{"id":13803,"url":"\/distributions\/13803\/click?bit=1&hash=90342957f5697a9a43d8932eeb7337c14a1aaa6909caada27554cfaabfcfb765","title":"\u041f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0438\u0441\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435 \u00ab\u043f\u0441\u0438\u0445\u043e\u043f\u0430\u0442\u044b\u00bb, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043a\u0438\u043d\u043e?","buttonText":"","imageUuid":"","isPaidAndBannersEnabled":false}

Исследование 4000 вакансий и резюме директоров по маркетингу. Требования и компетенции

В этом исследовании мы проанализировали в общей сложности около 4000 резюме и вакансий директоров по маркетингу. Здесь будет сравнение спроса и предложения. Мы посмотрим, за сколько продают и покупают скиллы. Какие сегменты директоров бывают по навыкам. Как отличаются мужчины и женщины. Как опыт влияет на зарплатные ожидания. Какие слова и термины используют в описании опыта.

Здесь будет четыре этапа:

  • Опыт
  • Гендер
  • Скиллы
  • Сравнение резюме и вакансий

В исследовании участвуют резюме из всех регионов РФ и с зарплатными ожиданиями от 80к. 2300 резюме и 1700 вакансий. Все данные анонимны.

Опыт и зарплатные ожидания в резюме

experience_group — это группы по опыту работы, count — количество резюме, mean — среднее значение зарплаты, std — стандартное отклонение, q1-q3 — квантили.

Чем больше опыт, тем больше разброс значений по зарплатным ожиданиям — растет стандартное отклонение. При этом получается, что уровень зарплаты почти одинаковый до 3-го квантиля.

Напоминаю, что 3-й квантиль — это 75 процентов наблюдений. Приведем пример: 75 процентов резюме с опытом 5-10 лет требуют меньше 200 000 рублей. Или около 25 процентов резюме с опытом больше 15 лет требуют больше 250 000 рублей.

Ящик с усами

Добавим ящик с усами, или boxplot.

Тут видно, что разбросы в самой опытной группе наиболее высокие. Это говорит о том, что опыт не всегда является фактором успеха. Да и разброс значений очень большой.

Что же влияет на уровень зарплаты помимо опыта?

Давайте разделим по гендеру.

Женщин среди директоров по маркетингу больше.

Давайте детально изучим boxplot.

Мужчины и женщины требуют почти одинаковую зарплату. Но мужчины в верхних границах опыта требуют больше. А женщины в нижних границах опыта требуют больше мужчин.

Сколько стоят скиллы

В резюме указывают скиллы. Мы понимаем, что указание скиллов ничего не значит, но директора их указывают, а значит, они считают, что это важно указать. Наша задача на этом этапе — найти стоимость скиллов и их распределение по другим показателям.

Методика следующая: берем каждое резюме и выделяем оттуда скиллы. Каждому скиллу будет присвоено значение из резюме — зарплата, опыт, пол. После выводим все в сводную таблицу со средними значениями. По медиане около 17 тегов со скиллами в резюме. Участвуют скиллы, которые набрали больше 200 упоминаний.

Фильтруем по самым популярным.

count — количество упоминаний, salary — среднее значение зарплаты, gender — процент женщин, experience — опыт.

Хочется вывести больше данных, поэтому строим плот, который будет учитывать все эти данные сразу.

Любую картинку можно приблизить нажав на нее или приблизить двумя пальцами на телефоне. К сожалению, нету возможности подгонять картинки под форматы VC.

По вертикали — уровень зарплат, по горизонтали — процент женщин, объем кружка — количество упоминаний, цвет — опыт.

Что тут есть? Мужчины чаще указывают digital-скиллы — контекстная реклама, Директ, Google, SEO. Также они больше указывают скиллы про продажи и обучение персонала.

Женщины чаще указывают PR, копирайтинг, английский язык, продвижение бренда, организацию мероприятий, бюджетирование.

Наиболее оплачиваемые теги связаны с управлением и стратегией.

Что еще вы видите? Поделитесь в комментариях!

Как же эти скиллы группируются между собой?

Давайте посмотрим, какие у нас есть сегменты директоров по маркетингу.

Для этого будем использовать алгоритм TSNE. Это метод понижения размерности из математики. Более подробно о том, как он работает, я рассказал в своей статье Анализ 3000 статей на vc.ru в разделе «Маркетинг».

Этот алгоритм позволяет находить кластеры в данных. Значения осей абстрактны, облака точек указывают на близкие группировки. В данном случае они показывают совместное упоминание скиллов в резюме.

Давайте посмотрим, что тут есть, поближе.

Сегмент 1. Интернет-маркетологи. Им точно понравятся наши быстрые и красивые сайты, которые загружаются от 0,4 секунды.
Сегмент 2. Такое ощущение, что это бывшие продажники, которые перешли немного в другую область.
Сегмент 3. Креативщики — люди слов.

Дальше два облака, которые похожи по смыслу, но используют разные слова.

Сегмент 4. Директора с простой терминологией и меньшими ожиданиями.
Сегмент 5. Директора с более продвинутой терминологией, но без digital. Здесь отличный момент для рекламы нашего бесплатного курса База IT для бизнеса за час, который мы специально сделали для этого сегмента директоров и не только! 

А еще у нас есть сервис, который прекрасно подходит для визуализации исследований и любых данных, — Awake-tools.

Сравнение с вакансиями

Если разбить вакансии и резюме на процентили по зарплате, то получается вот такой график.

Два правых столбца — это 95 и 99 процентили, красные столбец — вакансии, синий столбец — резюме. По горизонтали процентили.

Резюме всегда выше в диапазонах — но это, наверно, совершенно нормально для такой должности.

Сравним, как отличается стоимость скиллов у вакансий и резюме, чтобы понять, какие переоценены или недооценены с обеих сторон.

По вертикали — зарплатные ожидания у директоров по маркетингу, по горизонтали — отклонение от вакансий, размер точки — количество упоминаний в резюме, цвет — опыт.

Чем левее находится точка, тем меньше стоимость этого скилла в вакансиях. Например, точка Яндекс.Директ в среднем стоит у респондентов 170 тыс. рублей, а у вакансий этот скилл стоит на 30 процентов меньше. Скилл управление продажами стоит почти одинаково, не забываем, что предложение немного выше спроса в стоимостном выражении.

Вторая часть

В следующей части мы посмотрим, какие слова используются в описании своего опыта и сколько они стоят. Обучим нейросеть на поиск атрибутов, которые влияют на уровень зарплаты, и узнаем, какие факторы самые важные, по ее мнению. Чем еще отличаются кластеры друг от друга. И добавим ваши запросы, если такие будут.

Подпишитесь, чтобы не пропустить.

Мы делаем реактивные сайты на Gatsby, PWA-приложения, дизайн и маркетинг — evilUnion.com

Если у вас есть какие-то вопросы или предложения — с удовольствием на них ответим в комментариях.

Другой наш контент

0
17 комментариев
Написать комментарий...
Павленсия

Интересная тема и видно, что автор потратил много сил. Но. Исключительно мое субъективное мнение.

Очень топорная подача, через текст и графики приходится с трудом пробираться, чтобы что-то понять.

Непрошенный совет: если подавать графики в более понятном, простом формате или больше писать о результатах, то вы расширите свою аудиторию читателей.

Очень обидно, что такие интересные и энергозатратные исследования теряют аудиторию из-за того, что гуманитариям слишком сложна. Это я про себя в том числе если что. Успехов автору.

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Спасибо большое за такой честный совет. Я получаю такой фидбек от других людей.

К сожалению, мне очень не нравиться писать пояснения. Многие вещи, которые есть на графиках не описываю специально.
Мне кажется, что если читатель будет сам находить и думать как он может это использовать, то будет интереснее и полезнее.

Для себя я нашел массу инсайдов для модернизации своих РК и страниц на сайте из этих данных.

Ответить
Развернуть ветку
DMN

Юзайте чатжпт

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Это следующая статья, но картинку он не может пока читать.

Ответить
Развернуть ветку
DMN

Насчёт графиков, даже я разбираясь в аналитике искал выводы. Мозг ленив, чтобы вчитываться в столь неразжеванный график и это надо понимать.

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Да это ясно все) Но так же не интересно совсем!

Ответить
Развернуть ветку
Анастасия Костромская

Работаю в HR, интересно, жду вторую часть!

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Это не правда)

Ответить
Развернуть ветку
Monica Wright

интересно написано, спасибо

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Спасибо)

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Никитин
Мужчины чаще указывают digital-скиллы

Ну указывают и указывают, статья то о чем?

Ответить
Развернуть ветку
Павленсия

Ну если по скиллам, мужчины предпочитаю что-то делать, а женщины руководить)

Ответить
Развернуть ветку
Alex McAvoy

Любят за компом сидеть — вот чего, ну и пиздят безбожно, конечно.

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

Если смотреть и анализировать можно увидеть много чего интересного. Особенно, если вы интересуетесь этой темой.

Ответить
Развернуть ветку
Roman Tabakov

выходит женщин в этой сфере больше,интересно

Ответить
Развернуть ветку
evilUnion
Автор

У женщин обычно лучше с эмпатией и эмоциональным интеллектом - вполне закономерно)

Ответить
Развернуть ветку
Dmitriy Islamov

Сексизмом пахнет.

Хотя, меня как-то корректором не взяли работать, когда я был студентом. Так и сказали: «Вы справились с заданием лучше остальных кандидатов, но нам нужна женщина».

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 17 комментариев
null