АС
Анна Соколова · HR‑специалист, фокус на аналитике

Найм, который измеряется
в цифрах, а не в ощущениях

Выстраиваю воронки подбора, снижаю time‑to‑hire и удерживаю людей дольше рынка. Каждое решение — на основе данных, каждая метрика — на дашборде.

8.4×
снижение time‑to‑hire за 2024
94%
ретенция новичков на 12 мес.
312
успешно закрытых вакансий

Time‑to‑hire, динамика

дни, медиана по 14 командам

−62% YoY
— 2023 (baseline) — 2024 (после оптимизации)

Ключевые метрики

Цифры, которые подтверждают результат

Агрегированные показатели за последние 18 месяцев работы с продуктовыми и инженерными командами от 30 до 1200 человек.

Time‑to‑hire

19дн
−62% к baseline

Quality of hire

4.7/5
+0.8 пункта

Retention 12 мес.

94%
+11 п.п.

Cost per hire

−41%
экономия бюджета

Кейсы

Проекты с измеримым эффектом

Каждый кейс начинался с гипотезы и заканчивался измеримой дельтой — без «примерно» и «субъективно».

FinTech · 220 человек 2024, 4 мес.

Пересборка воронки инженерного найма

Перевела процесс с 8 касаний на 4, внедрила структурированное интервью и трекер на базе Notion + Metabase. Команда получила прозрачный pipeline.

−58%
time‑to‑hire
+34%
offer accept
96%
retention 12 мес.
SaaS · 80 человек 2024, 3 мес.

Программа удержания критичных ролей

Выявила 7 рисковых сегментов по данным eNPS, 1:1 и stay‑интервью. Запустила career‑framework, прозрачные грейды и квартальный ревью компенсаций.

−71%
regrettable attrition
+22
eNPS, пункты
3.2×
внутренний рост
E‑com · 540 человек 2025, 6 мес.

Внедрение HR‑аналитики с нуля

Собрала единый дашборд по 18 метрикам в Metabase, настроила еженедельный HR‑ревью с командой. Впервые решения стали приниматься на основании данных, а не интуиции.

18
метрик в дашборде
−27%
cost per hire
4.9/5
candidates NPS
HealthTech · 60 человек 2025, 2 мес.

Скоринг кандидатов и снижение bias

Разработала скоринговую модель на 12 компетенциях с калибровкой по итогам испытательного срока. Сократила субъективность и ускорила принятие решения финального интервью.

+19%
разнообразие найма
−44%
провалов исп. срока
12
компетенций в модели

Воронка подбора

Прозрачный pipeline по каждому этапу

Считаю conversion между этапами, выявляю узкие места и привязываю метрики к бизнес‑результату.

Средняя воронка, инженерный найм

1000 откликов → 18 офферов → 17 принято. Каждый шаг — с известной конверсией и временем.

  • Скрининг резюме — 24 часа SLA
  • Технический скрининг — структурированный чек‑лист
  • Интервью с командой — 3 из 5 компетенций за встречу
  • Оффер — без задержек согласований
Отклики1 000 100%
Скрининг220 22%
Тех. интервью86 8.6%
Финальное38 3.8%
Оффер принят17 1.7%

Удержание

Ретенция по когортам и ролям

Слежу за кривыми выживания по когортам найма, отслеживаю критические точки на 3‑м и 9‑м месяцах.

Кривая удержания, когорта 2024

% сотрудников, активных через N месяцев после найма

Regrettable attrition по сегментам

% уходов, которые можно было предотвратить

Как я работаю

Процесс из 4 шагов

Каждый этап завершается артефактом: от аудита текущей воронки до запущенного дашборда.

Шаг

Аудит и диагностика

Разбираю текущую воронку, источники, скорость, качество найма. Собираю данные в одну картину.

Артефактотчёт‑аудит
Шаг

Гипотезы и план

Формулирую 5–7 приоритетных гипотез с метриками успеха. Согласовываем roadmap на квартал.

Артефактroadmap
Шаг

Запуск изменений

Перестраиваю процессы, обучаю интервьюеров, подключаю инструменты аналитики и автоматизации.

Артефактдашборд
Шаг

Измерение и масштаб

Сравниваю baseline и post‑метрики, фиксирую эффект, масштабирую удачные практики на другие команды.

Артефактcase study

Контакт

Готова обсудить ваш контекст

Расскажите о компании и задаче — пришлю пример дашборда и обсудим, какие метрики двигать в первую очередь.

  • Email · anna@hr‑portfolio.ru
  • Telegram · @anna_hr_data
  • Локация · Москва, готова к релокации
© 2025 Анна Соколова · HR‑аналитика, найм, удержание
Made on
Tilda