивность сократилось почти на месяц.

Этот показатель помогает мне не просто фиксировать «разрыв», а сразу видеть, что именно тормозит результат, и решать задачу адресно: уточнить критерии отбора, настроить адаптацию или запустить обучение.

Что можно сделать уже сейчас?

Привычные KPI полезны для контроля, но ограничиваются фиксацией факта. Важно дополнять их метриками, которые показывают причины и помогают принимать решения.

В статье я поделилась тремя метриками — time-to-fill по категориям, time-to-productivity и skill gap. Это мой опыт и практики, которые сработали в моих проектах. Для кого-то они станут отправной точкой, кто-то дополнит их своими инструментами. Главное здесь — перейти от отчетности ради отчетности к аналитике, которая реально помогает бизнесу. С чего начать:

• Посмотрите на свои показатели через призму «термометр или компас». Это позволит понять, какие метрики фиксируют прошлое, а какие помогают управлять будущим.
• Разбейте time-to-fill по категориям должностей. Даже этот простой шаг дает более ясную картину узких мест.
• Попробуйте замерить skill gap или время выхода на продуктивность. Если увидите ценность — масштабируйте; если нет — ищите те метрики, которые лучше подходят именно вашей компании.