• Компания руководителя готова выстроить бизнес (отдел, процесс, направление) вокруг этой звезды (а звезду, например, это устраивает). То есть нанимаемая звезда – центр, вокруг которого всё крутится (на макро или микроуровне; это может поддерживать мотивацию звезды более продолжительное время, чем просто деньги). Огромный минус – зависимость от этого человека. Если он уйдет, начнутся проблемы.
• Руководитель изначально планирует нанять звезду на короткий срок для выполнения какого-то проекта, о чем стороны заранее договорились.
В противном случае звезда вряд ли является оптимальным кандидатом. И тогда оптимального кандидата надо искать среди рабочих вариантов.
В моей практике, среди оптимальных кандидатов по разным вакансиям звезды были не более чем в 20 % случаев.
Думаю, это отражает и общее правило, согласно которому не лучшей идеей будет иметь в компании более 20 % звезд от всего персонала (а кто-то говорит вообще о 10 %).
Как быть руководителю, который мечтает о звезде, но не может себе её позволить (по вышеописанным причинам)? Ответ прост – вырастить свою (и да, если компания будет «тормозить», то и своя звезда может скоро уйти) из рабочих вариантов, имеющих наивысший потенциал. Те самые HiPo, о которых писал выше.
Результативность работы с неочевидными кандидатами
Вернемся к результатам проведения анализа и синтеза резюме кандидатов. Допустим, рекрутер отработал кандидатов первой очереди. Тех, кого сразу можно было назвать подходящими. Но что делать с кандидатами второй или третьей очереди? С теми, кто не прошел анализ (на соответствие всем обязательным требованиям) или синтез (на соответствие кандидата, в целом, имеющимся обязанностям и компании).
Дам небольшую аналитическую справку, которая была получена мной эмпирическим методом. Я взял за определенный период 100 закрытых вакансий (без исключений – друг за другом). Совокупно вакансии были закрыты 9 рекрутерами, которым присущи разные стили работы. По всем вакансиям у меня имелись: изначальное описание заказа от руководителя, резюме вышедшего на работу специалиста. Среди этих 100 вакансий были вакансии линейных специалистов, менеджеров низшего, среднего, высшего звена и немного обслуживающего (домашнего, VIP) персонала. По должностям – в области продаж, маркетинга и рекламы, производства, IT, строительства и проектирования, бухгалтерии и финансов, консалтинга, юриспруденции, HR, административный, обслуживающий персонал, логистика, а также общее управление. Перечислил основное.
Итоги таковы:
59 вакансий закрыты кандидатами, которые соответствуют изначальным требованиям более чем на 85–90 %.
31 вакансия закрыта кандидатами, которые соответствуют изначальным требованиям на 60–80 % (или как минимум не соответствуют одному изначально обязательному требованию).
10 вакансий закрыто кандидатами, чьи резюме соответствуют изначальным требованиям менее чем на 60 %.
В течение первых трех месяцев (для директоров – 6) компанию покинули 14 сотрудников (14 %). Что интересно, 8 из них относились к первой категории! Это удивительный результат, но пропорция идеально совпала: то есть 59 % вакансий закрыты сотрудниками 1 категории (так называемыми подходящими кандидатами), при этом, среди покинувших быстро компанию, практически те же цифры: 57,1 %.
Можно спорить о том, что выборка в 100 вакансий – малочисленна. Предлагаю заинтересованным лицам провести эксперимент на больших числах – на тысячах вакансий в точечном подборе. Но если анализировать эти и другие полученные мной данные:
