21 июля 2018, 12:13

Кто эффективнее в масс-рекрутменте — робот или человек?

Участники эксперимента «Бета Пресс» работали с базой из 100 соискателей.

Агентство кадровой рекламы «Бета Пресс» провело исследование и выяснило, кто эффективнее занимается масс-рекрутментом — робот или человек. Для работы с базой из 100 соискателей специалисты параллельно задействовали учеников Школы рекрутинга «Практика» и B-Bot — робота, созданного с помощью платформы Voximplant.

Перед роботом и рекрутером поставили следующие задачи:

активный поиск кандидатов по «холодной» выборке вакансий с сайтов работы;
обработка откликов (резюме) кандидатов на вакансии;
работа с входящим потоком звонков по кадровой рекламе, отсев по формальным признакам;
уточнение явки кандидата, записанного на собеседование;
перезапись соискателя в случае неявки.

Работа B-Bot по «холодной» выборке резюме оказалась малорезультативной — лишь 3% кандидатов записались на собеседование. При этом в связи с законом «О персональных данных», возникли сложности с импортом сведений о кандидатах. Основатель «Бета Пресс» Борис Тимакин говорит, что на этом этапе проекта многие кандидаты вносили номер робота в чёрный список.

Показатель отсева при обработке откликов (резюме) кандидатов у участников эксперимента оказался почти одинаковым: 29% — у робота, 28% — у человека. Многие соискатели не стали дожидаться переключения на рекрутера и вешали трубку — потери B-Bot при переключении составили 25%. В результате рекрутер записал на собеседование 28 человек, а робот лишь 16.

Тем временем с обработкой входящих звонков кандидатов, откликнувшихся на кадровую рекламу, B-Bot справился отлично. При минимальных потерях (8% отказавшихся общаться и 16% не переключённых на HR-менеджера) он успешно выполнил функцию первичного скрининга и сэкономил 2,5 часа человеческого труда.

Далее роботу и рекрутеру предстояло уточнить у кандидата, был ли он на собеседовании и, в случае неявки, предложить пройти его в другой день. Процент недозвона B-Bot и человека оказался практически одинаковым: 21% против 20%, при этом робот обзвонил выборку в 3,5 раза быстрее.

67% соискателей из числа непришедших согласились перезаписаться на собеседование при общении с роботом, а в результате контакта с рекрутером — 51%. По-прежнему высокий процент кандидатов (38% от тех, до кого дозвонились) отказался разговаривать с B-Bot. Потери робота при переключении составили 27% от желающих перезаписаться.

Таким образом, в «Бета Пресс» сделали вывод, что в проектах, связанных с исходящими звонками, репутация роботов играет отрицательную роль. Активный поиск B-Bot по «холодной» выборке резюме оказался крайне низкорезультативным: лишь 3% кандидатов записались на собеседование.

Как уменьшить процент погрешности работы ботов?

Борис Тимакин считает, что для уменьшения потерь рекрутерам нужно оперативно обзванивать кандидатов, сорвавшихся при переключении, а также связываться с кандидатами, отказавшимися разговаривать с роботом.

Так, при обзвоне рекрутером в течение часа «сорвавшихся соискателей» удалось дозвониться до 50% из них и записать на собеседование 30% кандидатов.

По мнению авторов исследования, использование ИИ целесообразно для автоматизации шаблонных и рутинных процессов рекрутмента: перезапись непришедших или напоминание о собеседовании. При обработке входящего потока эффективность робота высока, а потери минимальны.

Напомним, в ноябре 2017 года экс-сотрудники Google создали рекрутмент-сервис с искусственным интеллектом.

О диджитале в удобном формате ➜ читайте нас в Telegram