КЛАССИФИКАЦИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ЦИФРОВОГО РЕКРУТИНГА И ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА ДЛЯ РЕКРУТИНГОВЫХ КОМПАНИЙ В ПРОМЫШЛЕННЫХ ОТРАСЛЯХ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

A R Kalinin; N A Zueva

doi:10.22213/2618-9763-2026-2-29-39

Authors

A. R. Kalinin Synergy University
N. A. Zueva Synergy University

DOI:

https://doi.org/10.22213/2618-9763-2026-2-29-39

Keywords:

digital recruiting, digital maturity, recruiting analytics block, production downtime, economic effect, roi

Abstract

The purpose of the article is to develop a conceptual classification of digital recruiting characteristics and to quantitatively assess the economic effect of their implementation for recruiting companies working with industrial enterprises of the Central Federal District (CFD) of Russia. A four-level classification of digital recruiting configurations (K0 - K3) is presented, grouping tools into three functional blocks: sourcing, onboarding and analytical support of personnel. The configurations are interpreted as successive stages in the development of a digital recruiting ecosystem, ranging from manual recruiting and basic automation to an integrated platform with an analytics block. Based on data from 36 industrial enterprises of the CFD that are clients of a recruiting company which implemented a digital HR management ecosystem, an integral digital maturity index (I_dig) was developed, aggregating the components of integration, automation, analyticity and adaptability. It is shown that, when moving from configuration K1 to K3, the value of I_dig increases from 0.529 to 0.955 (+80%; p = 0.001). Improvements in key client indicators are recorded: the share of vacancies closed on time increases by 6.8 percentage points (p = 0.002), HR managers’ satisfaction rises from 3.69 to 4.29 points (p < 0.001), and the average duration of production downtime decreases by 1.49 days. The average time-to-fill remains virtually unchanged, confirming the influence of structural labour shortages. Calculations of the total economic effect show 17 -70 million rubles per year with an average ROI of 250 - 1100% for configuration K3. The analytics block accounts for 37.9% of the I_dig increase and acts as the main source of nonlinear ROI growth, which justifies prioritizing investments by recruiting companies in advanced analytical configurations of digital recruiting when working with industrial clients.

Author Biographies

A. R. Kalinin, Synergy University

Doctor of Economics, Professor

N. A. Zueva, Synergy University

Post-graduate

References

Глызина М. П., Иванова Е. А. Рекрутинг персонала в условиях цифровой трансформации современных организаций // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 6. С. 36-41. DOI: 10.17513/vaael.1725

Инновационные цифровые инструменты управления персоналом / Т. Н. Чунихина, А. Л. Золкин, С. А. Жильцов, И. М. Калякина // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 2, № 5. С. 181-189. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.02.022

Проблемы применения цифровых технологий в реальном секторе экономики России / Н. В. Артемьев, М. Ю. Маковецкий, Ю. Н. Сотников, Н. В. Кузьмина // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 3. С. 195-203.

Глызина М. П., Иванова Е. А. Рекрутинг персонала в условиях цифровой трансформации современных организаций // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 6. С. 36-41. DOI: 10.17513/vaael.1725

Бурова Е. А. Применение технологий искусственного интеллекта в HR-процессах российских компаний // Управление персоналом. 2023. № 4. С. 34-42. DOI: 10.21822/2073-6185-2023-50-2-117-125

Капустина Н. В., Молчанова Е. В. Цифровые инструменты в управлении подбором персонала промышленных предприятий // Вестник ГУУ. 2023. № 7. С. 55-63.

Strohmeier S. Smart HRM - A Delphi study on the application and consequences of artificial intelligence for human resource management // The International Journal of Human Resource Management. 2020. Vol. 31, no. 12. Pp. 1-26.

Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward // California Management Review. 2019. Vol. 61, no. 4. Pp. 15-42.

Van Esch P., Black J. S., Ferolie J. Marketing AI recruitment: The next phase in job application and selection // Computers in Human Behavior. 2019. Vol. 90. Pp. 215-222.

Белова Е. Ю., Шевченко М. О. Трансформация систем менеджмента предприятий в контексте цифровизации // E-Management. 2023. Т. 6, № 1. С. 17-28. DOI: 10.26425/2658-3445-2023-6-1-17-28

Минаков А. В. Устойчивое развитие и технологическое лидерство промышленных предприятий в цифровой экономике. Москва : Издат. дом «Среда», 2024. DOI: 10.31483/r-110207

Усенко Л. Н., Гузей В. А., Усенко А. М. Анализ цифровой трансформации бизнеса для обеспечения устойчивого развития // Социальное предпринимательство и корпоративная социальная ответственность. 2023. Т. 4, № 1. С. 21-28. DOI: 10.18334/social.4.1.116749

Глызина М. П., Иванова Е. А. Рекрутинг персонала в условиях цифровой трансформации современных организаций // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 6. С. 36-41. DOI: 10.17513/vaael.1725

Инновационные цифровые инструменты управления персоналом / Т. Н. Чунихина, А. Л. Золкин, С. А. Жильцов, И. М. Калякина // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 2, № 5. С. 181-189. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.02.022

Strohmeier S. Smart HRM - A Delphi study on the application and consequences of artificial intelligence for human resource management // The International Journal of Human Resource Management. 2020. Vol. 31, no. 12. Pp. 1-26.

Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward // California Management Review. 2019. Vol. 61, no. 4. Pp. 15-42.

Van Esch P., Black J. S., Ferolie J. Marketing AI recruitment: The next phase in job application and selection // Computers in Human Behavior. 2019. Vol. 90. Pp. 215-222.

Инновационные цифровые инструменты управления персоналом / Т. Н. Чунихина, А. Л. Золкин, С. А. Жильцов, И. М. Калякина // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 2, № 5. С. 181-189. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.02.022

Самайбекова З. К. Цифровые технологии в стратегическом управлении персоналом инновационного развития предпринимательских структур // Экономика промышленности. 2024. Т. 17, № 1. С. 40-49. DOI: 10.17073/2072-1633-2024-1-1254

Strohmeier S. Smart HRM - A Delphi study on the application and consequences of artificial intelligence for human resource management // The International Journal of Human Resource Management. 2020. Vol. 31, no. 12. Pp. 1-26.

Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward // California Management Review. 2019. Vol. 61, no. 4. Pp. 15-42.

Рыбакова М. В. Оценка ROI при внедрении ATS-систем на предприятиях производственного сектора // Управленческие науки. 2022. Т. 12, № 2. С. 88-99.

Иванова А. Г. Предиктивная аналитика в управлении текучестью кадров: опыт промышленных предприятий ЦФО // Экономика труда. 2023. Т. 10, № 1. С. 1-18.

Растворцева С. Н. Цифровизация и цифровые платформы в региональном стратегическом развитии промышленности // Экономика промышленности. 2025. Т. 18, № 3. С. 433-449. DOI: 10.17073/2072-1633-2025-3-1464

Проблемы применения цифровых технологий в реальном секторе экономики России / Н. В. Артемьев, М. Ю. Маковецкий, Ю. Н. Сотников, Н. В. Кузьмина // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 3. С. 195-203.

Проблемы применения цифровых технологий в реальном секторе экономики России / Н. В. Артемьев, М. Ю. Маковецкий, Ю. Н. Сотников, Н. В. Кузьмина // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 3. С. 195-203.2

Растворцева С. Н. Цифровизация и цифровые платформы в региональном стратегическом развитии промышленности // Экономика промышленности. 2025. Т. 18, № 3. С. 433-449. DOI: 10.17073/2072-1633-2025-3-1464