«Соискатели думают, что общаются с живым менеджером». Научили ИИ-бота фильтровать кандидатов и теперь он экономит рекрутинговой компании 60 часов в месяц

Отсев соискателей отнимает у эйчаров несколько часов в день, а на реально важное времени остается меньше. Как мы передали рутинный сбор данных нейроконсультанту, как он справился с задачей.

Привет! Помимо автоматизации продаж через amoCRM, мы активно внедряем ИИ, который решает коммуникационные задачи клиентов — в частности, квалифицируют входящие лиды.

Компания по подбору персонала «Мегастар» подбирает линейных работников, и часто люди нужны «уже завтра». Эйчары тратят много времени на разбор откликов, но большинство из них они оказываются нерелевантными. В кейсе расскажем, как мы автоматизировали процесс отбора сотрудников с помощью ИИ.

«Мегастар» ищет сотрудников для работы в разных регионах России, в том числе вахтовиков. Менеджеры подбирают персонал по 72 специальностям и находят нужного работника в течение одного-двух дней. Сфера деятельности заказчиков компании широкая: склады маркетплейсов вроде Wildberries, заводы по производству авто Haval, хлебозаводы, пивоварни, склады одежды, чайные фабрики.

Основной канал привлечения кандидатов — объявления на Авито. Менеджеры отвечают на каждый отклик и выясняют у соискателей, есть ли у них нужный опыт и документы: например, права категории С или патент на работу в конкретной области. А еще узнают, подходят ли кандидатам условия работы и зарплата.

Проблема в том, что многие люди в поисках работы невнимательно откликаются на вакансии и отправляют свое резюме во все компании. Они мельком изучают требования к кандидату и описание должности.

❌ Такие нецелевые лиды тратят время менеджеров, которые разбирают сотни откликов в день. В результате эйчары каждый день занимались ручной классификацией соискателей. В итоге в компании поняли, что нужно автоматизировать процесс подбора и разгрузить менеджеров.

Мы часто создаем инструменты на основе ИИ для решения проблем компаний из разных сфер: торговли, строительства, аренды помещений. Именно поэтому решили, что ИИ-бот может быть полезен и в работе эйчара. Вместе с клиентом мы сформулировали основные требования к боту.

Интегрировать amoCRM с Авито. Так как это основной канал, который использует компания, надо было сразу продумать объединение бота с Авито и amoCRM. Нейроконсультанту предстоит собирать данные с семи аккаунтов и на основе диалогов создавать сделки в CRM.

Научить первично консультировать соискателей. «Мегастар» работает с 72 специальностями — от пищевой промышленности до сборки автомобилей. У каждого типа вакансий свои тонкости, в которых боту нужно разбираться, чтобы помочь кандидатам.

Научить учитывать географию. Важно, чтобы бот фильтровал кандидатов по расположению вакансии либо спрашивал, готовы ли они к вахте. ИИ-консультанту нужно разбираться в географии, чтобы не путать Красногорск и Красноярск и верно отвечать на заявки.

Распределять заявки по воронкам и менеджерам. У каждого направления профильные менеджеры, которым ИИ-консультант оперативно присылает задачи. Например, бот должен отправить отклик на вакансию комплектовщика на молочном заводе в один отдел, а отклик водителя-курьера — в другой.

На разработку ИИ-консультанта, который сортирует отклики из Авито, первично консультирует соискателей и заполняет их данные в CRM, у нас ушло 1,5 месяца.

У компании «Мегастар» уже был установлен виджет интеграции CRM с Авито, поэтому мы решили прикрутить к нему бота. С помощью виджета мы интегрировали семь профилей Авито с amoCRM. Теперь нейросеть сама отправляет новые заявки в CRM, где с ними работает менеджер, и ему больше не нужно заходить на сторонний сайт.

Когда соискатель пишет боту на Авито или откликается на вакансию, в CRM автоматически добавляется тег, который инициирует запуск чат-бота с заранее настроенной инструкцией. Мы прописали подробный промпт, чтобы ИИ-консультант мог по-разному реагировать на такие ситуации.

1. Кандидат интересуется конкретной вакансией. Чаще всего соискатели не просто пишут в бот, а откликаются на определенную вакансию — ИИ считывает это и дает точную информацию именно о ней. Например, пишет про график работы, количество смен в месяц или условия проживания.

2. Кандидат пишет без привязки к вакансии. Иногда лид переходит к боту без указания вакансии. Тогда ИИ-консультант задает соискателю уточняющие вопросы — например, какую должность он рассматривает, в каком регионе живет. На основе этого ИИ предлагает разные варианты на выбор.

Если кандидат продолжает общение и дает свои первичные данные, бот запускает процесс квалификации — определяет, подходит ли человек для вакансии. Его главная цель — оставить менеджерам целевые отклики и отсеять все остальные.

Консультант запрашивает полное имя, возраст, номер телефона, место жительства, гражданство. Нейросеть проверяет, соответствует ли соискатель требованиям: готов ли он к переезду, какой у него опыт работы. После сбора данных ИИ-консультант заполняет карточку клиента в удобном для менеджера виде.

По ходу квалификации бот консультирует соискателя по выбранной должности. Информация о ней содержится в теге вакансии, который прописан в CRM: например, «Вахта» или «Пивоваренный завод». ИИ заполняет карточку соискателя в CRM и следит, чтобы в полях не было повторов.

В процессе квалификации у ИИ есть несколько сценариев работы.

Подходит — передает заявку менеджеру. Если соискатель подходит под все критерии вакансии и доволен условиями работы, бот сообщает, что передаст его отклик менеджеру. После этого он автоматически ставит задачу специалисту в CRM. Каждый отклик попадет именно к тому эйчару, который отвечает за конкретное направление вакансии.

Не подходит — помечает заявку как нерелевантную. Если ИИ-консультант определяет, что кандидат не подходит по ключевым критериям, например отказывается от переезда для вахтовой работы, он завершает процесс квалификации. При этом бот предупреждает соискателя, что диалог останется открытым. Человек сможет вернуться в него, если захочет найти новую работу или будет готов к переезду.

Нужна помощь — вызывает менеджера. Иногда соискатели задают ИИ вопрос, на который у него нет заготовленного ответа: например, сколько человек будут работать в смене. Если консультант не найдет данных в описании вакансии и диалог зайдет в тупик, он передаст заявку менеджеру.

При этом ИИ учитывает день недели и время. В зависимости от этого бот сообщает кандидату, когда с ним свяжется специалист: сегодня, завтра или после выходных.

С ботом работают уже семь менеджеров компании. Мы опросили их и сформулировали результаты работы ИИ.

Автоматизировали рутину. Менеджеры экономят до двух часов рабочего времени ежедневно — его можно уделить консультации целевых лидов и поддержке кандидатов.

Нашли способ не терять лиды. Бот принимает отклики круглосуточно, в том числе ночью и в выходные, когда эйчары недоступны. Уже к началу рабочего дня специалист получает готовые карточки с информацией о соискателях и может приступать к обработке заявок. К тому же ИИ-консультант многозадачен — он способен одновременно общаться с десятками соискателей.

Уменьшили количество ошибок в данных. ИИ переносит данные соискателей автоматически, поэтому не может перепутать их. Менеджер может отвлечься и заполнить не ту карточку либо задублировать информацию.

Создали продукт, который можно масштабировать. Если «Мегастар» захочет интегрировать бота с другими площадками, его будет несложно установить и использовать с похожим промптом. Увеличение числа соискателей — это не проблема для мощного ИИ.

Клиент тоже поделился своим мнением об ИИ-консультанте:

Если вы хотите оптимизировать процессы приема и обработки заявок, в том числе со сторонних приложений, оставьте заявку на сайте или в телеграм-боте.

Рассказываем о том, как извлекать из CRM максимум пользы и денег, а также о возможностях для бизнеса, трендах, тонкостях и кейсах в телеграм-канале «Штаб-квартира Команды F5».

Расскажите, что усложняет жизнь вашим менеджерам при квалификации лидов?