Как в FastZila внедрили омниканального бота и создали единую точку входа для всех кандидатов
На примере FastZila показываем, как снять с рекрутеров рутинные задачи по массовому найму и сократить срок закрытия вакансии на 18%.
Письмо с подарочным HR-паком уже ждёт вас в почте. Если не нашли его, проверьте категорию «Промоакции» или «Спам».
FastZila — компания по аутсорсингу логистических процессов для E-commerce — работает на рынке курьерских услуг более 10 лет. Под руководством FastZila — более 11 000 активных курьеров и сборщиков, компания оказывает услуги более чем в 100 городах России.
Из-за масштабов возникли трудности при массовом подборе: как приоритизировать кандидатов для колл-центра? Как быть уверенными в том, что ни один входящий отклик не прошел мимо? Как оптимизировать ресурсы HR-штата и при этом сохранить качество найма?
В компании решили внедрить модуль искусственного интеллекта из системы «Поток Рекрутмент», чтобы автоматизировать процесс подбора и уменьшить нагрузку на рекрутеров.
Какие задачи ставили:
- Создать единую точку входа для всех кандидатов.
- Омниканально обрабатывать входящий поток соискателей на позицию курьера с помощью чат-бота или колл-бота.
- Внедрить параллельные звонки, чтобы сэкономить рабочие часы колл-центра.
- Ускорить закрытие вакансии.
Почему именно «Поток»?
Искусственный интеллект внутри системы «Поток Рекрутмент» помогает сократить время и ресурсы на подбор сотрудников: находит релевантные резюме, обрабатывает отклики, может провести телефонное интервью с кандидатом по заранее заданному сценарию. В партнерстве с Chatme.AI предоставляется всё для омниканального общения с соискателем: чат-бот, автоматические звонки, смс и письма.
ИИ от «Потока» помогает организовать массовый наём так, чтобы у HR оставалось время на стратегические задачи. Искусственный интеллект берет на себя первичный отбор кандидатов: оценку резюме, скрининг-интервью и назначение собеседования. Таким образом, колл-центр и рекрутеры избавляются от части рутинных операций при массовом подборе.
Процесс автоматизации в FastZila:
- Обработка входящих заявок от соискателей. Омниканальность представлена связкой робота и текстового чат-бота Chatme.AI в едином окне. Кандидат может заполнить форму на сайте, и робот перезвонит ему, чтобы провести интервью. Если же соискатель не хочет беседовать голосом, он может в режиме реального времени пройти собеседование в чате с ботом, написав в виджете.
- Отбор кандидатов. При разговоре с кандидатом ИИ действует по следующему сценарию:
- Сколько вам полных лет
- Отлично! Есть ли у вас гражданство РФ?
- Отлично. Есть ли у вас телефон или планшет на Android?
- Есть ли у вас действующая медицинская книжка?
- Есть ли у вас свой автомобиль?
- Назовите ваше ФИО.
После беседы робот фильтрует соискателей по требованиям и вежливо отказывает тем, кто не подходит на вакансию. - Автоматический импорт данных в CRM. После первичного собеседования с кандидатом информация попадает во внутреннюю CRM-систему компании с присвоением статуса, чтобы заявку мог обработать HR-специалист. Приоритеты расставлены в пользу тех, кто подходит по требуемым параметрам: наличие медкнижки, гражданства и т.д.
Филипп Костин
Руководитель отдела маркетинга FastZila
Решение «Потока» помогло нам автоматизировать обработку лида: провести первичный скрининг и тем самым сократить временной интервал обработки, полностью исключив потерю отклика. При этом мы существенно «прогрели» HR-воронку и улучшили конверсию на первом этапе.
Результаты автоматизации в FastZila:
Технология позволила автоматизировать этап первичного контакта с кандидатом, сократить трудозатраты call-центра на 32%, а сроки закрытия вакансии — на 18%.
Компании FastZila важно было не оставить ни одну заявку без ответа и приоритизировать соискателей для call-центра. Бот может обрабатывать до 200 заявок в минуту — это в 100 раз быстрее личных звонков и дает возможность обрабатывать большой поток параллельно. Кандидат сам определяет подходящий канал коммуникации — чат или звонок. При этом роботу присуща живая речь — порой его даже сложно отличить от диалога с человеком.
Итоги проекта с марта по сентябрь 2020 года:
- Обработано 1 952 заявок, из них 123 — с помощью чат-бота.
- 716 кандидатов в итоге подтвердили интерес, прошли диалог до конца и оказались подходящими по всем параметрам.
- Технология позволила call-центру сэкономить 97 рабочих часов благодаря параллельности звонков (человек может выполнять 1 звонок в моменте времени, робот — до 100).
А пока подпишитесь на наш чат-бот — он будет регулярно присылать полезные посты про управление персоналом!