Маркетинговое исследование рабочей силы и рынка труда: современные вызовы, инновации и стратегические решения

На фоне беспрецедентных глобальных изменений, ускоренной цифровой трансформации и значительных демографических сдвигов, рынок труда Российской Федерации переживает период глубокой перестройки. Сегодня уже не только дефицит квалифицированных кадров, но и меняющиеся ожидания соискателей, вызовы технологического прогресса и этические дилеммы применения искусственного интеллекта (ИИ) формируют новую реальность для работодателей и соискателей. В этих условиях маркетинг рабочей силы перестает быть просто функцией подбора персонала и трансформируется в стратегический инструмент, определяющий конкурентоспособность и устойчивость любой организации.

Цель настоящего исследования — провести глубокий анализ теоретических основ и практических аспектов маркетинговых исследований рабочей силы и рынка труда. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

• Раскрыть сущность и роль маркетинга рабочей силы, а также исследовать его методологические подходы в условиях современной экономики.
• Проанализировать влияние ключевых демографических изменений и технологического прогресса на структуру и динамику российского рынка труда, включая региональные особенности (на примере Самарской области).
• Оценить потенциал инновационных технологий, таких как Big Data, ИИ и прогнозная аналитика, в контексте маркетинговых исследований рабочей силы.
• Выявить этические аспекты и юридические ограничения, сопряженные с использованием передовых HR-технологий в российском правовом поле.
• Разработать комплекс проактивных маркетинговых стратегий и определить ключевые показатели для оценки их эффективности на рынке труда.

Структура работы организована таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные темы, начиная с фундаментальных понятий и методов, переходя к анализу текущего состояния рынка и перспективных технологий, и завершая практическими рекомендациями и стратегиями. Для обеспечения актуальности и глубины исследования использованы новейшие статистические данные, аналитические отчеты и научные публикации за последние 3–5 лет.

Теоретические и методологические основы маркетинга рабочей силы

Сущность и роль маркетинга рабочей силы в современных условиях

Маркетинг персонала – это гораздо больше, чем просто процесс найма. Это сложный, многогранный инструмент управления, который сегодня является краеугольным камнем успешной адаптации организаций к динамичным изменениям внешней среды, включая глобальную цифровую трансформацию и периодические реорганизации. В своей сущности маркетинг персонала формирует сбалансированное предложение трудовых ресурсов для компании и создает стратегический кадровый резерв, обеспечивая непрерывность и устойчивость ее операционной деятельности. Эта управленческая деятельность направлена на точное определение и эффективное удовлетворение кадровых потребностей организации, что делает ее привлекательной на рынке труда не только за счет конкурентной заработной платы, но и благодаря сильной репутации работодателя. Так, осознанное построение HR-бренда становится критически важным фактором в привлечении высококвалифицированных специалистов, формируя устойчивую конкурентную позицию на рынке труда.

Традиционно маркетинг персонала делится на две ключевые составляющие:

• Внешний маркетинг персонала: Его основная задача — продвижение бренда работодателя (HR-бренда) на внешнем рынке труда. Он нацелен на привлечение потенциальных кандидатов, формирование позитивного имиджа компании как желаемого места работы. В условиях острой конкуренции за таланты и повсеместной цифровизации, HR-бренд становится не просто элементом имиджа, а стратегическим приоритетом для бизнеса. По данным опроса Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, почти треть работодателей (32%) назвали рост вложений в развитие бренда работодателя главным российским HR-трендом, и 68% ожидают сохранения этой актуальности в ближайшие 24 месяца. Более того, для 31% компаний работа над HR-брендом уже является стратегическим приоритетом, тогда как 49% проводят лишь отдельные мероприятия без полноценной стратегии.
• Внутренний маркетинг персонала: Этот аспект сфокусирован на взаимодействии с уже работающими сотрудниками. Его цель – повышение их лояльности, мотивации и удержание ценных кадров. В эпоху социальных медиа сотрудники сами становятся мощным ресурсом для продвижения корпоративного бренда. Через визуальный контент (видео, фото, отзывы) и сторителлинг они создают живую и аутентичную атмосферу вокруг организации. Статистика показывает, что 50% сотрудников делятся в социальных сетях видео и фото о своей работе, а треть делает это без какого-либо призыва со стороны работодателя. Российские гиганты, такие как «Ростелеком», «Додо Пицца», «Coca-Cola» и «Nexign», активно используют этот потенциал. Ярким примером является проект «Северсталь по любви», где более 500 амбассадоров из 14 регионов за год опубликовали 8,5 тысяч постов о работе в компании, собрав 4,5 миллиона просмотров.

Эффективность маркетинга персонала напрямую коррелирует с общей результативностью деятельности компании. Он служит связующим звеном между внутренним миром организации и внешней средой рынка труда, обеспечивая приток нужных талантов и поддержание здоровой корпоративной культуры.

Цифровая трансформация требует не просто адаптации, но и проактивного внедрения инновационных мер и новейших цифровых технологий в управление персоналом. Несмотря на очевидные преимущества, уровень цифровизации HR-процессов в России пока невысок: по состоянию на ноябрь 2020 года, лишь 62% компаний частично автоматизировали свои кадровые процессы, и только 4% достигли полной цифровой трансформации во всех основных HR-задачах. Более того, 42% российских компаний до сих пор не автоматизировали HR-процессы, и лишь 5% используют искусственный интеллект в подборе и адаптации, хотя 46% планируют его внедрение.

Среди инновационных цифровых технологий, меняющих HR-ландшафт, выделяются:

• HR-боты: Автоматизируют рутинные запросы сотрудников и первичный отбор кандидатов.
• VR/AR-технологии: Используются для иммерсивного обучения, адаптации новых сотрудников и демонстрации корпоративной культуры.
• 360° мультимедийные технологии: Создают виртуальные туры по офису или производству, улучшая опыт кандидата и сотрудника.
• HR-аналитика и дэшборды: Предоставляют данные для принятия стратегических решений, визуализируют ключевые метрики.
• Автоматизированные системы рекрутинга: Оптимизируют процесс отбора, отсеивая неподходящих кандидатов и сокращая время найма.
• Электронный документооборот: Упрощает кадровое администрирование, сокращая бумажную работу.
• Предиктивная аналитика: Позволяет прогнозировать риски увольнения, потребности в обучении и другие кадровые тенденции.

Эффективное использование этих инноваций не только мобилизует внутренние кадровые резервы, но и способствует значительному повышению производительности труда. Российские предприятия активно стремятся к этому: по опросу Центробанка среди 12 893 предприятий, ожидается рост производительности труда на 3,2% к концу 2024 года, при этом почти 30% опрошенных прогнозируют рост от 6% до 15% и выше. Примеры из практики подтверждают эти тенденции. Так, одна крупная производственная компания, внедрив пневмопочту для доставки угольного концентрата, высвободила сотрудников и переобучила их на дефицитные профессии. Другой пример — компания «КубаньСемАгро», которая увеличила производительность труда и достигла экономического эффекта в 5,9 млн рублей благодаря внедрению бережливых технологий в рамках национального проекта «Производительность труда». Эти кейсы наглядно демонстрируют, как маркетинговые инновации в HR позволяют не только замещать традиционную занятость многоформатной моделью развития компетенций, но и трансформировать партнерское маркетинговое взаимодействие.

Методологические подходы и инструментарий маркетинговых исследований рынка труда

Маркетинговые исследования рынка труда представляют собой систематический процесс сбора, обработки и анализа данных, главной целью которого является снижение неопределенности при принятии стратегических и тактических решений в области управления человеческими ресурсами. Это не просто сбор информации, а глубокое погружение в суть рыночных процессов, позволяющее формировать конкурентные предложения и эффективно закрывать кадровые потребности. Объектами таких исследований становятся сам рынок труда, его конкуренты (другие работодатели), потенциальные и существующие сотрудники (как «потребители»), условия труда (аналог «цены»), а также внутренний кадровый потенциал субъекта рынка рабочей силы.

В основе маркетинговых исследований рынка труда лежит широкий спектр методов, которые можно разделить на несколько ключевых групп:

1. Общенаучные методы: Эти методы формируют фундамент любого серьезного исследования.
• Сравнительный и сопоставительный анализ: Позволяет выявлять сходства и различия между различными сегментами рынка труда, конкурентами или кадровыми практиками.
• Синтез и обобщение: Объединяют разрозненные данные в целостную картину, формируя общие выводы и закономерности.
• Аналогия, дедукция и индукция: Используются для построения гипотез, их проверки и формирования новых знаний о рынке труда.
• Системный анализ: Крайне важен для рассмотрения рынка труда как сложной системы с множеством взаимосвязанных внутренних и внешних факторов. Он позволяет выявлять причинно-следственные связи и формировать комплексное понимание рыночной ситуации.
• Комплексный подход: Обеспечивает всестороннее изучение рыночной ситуации, рассматривая ее с различных сторон и в различных аспектах.
2. Аналитико-прогностические методы: Эти методы нацелены на анализ динамики рынка и прогнозирование его развития.
• Метод анализа параллельных рядов: Применяется для сравнения динамики различных показателей рынка труда (например, динамики вакансий и резюме).
• Аналитические группировки: Позволяют сегментировать данные по определенным признакам (например, группировка соискателей по возрасту, квалификации, опыту работы).
• Графический метод: Используется для наглядного представления данных и выявленных тенденций.
• Корреляционно-регрессионный анализ: Позволяет выявлять и количественно оценивать взаимосвязи между различными факторами рынка труда (например, зависимость уровня зарплаты от опыта или образования).
• Индексный метод: Применяется для анализа относительных изменений показателей рынка труда (например, индексы занятости, безработицы).
• Эконометрические методы: Используются для построения математических моделей и прогнозирования будущих состояний рынка труда.
3. Социологические методы: Применяются для изучения поведенческих аспектов и ценностных ориентаций участников рынка труда.
• Наблюдение: Прямое или косвенное изучение поведения соискателей и работодателей.
• Опросы (анкетирование, интервью, экспресс-опросы): Сбор первичных данных о предпочтениях, мнениях и ожиданиях целевых групп. Анкетирование может быть стандартизированным и проводиться онлайн или офлайн. Интервью позволяет получить более глубокую качественную информацию.
• Контент-анализ: Изучение сообщений в СМИ, социальных сетях, отзывах о работодателе для выявления скрытых тенденций и настроений.
• Метод экспертных оценок: Получение мнений от ведущих специалистов и аналитиков рынка труда.
• Социометрические методы: Используются для анализа взаимоотношений внутри коллектива (при внутреннем маркетинге персонала).
• Эксперимент: Проведение контролируемых исследований для проверки гипотез (например, влияние изменения условий труда на лояльность сотрудников).
• Фокус-группы и панельные исследования: Позволяют получить глубокое понимание мотиваций и барьеров.

Информационное обеспечение исследований строится на двух основных типах данных:

• Кабинетные исследования (вторичные данные): Используют уже существующую информацию. Источники включают:
• Официальные статистические данные: Росстат, данные Министерства труда и социальной защиты РФ, статистические отчеты региональных органов занятости (информация о показателях производства крупных компаний, финансово-экономической деятельности российских предприятий, отраслевых показателях).
• Данные государственных структур: Министерство экономического развития, Федеральная таможенная служба, ОАО «РЖД».
• Сайты информационных агентств и баз данных: ФИРА, СПАРК-ИНТЕРФАКС.
• Специализированные базы данных и отчеты: Аналитические компании, маркетинговые и консалтинговые агентства (McKinsey, PwC, Deloitte).
• Информационные ресурсы участников рынка: Сайты профессиональных ассоциаций, отраслевые журналы, корпоративные публикации, онлайн-платформы для поиска работы (HeadHunter, SuperJob, Работа.ру).
• Медиа и социальные сети: Региональные и федеральные СМИ, системы мониторинга СМИ и социальных сетей (ИНТЕГРУМ), тендерные площадки.
• Полевые исследования (первичные данные): Собираются непосредственно для конкретного исследования. Включают:
• Социологические опросы: Анкетирование, глубинные интервью, экспресс-опросы, фокус-группы.
• Наблюдение: За поведением соискателей на ярмарках вакансий, в процессе собеседований.
• Контент-анализ: Анализ резюме, сопроводительных писем, вакансий конкурентов.
• Метод экспертных оценок: Интервью с HR-директорами, руководителями отделов, специалистами по рынку труда.

Базовые количественные методы являются основой для получения статистически значимых данных. Их цель — сбор числовой информации от большого числа объектов, что позволяет провести последующую статистическую обработку и обобщение результатов. К таким методам относятся:

• Различные виды опросов: Анкетирование (например, по электронной почте, на специализированных платформах), телефонные опросы.
• Аудит: Проверка и оценка текущих HR-процессов, систем и ресурсов.
• Математико-статистические методы анализа:
• Регистрация: Учет частоты определенных событий или характеристик (например, количество откликов на вакансию).
• Ранжирование: Упорядочивание объектов по определенному признаку (например, ранжирование факторов привлекательности работодателя).
• Шкалирование: Измерение качественных признаков с помощью количественных шкал (например, оценка удовлетворенности сотрудников по шкале Ликерта).
• Аппаратно-технические методы: Использование специализированного программного обеспечения и инструментов для сбора и анализа данных (например, ATS-системы, HRIS-системы).

Для обоснования цели маркетингового исследования также может быть использован метод «анализа состояния вопроса», который позволяет системно увязать выявленные проблемы с выдвигаемыми гипотезами и систематизировать необходимую информацию для их проверки.

Таким образом, комплексное применение этих методологических подходов и инструментов позволяет глубоко и всесторонне исследовать рынок труда, выявлять его тенденции, структуру, емкость, конкурентную среду, а также возможности и риски для организации, формируя надежную информационную основу для принятия обоснованных управленческих решений.

Актуальные проблемы и региональные особенности российского рынка труда

Влияние демографических изменений и технологического прогресса на структуру и динамику рынка труда в Российской Федерации

Российский рынок труда находится под влиянием мощных трансформационных сил, главными из которых являются демографические изменения и стремительный технологический прогресс. Эти факторы оказывают комплексное воздействие на численность, структуру и динамику рабочей силы, создавая как новые возможности, так и серьезные вызовы.

Дефицит кадров и демографические вызовы:
Одной из наиболее острых проблем является усугубляющийся дефицит кадров. Почти 70% российских предприятий испытывали его в 2024 году, а к концу года этот показатель достиг 69% (по сравнению с 65% на начало года). Росстат оценивает нехватку в 2,2 млн работников в 2024 году, что составляет 7,6% от общего числа занятых (27,2 млн человек) и является рекордным дефицитом с 2008 года. Институт экономики РАН называл еще более высокую цифру — 4,8 млн человек на конец 2023 года. Прогнозы Минтруда РФ указывают, что к 2030 году потребность рынка труда в кадрах составит не менее 2,4 млн человек. Каковы долгосрочные последствия такой нехватки для экономического роста страны?

Наиболее острая ситуация с дефицитом кадров в 2025 году наблюдается в следующих секторах:

• Медицина: 90% организаций испытывают нехватку специалистов. Особенно остро нужны врачи скорой помощи (19%), фармацевты (15%) и диетологи (15%).
• Строительство: 83%.
• Сферы продаж и услуг: по 80%.
• Логистика: 79%.
• ИТ: 78%.
• Финансы: 76%.

Среди конкретных профессий наибольший дефицит приходится на водителей (216 тыс. человек), рабочих в промышленности и механиков (166 тыс. человек), инженеров (141 тыс. человек), строителей (112 тыс. человек) и операторов оборудования (101 тыс. человек).

Влияние миграционных процессов и старения населения:
С 2017 по 2021 год численность рабочей силы из числа постоянных жителей России уменьшилась с 76 285 тыс. до 75 350 тыс. человек. Прогноз НИУ ВШЭ указывает на сокращение численности рабочей силы на 1,9 млн человек к концу 2030 года даже при наличии миграционного прироста. При сценарии «нулевой миграции» убыль рабочей силы ускорится. В 2023 году приток трудовых мигрантов из стран СНГ существенно сократился из-за ослабления курса рубля, что лишь усиливает кадровый дефицит.

Старение населения приводит к изменению возрастной структуры рабочей силы. Доля населения до 40 лет в рабочей силе сократится с 42,0% в 2019 году до 37,4% в 2030 году. Средний возраст соискателя к концу 2024 года увеличился, и резюме чаще подают люди в возрасте 40-50+ лет, в то время как число кандидатов до 39 лет сократилось. Это вызывает необходимость адаптации рабочих мест для пожилых работников. В рамках федерального проекта «Старшее поколение» (часть нацпроекта «Демография») реализуются программы профессионального обучения и переподготовки граждан предпенсионного и пенсионного возраста. Например, в Рязанской области с 2019 года действует программа бесплатного повышения квалификации. Проект «Компании для Всех Возрастов» способствует формированию age diversity, а государство также поддерживает здоровье пожилых людей и их переобучение.

Воздействие пандемии COVID-19 и геополитических событий 2022 года:
Эти события оказали существенное влияние на российский рынок труда. В среднем за 2020 год численность занятых сократилась почти на 2%, а безработных увеличилась на 25%. Пик пришелся на III квартал 2020 года: снижение занятых на 1,9 млн человек, прирост безработных на 1,5 млн, уровень безработицы до 6,4%. Непосредственные потери рабочего времени из-за болезни составляли минимум 0,7–0,8% от численности населения 20–65 лет к концу 2020 года. События 2022 года усугубили дефицит кадров за счет оттока трудовых мигрантов и эмиграции нескольких сотен тысяч россиян, преимущественно молодых специалистов, включая значительную долю IT-кадров. С декабря 2021 по декабрь 2022 года количество трудящихся моложе 35 лет сократилось на 1,33 млн человек.

Влияние технологического прогресса:
Автоматизация и цифровизация радикально меняют структуру занятости:

• Сокращение рутинных рабочих мест: За последние 5 лет число таких рабочих мест сократилось в среднем на 15-20%.
• Рост спроса на высококвалифицированных специалистов: Наблюдается прирост вакансий в сферах ИТ, анализа данных, робототехники и искусственного интеллекта на 27% за аналогичный период.
• Развитие удаленной занятости: Доля сотрудников, работающих удаленно, выросла с 7% в 2015 году до 23% в 2020 году.

Интересно, что в России дефицит рабочих рук несколько смягчает эффект автоматизации, так как на одного безработного приходится более десяти вакансий, что стимулирует компании к переобучению и перераспределению кадров, а не к полному замещению их машинами.

Ключевые проблемы и тенденции рынка труда в Самарской области и маркетинговые стратегии для их решения

Рынок труда Самарской области, как и многие другие региональные рынки в России, испытывает значительную напряженность, обусловленную как общероссийскими, так и специфическими местными факторами. На сегодняшний день предприятиям региона требуется более 50 тысяч работников, что свидетельствует о существенном дисбалансе между спросом и предложением рабочей силы.

Текущая ситуация и дефицит кадров:
Несмотря на кажущуюся напряженность, уровень общей безработицы в Самарской области в 2023 году составил рекордно низкие 1,9%, занимая 12-е место в России по этому показателю. К концу августа 2025 года в органах занятости населения на учете состояли 5,8 тысяч незанятых, из них 4,8 тысяч имели статус безработного. Уровень зарегистрированной безработицы составил всего 0,3% от численности рабочей силы. Однако этот низкий показатель не отражает глубины кадрового голода. Напряженность проявляется в том, что количество вакансий значительно превышает число безработных. Например, только предприятиям оборонно-промышленного комплекса в 2023 году было заявлено более 20 000 вакансий.

Предпочтения молодых специалистов:
Молодые специалисты в Самарской области, как и в других регионах Приволжского федерального округа, демонстрируют четкие приоритеты при выборе работы. Главным фактором для них является стабильный рост заработка: 43% опрошенных считают необходимой ежегодную индексацию зарплаты, а 40% выступают за ее пересмотр каждые полгода. Помимо материальных аспектов, молодые люди обращают внимание на:

• Удобство и гибкий график: Возможность совмещать работу с учебой или личной жизнью.
• Атмосфера в коллективе: Комфортная и поддерживающая рабочая среда.
• Значимость выполняемых задач: Ощущение вклада в общее дело и наличие смысла в работе.
• Непрерывное обучение и развитие: 75% работников в регионах ПФО ожидают, что непрерывное обучение станет ключевым трендом на рынке труда до 2030 года. 55% хотят изучать «hard skills» (иностранные языки, ПО, математику, инженерные науки), а 23% — «soft skills» (коммуникационные навыки, эмпатия) и метанавыки (самосознание, стрессоустойчивость). Важно отметить, что 89% соискателей уже обучаются, но большинство (60%) ожидают поддержки в этом от работодателей.
• Личная свобода и целевая командная работа: Молодые люди ценят свободу, но готовы активно включаться в командную работу, если понимают ее цель и свою роль, выступая против «бессмысленного коллективизма».

Для привлечения и удержания молодых специалистов в Самарской области действуют государственные меры поддержки в рамках Закона Самарской области «О молодом специалисте в Самарской области». Они включают:

• Денежную выплату в течение 3-х лет с момента трудоустройства.
• Компенсацию затрат на получение высшего или дополнительного профессионального образования.
• Компенсацию затрат на научно-исследовательскую деятельность.
• Компенсацию расходов за найм жилого помещения.
• Частичную компенсацию затрат на оплату ежемесячного платежа по ипотечному кредиту.

Влияние структурных изменений и модернизации:
За год (до декабря 2023 г.) количество вакансий в Самарской области выросло в 1,7 раза, при этом число резюме осталось неизменным, а конкурс на вакансию снизился на 42%. Это указывает на углубляющийся дефицит.
Топ-3 отраслей с наиболее высоким спросом на персонал в регионе:

• Промышленность: Рост вакансий на 135%. Наиболее востребованы квалифицированные рабочие, инженерно-технические работники (ИТР) и мастера цехов и участков работ.
• Строительство: Рост вакансий на 64%. Нужны квалифицированные рабочие, ИТР и производители работ.
• Розничная торговля: Рост вакансий на 19%. Востребованы кассиры, продавцы-консультанты и администраторы магазинов.

Однако наряду с ростом спроса существуют и негативные факторы, такие как высвобождение работников из-за структурных изменений в экономике и модернизации промышленных предприятий. Это может приводить к увеличению числа безработных в отдельных сегментах рынка, требуя оперативных программ переквалификации. В Самарской области была запущена программа реинжиниринга кадровых служб, призванная помочь предприятиям адаптироваться к новым вызовам и перестроить HR-процессы.

Инновационные технологии и этические аспекты в маркетинговых исследованиях рабочей силы

Инновационные технологии (Big Data, искусственный интеллект, прогнозная аналитика) в маркетинговых исследованиях рабочей силы и их перспективы

В условиях современного, высококонкурентного рынка труда, компании всё активнее обращаются к инновационным технологиям, чтобы не просто выжить, но и процветать. Big Data, искусственный интеллект (ИИ) и прогнозная аналитика становятся неотъемлемыми инструментами HR-маркетинга, кардинально меняя подходы к подбору, удержанию и развитию персонала.

Искусственный интеллект в HR-маркетинге и подборе персонала:
ИИ уже сегодня активно применяется в подборе персонала, значительно повышая его эффективность. Хотя полное замещение рекрутера в ближайшие 2-5 лет маловероятно, ИИ берет на себя рутинные и ресурсоемкие задачи:

• Первичный отбор и скрининг: Чат-боты проводят базовые интервью, собирают информацию о кандидатах, квалифицируют их и генерируют отчеты, освобождая время рекрутеров.
• Генерация описаний вакансий: ИИ способен создавать четкие, привлекательные и SEO-оптимизированные описания вакансий, адаптированные под целевую аудиторию и различные платформы, что увеличивает охват и качество откликов.
• Минимизация человеческой предвзятости: ИИ-системы, обученные на больших массивах данных, могут анализировать резюме и отклики более объективно, снижая влияние подсознательных предубеждений рекрутера.
• Автоматизация документооборота и онбординга: ИИ упрощает процесс оформления новых сотрудников, сокращая время и исключая ошибки.
• ИИ-собеседования: Новейшие системы анализируют не только содержание ответов, но и голос, мимику, интонации соискателя, формируя более полное представление о кандидате.

Внедрение ИИ может освободить до 10% времени рекрутера на начальных этапах, а при системном подходе этот показатель может достигать 50%. Компании, применяющие AI-решения, сокращают затраты на 25% и ускоряют найм в 2 раза. По прогнозам, к 2030 году объем мирового рынка ИИ превысит 1,8 миллиарда долларов, что подчеркивает его неизбежное влияние на HR-сферу. В России ИИ используют 43% компаний в 2024 году, по сравнению с 20% в 2021 году.

Big Data и прогнозная аналитика в HR:
Big Data — это не просто большой объем данных, а возможность выявлять скрытые закономерности и принимать решения на основе глубокого анализа. В HR Big Data позволяет отвечать на критически важные вопросы:

• Прогнозирование ухода сотрудников: Анализ активности, коммуникаций и поведения сотрудников позволяет предсказать риск увольнения и разработать планы удержания.
• Выявление потенциальных конфликтов: Анализ коммуникаций в командах помогает предсказать и предотвратить конфликты.
• Оценка перспективности кандидатов на повышение: Анализ прошлых успехов и развития компетенций позволяет точнее определить потенциал сотрудников.
• Определение потребностей в найме и обучении: Анализ динамики рынка труда и внутренних потребностей помогает планировать кадровый резерв и программы развития.
• Выявление успешных критериев кандидата: Big Data позволяет определить, какие качества и навыки кандидатов коррелируют с успехом на конкретной позиции в конкретной компании.

Российские кейсы применения Big Data:

• Сбербанк активно использует Big Data в рекрутинге, адаптации, карьерном развитии и обучении, применяя для этого платформу SAP Success Factors.
• Одна отечественная нефтяная компания использовала Big Data для оценки корпоративных компетенций сотрудников, анализируя баллы по таким компетенциям, как инновационность, командная работа, ответственность за результат, коммуникабельность и адаптивность, собранные за 3 года.
• Анализ больших данных показал, что увеличение вовлеченности сотрудников всего на 0,1% может приводить к росту годового дохода на 100 000 долларов США (кейс Best Buy), что стимулирует компании к более частой оценке вовлеченности.

Big Data особенно эффективна в компаниях с более чем 500 сотрудниками, где присутствует множество HR-решений и большой объем неструктурированных данных. В России Росстандарт в 2021 году утвердил отечественные терминологические нормативы для Big Data (ГОСТ «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь»), что способствует единому пониманию и развитию этой сферы.

Перспективы развития:
В ближайшем будущем ожидается развитие более точных предсказательных моделей, совершенствование автоматизированных интервьюеров и персонализированных рекомендаций для кандидатов. ИИ и Big Data трансформируют HR-департаменты в стратегических бизнес-партнеров, способных принимать решения на основе глубокой аналитики и проактивно формировать будущий кадровый потенциал компании.

Этические аспекты и юридические ограничения в маркетинговых исследованиях рабочей силы в России

Внедрение инновационных технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и Big Data, в сферу управления человеческими ресурсами открывает огромные возможности, но одновременно поднимает сложный комплекс этических и юридических вопросов. В российском контексте эти аспекты требуют особого внимания, поскольку действующее законодательство и общественные нормы постоянно адаптируются к новой реальности.

Этические проблемы применения ИИ в HR:
Использование ИИ в HR-процессах, таких как подбор персонала, оценка производительности и прогнозирование, несет в себе ряд серьезных этических рисков:

• Усиление предвзятости и дискриминации: Если ИИ-системы обучаются на предвзятых исторических данных (например, предпочтение молодых мужчин для IT-должностей), они могут не только закрепить, но и усилить дискриминацию по полу, возрасту, происхождению или другим признакам. Это может привести к непропорциональному отбору кандидатов и усугубить неравенство на рынке труда.
• Непрозрачность алгоритмов ИИ («черный ящик»): Многие сложные алгоритмы ИИ работают как «черный ящик», что затрудняет понимание логики их решений. Это вызывает вопросы об ответственности за ошибочные или дискриминационные решения и мешает объяснять кандидатам или сотрудникам, почему было принято то или иное решение.
• Проблемы с конфиденциальностью данных: Использование ИИ требует сбора и обработки больших объемов персональной информации о сотрудниках и кандидатах. Это увеличивает риски утечек, несанкционированного доступа и неправомерного использования данных.
• Отношение работников к автоматизации: Внедрение ИИ и робототехники может вызывать опасения у сотрудников по поводу сокращения рабочих мест, переобучения и переаттестации, что требует деликатного подхода и прозрачной коммуникации со стороны работодателя.

Юридические ограничения в России:
Российская Федерация активно развивает комплексную систему регулирования ИИ, включающую нормативно-правовое, нормативно-техническое и этическое регулирование. Ключевые законодательные акты и нормы включают:

• Федеральный закон №152-ФЗ «О персональных данных»: Этот закон является основным регулятором сбора, хранения, обработки и передачи персональных данных. Применение ИИ в HR требует строгого соблюдения его положений, особенно в части получения согласия субъектов на обработку данных, их защиты и обеспечения прав субъектов данных.
• Изменения с 1 января 2025 года: Вводятся унифицированные формы согласия на размещение и обработку персональных данных в Единой системе идентификации и аутентификации (ЕСИА) и биометрических персональных данных в Единой биометрической системе (ЕБС). Это направлено на повышение прозрачности и контроля за обработкой чувствительных данных.
• Вызовы для действующего регулирования: Применение ИИ создает новые вызовы, которые действующее законодательство не всегда решает. Например, как обеспечить недискриминационность самообучающихся алгоритмов, как защитить права субъекта данных при их использовании, и где пролегает граница между законным интересом компании и вторжением в частную жизнь.
• Трансграничная передача персональных данных: При загрузке персональных данных в зарубежные ИИ-сервисы (сервера которых часто находятся в США, не входящих в перечень стран с «адекватной защитой данных»), осуществляется трансграничная передача персональных данных. Это требует обязательного уведомления Роскомнадзора, а также получения согласия субъекта на такую передачу. Несоблюдение этого требования может повлечь серьезные штрафы и репутационные риски.

Этичное использование данных в HR-аналитике: лучшие практики:
Чтобы минимизировать риски и обеспечить этичное применение технологий, компании должны следовать лучшим практикам:

• Обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности HR-данных: Это базовые принципы информационной безопасности.
• Проверка моделей ИИ на наличие дискриминации: Необходимо обучать ИИ на разнообразных и непредвзятых наборах данных, регулярно проводить аудит для выявления и устранения скрытой предвзятости. Например, Unilever успешно внедрила ИИ для отбора кандидатов, исключив резюме с личными данными, что привело к увеличению разнообразия найма на 20%.
• Информирование соискателей и сотрудников: Кандидаты должны быть проинформированы о том, какие данные о них собираются, как они будут использоваться и какие ИИ-инструменты применяются в процессе найма или оценки.
• Шифрование и анонимизация данных: Для защиты конфиденциальности следует использовать методы шифрования и анонимизации данных, особенно при работе с чувствительной информацией.
• Разработка корпоративных п��литик использования ИИ: Компании должны разрабатывать четкие внутренние политики и стандарты по применению ИИ в HR, а также обучать сотрудников работе с этическими инструментами.
• Прозрачность и возможность оспаривания: Кандидатам и сотрудникам должна быть предоставлена возможность оспаривать решения, принятые с помощью ИИ, и получать объяснения.

Внедрение цифровых возможностей в корпоративном управлении – это не только технологический, но и культурный вызов. Оно требует особого внимания к корпоративным особенностям, возможностям предприятий и готовности к адаптации, ориентированной на массовое внедрение цифровых подходов и методов при строгом соблюдении этических и правовых норм.

Оценка эффективности и разработка проактивных стратегий маркетинга на рынке труда

Оценка эффективности маркетинговых мероприятий на рынке труда и ключевые показатели

Для того чтобы маркетинг рабочей силы был не просто набором действий, а стратегически управляемым процессом, необходима систематическая оценка его эффективности. Ключевые показатели эффективности (KPI) служат своего рода навигатором, позволяя HR-отделу и менеджеру по персоналу не только отслеживать прогресс, но и выявлять проблемные зоны, а также принимать обоснованные решения для постоянного улучшения своей работы. Эффективность должна оцениваться комплексно, охватывая как количественные, так и качественные аспекты.

Основные KPI для оценки HR-маркетинга и рекрутинга:

1. Срок найма (Time to Hire):
• Определение: Время, прошедшее с момента открытия вакансии до момента, когда кандидат принял предложение о работе.
• Расчет: Сумма дней, затраченных на закрытие всех имеющихся вакансий за определенный период, деленная на общее количество закрытых вакансий за этот период.
• Значимость: Показывает скорость и оперативность процесса найма. Длительный срок может указывать на неэффективные этапы, недостаточную привлекательность вакансии или дефицит кандидатов.
2. Стоимость закрытия вакансии (Cost per Hire):
• Определение: Общие затраты, связанные с наймом одного нового сотрудника. Включает расходы на рекламу вакансий, использование рекрутинговых агентств, оплату труда рекрутеров, затраты на софт и другие ресурсы.
• Расчет: Общие затраты на наем за период, деленные на количество закрытых вакансий за тот же период.
• Значимость: Помогает оценить экономическую эффективность различных каналов привлечения и оптимизировать бюджет.
3. Качество подбора (Quality of Hire):
• Определение: Субъективная или объективная оценка эффективности нового сотрудника после его выхода на работу. Может измеряться как процент новых сотрудников, получивших хорошую оценку руководителя во время аттестации, а также по показателям производительности, адаптации, соответствия корпоративной культуре.
• Значимость: Один из самых важных показателей, так как он напрямую отражает, насколько успешно HR-маркетинг привлекает подходящих кандидатов, а рекрутинг — правильно их оценивает.
4. Коэффициент прохождения испытательного срока:
• Определение: Процент новых сотрудников, успешно прошедших испытательный срок и оставшихся в компании.
• Расчет: (Количество новых сотрудников, уволенных в течение испытательного срока за период / Среднесписочная численность новичков за период) × 100%.
• Значимость: Низкий показатель может свидетельствовать о неточном подборе, неэффективной адаптации или несоответствии ожиданий кандидата реальной работе.
5. Конверсия воронки подбора (Recruitment Funnel Conversion Rate):
• Определение: Процент кандидатов, перешедших с одного этапа найма на следующий, а также общий процент откликов, превратившихся в нанятых сотрудников.
• Расчет: (Число нанятых сотрудников ÷ Количество кандидатов на первом этапе воронки) × 100%.
• Значимость: Показывает эффективность каждого этапа воронки и выявляет «узкие места» в процессе найма.
6. Стоимость канала привлечения кандидатов (Source of Hire Cost):
• Определение: Затраты на привлечение одного сотрудника через конкретный канал (например, HeadHunter, социальные сети, реферальная программа).
• Расчет: Общая стоимость использования канала привлечения, деленная на количество сотрудников, нанятых из этого канала.
• Значимость: Позволяет оптимизировать инвестиции в различные каналы, выбирая наиболее эффективные.
7. Вовлеченность сотрудников (Employee Engagement Index):
• Определение: Уровень эмоциональной приверженности сотрудников к своей работе, компании и ее целям. Измеряется с помощью регулярных опросов.
• Значимость: Высокая вовлеченность предсказывает повышение производительности труда, улучшение обслуживания клиентов, снижение текучести кадров и в целом укрепляет внутренний HR-бренд.
8. Текучесть кадров (Employee Turnover Rate):
• Определение: Процент сотрудников, покинувших компанию за определенный период.
• Расчет: (Количество уволенных сотрудников за период ÷ Среднесписочная численность сотрудников за период) × 100%.
• Значимость: Высокая текучесть — это индикатор проблем с HR-брендом, корпоративной культурой, условиями труда или оплатой. Она влечет за собой значительные финансовые и временные затраты на поиск и адаптацию новых сотрудников.

Все KPI должны соответствовать принципам SMART: быть конкретными (Specific), измеримыми (Measurable), достижимыми (Achievable), актуальными (Relevant) и ограниченными по времени (Time-bound).

Помимо внутренних метрик, важно получать обратную связь от кандидатов и сотрудников. Метрики, такие как Индекс удовлетворенности кандидатов (Candidate Satisfaction Score) или Индекс лояльности кандидатов (Candidate Net Promoter Score), помогают понять их опыт взаимодействия с компанией, что напрямую влияет на репутацию работодателя и формирование сильного HR-бренда.

Разработка проактивных маркетинговых стратегий для рынка труда

В условиях дефицита кадров, демографических сдвигов и стремительного технологического прогресса пассивное ожидание откликов на вакансии становится неэффективным. Современный HR-маркетинг требует проактивного, стратегического подхода. Разработка таких стратегий должна быть комплексной и включать следующие направления:

1. Укрепление и развитие HR-бренда:

• Персонализированные EVP (Employee Value Proposition): Создание уникальных ценностных предложений для различных сегментов целевой аудитории (молодые специалисты, опытные кадры, IT-специалисты, рабочие). Учитывать их ключевые предпочтения: помимо зарплаты, это удобство, атмосфера, гибкий график, возможности обучения и значимость задач.
• Активное использование сотрудников-амбассадоров: Стимулирование сотрудников к добровольному распространению позитивного контента о работе в компании через социальные сети. Разработка корпоративных программ амбассадоров с четкими правилами и поощрениями.
• Цифровой контент-маркетинг: Регулярное создание и распространение видео, фото, историй успеха, интервью с сотрудниками, которые демонстрируют реальную жизнь в компании. Оптимизация контента для различных платформ (социальные сети, YouTube, корпоративные блоги).

2. Инновационные подходы к привлечению и взаимодействию:

• Использование Big Data и прогнозной аналитики: Для выявления наиболее эффективных каналов привлечения, прогнозирования будущих кадровых потребностей и рисков ухода сотрудников. Это позволит фокусировать усилия там, где они принесут наибольшую отдачу.
• ИИ в рекрутинге и адаптации: Внедрение чат-ботов для первичного скрининга и ответов на вопросы кандидатов, ИИ для генерации описаний вакансий, автоматизации документооборота и онбординга. Это не только ускорит процессы, но и повысит их качество и объективность.
• Персонализированные предложения: На основе данных ИИ и Big Data создавать индивидуальные карьерные треки, программы обучения и компенсационные пакеты, максимально соответствующие ожиданиям конкретных кандидатов.
• Виртуальная и дополненная реальность (VR/AR): Для иммерсивного знакомства с компанией, обучения и адаптации новых сотрудников, особенно в условиях удаленной работы.

3. Программы по работе с демографическими вызовами:

• Программы адаптации рабочих мест для старшего поколения: Создание комфортных условий труда, гибких графиков, программ переквалификации и наставничества для возрастных сотрудников. Активное участие в государственных инициативах, таких как федеральный проект «Старшее поколение».
• Привлечение и удержание молодежи: Помимо конкурентной зарплаты, акцент на возможности непрерывного обучения (hard/soft skills), менторство, проектную работу, которая позволяет реализовать стремление к значимости и свободе. Сотрудничество с вузами и колледжами.

4. Интеграция этических принципов и правовых норм:

• Разработка корпоративных политик по использованию ИИ: Четкое определение правил сбора, хранения и использования персональных данных, алгоритмов принятия решений и механизмов обжалования.
• Прозрачность и информирование: Обязательное информирование кандидатов и сотрудников о применении ИИ, целях сбора данных и их правах.
• Регулярный аудит алгоритмов на предвзятость: Постоянная проверка ИИ-систем на предмет дискриминации, обучение их на разнообразных и репрезентативных данных.
• Соблюдение ФЗ-152 и правил трансграничной передачи данных: Применение всех необходимых мер защиты персональных данных, уведомление Роскомнадзора при использовании зарубежных ИИ-сервисов.

5. Система мониторинга и адаптации:

• Регулярный анализ KPI: Постоянное отслеживание срока найма, стоимости закрытия вакансии, качества подбора, текучести кадров и других метрик.
• Обратная связь: Систематический сбор обратной связи от кандидатов и новых сотрудников для улучшения всех этапов HR-маркетинга.
• Гибкость и адаптивность: Готовность быстро корректировать маркетинговые стратегии в ответ на изменения рынка труда, новые законодательные нормы и технологические тренды.

Применяя эти проактивные стратегии, компании смогут не только эффективно конкурировать за таланты, но и формировать устойчивый кадровый потенциал, способный адаптироваться к любым вызовам будущего.

Заключение

Проведенное исследование выявило, что маркетинг рабочей силы и рынок труда в современной России представляют собой сложную, динамично развивающуюся систему, находящуюся под воздействием мощных трансформационных сил. Главными из них являются беспрецедентный дефицит кадров, обусловленный демографическими изменениями и миграционными процессами, а также стремительный технологический прогресс, радикально меняющий структуру занятости и требующий новых компетенций.

Мы определили, что маркетинг персонала уже не является второстепенной функцией, а становится стратегическим приоритетом для компаний, стремящихся к устойчивому развитию. Его сущность выходит за рамки простого подбора, охватывая формирование сильного HR-бренда, управление внутренними кадровыми резервами и использование сотрудников как амбассадоров. Исследование подтвердило критическую роль HR-бренда, подкрепленную актуальными данными о растущих инвестициях в его развитие и вовлеченности персонала. Цифровая трансформация, несмотря на все еще невысокий уровень ее проникновения в российские HR-процессы, демонстрирует огромный потенциал в повышении производительности труда и оптимизации кадровых функций через внедрение HR-ботов, VR/AR-технологий, HR-аналитики и автоматизированных систем рекрутинга.

Методологическая база маркетинговых исследований рынка труда оказалась широкой и многогранной, включающей общенаучные, аналитико-прогностические и социологические методы, а также обширный инструментарий для кабинетных и полевых исследований. Актуальность этих методов усиливается в условиях необходимости глубокого анализа изменяющихся предпочтений кандидатов и стратегического планирования.

Анализ актуальных проблем российского рынка труда выявил рекордный дефицит кадров (до 2,2 млн человек в 2024 году), особенно острый в медицине, строительстве, промышленности и IT. Миграционный отток молодежи и старение населения усугубляют эту ситуацию, несмотря на программы адаптации для пожилых работников. Пандемия COVID-19 и геополитические события 2022 года значительно повлияли на численность и структуру рабочей силы, вызвав отток специалистов. Технологический прогресс, автоматизируя рутинные операции, одновременно порождает спрос на высококвалифицированных ИТ-специалистов, меняя ландшафт занятости и способствуя росту удаленной работы. На примере Самарской области мы увидели, как общероссийские тенденции преломляются в региональной специфике, проявляясь в напряженности рынка труда, дефиците кадров в ключевых отраслях и выраженных предпочтениях молодых специалистов к гибкости, возможностям обучения и значимости выполняемых задач.

Особое внимание было уделено инновационным технологиям. Искусственный интеллект и Big Data уже сегодня активно применяются в HR-маркетинге, значительно ускоряя найм, сокращая затраты и повышая объективность подбора. Российские кейсы, такие как Сбербанк и нефтяные компании, демонстрируют практическую ценность этих инструментов в анализе компетенций и прогнозировании. Однако с внедрением этих технологий неразрывно связаны этические и юридические вызовы: предвзятость алгоритмов, проблемы конфиденциальности данных и необходимость адаптации российского законодательства (ФЗ-152) к новой реальности трансграничной передачи данных и этичному использованию ИИ.

В результате исследования были достигнуты все поставленные цели. Мы не только глубоко проработали теоретические основы, но и предложили актуальные данные и методологии, что придает работе практическую ценность.

Практические рекомендации:

• Для компаний: Инвестировать в развитие HR-бренда, использовать Big Data и ИИ для персонализированных предложений и прогнозирования, разрабатывать программы для адаптации возрастных работников и активно привлекать молодежь через обучение и значимые проекты. Строго соблюдать этические принципы и правовые нормы при работе с данными.
• Для государственных органов: Продолжать разработку программ поддержки занятости, особенно для старшего поколения и молодежи, стимулировать переквалификацию и адаптацию к новым условиям рынка труда. Адаптировать законодательную базу для эффективного и этичного регулирования ИИ в HR.

Перспективы для дальнейших исследований:

• Более глубокий анализ влияния ИИ на конкретные компетенции сотрудников и необходимость их переобучения.
• Исследование долгосрочных социально-экономических последствий массовой автоматизации на структуру занятости и социальные гарантии.
• Разработка универсальных этических кодексов и юридических рамок для применения ИИ в HR в условиях глобализации.

Настоящая работа представляет собой комплексное исследование, которое, мы надеемся, внесет вклад в понимание современных вызовов рынка труда и послужит основой для принятия эффективных стратегических решений в области маркетинга рабочей силы.

Список использованной литературы

1. Анализ кадровых потребностей Самарской области к 2008 году и оценка соответствия им образовательных услуг региона. Самара, 2005.
2. Башкатов Б.И., Карпухина Г.Ю. Международная статистика труда. Учебник. М., 2002.
3. Блинова Т.В. Экономическая политика, структура занятости и безработицы в российских регионах. М.: РП-ЭП, 2002.
4. Богданова Е.Л. Маркетинговая концепция организации персонал-менеджмента и конкурентоспособной рабочей силы. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 2000.
5. Борисов Е.Ф. Экономическая теория. Москва: Юрайт-М, 2002.
6. Варгин Н.А., Осипов А.К. Прогнозирование рынка труда и занятости населения в регионе. Ижевск, 2003.
7. Владимирова Л.П. Экономика труда: Учебное пособие. М.: Издательский дом «Рожков и К», 2005.
8. Геньш Б.М. Экономика и социология труда. Учебник. М.: Норма, 2001.
9. Жолквер Н. Рынок труда. «Работа», 2002, № 9(114).
10. Каких специалистов не хватает на мировом рынке труда? «Газета.Ру», 2005, № 2.
11. Мировая экономика: Учебник / Под ред. проф. А.С. Булатова. М.: Экономисть, 2004.
12. Мониторинг рынка труда. Томск: ТГЦНЗ, 2002.
13. Ниворожкина Л.И. Моделирование поведения населения на рынке труда крупного города. Продолжительность регистрируемой безработицы. М.: РП-ЭИ, 2001.
14. Шугаев А. Социальные программы на предприятиях США. «Кадры предприятия», 2002, №1.
15. Экономическая теория. / Под ред. Камаева В.Д. М., 2002.
16. Как демографические изменения влияют на рынок труда в России? // economy.gov.ru.
17. Маркетинг персонала: сущность, основные функции, принципы и методы // hse.ru (Высшая школа экономики).
18. Как ИИ помогает при подборе персонала и сможет ли он заменить человека // Nota.tech.
19. HR-аналитика 2.0: как данные и AI помогают принимать управленческие решения // thehrd.ru.
20. Как нейросети меняют подбор персонала: плюсы, минусы и перспективы // vc.ru.
21. Как оценить эффективность HR? // vc.ru.
22. Демографические изменения и предложение рабочей силы в регионах России // hse.ru (Высшая школа экономики).
23. Искусственный интеллект в подборе персонала: революция в сфере рекрутинга // vc.ru.
24. Основные HR-метрики — примеры аналитики показателей подбора персонала // kontur.ru.
25. МАРКЕТИНГ ПЕРСОНАЛА // elibrary.ru.
26. МАРКЕТИНГ ПЕРСОНАЛА И ЕГО ЗНАЧЕНИЕ В СОВРЕМЕННЫХ РЫНОЧНЫХ УСЛОВИЯХ // cyberleninka.ru.
27. Маркетинг персонала: что это, цели и задачи, инструменты развития HR-маркетинга // inostudio.com.
28. Маркетинг персонала: понятие, функции, принципы // surgai.ru.
29. В Самарской области представили ситуацию на рынке труда в 2025 году // news.mail.ru.
30. ГЛАВА 3. Маркетинговые исследования рынка труда // marketing.academic.ru.
31. 11 ключевых KPI рекрутера и способы расчета эффективности // vc.ru.
32. 10 HR-метрик, которые обязательно нужно отслеживать при подборе персонала // potok.io.
33. ВЛИЯНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ НА РЫНОК ТРУДА И СИСТЕМЫ СОЦИАЛЬНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ // cyberleninka.ru.
34. 17 метрик, позволяющих оценить эффективность процесса найма // habr.com.
35. Как искусственный интеллект меняет мир рекрутинга: эффективность и инновации в подборе персонала // vcv.ru.
36. Анализ подбора: метрики для оценки эффективности найма // friendwork.ru.
37. От подбора персонала до кадрового прогнозирования. Как HR-отделы могут использовать AI в 2025 году // hr-journal.ru.
38. ИИ в рекрутинге: как технологии меняют подход к найму в России // friendwork.ru.
39. Рынок труда в России: современное состояние и анализ текущих тенденций // pampadu.ru.
40. ЦИФРОВЫЕ РЕШЕНИЯ И ВОЗМОЖНОСТИ HR-МАРКЕТИНГА: ТЕКУЩИЙ УРОВЕНЬ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ // elibrary.ru.
41. АНАЛИЗ РЫНКА ТРУДА САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ // journals.ssau.ru.
42. Как искусственный интеллект меняет HR: 10 способов // unitcode.ru.
43. Рынок труда Самарской области в 2023 // superjob.ru.
44. РОССИЙСКИЙ РЫНОК ТРУДА ЧЕРЕЗ ПРИЗМУ ДЕМОГРАФИИ // hse.ru.
45. Искусственный интеллект в HR // tedo.ru.
46. РАЗВИТИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ HR-МАРКЕТИНГА НА ОСНОВЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ // cyberleninka.ru.
47. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ РЫНКА ТРУДА // cyberleninka.ru.
48. Что такое KPI для HR менеджера: примеры KPI для HR // hurma.system.
49. HR KPI: все что вам нужно // mikepritula.com.
50. ТОП-5 KPI для оценки эффективности маркетинга // tochno.pro.
51. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ РЫНКА ТРУДА // cyberleninka.ru.
52. ВОПРОСЫ МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ РЫНКА ТРУДА // agro.usau.ru.