Как стать автором
Обновить

Как оценивать работу фрилансеров при помощи Unit-экономики?

Управление проектами *Фриланс Управление персоналом *Удалённая работа

В России уже работает более 14 млн. фрилансеров. Среди них есть как линейные сотрудники (курьеры, мерчендайзеры, таксисты и тд.), так и таланты из сферы дизайна, IT или маркетинга. Компании всё чаще отдают задачи на аутсорс и появляется вопрос — а как понять, что работа с фрилансерами эффективна и приносит прибыль? Об этом в статье.

Кратко о проблемах и перспективах фриланса

В мире активно растет рынок гиг-экономики — рынок независимых специалистов, которые попроектно работают с компаниями. Иначе говоря — фрилансеры. Ожидается, что к 2024 году рынок российского фриланса вырастет более, чем вдвое — с $41 млрд. до $102 млрд. Интересно, что по данным Авито.Услуги каждый четвертый сотрудник в нашей стране так или иначе задумывался о переходе на проектную работу.

Развитие гиг-экономики — одно из последствий цифровизации общества. Специалистам выгоднее продавать свои услуги под задачу, чем постоянно работать в инхаус-команде: классифайды, агрегаторы вакансий и наш любимый Хабр — ты можешь в любой момент найти работу и выполнять ее откуда угодно.

В будущем количество фрилансеров продолжит расти, а инхаус-команды будут сокращаться. Причём в этом заинтересованы как специалисты, так и компании. Для первых фриланс — источник дополнительного заработка, возможность построить гибкий график. Для компаний — оазис талантов, которых можно привлечь в любое время. Большинство исполнительных функций уже можно отдать на сторону фриланса, а внутри инхаус-команды оставить только крепкий костяк, который будет отвечать за ведение проектов и развитие бизнеса. 

На российском рынке гиг-экономика только начинает свой путь. Пока что не особо понятно, как измерять эффективность фрилансера с точки зрения маржинальности, особенно когда речь идет о десятках (если не сотнях) проектных исполнителей. Или наоборот — как оценить вклад фрилансера, если он выполняет функции внутри команды, где нет маржинальности каждого из сотрудников, а есть только доход от конечного продукта?

Мы в Solar Staff хотим сделать работу с фрилансерами прозрачнее и безопаснее. Поэтому, в качестве одного из вариантов оценки работы фрилансеров я предлагаю адаптировать Unit-экономику. 

Как использовать Unit-экономику для работы с фрилансерами?

Обычно Unit-экономику используют для расчета маржинальности проекта. Юнит — это любая единица, которая генерирует доход компании. Значит, за такой юнит можно принять и фрилансеров, которых привлекают к работе.

Используя Unit-экономику мы можем посчитать во сколько обходится привлечение того или иного фрилансера, сколько на это уходит времени, какой результат и конечную маржу мы получаем в итоге. Для этого я предлагаю адаптировать CAC и LTV.

CAC (Customer acquisition cost) – стоимость привлечения клиента. В нашем случае вместо клиента мы рассматриваем нанимаемого фрилансера. 

LTV (Lifetime value) – жизненная ценность клиента. В случае работы с фрилансером — это конечная маржа, которую мы получаем от использования того или иного проектного исполнителя

Далее предлагаю поделить работу с фрилансерами на два возможных случая. Это важно, так как для каждого варианта выстраивается отдельная модель оценки эффективности.

Случай №1. Вклад фрилансера может быть объективно оценить

Банальный пример — курьер Яндекс.Лавки. У сервиса есть комиссия с заказа, который доставляет курьер. Минусуем прямые и косвенные издержки — наша маржа.Тот же опыт можно перенести на условного таргетолога. Он спарсил базу, настроил кампанию, привёл лиды. Минусуем издержки на его работу и бюджет РК, сравниваем с прибылью от лидов — его эффективность измерима. Когда работа фрилансера может быть оценена предлагаю использовать следующие CAC-метрики:

  • Издержки на найм фрилансера (стоимость его услуг)

  • Количество часов, которое  потребуется фрилансеру для выполнения задачи

  • Временные издержки на поиск, найм и введение фрилансера

  • Время, которое уходит на процесс согласования и оплаты работ

Вернемся к примеру таргетолога. Представим, что у вас есть книжный интернет-магазин. Вы хотите увеличить конверсию, для чего вам нужна РК в соц. сетях. Вам повезло, и вы подобрали фрилансера, который уже занимался продвижением вашей категории. Нашли через FL.ru, и потратили на поиск и найм 4 часа. Стоимость его услуг — 5000 руб. Так как он имеет опыт в вашем профиле, то на согласование ТЗ и базы для парсинга у вас ушло всего 2 часа. На настройку самой РК ему потребовалось 8 часов, и ещё час ушёл на согласование работ и оплату через доверенную сделку биржи.

Итого, при найме незнакомого таргетолога выходит:

  • 5 000 руб. на оплату работ,

  • 4 часа на поиск фрилансера,

  • 8 часов на выполнение задачи

  • 3 часа на администрирование — введение в работу, согласование и выплату.

Затраты на поиск незнакомого таргетолога
Затраты на поиск незнакомого таргетолога

Параллельно с этим вариантом у вас был знакомый таргетолог. В его случае вы бы не тратили время на поиск фрилансера и оплату работы —  вы работали ранее, так что можно не тратить время на лишнюю волокиту с биржей. Плюс он сделал бы такую работу за 3000 руб.. Однако, ранее этот таргетолог не настраивал РК для книжных интернет-магазинов, поэтому вам пришлось подготовить ему базу для парсинга — минус 5 часов. На ее согласование и настройку знакомому понадобилось 14 часов — категория то новая.

В случае со знакомым таргетологом наши издержки:

  • 3 000 руб. на оплату работ,

  • 5 часов на введение в задачу

  • 14 часов на ее выполнение.

Затраты на поиск знакомого таргетолога
Затраты на поиск знакомого таргетолога

Чтобы понять кто эффективнее нам нужны LTV-метрики, чтобы посчитать конечную маржинальность каждого из фрилансеров. А теперь давайте представим, что обе РК были равнозначны и принесли лидов на 9 000 руб. Это выглядело лы бы так:

В случае фрилансера с FL наша маржа — 4 000 руб., а со знакомым — 6 000 руб. Однако, на работу с исполнителем с биржи мы бы потратили 15 часов, на работу со знакомым — 19. Стоят ли 2 000 руб. четырех ваших часов? Тут уже решение за вами. Да и метрик этих может быть больше, зависит от рода задач, для которой вам нужен фрилансер.

Сравнения затрат на поиск знакомого и незнакомого таргетолога
Сравнения затрат на поиск знакомого и незнакомого таргетолога

Случай №2. Нельзя оценить конкретный вклад работы фрилансера

Допустим, вы наняли фрилансера-тестировщика для своего сайта. Можно ли оценить конечную маржинальность работы такого тестировщика? Думаю, что нет — прибыль вам приносит приложение, разработкой и поддержкой которого занимается целая команда. Однако вклад тестировщика важен: он провел исследование и обнаружил ошибки, без исправления которых сайт не принес бы дохода. Хочется же понять, насколько использование того или иного тестировщика было бы выгодно.

В таких случаях я предлагаю оставить те же CAC-метрики — структура поиска и найма фрилансера не меняется. Однако, LTV-метрики для оценки немного поменяются. У нас нет понимания, сколько конечной прибыли нам приносит этот фрилансер, однако мы знаем сколько нам приносит наш сайт.

Вернемся к истории книжного интернет-магазина — кто-то же над ним работает? У вас есть команда из web-дизайнера, front-end и back-end разработчиков, и тот самый фрилансер-тестировщик.

Допустим, поддержка сайта ежемесячно забирает у нас 150 тыс. рублей, которые мы платим команде. Из них — 25 тыс. ежемесячно уходит на фрилансера-тестировщика. Это — доля затрат на фрилансера от общих издержек проекта.

При этом, сайт ежемесячно нам приносит условные 260 тыс. рублей. Для того чтобы понять LTV фрилансера в таких случаях, мы считаем соотношение затрат на его работу с прибылью, которую он приносит. Как ее посчитать в таких случаях? Вспоминаем, что над поддержкой сайта работает 5 человек — наша команда, фрилансер, и, собственно, мы. Получается, что в среднем один специалист, работающий над сайтом, приносит нам 52 тыс. рублей.

В случае, когда эффективность фрилансера нельзя оценить объективно, мы отталкиваемся от его доли участия в проекте. Время на поиск, работу и администрирования остаются теми же. Так и работаем дальше — смотрим САС-метрики, которые показывают наши издержки на работу с фрилансером и на LTV, чтобы понять какова ценность работы с тем или иным фрилансером.

Приведенные примеры — субъективный опыт. Не забывайте, что помимо выбранных вами вариантов есть сотни, если не тысячи специалистов на рынке, часть которых могла бы быть ещё эффективнее. Если вы всё таки хотите найти наилучший вариант, то искать их всё-таки придется, как и собирать базу фрилансеров, анализировать их ставку и эффективность. Как это сделать быстрее и качественнее? Ответ есть — Private Talent Cloud.

Что такое Private Talent Cloud?

Private Talent Cloud – это термин, придуманный маркетплейсом фрилансеров Upwork во время создания Upwork Enterprise. Если говорить просто — это облако всех проектных исполнителей, с которыми вы работаете. Такая база сохраняет данные исполнителей, с которыми работала компания: какие задачи выполнял фрилансер, за какие сроки, его преимущества и тд. Вот ролик о том, как работает облако талантов.

Самый простой пример использования Private Talent Cloud – приложение Uber. У компании есть собственное облако, в котором она содержит базу всех таксистов, с которыми работает Uber. В кейсе Uber таксисты — те же фрилансеры, которых компания нанимает на конкретные проекты — поездки. Приложение Uber — облако тех самых талантов, через которое можно сразу найти необходимого специалиста, в зависимости от его уровня, геолокации и тд.

Ключевое преимущество Private Talent Cloud — это возможность создать собственное пространство для работы с фрилансерами. Вы не только владеете базой всех талантов, с которыми вы работали, но и можете оперативно подключать их к выполнению проектов.

В рамках такого облака вы сможете собрать всю необходимую информацию, использовать ее при построении Unit-экономики. То есть, вы храните базу фрилансеров, подсчитываете сколько часов они выполняют свою работу, далее — сравниваете их показатели с другими фрилансерами.

Если вы решили построить Unit-экономику для оценки работы фрилансеров, то создание Private Talent Cloud – следующий шаг, который стоит перед вами, если вы хотите сделать это качественно. 

Возможно сейчас вы еще не испытываете потребности в собственном облаке талантов. Однако, если проблемы нет сейчас — это не значит, что её никогда не настанет.  Только за 2020 год количество фрилансеров в России выросло на 76%. В обозримом будущем мы окажемся в мире, где любой +- хороший специалист будет так или иначе заниматься фрилансом. Следовательно, и количество проектных исполнителей, с которыми вы работаете, будет увеличиваться.

А теперь представьте ситуацию, когда вам будут нужны десятки, а то и сотни фрилансеров. Оперативно их привлечь, ввести в задачу, проконтролировать процесс выполнения проекта — это тратит слишком много ресурсов, сохранить которые вам поможет Private Talent Cloud. В данном кейсе облако талантов — своеобразная записная книжка, которая сэкономит время и деньги, так как вы всегда будете знать кого и за сколько сможете нанять для выполнения необходимой задачи.

На Западе уже несколько лет активно развиваются пространства для работы с фрилансерами — помимо упомянутого Upwork Enterprise существуют Clockify, HubStaff и многие другие. В России пока что есть сервисы вроде Solar Staff, но появление игроков вроде Upwork — это только вопрос времени. Те, кто первыми задумаются о том, как эффективно работать с фрилансерами — от оценки их работ до оптимизации рабочих процессов — получат максимальные выгоды. Остальные же проиграют в долгосрочной перспективе. Вспомним пример Uber – до его прихода на российский рынок в городах России каждый таксист был независим, но сегодня они работают через агрегаторы.

⌘⌘⌘

Гиг-экономика активно развивается по всему миру, и, быть может, уже в ближайшие годы мы получим собственный Upwork и увидим как компании меняют свои рабочие процессы под работу с проектными исполнителями. Расскажите, а как вы работаете с фрилансерами? Как измеряете их эффективность и что для этого используете? Может, у вас есть идеи по другим метрикам?

Теги:
Хабы:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1 +3
Просмотры 2.6K
Комментарии Комментарии 5