Миссия выполнима: закрыли вакансии, которые никто не мог закрыть
Задача: Компания EGGHEADS, один из лидеров аналитическая систем для селлеров Wildberries, на протяжении года не могла найти людей. Для решения этой задачи привлекались более 10 агентств и внутренних HR-специалистов, но ни один из подходов не сработал. Это не просто создавало проблемы для бизнеса, но и тормозило развитие ключевых проектов.
Мы столкнулись с задачей не просто оптимизировать процесс найма, а полностью его переосмыслить, чтобы он стал более эффективным и прозрачным, с возможностью масштабирования на будущее.
Анализ и решение:
Мы столкнулись с задачей не просто оптимизировать процесс найма, а полностью его переосмыслить, чтобы он стал более эффективным и прозрачным, с возможностью масштабирования на будущее.
Анализ и решение:
- Аудит воронки рекрутмента: Мы начали с глубокого анализа существующих процессов. Выяснилось, что нам предстояло поработать над всеми витками воронки, например — одним из слабых мест было первое касание с кандидатами. Шаблонные письма не вызывали отклика. Мы проанализировали ЦА и разработали новую стратегию коммуникации с кандидатами, ориентированную на индивидуальный подход и персонализированные сообщения, что увеличило конверсию на 17%.
- Профиль кандидата и расширение критериев: Одним из самых важных моментов стала калибровка с с заказчиком по профилю кандидата. Мы пересмотрели и расширили критерии отбора, добавив фокус на софт скиллы и культурный мэтч, а не только хард скиллс. Это позволило более эффективно фильтровать кандидатов и значительно улучшить процесс на первом этапе интервью — конверсия выросла на 20%.
- Матрица компетенций и балльная оценка: Для повышения прозрачности процесса была создана подробная матрица компетенций, охватывающая как хард скиллы, так и софт скиллы. Мы внедрили балльную оценку для каждого индикатора, что сделало оценку кандидатов более объективной и предсказуемой, а процесс более управляемым
- Внедрение искусственного интеллекта: Важным шагом шагом стало использование ИИ для оценки кандидатов (см. видео в конце). Мы разработали софт, который помогал автоматизировать процесс анализа профилей, что сократило время на ручную обработку данных и повысило точность отбора. Благодаря этому конверсия финальных интервью выросла на 20%.
- Автоматизация адаптации новых сотрудников: Помимо рекрутмента, мы также разработали систему адаптации для новых сотрудников. Процесс включал четкие планы на испытательный срок, промежуточные встречи и автоматизированную оценку прогресса. Это помогло снизить текучесть на испытательном сроке и улучшить вовлеченность новых сотрудников.
Результаты:
- 97% укомплектованность команды: Все ключевые позиции были успешно закрыты.
- 80% сокращение времени на найм: Оптимизация процесса позволила значительно сократить цикл закрытия вакансий.
- Стоимость найма сократилась вдвое: Все перечисленные меры, конечно, сказались на экономической эффективности процесса.
- Повышение точности отбора: Внедрение ИИ и матрицы компетенций сделало процесс более прозрачным и предсказуемым, улучшив качество отобранных кандидатов.
- Снижение ручной работы HR: Автоматизация большинства этапов найма и адаптации позволила HR-сотрудникам сосредоточиться на стратегически важных задачах, а не на рутине.
Комментарий от Александры Леховицкой: "Задача была крайне амбицизной. Я пришла в компанию с, казалось бы, идеально настроенным процессом рекрутмента. Единственный вопрос, который меня не отпускал: "Почему у ребят не получилось?". Это был вызов. Но я уверена, что в каждом процессе, каким бы безупречным он ни казался, всегда можно найти слабые места и исправить их. Так и произошло: мы пересмотрели воронку с самого начала и шаг за шагом отстроили каждый этап. Кейс с EGGHEADS еще раз подтвердил — даже самые сложные задачи решаемы, если подходить к ним системно и с долей креатива."
