Кейс SOKOLOV: как обработка недозвонов чат-ботами подняла эффективность подбора до 100%

Татьяна Варламова, руководитель отдела подбора и адаптации розничного персонала
Кейс: SOKOLOV

Наша команда подбора состоит из одиннадцати человек: десять рекрутеров и я, руководитель. Когда я из HRBP перешла на должность руководителя и оценила воронку кандидатов, увидела, что у команды большое количество недозвонов. Тогда я задумалась, как решать эту проблему и дотягиваться до кандидатов, и мне пришла идея использовать чат-ботов. 

Изначально мы запустили их для обработки недозвонов, а потом и на отклики с работных сайтов. Также в сезон у нас есть потребность во временном персонале — тут нам тоже помогают чат-боты. Какие результаты мы получили с помощью автоматизации — рассказываю в статье.

Примечание редакции: в декабре мы в HR Messenger проводили премию «Супергерой HR Messenger» — команда SOKOLOV стала финалистом в номинации «Лучшая команда» и выиграла в номинации «Несравненный амбассадор». Читайте статью о том, как прошла премия — там мы собрали лучшие кейсы наших клиентов.

Вызовы подбора: из-за недозвонов рекрутеры не выполняли план 

Компания SOKOLOV — сеть магазинов ювелирных изделий. Основная массовая позиция — продавец-кассир, их мы ищем для магазинов по всей России. У каждого рекрутера стоял норматив закрывать по 30 вакансий в месяц, но из-за большой нагрузки и большого количества недозвонов рекрутеры в среднем закрывали только 16. 

Вызовы подбора в SOKOLOV

Эти боли мы доверили чат-ботам HR Messenger.

Решение: чат-бот для обработки откликов и недозвонов

Свою работу мы начали с недозвонов: раньше рекрутер звонил всем откликнувшимся кандидатам, если тот не отвечал, то подключался чат-бот. Теперь же мы переделали процесс: чат-боты сразу забирают откликнувшегося кандидата и собирают его данные, а рекрутер анализирует их и звонит только тем, кто релевантен вакансии. Также мы загружаем свою базу недозвонов или тех, кто не дошел до собеседования — чат-боты общаются с ними и возвращают в воронку. 

Источники кандидатов

При внедрении чат-бота мы тестировали разные сценарии, чтобы посмотреть, на какие из них кандидаты реагируют лучше. 

Сейчас наш сценарий начинается так:

Бот спрашивает, интересна ли соискателю вакансия, и только потом продолжает диалог
Бот спрашивает, интересна ли соискателю вакансия, и только потом продолжает диалог

Если кандидату интересна вакансия, мы рассказываем об условиях работы.

Бот рассказывает об условиях вакансии, если кандидат ответил, что она ему интересна
Бот рассказывает об условиях вакансии, если кандидат ответил, что она ему интересна

Если кандидат соглашается на них, переходим к отсекающим вопросам, чтобы понять, подходит он нам или нет.

Бот задает вопросы-отсекаторы, чтобы понять, подходит ли кандидат для должности
Бот задает вопросы-отсекаторы, чтобы понять, подходит ли кандидат для должности

И в завершении диалога чат-бот отправляет доброжелательное сообщение о том, что с кандидатом свяжутся. Вместо того, чтобы вручную обзванивать всех соискателей, рекрутер заходит в отчёт по боту, выбирает подходящих и приглашает на собеседование. Тех кандидатов, которые сейчас нам не подходят, мы добавляем в базу и связываемся с ними в будущем. 

Чат-бот прощается и оповещает, что с кандидатом свяжется HR-специалист
Чат-бот прощается и оповещает, что с кандидатом свяжется HR-специалист

Кстати, мы заметили, что, если рекрутер звонит релевантному кандидату в течение 5-10 минут после завершения чат-бота, он дозванивается в 100% случаев. Поэтому сейчас мы стараемся максимально быстро связываться с ними. 

Когда нам не хватает входящего потока, мы грузим в ботов базу кандидатов, которые нам не подходили — связываемся с ними и спрашиваем, актуальна ли им вакансия. Был случай, когда чат-боты за раз обработали базу из 4000 кандидатов — вручную на это бы ушла не одна неделя.

Результаты: рекрутеры закрывают в два раза больше вакансий

У нас много сложных требований к финальным кандидатам, но несмотря на это команда подбора в тандеме с чат-ботами повысила эффективность подбора на 100% в сравнении с аналогичным периодом прошлого года. Если раньше один рекрутер в среднем закрывал 16 вакансий, то сейчас — 32. При этом все условия подбора остались такими же, менялись лишь инструменты, которые помогали достигать целей.

Задача/Решение/Результат

Благодаря автоматизации уменьшилось количество недозвонов и нагрузка на рекрутеров. Также мы достигли моей цели, которую я поставила при назначении на должность, — улучшать производительность команды и HR-процессы. Мы регулярно оцениваем изменения в процессах и результаты по разным проектам, и цифры говорят, что эффективность подбора поднимается на 10-20% от месяца к месяцу.   

Советы тем, кто задумывается о внедрении автоматизации

Инструменты автоматизации нужно внедрять в процессы не потому, что это модно. Нужно подходить основательно и начинать с потребностей бизнеса, чтобы не просто ускорить, а повысить качество подбора.

Вместе с Екатериной Недельчо, руководителем по подбору персонала в «Ашан Россия», мы составили чек-лист на основе нашего опыта внедрения автоматизации — он поможет замотивировать команду использовать новый инструмент. Скачивайте по ссылке:

Чат-боты повышают производительность команды

Чат-боты в SOKOLOV справились со своими главными задачами — сократили количество недозвонов и повысили эффективность подбора. Кроме того, чат-ботов мы используем в exit-интервью: бот пишет уволенным сотрудникам, а HR-специалист звонит только в том случае, если сотрудник не ответил. Результат — конверсия выходного интервью 89-95%. Сейчас начинаем внедрять адаптацию, где чат-боты будут проводить пульс-опросы и мониторить процесс онбординга новичка в компании. Автоматизация сильно экономит время и минимизирует шансы на ошибки — именно поэтому мы так её любим и всем советуем внедрять.