+7 495 105 99 99

Виртуальная АТС + городской номер +
SIM-карты = Мобильная АТС

MCN Telecom объединил мобильную, фиксированную и корпоративную связь!

22 октября 2020

Кейс для HR: массовый подбор персонала роботом

Существуют различные методы подбора персонала, самые распространенные из них – анкетирование, собеседование или тестовое задание. Даже если вы не выбрали первый, в качестве начального контакта с кандидатом на вакансию, как правило, выступает звонок по телефону, сопровождающийся стандартным набором вопросов и не менее стандартным набором ответов на них. Это позволяет сделать первичный отбор кандидатов, а также проинформировать их обо всех условиях работы.

В прошлой статье мы уже рассказывали о Голосовом роботе и его преимуществах перед живым человеком в выполнении рутинных задач.

К нам обратился клиент – сеть магазинов, продающих стройматериалы. У него возникла потребность в найме большого числа продавцов-консультантов для выкладки товара. Было принято решение попытаться автоматизировать начальный этап подбора сотрудников, чтобы не загружать отдел работы с персоналом, позволив ему заниматься более сложными задачами. Мы задействовали Голосового робота совместно с Виртуальной АТС для проведения массового обзвона тех, кто откликнулся на вакансию.

Начало работы

Голосовой робот принимает и совершает телефонные звонки кандидатам. Предлагает им вакансию, подробно рассказывает о ней, отвечает на вопросы и проводит скоринговое интервью, в котором человеку необходимо уточнить, устраивает ли его график и уровень заработной платы. Успешным кандидатам оглашается дата и время последующего очного собеседования. Все это робот делает в рамках одного звонка, а полученные данные автоматически заносятся в CRM-систему благодаря интеграции.

Робот может отвечать либо при помощи заранее записанных голосовых сообщений, либо используя технологию синтеза и распознавания речи. Мы выбрали второй вариант, чтобы как можно быстрее начать обзвон.

Для того чтобы робот мог обрабатывать слова-синонимы, мы должны заранее внести их в сценарий. Таким образом, человеку не обязательно отвечать «да» или «нет». Однако в случае возникновения сложностей с распознаванием речи голосовой ассистент переводит диалог на живого оператора. Чтобы бот мог обработать как можно больше заявок самостоятельно, необходимо предусмотреть все возможные синонимы, которыми человек может отвечать на заданные вопросы. Например, для ответа «Да» на вопрос «Вам удобно сейчас говорить» мы собрали 184 синонима.

При проработке сценария за основу мы взяли реальные диалоги. Далее проанализировали лучшие примеры, которые нам предоставил клиент, внесли правки и протестировали сценарий на реальных кандидатах. Мы провели несколько таких итераций. После каждого теста в сценарий вносились правки на основе полученного клиентского опыта. В итоге мы получили наиболее эффективную модель взаимодействия робота с человеком. Алгоритм обучения робота выглядит следующим образом.

Методика обучения робота

  • Проверяем и оцениваем качество обучающих данных
  • Учитываем, что диалоги операторов могут быть далеки от идеала
  • Анализируем диалоги наиболее конверсионных операторов
  • Составляем словари синонимов по тематикам
  • Используем перефразирование или эмулируем диалоги
  • Переводим голосовые записи в текст
  • Выстраиваем логику на основе анализа реальных диалогов
    и пользовательского исследования

Голосовой робот работает строго по инструкции, поэтому разговор, как правило, не занимает более 1-3 минут, однако обзвонить было необходимо примерно полторы тысячи человек. Для решения задачи клиент подключил многоканальный номер с 10 линиями. Этого оказалось достаточно, чтобы обзвонить 1322 кандидата за 1 день.

Работа Голосового робота по базе контактов

  1. Робот обзвонил 1322 кандидата
  2. Дозвонился до 1225 кандидатов
  3. Отказалось 750 кандидатов
  4. Заинтересовались вакансией 475 кандидатов
  5. Прошли скоринг и записались на собеседование 275 кандидатов
  6. Итоговая конверсия — 21% от первоначальной базы.

Робот справился за 1 день, при общем времени диалогов 4000 минут (66 часов). Человек потратил бы на эту работу более 16 рабочих дней.

Выводы:

  • В 10 раз быстрее человека робот обрабатывает заявки
  • 35% нерелевантных заявок фильтруется без участия человека
  • 12% — рост конверсии в трудоустроенного сотрудника
  • В 1,5 раза снизилась стоимость пришедшего кандидата
  • В 5 раз робот дешевле чем человек

70% анкет заполняется без участия сотрудников при средней стоимости заполненной анкеты в 12 рублей.

В заключение хочется сказать, что Голосовой робот не построит бизнес-процессы там, где их нет. Но совершенно точно сможет автоматизировать существующие. Робот не просто способен заменить человека в выполнении рутинной работы, но и делает это значительно быстрее. Что, в конечном счете, позволяет компании сокращать расходы, а персоналу – заниматься теми задачами, которые пока что нельзя сделать без помощи человека.

Понравилась статья? Узнать больше

Статьи

Как мы помогли крупному интернет-магазину принимать в 2,7 раз больше
заказов и увеличить прибыль

Читать больше

Как чат-боты помогают маркетинговым интернет-агентствам

Читать больше

Рекламная кампания без помех.
Как мы минимизировали посторонние звонки и упростили работу колл-центра

Читать больше

Из Москвы в Париж и обратно: как мы настроили безлимитные международные звонки для крупной компании и помогли ей экономить тысячи евро в месяц

Читать больше

Поединок телефонных гигантов в весе для бизнеса

Читать больше

Краткое руководство по Чат-ботам

Читать больше

Fix Price — когда каждая секунда на счету

Читать больше

Как прокормить «умные» вещи

Читать больше

Звони, сколько хочешь – плати по себестоимости

Читать больше

Кейс для HR: массовый подбор персонала роботом

Читать больше

Городской номер, который всегда с тобой

Читать больше

Расстояние работе не помеха

Читать больше

Win-win: когда в выигрыше и клиент, и оператор связи

Читать больше

Что дает бизнесу интеграция телефонии с CRM

Читать больше

Как бизнесу адаптироваться в новых реалиях?

Читать больше