Текст книги "HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг"

2. #аналитика

Все больше работодателей сегодня используют анализ данных для принятия решений о кандидатах и сотрудниках, для развития и продвижения своего бренда работодателя, для оптимизации и повышения эффективности тех или иных HR-процессов. Однако пока на рынке не так много успешных реализованных проектов, тем ценнее познакомиться с пионерами в HR-аналитике.

Анна Паршина, директор по персоналу RAMBLER Group:

– Если речь идет об операционных решениях и HR-аналитике как инструменте их принятия, то они уже сейчас могут быть реализованы с использованием базовых описательных статистик и регулярной отчетности. В коммерции, например, не запускают ML каждый раз при необходимости понять, почему упала выручка в конкретном канале продаж, а для начала смотрят динамику рынка, средний чек, продажи в штуках, состав корзины и т. д. Если для принятия операционных решений не используется то, что мы анализируем, следует различать больше одного сценария.

● Наши отчеты никто не смотрит, решения принимаются без нас. Скорее всего, предложенная информация не соответствует специфике операционной деятельности: мы не слышим внутреннего клиента и показываем ему возможные метрики вместо тех, которые в первую очередь относятся к вопросу.

● Ничего не происходит, решения вообще не принимаются, то есть всех все устраивает в краткосрочной перспективе, и тут даже ML не поможет. Таким образом, HR-аналитика будет задействована в том случае, когда базовые метрики окажутся релевантны специфике операционной деятельности. Нет необходимости в сверхразвитии и высоких технологиях – важно просто услышать бизнес. Что касается стратегических решений и HR-аналитики как инструмента их принятия, существует несколько условий. Среди них – желание знать все или хоть что-то про сотрудников, операционализированое до конкретных проблем, однозначно коррелирующих с HR и общекорпоративной стратегией. Аналитик (аналогичным образом это работает и в науке) не сможет ничего объяснить или предсказать, если не очертит исследовательскую проблему: борьбу с текучестью, поиск ключа производительности, стремление комплексно управлять развитием и т. д. Без этого можно лишь описывать окружающий мир, что относится исключительно к базовому уровню. Также требуется развитие самого инструмента, переход от описательной к аналитической (объяснительной) статистике. Это происходит, если:

● появляются цифровые HR-процессы, оцифрованы основные производственные процессы;

● появляются мощности (или время) для обработки этих данных;

● появляется исследовательская экспертиза внутри, причем тот специалист, который не просто считает, а самостоятельно разрабатывает дизайн исследования, переводит бизнес-вопрос в его концептуальную рамку;

● вы инвестируете время и силы HR– и бизнес-экспертов в интерпретацию результатов, а также их «приземление» до конкретных шагов – to do list. Чего не хватает HR-специалистам: навыков критического мышления, компьютерной грамотности, формальной логики и базовой статистики. Чего уже переизбыток: презентаций с лучшими практиками смежных отраслей, визионерских комментариев, научно-популярных фильмов.

Полина Хабарова, HR-директор КРОК:

– Прежде чем начать работать с HR-аналитикой, использовать технологии Big Data, строить прогнозы и сценарии, необходимо накопить данные. Если в компании уже создаются специальные системы, способствующие тщательному сбору, сохранению и обработке информации, через несколько лет это позволит измерять эффективность различных источников трафика кандидатов, оценивать качество подбора, таргетированно формулировать ценностное предложение, работать с мотивацией сотрудников.

Чтобы формировать запрос для аналитики, нужно понимать возможности существующих ИТ-инструментов и дальнейшего использования полученных данных, оценивать их релевантность. Так появляется спрос на новую компетенцию – ИТ-грамотность – и в сфере HR. Нам нужны люди, которые не только понимают, что такое цифровые технологии, но и быстро обучаются, правильно применяют новые цифровые навыки в своей работе.

Ольга Филатова, основатель компании People Innovations, эксперт в области управления людьми, HR tech и организациями:

– На мой взгляд, HR-аналитика станет реальным повседневным инструментом в большинстве крупных и средних компаний примерно лет через 5, когда закончится базовая автоматизация всех процессов; составят список бизнес-вопросов, которые в первую очередь хотят эффективнее решать с помощью данных; заново опишут, что и как они хотят в связи с этим хранить; построят и обучат математические модели.

Дело тут прежде всего не в навыках HR-специалистов, а в отсутствии систем с качественным хранением необходимых данных. Кроме того, нужны навыки аргументации, расчета бизнес-кейсов, чтобы убедить компанию в это вкладывать. Не хватает и навыков разработки продукта (не проекта!), ИТ-грамотности, умения формулировать запросы.

Анастасия Мизитова, учредитель и директор проекта «Энергия HR»:

– Важно не путать Big Data с аналитикой. Большинству HR нужно срочно углублять базовые навыки анализа данных, умения ставить вопросы, разговаривать с бизнесом на предметном языке. Хочется, чтобы больше внимания уделялось развитию именно таких прагматических компетенций. Плюс, конечно, важны системные решения по аналитике, основанные на технологических возможностях. Есть прекрасные примеры грамотного использования динамических дэшбордов, прекрасная визуализация, большой охват данных. Но опять же все упирается в то, чтобы конечные пользователи учились прибегать к такой аналитике и качественно ее использовать для принятия решений.

Требуется постоянно практиковать аналитику на простых кейсах. Подчеркиваю – на простых, потому что бесконечная риторика про Big Data порой приводит к беспомощности в работе с базовыми данными.

Финансово-строительная корпорация «Лидер»

(ФСК «Лидер»)

Проект «Повышение эффективности сотрудников департамента продаж» (авторы: Лариса Самуйлова, заместитель президента по персоналу, Екатерина Самородова, PR-директор, Лилия Беликова, специалист по подбору и адаптации, Ольга Тумайкина, коммерческий директор, Светлана Комарова, руководитель направления развития персонала)

Победитель «Премии HR-бренд 2017»

Серебро в номинации «Столица»

Отрасль компании: строительство.

Численность сотрудников: 12 600[48]48
  Общее количество сотрудников ФСК «Лидер» и ДСК-1.


[Закрыть] человек.

Предпосылки

■ Обрушившийся рынок

До 2014 года на жилье был высокий спрос, и квартиры продавались вне зависимости от профессиональных качеств продавца.

С 2015 года спрос на жилую недвижимость стал падать.

В 2016 году строительная отрасль впервые за всю историю столкнулась с кризисом перепроизводства: именно на это время пришелся пик вывода нового жилья на рынок, с одной стороны, и самый низкий спрос – с другой.

■ Низкоквалифицированный торговый персонал

Отрасль не привыкла жить в условиях жесткой конкуренции и обрушившегося спроса. Продавцы первичной недвижимости никогда не сталкивались с необходимостью предпринимать активные действия для совершения продажи.

■ Проблемы рынка труда

Продавцы, которых можно взять с рынка, такие же, как и работающие в компании сотрудники. Они очень отличаются от коллег из автомобильного бизнеса, фармацевтики или FMCG. Они более инертны, не обладают драйвом продажника, не предпринимают достаточных усилий для совершения сделки и не замотивированы менять свои привычки. Они по-прежнему ждут, когда к ним придет поток целевых клиентов.

■ Наем и ротация персонала без опоры на объективную оценку

В компании отсутствовала система оценки компетенций персонала и продуктовых знаний.

■ Неработающая система премирования

Система премирования сотрудников продающих подразделений не мотивирует основную часть персональных менеджеров (ПМ) и руководителей коммерческих подразделений к выполнению плана.

Поставленные перед проектом задачи:

1. Создать отдел телефонных продаж (ОТП) с целью снять функцию приема звонков с персональных менеджеров.

2. Найти драйверы эффективности персональных менеджеров.

3. Провести анализ рынка, сравнить ПМ компании с менеджерами конкурентов.

4. Внедрить полевой коучинг и мониторинг эффективности проекта.

5. Изменить систему премирования.

6. Оценить эффективность обучения.

7. Разработать нематериальное стимулирование коммерческого персонала.

Целевой аудиторией проекта стали специалисты отдела телефонных продаж и персональные менеджеры.

Реализация

Основные этапы проекта

Этап 0: от бизнеса получена задача создать ОТП

Было принято решение о перераспределении функционала и создании нового структурного подразделения – отдела телефонных продаж. Цель: снизить количество потерянных входящих звонков и увеличить конверсию из звонка в визит.

Результат: увеличена конверсия.

Этап I: создание ОТП

В течение месяца надо было укомплектовать штат (24 сотрудника) из внутренних и внешних кандидатов, конкурирующих на равных условиях. Для этого:

• разработан гипотетический профиль успешности;

• создан пакет документов для проведения центров оценки (ЦО) (интервью по компетенциям, деловые игры);

• разработаны обучающие материалы по продукту и тестовые материалы;

• разработана система премирования;

• проведено обучение внутренних наблюдателей центров оценки (руководители управлений, директор по продажам, рекрутеры);

• объявлен конкурс и проведен предварительный отбор соискателей для участия в ЦО из расчета 3 кандидата на вакансию;

• проведен ЦО;

• проведена дистанционная оценка (тесты, опросники CEB SHL);

• отобрано необходимое количество специалистов;

• проведено обучение, протестированы знания;

• зафиксирован профиль компетенций как матрица отбора кандидатов.

Результат: создан высокоэффективный[245]245
  Это было подтверждено анализом эффективности отдела, который был проведен через полгода.


[Закрыть] отдел телефонных продаж.

Этап II: поиск драйверов эффективности ПМ

Необходимо было понять, что общего у лучших сотрудников и что отличает их от остальных. Для этого:

• создан гипотетический профиль успешности персональных менеджеров;

• проведена дистанционная оценка потенциала к продажам (личностные опросники Formatta). Были сопоставлены результаты оценки потенциала и эффективности на рабочем месте (выполнение плана продаж, выручка), но диаграммы рассеяния не показали значимых связей, то есть корреляции не были найдены. Слабые связи просматривались только по трем шкалам;

• соотнесен социальный портрет сотрудника (пол, возраст, семейное положение, образование, стаж работы в компании, стаж работы в отрасли, наличие детей и т. п.);

• собрана информация о факторах, влияющих на продажи и лежащих вне зоны контроля ПМ: динамика рынка, изменение законодательства, выход объектов конкурентов, стадия строительства, сроки сдачи объекта, транспортная доступность, рекламные акции, квартирография, наличие в продаже квартир запрашиваемой площади, локация объекта;

• перепроверены результаты опросников Formatta через опросники CEB SHL; результаты совпали;

• проведено полевое наблюдение, по результатам которого стало понятно, что успешные продавцы лучше устанавливают контакт и выявляют потребности клиента; гипотеза успешности была скорректирована.

Результат: сформирована программа обучения, исходя из гипотетического профиля успешности.

Этап III: анализ рынка, сравнение ПМ компании с менеджерами конкурентов

Требовалось понять, что происходит у конкурентов: в чем они сильнее, чему можно у них научиться, какие их лучшие практики нужно принести в компанию. Для этого:

• собраны и проанализированы данные о системах премирования и размерах доходов сотрудников у конкурентов. Выяснилось, что компания находится на верхней границе рынка, но, в отличие от коллег по отрасли, в компании нет пороговых значений для выплаты премий. В том числе таких значений нет даже у руководителей продающих подразделений. При невыполнении плана сотрудники имели достаточно высокий доход, что позволяло им не особенно беспокоиться о выполнении плана продаж;

• исключены ошибки найма, для чего был проведен срез компетенций сотрудников конкурентов: были организованы посещения объектов конкурентов в качестве тайных покупателей и на основании полученного чек-листа проведена оценка собственных специалистов;

• получена инсайдерская информация о системе подготовки продавцов у конкурентов, которая выстроена по аналогии с большой фармой и рынком табака – полевое обучение.

Результат: определены сильные стороны конкурентов.

Этап IV: внедрение полевого коучинга и мониторинг эффективности проекта

В качестве пилотного проекта были выбраны восемь жилых комплексов: «Дыхание», «Поколение», «Новое Тушино», «Новогиреевский», «Сколковский», «Скандинавский», «Римский» и «Некрасовка», на которых в течение полугода работали 4 полевых коуча. Алгоритм работы: наблюдение встреч с клиентом, коучинговая сессия, индивидуальный план работы на 2–3 дня, повторное наблюдение. Задача коучей – увеличение выручки и повышение конверсии из визита в сделку. Результат: по итогам этой инициативы коучи помогли увеличить конверсию, и динамика продаж оказалась выше динамики рынка.

Этап V: изменение системы премирования

Разработана система расчета целевого совокупного дохода в зависимости от планируемой выручки и сложности объекта, введены пороговые значения. Периодичность подведения итогов для руководителей продающих подразделений увеличилась с одного месяца до квартала и года, за счет этого была снижена привлекательность игры в «пилу», когда продажи одного месяца придерживаются и переносятся на следующий, чтобы получить повышенный коэффициент за перевыполнение плана.

Результат: выполнение плана продаж выросло.

Этап VI: оценка эффективности обучения

Было собрано и проанализировано максимально возможное количество информации для того, чтобы понять, действительно ли новый формат обучения влияет на продажи. Для этого:

• был проведен мониторинг эффективности полевого обучения (тайный покупатель, выручка, конверсия, сравнение с динамикой рынка);

• запущена оценка удовлетворенности работой коучей по анонимным анкетами обратной связи. Результат: в процессе анализа информации столкнулись с тем, что очистить данные от влияния иных факторов очень сложно.

Этап VII: корректировка гипотезы успешности (эта задача возникла уже в процессе реализации проекта)

В процессе анализа данных продолжали проверять на прочность гипотезу успешности.

Результат: в конце концов была найдена корреляция между шкалой выявления потребностей и конверсией из визита в сделку и еще раз скорректирована программа обучения.

Этап VIII: разработка нематериального стимулирования коммерческого персонала Начали проводить конкурсы на лучшего ПМ, лучшего сотрудника ОТП. Лучшие менеджеры квартала приглашаются на обед с владельцем компании.

Результат: удалось увеличить количество сделок.

Результаты

В результате проекта была создана единая система оценки, развития, обучения, полевой поддержки сотрудников отделов продаж, в основу которой легли измеренные и статистически подтвержденные драйверы эффективности продавцов. Эмпирическим путем были выявлены основные направления обучения коммерческого персонала. После реорганизации коммерческой функции появилось два подразделения внутри продаж – ОТП и ПМ (персональные менеджеры на объектах). Задача ОТП – обеспечить объекты необходимым количеством визитов покупателей. Задача ПМ – превратить визит в сделку.

Все это позволило лучше отбирать персонал на входе, проводить сфокусированное обучение и получать лучшие результаты продаж.

Поставленная задача № 1: создать отдел телефонных продаж.

Достигнутый результат: были подобраны сильные кандидаты в ОТП, что позволило сэкономить больше двух миллионов рублей, отказавшись от услуг провайдеров. Текучесть сформированного подразделения – менее 7 %.

Оценка эффективности создания ОТП[49]49
  Была проанализирована конверсия звонок/визит, визит/сделка, звонок/ сделка. Источник данных: статистика от ОТП, данные 1С и директора по маркетингу.


[Закрыть]:

■ Показатель конверсии из звонка в сделку был относительно стабильным до середины 2016 года (3,65 % звонков переходит в сделку); во втором полугодии 2016 года после создания ОТП показатель вырос в 2 раза (7,48 % звонков переходит в сделку), что может свидетельствовать о том, что ОТП более качественно и эффективно обрабатывает звонки, работает с КПД, который в 2 раза больше, чем у предыдущей схемы «колл-центр + ПМ».

■ При уменьшении количества входящих звонков было получено увеличение перехода звонков в сделку. Гипотетически увеличение потока входящих звонков и штата ОТП может увеличить количество визитов и сделок, если емкость рынка это позволит.

Поставленная задача № 2: найти драйверы эффективности ПМ.

Достигнутый результат: создана и скорректирована гипотеза успешности, которая используется при найме. В результате была получена точечная картина драйверов продаж, специфичная для отрасли и компании. Показатели прохождения испытательного срока выросли до 94,6 %.

Поставленная задача № 3: провести анализ рынка, сравнить ПМ компании с менеджерами конкурентов.

Достигнутый результат: изменена программа «Школа продаж» с учетом выявленных разрывов и западающих компетенций. Проверки тайных покупателей показали улучшения на каждом из этапов продаж.

Рост показателей по отдельным объектам:

■ «установление контакта» – на 2 пункта;

■ «выявление потребностей» – на 1,5 пункта;

■ «презентация» – на 1,5 пункта;

■ «работа с возражениями» – на 0,75 пункта;

■ «завершение сделки» – на 1,75 пункта.

Поставленная задача № 4: внедрить полевой коучинг и мониторинг эффективности проекта.

Достигнутый результат: в сравнении с динамикой продаж конкурентов на объектах, сопоставимых с проектами компании (входящими в пилотный проект полевого коучинга[50]50
  Проект полевого коучинга стартовал в апреле 2017 года.


[Закрыть]) по локации и степени готовности, были получены следующие результаты:

■ тренд рынка – минус 2 % (в динамике от I к III кварталу 2017 года);

■ тренд компании – плюс 15 %.

Поставленная задача № 5: изменить систему премирования.

Достигнутый результат: был повышен процент выполнения плана продаж, не только без превышения, но даже слегка с экономией ФОТ.

Поставленная задача № 6: оценить эффективность обучения.

Достигнутый результат: попытка создать многофакторную систему оценки влияния обучения на выручку столкнулась с невозможностью оценки степени влияния сторонних факторов. Проект полевого коучинга было решено продлить еще на один квартал[51]51
  Данные на ноябрь 2017 года.


[Закрыть].

Поставленная задача № 7: разработать нематериальное стимулирование коммерческого персонала.

Достигнутый результат: в компании начали проводить конкурсы на звание лучшего сотрудника. Первые же конкурсы на отдельно взятых объектах позволили повысить показатели выручки.

Дополнительная задача, которая возникла уже в результате реализации проекта: скорректировать гипотезу успешности.

Достигнутый результат: выявлена высокая корреляция между конверсией из визита в сделку и шкалой выявления потребностей. Для того чтобы понять, что обуславливает успешность или неуспешность ПМ, в течение нескольких месяцев были проанализированы самые различные массивы данных (оценка компетенций, социальный портрет, опыт работы, динамика выручки, динамика выполнения плана, динамика рынка, сезонность, конверсия, воронка продаж).

По результатам была еще раз скорректирована программа обучения.

Дополнительный результат: при проведении оценки персонала были найдены HiPo, которые в настоящее время[52]52
  Данные на ноябрь 2017 года.


[Закрыть] уже получили продвижение на должности начальников отделов продаж.

Екатерина Самородова, директор по PR:

– Среди предпосылок проекта можно выделить:

● кризис на рынке: низкое доверие у клиентов на этапе строительства, неравномерное число проектов, нехватка средств у населения;

● немотивированный персонал: менеджеры по продажам до этого занимались входящими запросами и не работали проактивно;

● проблемы рынка труда: в отличие от коллег из других областей, наши менеджеры работали по старым технологиям, не стремились выявить потребности у клиентов и увеличить средний чек покупки, плохо знали продукт;

● отсутствие системы оценки компетенций персонала и его обучения в компании;

● недостаточное понимание драйверов эффективности специалистов отделов продаж;

● система премирования сотрудников из отдела продаж не мотивировала основную часть персональных менеджеров и руководителей коммерческих подразделений к выполнению плана.

В связи с этим возникла идея создания системы отбора и развития наиболее перспективных внутренних и внешних кандидатов. На реализацию проекта также повлияла необходимость повысить выручку компании и увеличить долю рынка за счет вложений в коммерческий персонал.

Нам необходимо было многое сделать в сжатые сроки, рискнуть в условиях тяжелого рынка, перестроив всю систему мотивации в компании.

При создании системы оценки влияния обучения на выручку мы столкнулись с невозможностью измерить степень влияния внешних факторов. Поэтому проект полевого коучинга мы решили продлить еще на один квартал и разделить ПМ на экспериментальные и контрольные группы на каждом объекте, чтобы сравнить результаты двух групп.

* * *

Интервью с Дмитрием Трескуновым, менеджером по привлечению талантов «Макдоналдс».

Первый вопрос – о старте проекта: идея создания простой для пользователей системы веб-аналитики digital-рекламы появилась сразу или были альтернативные варианты?

– Если говорить об аналитике, в digital-рекламе уже есть понятный, доказавший свою эффективность набор инструментов, поэтому альтернативные варианты для нашего проекта не рассматривались. Другое дело, что любой инструмент можно применять по-разному. Так как целевой аудиторией стали не профессиональные интернет-маркетологи, нужно было сделать результаты аналитики настолько понятными, чтобы на их основании они принимали решения, повышающие продуктивность рекламных кампаний. В «Макдоналдс» достаточно большой подбор персонала и серьезный бюджет, который формируют сами рестораны. Соответственно, они крайне заинтересованы в понимании того, на что тратить заработанные деньги и где получится самый большой ROI. Конечно, все равно приходится дополнительно объяснять на доступном языке, показывать с помощью графиков и диаграмм, но в целом это прозрачная отчетность, которая с точки зрения восприятия не вызывает никаких вопросов.

Банк анкет сразу был воспринят менеджерами ресторанов как удобный инструмент или потребовалось какое-то время и дополнительные коммуникации в поддержку?

– Банк анкет с первого же дня стали очень активно использовать менеджеры ресторанов (тех, что находятся вдали от больших спальных районов и других мест массового нахождения людей), для которых он в первую очередь создавался.

Расскажите о самом масштабном решении, принятом на основании данных системы? Были ли неожиданные инсайты? Были ли площадки и форматы, от которых вы полностью отказались или радикально изменили работу с ними, детально изучив данные?

– В течение года мы проводим не только кампании, направленные на наем, но также и имиджевые мероприятия. Если говорить о вторых, то внедренная система позволила пересмотреть многие ключевые показатели. На рынке много предложений по проведению различных лидогенерационных кампаний, в которых оплата предлагается за конечный результат – заполненную анкету. Некоторым партнерам мы доверяли только на основании каких-то репутационных моментов, но после появления аналитики и внутренних инструментов отслеживания качества анкет стало понятно, что две трети из них не отвечают нашим запросам. Как следствие, с частью лидогенерационных площадок мы перестали работать, а в другие, наоборот, вложили дополнительные средства.

В целом источником наиболее качественного трафика выступают профильные job-борды, все остальные имеют более или менее большой коэффициент погрешности. Это относится и к соцсетям, с которыми наш подрядчик по рекламе продолжает очень активно экспериментировать. В данном случае аналитика проявляется исключительно в виде конечного результата, когда видны реализованные гипотезы.

Расскажите подробнее о выборе подрядчика для разработки системы аналитики и банка анкет. Какие критерии выбора были для вас определяющими? Были ли сложности в процессе разработки?

– С коллегами, которые разрабатывают сайт rabotavmcdonalds.ru, мы сотрудничаем давно и плодотворно, обсуждая каждый внедряемый инструмент. Предлагаемые ими решения по эффекту, стоимости, срокам и прочим параметрам нас полностью устраивают.

В вопросе выбора подрядчика для подобных проектов существуют два варианта. Первый – когда HR в компании находится на пике технологий, может четко сформулировать, чего хочет, и способен производить изменения под процессы, которые ему нужны. Второй – когда он выполняет функцию чистого саппорта и действует строго в рамках существующих принципов, подстраивается под них. Здесь стоит обращаться к провайдеру за готовым решением, тем более что у специалистов, которые профессионально занимаются HR-сайтами и платформами, гораздо больше ресурсов и возможностей. Но в такой уникальной компании, как «Макдоналдс», этот путь менее эффективен – слишком много внутренней специфики в процессах, да и собственных идей хватает.

Расскажите о дальнейшем развитии сайта rabotavmcdonalds.ru и связанных с ним digital-решений: планируете ли что-то новое или скорее поддерживаете текущие высокие показатели эффективности привлечения и найма?

– Мы не останавливаемся в развитии ни на секунду: за время, прошедшее с момента победы в «Премии HR-бренд», мы внедрили не менее пяти больших инициатив, направленных на улучшение пользовательского опыта кандидатов, упрощение и автоматизацию процесса найма для ресторанов, повышение эффективности проводимых кампаний, в том числе с применением искусственного интеллекта.

Одно из основных направлений – инструмент онлайн-оценки, реализованный через чат-бот. Его суть заключается в разной логике оценки соискателей: в зависимости от успешности их ответов на тот или иной вопрос чат-бот выстраивает разные сценарии дальнейшего ассесмента для каждого кандидата. Мы хотим набрать большую базу (порядка 100 тысяч анкет) для анализа и научиться предсказывать, кто из кандидатов находится в зоне риска увольнения в первые месяцы работы, а кто, напротив, с первых дней претендует на звание сотрудника с высоким потенциалом развития карьеры. То есть в этих двух крайних категориях важно найти пересечения, совпадения в ответах и прогнозировать их неудачи или успехи уже на этапе интервью. Вообще чат-бот – достаточно изъезженная тема, но мы пока не слышали о решениях, в которых в этот инструмент встраивались бы элементы искусственного интеллекта. В дальнейшем мы на этой базе построим еще более умные системы. Кроме того, мы активно изучаем новые решения, разрабатываемые поисковыми системами, которые позволяют идентифицировать посетителя по социально-демографическим признакам в момент его захода на сайт и выдают ему персональный контент. Хотя ключевой аудиторией «Макдоналдс» как работодателя являются студенты, мы хотим расширить наше присутствие в таких категориях, как молодые мамы, которым удобно работать несколько часов в день рядом с домом, и взрослые специалисты 27–35 лет, которые решаются на перезапуск своей карьеры, разочаровавшись в офисной рутине. И для мам, которые в итоге выйдут из декрета, и для тех, кто хочет все начать с чистого листа, мы предлагаем релевантные решения по карьерному росту и профессиональному развитию. В итоге мы хотим научить сайт показывать свой контент для каждой целевой аудитории. Наконец, есть большое желание сделать привязку видеоинтервью к чат-боту, чтобы на основании онлайн-ассесмента подготовить специфические вопросы по выявленным слабым местам. Условно говоря, кандидат проходит тест, а затем буквально показывает товар лицом, но только в тех ракурсах, которые интересуют работодателя (проверка западающих зон или подтверждение сильных). Директор ресторана в личном кабинете видит анкету с результатами умного чат-бота и умного видеоинтервью и принимает решение на основании комплексной оценки. Правда, пока не до конца понятно, насколько сами кандидаты готовы к видеоформатам.

«Макдоналдс»

Проект «Эффективное использование возможностей карьерного сайта в рекрутмент-целях» (авторы: Дмитрий Трескунов, менеджер по привлечению талантов, Татьяна Ясиновская, вице-президент по развитию людских ресурсов и обучению)

Победитель «Премии HR-бренд 2017»

Бронза в номинации «Федерация»

Отрасль компании: ресторанный бизнес.

Численность сотрудников: 47 000 человек.

Предпосылки

■ Колоссальные цифры набора персонала: компания нанимает порядка 25 000 – 30 000 сотрудников в год, и эти цифры будут только расти в соответствии с планами развития бизнеса.

■ Только через карьерный сайт rabotavmcdonalds.ru[53]53
  rabotavmcdonalds.ru – это внешний карьерный сайт, который был создан как отдельная платформа (вне корпоративного сайта mcdonalds.ru) для того, чтобы кандидатам было удобно, легко и быстро заполнить анкету по трудоустройству в рестораны «Макдоналдс».


[Закрыть] приходит более 150 000 заполненных анкет в год.

■ Неравномерное распределение анкет кандидатов по ресторанам (в одних ресторанах анкет много, но потребности в персонале нет, в других, напротив, вакансий много, а анкет мало). В связи с этим порядка 40 % привлеченных в ходе рекламных кампаний (РК) анкет оставались невостребованными, а деньги, потраченные на их привлечение, потерянными.

■ Негативное влияние на HR-бренд из-за необработанных/невостребованных анкет: имидж компании как работодателя падал в глазах кандидатов, не получивших никакой обратной связи.

Поставленные перед проектом задачи:

1. Создать удобный и понятный инструмент оценки РК для подбора персонала.

2. Эффективно использовать весь объем поступающих анкет.

3. Повысить репутацию компании как работодателя посредством увеличения процента обработанных анкет: до запуска проекта – 70 %, желаемый – 90 %.

Целевая аудитория проекта:

• менеджмент ресторанов, отвечающий за подбор персонала;

• HR-специалисты офиса, в KPI которых входят рекрутинговые метрики.

Временные затраты на проект: порядка двух месяцев[54]54
  Март – апрель 2017 года.


[Закрыть]; бюджет – 150 000 рублей.

Реализация

Проектной командой было принято решение разработать digital-решение, создав:

• систему веб-аналитики digital-рекламы, которую могли бы эффективно использовать вовлеченные в процесс подбора персонала люди без специальных знаний в области интернет-маркетинга (HR, руководители ресторанов);

• инструмент определения и автоматического распределения невостребованных анкет, заполненных на сайте rabotavmcdonalds.ru в соответствии с потребностями ресторанов.

Основные этапы проекта

Этап I: определение потребности в изменениях

Большое количество разнообразных digital-рекламных кампаний и амбициозные стратегические цели бизнеса потребовали от рекрутмент-команды создания инструментов аналитики для оценки эффективности и грамотного планирования следующих РК по привлечению персонала.

Этап II: сбор требований

Встречи с заказчиком для определения параметров будущих систем: что и в каких разрезах будет анализироваться, какие анкеты обозначаются как невостребованные, каким образом настраивается доступ к таким анкетам ресторанам с большими потребностями в сотрудниках.