Алгоритм друг человека: почему HR выбирают гибридный подход к кадровой лидогенерации

Чем быстрее вы обрабатываете лиды, тем выше риск упустить качественных кандидатов. Чем тщательнее квалифицируете — тем медленнее растёте.

Большинство небольших подрядчиков по лидогенерации — агентства и команды рекрутеров — работают по принципу «поставил лиды — свободен». Заказчик получает базу контактов и дальше разбирается сам: кто дойдёт до собеседования, кто окажется дублем, почему в одних городах конверсия 15%, а в других — 3%. Скорость есть, но качество процесса остаётся на совести HR-команды заказчика.

Скорость важна, но любой опытный руководитель HR знает: быстрый поток без контроля качества = выброшенный бюджет и сорванные планы найма. А качество без скорости = вакансии висят месяцами, бизнес теряет выручку.

Гибридная воронка, о которой расскажем дальше, решает эту дилемму через баланс автоматизации и человеческой экспертизы. Главное в ее устройстве — сочетание мгновенной квалификации первичных данных о кандидате и строгих технических правил скоринга и фильтрации заявок по релевантности. Это означает, что в первую очередь к рекрутеру попадают наиболее перспективные кандидаты — их сразу можно приглашать.

Первичная квалификация лидов — это рутина, которую можно и нужно автоматизировать:

• Веб-формы на лендингах собирают базовую информацию и сразу направляют кандидата дальше
• Автоматические фильтры отсекают нецелевые отклики (не тот город, возраст, опыт, отсутствие квалификационных документов)
• Маршрутизация данных распределяет кандидатов по городам и отдельным рекрутерам
• ATS- / CRM-система проверяют лиды на дубли, маркирует приоритетных кандидатов

Преимущества такого подхода:

• Сокращение времени обработки одного лида с 10 до 3 минут
• Снижение нагрузки на рекрутеров — они не тонут в потоке однотипных заявок
• Стандартизация — каждый лид проходит одинаковую базовую проверку
• Оптимизация нагрузки на HR — воронка наполняется в логике выполнения планов найма в каждом городе и бизнес-юните, без лишних звонков и часов на обработку заявок

Пример метрик: скорость первичной обработки, процент лидов, прошедших автоматическую квалификацию, количество отсеянных нецелевых откликов.
Но есть нюанс: автоматика не учитывает контекст. Она не поймёт, что кандидат с нестандартным опытом может быть ценнее «идеального» по формальным критериям.

Руководитель проекта BetaOnline и ответственный за проект на стороне HR постоянно отслеживают ход проекта — и вместе корректируют работу воронки, если отдельные ее части не в полной мере работают на цели бизнеса.

Ситуации, когда корректировки необходимы:

• Падение конверсии в определённом регионе или на конкретной вакансии
• Закрытие вакансий раньше времени — и потребность в перераспределении трафика на другие регионы
• Заметная разница в скорости и содержании ответов рекрутеров в разных регионах
• Низкий процент явки кандидатов на собеседования
• Высокий процент дублирующих данных в потоке 

Роль человеческой экспертизы:

• Качественная оценка с учётом контекста вакансии и бизнес-целей
• Персонализированный подход — кандидат чувствует внимание, а не «конвейер»
• Ранее обнаружение узких мест в работе воронки

Пример: если в Казани доходимость кандидатов на собеседования упала с 40% до 15%, автоматика этого не исправит. Нужен менеджер проекта, который организует аудит через тайного соискателя, выявит проблему (например, некорректные ожидания в объявлениях) и скорректирует процесс.

Правила эскалации — это чёткие критерии, по которым система решает: обрабатывать поток «как есть» или ввести дополнительные проверки и «поднимать» отдельные лиды на уровень специалиста.