Как пользоваться аналитикой рынка и зарплат в Подборе

Сколько на рынке подходящих специалистов? В каких городах их больше всего? Какие навыки встречаются чаще и на какую зарплату ориентироваться при открытии вакансии?

Чтобы ответить на эти вопросы, необязательно проводить отдельное исследование. В Подборе есть раздел «Аналитика», который помогает изучать рынок кандидатов и зарплатные ориентиры. Разберёмся, какие данные здесь можно посмотреть и как использовать их в работе.

Представьте, что вам нужно найти Senior-разработчика с определённым набором технологий. Прежде чем приступать к поиску, полезно понять, сколько таких специалистов есть на рынке, где они находятся и какой опыт у них встречается чаще. В этом поможет «Аналитика рынка».

1. Откройте раздел «Аналитика» в верхнем меню.
2. Введите поисковый запрос, описав нужного специалиста.
3. При необходимости нажмите «Уточнить запрос», чтобы скорректировать параметры поиска.

Подбор покажет статистику по кандидатам, соответствующим выбранным условиям.

Например, можно указать должность, необходимые технологии, опыт работы и локацию, чтобы изучить именно интересующий вас сегмент специалистов.

Аналитика представлена в виде отдельных блоков — виджетов.

Опыт работы и уровень специалистов

• Опыт работы — распределение кандидатов по общему профессиональному стажу.
• Опыт работы на текущем месте — сколько времени специалисты работают у нынешнего работодателя.
• Сеньорности — распределение кандидатов по уровням Junior, Middle, Senior, Lead, Head и C-level.

Эти данные помогут оценить, насколько широк выбор специалистов с нужным опытом и грейдом.

Навыки и профессиональный опыт

• Навыки — какие технологии и компетенции чаще встречаются у найденных кандидатов.
• Должности — какие названия позиций указаны в их профессиональных профилях.
• Компании — в каких компаниях работают или работали специалисты.
• Сферы — с какими направлениями бизнеса связан их опыт.

Например, если вы ищете разработчиков с опытом в финтехе, можно посмотреть, какие компании и технологии чаще встречаются среди подходящих кандидатов.

География и дополнительные сведения

• Города и страны — географическое распределение специалистов.
• Образование — учебные заведения, указанные в профилях кандидатов.
• Языки — сведения о языках кандидатов.
• Теги — дополнительные признаки, например «Готов к смене работы» или «Готов к релокации».

Так можно оценить, где сосредоточены потенциальные кандидаты и насколько реалистичны ваши требования к локации.

Рядом с каждым показателем отображается количество кандидатов, а в большинстве виджетов — ещё и процент от выборки.

Например, если рядом с навыком JavaScript указано 38%, это означает, что такой навык обнаружен примерно у 38% кандидатов в рассматриваемой выборке.

При этом показатели внутри одного виджета не всегда должны складываться в 100%. Один специалист может владеть несколькими технологиями, иметь опыт в разных сферах или работать в нескольких компаниях.

Совет: если вы хотите понять, насколько редкое сочетание требований указано в вакансии, попробуйте сначала посмотреть аналитику по основным критериям, а затем постепенно добавлять ограничения. Так будет проще увидеть, какие требования сильнее сужают выборку.

Когда вы определились с требованиями к кандидату, возникает следующий вопрос: какую зарплату ему предложить?
Для этого в Подборе есть отдельная вкладка «Аналитика зарплат».

1. Перейдите в раздел «Аналитика».
2. Откройте вкладку «Аналитика зарплат».
3. Выберите должность из списка.
4. Укажите локацию: Россия, Москва или Регионы.
5. При необходимости выберите опыт работы: от 1 до 3 лет, от 3 до 6 лет или более 6 лет.

На экране появится распределение зарплат и основные статистические показатели.

Обратите внимание: в отличие от аналитики рынка, здесь используется выбор должности из готового списка. Например, можно посмотреть данные для Python Developer, Java Developer, QA Engineer, DevOps Engineer и других доступных специальностей.

Справа от графика отображаются четыре значения:

• Минимальная зарплата — самое низкое значение в рассматриваемых данных.
• Максимальная зарплата — самое высокое значение.
• Средняя зарплата — среднее арифметическое зарплат в выборке.
• Медиана — значение, которое делит упорядоченную выборку пополам: у одной половины значения ниже или равны медиане, у другой — выше или равны ей.

Медиана особенно полезна, когда в данных встречаются очень высокие или низкие зарплаты, которые могут заметно влиять на среднее значение.
Например, если средняя зарплата составляет 188 000 ₽, а медиана — 180 000 ₽, это означает, что типичный зарплатный ориентир в выборке может быть немного ниже среднего.

Столбцы показывают распределение зарплат по диапазонам.
Чем выше столбец, тем больше наблюдений приходится на соответствующий диапазон.

Например, если самые высокие столбцы находятся в области 150–200 тысяч рублей, значит, в рассматриваемых данных зарплаты чаще сосредоточены около этих значений.

Вы можете менять должность, локацию и опыт работы, чтобы сравнивать разные сегменты рынка.

Вот несколько ситуаций, в которых она особенно пригодится.
1. Перед открытием вакансии
Посмотрите, сколько специалистов соответствует основным требованиям, какие технологии встречаются чаще и в каких городах сосредоточены кандидаты.
Это поможет заранее оценить сложность поиска.
2. При обсуждении требований с нанимающим менеджером
Если сочетание навыков, опыта и локации слишком сильно сужает выборку, аналитика поможет показать это на конкретных цифрах.
Возможно, некоторые требования стоит сделать необязательными или расширить географию поиска.
3. При согласовании зарплатной вилки
Сравните зарплатные показатели для нужной специальности с учётом локации и опыта работы.
Это даст дополнительный ориентир при обсуждении бюджета вакансии.
4. При планировании поиска
Аналитика рынка помогает понять, какие направления, компании и города стоит рассмотреть, чтобы расширить круг потенциальных кандидатов.

Аналитика рынка строится на информации о кандидатах, доступной в Подборе. Поэтому она отражает картину по заданным условиям, а не абсолютно всех специалистов на рынке труда.

Зарплатные показатели тоже стоит использовать как ориентир, а не как гарантию того, что кандидат согласится на конкретную сумму. Реальные ожидания зависят от специализации, опыта, условий работы и других факторов.

Используйте аналитику вместе с результатами поиска и обратной связью от кандидатов — так будет проще принимать решения, опираясь не только на предположения, но и на данные.