Воронка без знаменателя — список этапов

Воронка найма держится на конверсии перехода и на днях в статусе. Картинка «сколько человек дошло до оффера» этим счётом не становится. Без знаменателя и без времени в статусе остаётся список.

На работе смотрю воронку со стороны работодателя: медиаплан и CPL на HR Rocket, рынок на HR Stats. В этой статье другая воронка. Моя, со стороны кандидата. Поиск работы, не клиентский ATS.

Два дисклеймера, без которых цифры ниже в чужой отчёт не кладу. Рыночные проценты HrPanda, mokahr.io, imast.ai и SHRM через noon.ai — публичные бенчмарки 2026 года. Выгрузка моего ATS и клиентский прод из них не следуют. Мои 3 875 заявок — воронка поиска работы автора из Postgres hh_events на 2026-09-09. Воронка клиента и дашборд HR Rocket тут ни при чём. Эти 8.1% — инвайт в моём поиске. В отчёт работодателя их не кладу.

Кто считает такие таблицы на стороне компании и чем роль отличается от рекрутера — в статье «HR-аналитик кто это». Живое демо механики свода — открыть демо воронки найма. Там синтетика. Логика экрана повторяется. Чужих строк там нет.

Что считаю воронкой

Типовая цепочка на стороне работодателя:

показ и охват вакансии → отклик → скрининг → интервью → оффер → принятие оффера → выход на работу.

На стороне кандидата, которой располагаю в своей базе, цепочка короче: отклик → инвайт, отказ или тишина. Интервью, оффер и выход в hh_events так же жёстко не размечаю. Эти этапы из головы не достраиваю.

Формула перехода одна. Её повторяют открытые разборы huntflow.media, kontur.ru, hirehi.ru.

Конверсия этапа = (число людей на следующем этапе / число людей на текущем) × 100%.

Отдельно считаю сквозную конверсию: отклик → выход, или в моём случае отклик → инвайт. Числа разные. Смешать «8% с отклика на скрининг» и «0.8% с отклика в найм» — получить спор «нормальная ли воронка», в котором обе стороны правы и обе смотрят мимо.

Узкое горло — этап, где падение объёмом входа не объясняется. Мало откликов — вопрос канала и вилки. Много откликов и мало интервью — вопрос скрининга и текста вакансии. Много интервью и мало офферов — вопрос оценки или калибровки заказчика. Чужой ATS под свою воронку не подставляю. У меня узкое горло видно на отрезке «отклик → решение».

Пять метрик

Открытые чек-листы potok.io и hirehi.ru сходятся на одном наборе. Считаю его и на своей базе, и в постановке задач на работе.

1. Поэтапная и сквозная конверсия. Две колонки.
2. Time-to-hire, time-to-fill и time-in-stage. Сколько дней висит этап. Медиана важнее среднего: хвост молчания раздувает среднее.
3. Cost-per-hire и CPL. Стоимость найма и стоимость отклика стоят рядом и в одну дробь не сливаются. CPL разбираю в статье про отклик на Авито и hh. В своей кандидатской воронке бюджета размещения нет. CPL здесь не считаю и не выдумываю.
4. Offer acceptance rate. Доля принятых офферов. В моих hh_events этого этапа нет. Пропускаю. «На глаз» не оцениваю.
5. Причины отказа по этапам и тегам. Иначе воронка показывает, где отвалились, и молчит, почему.

На работе к этому набору добавляется сравнение каналов и городов. Один и тот же профиль на hh и на Авито даёт разный CPL и разную скорость отклика. Это уже медиаплан. Кандидатский бот тут ни при чём.

Рыночные бенчмарки 2026

Цифры ниже со своего бота не снимал. Ориентиры из открытых обзоров. К конверсии «отклик → инвайт» в моей таблице их не приравниваю. В слайд клиенту как «наш ATS так и должен выглядеть» не кладу.

Сквозные 0.5–2% «отклик → найм» один в один с моими 8.1% «отклик → инвайт» не сравниваю. Инвайт — более ранний этап, ближе к связке «скрининг / первое касание», чем к выходу на работу. Фраза «конверсия выше рынка в четыре раза» складывает разные знаменатели.

Моя воронка: срез 2026-09-09

Источник: Postgres, таблица событий бота автоотклика, все apply, invite, reject. Повторю подпись. Это воронка поиска работы автора. Клиентский ATS здесь не считается.

Почти половина воронки — тишина. Это тоже метрика. «На рассмотрении» в интерфейсе hh часто означает, что события больше не будет. На стороне работодателя отсюда прямой вывод: если в ATS нет срока автоотказа, отчёт по воронке врёт в пользу «ещё думаем».

Отдельный срез по вакансиям, hh_vacancies, дедуп, последняя тысяча: applied 577, invitation 38, rejected 385. Конверсия в инвайт 3.8%, доля отказов 38.5%. Противоречия с 8.1% по событиям нет. Другая единица учёта и другое окно. Оба числа оставляю, чтобы не выбрать удобное.

По месяцам 2026 года конверсия скачет. Март — 9.1% (569 заявок / 52 инвайта). Апрель — 8.7% (505 / 44). Май — 5.1% (1 204 / 61). Июнь — 4.3% (233 / 10). Июль — 4.7% (215 / 10). Август — 5.9% (255 / 15). Май раздул объём и уронил конверсию. «Рынок умер» из этого не следует: я сам расширил фильтр и получил больше пустых откликов. Обратный ход, ужесточение фильтров и писем, виден в восстановлении 4.3% → 5.9% за три месяца. Тот же цикл, который ставлю заказчику: гипотеза, изменение, повторный замер.

Медиана важнее среднего

Стыкую событие отклика с первым инвайтом или отказом по той же вакансии.

Если зовут, часто в тот же день. Если отказывают текстом или статусом, чаще на следующие сутки. Хвост тянет среднее до 4.6. Ожидание дольше недели почти никогда не кончается фразой «мы всё ещё читаем резюме». Оно кончается pending.

Для работодателя это зеркало time-in-stage. Если кандидат висит в «скрининг» десять дней, воронка уже потеряла его на рынке, даже если статус зелёный. Медианный time-to-fill 39 дней из публичного обзора SHRM — про закрытие ставки целиком. Первый ответ в эти 39 дней не влезает. Сравнивать 0 дней до инвайта с 39 днями до выхода значит сложить разные этапы.

Почему текста отказа почти нет

Из 1 377 отказов текст от рекрутера пришёл только в 193 случаях, 14%. Остальное — автостатус без фразы. Рынок обратную связь почти не даёт. Любая модель причин отказа строится на тонком хвосте сообщений.

На этих 193 тегирую причину. Несколько тегов на одно письмо, сумма долей больше 100%.

Стек как причина — 24% размеченного хвоста. Конкуренция и тайминг — 94%. Непрозрачная вилка — 89%. Узкое горло в этом хвосте сидит в моменте и в деньгах. Слышу «нам не хватает сильных кандидатов». В вакансии при этом нет вилки, отклик висит сутки. Сначала проверяю вилку и скорость ответа. Ещё один курс для рекрутеров этот зазор не закрывает.

Разбор, почему навыки не дают инвайт, — соседняя статья: почему не приглашают.

Балл совпадения 49 и 49

На выборке глубокой аналитики средний балл совпадения резюме с вакансией у инвайтов — 49, у отказов — 49. Ключевые слова в резюме исход не разделяют. Это мой поиск, не рыночный бенчмарк.

Навыки от этого не отменяются. Простой скоринг «есть слово / нет слова» не объясняет, кого позовут. На истории бота, долго SA/BA-вакансии до сдвига в аналитику подбора, в отказах чаще дыры вроде системного анализа, Kafka, User Story. Те же дыры встречаются и там, куда звали. Исход лучше объясняется моментом отклика, вилкой и конкуренцией, чем чек-листом skills.

Правило, которое ставлю и себе, и в продукт: скоринг резюме и аналитика воронки — разные объекты. HR Rocket резюме не считает. Он считает отклик, бюджет и CPL. Бот считает свою кандидатскую воронку. В одном слайде эти два объекта не смешиваю.

Что переносится в чужой ATS

Метод переносится целиком.

• Зафиксировать этапы и не прыгать между «событие» и «вакансия» в одной таблице без пометки.
• Считать шаг и сквозную конверсию отдельно.
• Смотреть медиану времени, не только среднее.
• Тегировать отказы, даже если текста 14%.
• Свой «отклик → инвайт» с чужим «отклик → выход» без оговорки не сравнивать.
• Вывод «кандидаты слабые» не делать, пока не проверены вилка, скорость ответа и канал.

На стороне работодателя добавляется цена этапа: CPL и cost-per-hire. В демо воронки найма эта логика свода. Данные на демо синтетические. Мои 8.1% целевым KPI рекрутеру не ставлю: другая сторона стола и другая единица.

Один проход по чужой выгрузке

Когда присылают выгрузку, иду по одному маршруту.

Сначала единицы: люди, вакансии или события. Потом окно дат и неполные месяцы. Потом знаменатель каждого процента. Потом медиана времени по этапам. Потом доля отказов без текста. Если её нет в отчёте, причины «по словам рекрутера» за полную базу не принимаю. Только после этого смотрю, совпадает ли узкое горло с историей заказчика.

Если говорят «мало откликов», сначала вилка и канал. Если «много откликов, мало найма» — скрининг и отношение интервью к офферу. Ориентир imast.ai «выше 7 интервью на оффер» держу как флаг. Нормой каждой функции он не становится. Свою воронку читаю так же. 43.4% pending — «ещё думают» только в интерфейсе. 8.1% и 3.8% — разные единицы. Красивое из них не выбираю. 49 и 49 — повод чинить момент отклика. Семнадцатое ключевое слово момент не чинит.

Демо свода по воронке и срезам: Открыть демо воронки найма.

Соседние статьи:

• HR-аналитик кто это — чем роль отличается от рекрутера и кадровика
• Почему навыки не дают инвайт — про 49 и 49
• CPL отклика на Авито и hh — цена этапа, которого нет в кандидатском боте