Кейс KFC: як найняти 20 000 співробітників за допомогою робота
Три стадії діджіталізаціі масового найму і власний віртуальний помічник для верифікації заявок.
В результаті цифрового рекрутингу конверсія прийому на роботу нових співробітників у KFC зросла на 11%, а в штат стали приймати 15-20% претендентів від загального числа заявок. Портал Стартапы и бизнес розповів: за рахунок чого мережа ресторанів змогла цього досягти. RAU публікує ключові тези матеріалу.
Кілька років тому міжнародний бренд ресторанів швидкого обслуговування KFC вийшов на новий ринок. На той момент в цій країні працювало 195 ресторанів компанії, а темпи зростання становили 15-20 нових точок в рік. У KFC була поставлена задача відкрити 500 ресторанів за 5 років, а значить, HR-департамент повинен був забезпечити необхідну для цього кількість співробітників. Тоді бренд KFC в країні не знали: від необхідних 5 000 щомісячних заявок роботодавець отримував тільки 10%. Аналіз цільової аудиторії привів до однозначного висновку: шукати потенційних співробітників потрібно в інтернеті, адаптуючи інструменти для мобільного формату.
Крок 1: залучити більше кандидатів
Потік вхідних заявок стали збільшувати за рахунок реклами: контекст і таргетинг, банери, промо-пости в соціальних мережах. При цьому заміна стандартних банерів на популярні меми знижувала витрати на кожну анкету на 50%, крім того, ситуативні публікації набирали в десять разів більше лайків, а це – увага цільової аудиторії.
Були також доопрацьовані анкети для претендентів. У своєму первісному вигляді вони були зручні рекрутеру, а не кандидату, який повинен був включити в анкету детальну інформацію про себе, бажаний графік, знання бренду.
Дослідження показало, що кожне зайве поле знижує конверсію, особливо коли анкета заповнюється з телефону. Скорочення числа питань і спрощення опису вакансії (абстрактні цінності були замінені зазначенням зарплати, компенсацій, умов роботи) підвищили конверсію найму кандидатів на 40%.
Крок 2: оптимізувати HR-процеси
Зі збільшенням потоку претендентів з’явилася необхідність автоматизації просування заявки з бази до директорів ресторанів. Це також спростило збір даних для аналітики: які співробітники влаштовуються, хто з них проходить випробувальний термін і навчання, яких результатів вони досягають.
Висновки дозволяють надалі залучати претендентів з певними характеристиками.
Спочатку був введений HR-модуль M.A.R.S., що розподіляє всі вхідні заявки по ресторанах: кожен директор бачив відгук претендента, а потім самостійно зв’язувався з ним для проведення інтерв’ю. Таким чином наймачі отримали інструмент для роботи з кандидатами, проте не завжди застосовували його ефективно. Статистика, про яку просив відділ маркетингу для прицільної настройки реклами, відстежувалася нерегулярно в силу великого числа співбесід – кількість надісланих на місяць резюме досягло 20 000 – директора нe встигали заповнювати статуси з зазначенням причин відмови або прийому на роботу.
Для вирішення цієї проблеми було організовано колл-центр, який зайняв місце між M.A.R.S. і директорами в ланцюжку HR-процесів. Так, оператори зв’язувалися з кожним кандидатом, призначаючи інтерв’ю в його місті і фіксували необхідні для аналітики дані. Робота на місцях була мінімізована, а конверсія з заявки в інтерв’ю збільшилася на 50%.
Крок 3: найняти віртуального помічника
У відгуків є дві особливості: частина з них приходить з помилкою, частина втрачає свою актуальність протягом кількох годин. В результаті компанія витрачає сили на обробку «порожніх» заявок, а цей час менеджери колл-центру могли б використовувати для призначення інтерв’ю зацікавленим кандидатам.
Тому, було додано ще одну ланку – віртуальний помічник, що робить попередній відсів нерелевантних заявок.
Як він працює?
- Як тільки анкета з’являється в системі, робот зв’язується з претендентом, роблячи кілька спроб додзвонитися.
- У разі відповіді помічник запитує, чи є актуальною для здобувача вакансія, використовуючи технологію синтезу мови.
- Якщо кандидат відповів ствердно (використовується технологія розпізнавання мови), робот переводить дзвінок на співробітника колл-центру, який веде діалог далі, призначаючи час та місце співбесіди.
В результаті колл-центр став спілкуватися тільки з зацікавленими кандидатами, що підвищило конверсію в інтерв’ю ще на 8%, а конверсію в прийом співробітника на роботу – на 11%.
Віртуальний асистент був створений на базі платформи Voximplant, що дозволяє інтегрувати голосових ботів в HRM і CRM-системи. Звіти по запущеним кампаніям формуються в реальному часі: адміністратор проекту бачить, скільки кандидатів встиг обробити робот за заданий проміжок часу, хто з них записався на співбесіду, хто не підняв трубку, хто передзвонив, чи було повторне підтвердження запису на співбесіду.
Ефективність цифрового рекрутингу:
- Кількість операторів колл-центру скоротилося в 1,5 рази: робот обробляє які заявки, телефонуючи кандидатів в 10 разів швидше за людину.
- Компанія не платить за чужі помилки: 37% нерелевантних заявок відсіваються самостійно.
- Час обробки однієї заявки скоротився в 1,5 рази: оператори працюють тільки з якісними заявками, обробляючи 80 кандидатів за годину.
- Конверсія співробітника виросла на 11%: зараз в штат приймається 15-20% претендентів від загального числа заявок.
Джерело: Стартапы и бизнес