Найти идеального кандидата. Как Big Data упрощает для рекрутеров поиск сотрудников

Тем не менее работа с Big Data-технологиями значительно упрощает рекрутинг талантов для работодателей. Что это такое и как большие данные облегчают задачи HR-команд, рассказываем с примерами далее.

Команда — самая большая ценность для бизнеса

Профессиональная команда — это часто то, на чем основан успех бизнеса, ведь именно сотрудники являются движущей силой компании. Они формируют репутацию бренда, работают с клиентами, внедряют инновации в работу и прилагают усилия для достижения целей организаций.

В то же время текучесть кадров приводит к значительным потерям и перебоям в работе компании. Согласно исследованию Society for Human Resource Management (SHRM), расходы по замене работника могут превышать 50-60% его годовой зарплаты. В эту сумму входит прежде всего стоимость поиска нового человека на позицию. Это предполагает работу рекрутеров, изучение резюме, проведение нескольких этапов собеседований.

Больше всего на рекрутинг тратит бизнес в сферах, для которых характерна высокая текучесть кадров:

• Гостеприимство и туризм. В отелях и ресторанах часто меняются сотрудники из-за сезонного характера отрасли, жесткого рабочего графика и ограниченных возможностей для карьерного развития.
• Розничная торговля. Для работников сетей магазинов часто проблемами стают низкая заработная плата и отсутствие профессионального роста.
• Колл-центры и обслуживание клиентов. Работа в этой сфере прежде всего сложна из-за взаимодействия с большим количеством звонков и жалобами от недовольных потребителей.
• Строительство. Текучесть кадров есть из-за сезонности работы, проектной занятости и высокой конкуренции за специалистов с другими сферами.
• Общественное питание. Сотрудники часто увольняются из-за низкой заработной платы и ненормированного рабочего дня.
• Промышленность и производство. Работа может предусматривать тяжелый физический труд, монотонность задач и отсутствие карьерного роста.
• Другие отрасли, которые для работы привлекают работников низкой квалификации, в том числе — для временной занятости. Например, нанимают грузчиков, разнорабочих, курьеров, промоутеров и т.д.

Текучесть кадров в этих областях может быть действительно высока и достигать смены 50-80% персонала в течение года. Это происходит по схожим причинам: тяжелые условия труда, отсутствие карьерного роста и сезонность/краткосрочность работы.

В то же время люди, которые могут подойти на такие позиции, редко пользуются джоб-сайтами. Поэтому долгое время для рекрутеров единственными каналами для поиска нужных кандидатов были объявления в газетах и ​​общественных местах, а также центры занятости. Сегодня же эту нишу начинают закрывать новые технологии, например, сервисы на основе Big Data от телеком-операторов.

Big Data для поиска персонала

Сервисы, работающие с аналитикой больших данных, позволяют организациям эффективнее искать кандидатов с нужной квалификацией и характеристиками. Так, благодаря Big Data-аналитике тысячи потенциальных кандидатов можно сегментировать на разные группы и выбрать наиболее подходящих под открытую вакансию в компании.

О таких Big Data-инструментах для поиска работников расскажем на примере следующих сервисов от телеком-оператора Киевстар:

• Геоаналитика — инструмент, позволяющий проанализировать состав целевой аудитории на определенной территории. Благодаря этому можно, например, перед строительством предприятия определить, сможет ли компания найти нужных работников поблизости выбранной локации.

• Таргетированные рассылки — это SMS- или Viber-сообщения, которые можно нацелить на выбранную по Big Data-критериям целевую аудиторию. Скажем, можно отправить SMS с деталями вакансии на потенциальных кандидатов, которые сегментированы по нужным характеристикам — возраст, пол, преимущественная локация, интересы, пользование собственным или общественным транспортом и т.д.

Выбрать аудиторию для рассылки SMS можно как на основе индивидуально подобранных критериев, так и благодаря Look-alike модели. Так, аналитики могут найти людей, схожих по поведенческим характеристикам на имеющихся сотрудников компании, которая ищет новый персонал. Таким образом, предложение о работе поступит потенциальным кандидатам, которые с наибольшей вероятностью откликнутся на нее.

Три примера найма персонала благодаря Big Data

Чтобы проиллюстрировать, как рекрутеры могут использовать возможности Big Data-технологий, делимся следующими условными сценариями.

№1. Сеть супермаркетов

Большая сеть супермаркетов решила масштабироваться и открыть новые магазины в спальных районах города. В связи с этим ей нужно было нанять сразу множество работников разных специальностей — кассиров, водителей, грузчиков и т.д. С этой потребностью они обратились в Киевстар.

Специалисты оператора вместе с HR-командой определили нужные для той или иной вакансии характеристики. Например, на должности кассиров искали женщин и мужчин от 20 до 55 лет, а водителей выбирали среди мужчин 35-60 лет, которые пользуются автомобилем. Общая характеристика – проживание в радиусе до 2 км от нового супермаркета.

Определив нужные критерии, сеть супермаркетов запустила таргетированную рассылку. Специалисты описали детали вакансий в коротком сообщении, персонализировав текст под разные позиции, и приступили к SMS-кампании. Так, потенциальные кандидаты получали такое SMS: 

«Ищете работу вблизи дома? Приглашаем кассиров в новый супермаркет XXX. Зарплаты от 10 тыс. грн. Предложение действительно именно для вас. Детали по телефону +380ХХХХХХХХХ».

Таким образом, в течение месяца удалось нанять нужных работников.

№2. Агропромышленный комплекс

Украинский агропромышленный комплекс охватывает несколько компаний, в том числе фабрику по переработке агропродукции и мяса. На предприятии есть постоянная потребность в работниках цехов. Особенность поиска персонала в том, что фабрика находится в сельской местности, жители которых часто неактивны в интернете и не пользуются сайтами для поиска работы.

Чтобы определить, как лучше искать сотрудников, компания воспользовалась геопорталом от Киевстар. Это позволило на интерактивной карте ближайших населённых пунктов провести анализ ЦА. Так, HR-специалисты самостоятельно выбрали нужную им аудиторию через доступные Big Data-параметры – возраст, пол, интересы, образ жизни и т.д.

На геопортале рекрутеры сравнили по выбранным критериям локации и выяснили, что для найма нужных специалистов нужно расширить географию поиска и запустить автобусы для довоза будущих сотрудников. После этого они сформировали текст SMS под каждую отдельную вакансию и разослали сообщения потенциальным кандидатам через таргетированную рассылку.

№3. Колл-центр службы поддержки

Большая компания обслуживает несколько миллионов клиентов, а потому имеет собственный колл-центр. В отделе есть высокая текучесть кадров, ведь операторами обычно становятся студенты и молодежь, которые работают в среднем на позиции менее года. В частности, условия работы остаются непростыми, ведь каждый день приходится общаться с большим количеством клиентов, которые могут иметь проблемы и не всегда готовы общаться спокойно.

Чтобы найти новых работников, рекрутеры решили воспользоваться таргетированными рассылками от Киевстар. С помощью Big Data-параметров они сегментировали нужную аудиторию: женщины и мужчины, 20-35 лет, проживающие в Киеве, Львове и Одессе. На этих людей специалисты направили SMS-рассылку с предложением о работе.

В частности, чтобы повысить результативность, HR-команда запустила рекламную кампанию в соцсетях на ту же аудиторию, что была сегментирована для SMS-рассылки. Благодаря этому удалось сузить таргетинг и получить больше откликов на вакансию потенциальных кандидатов.

Итого, такие Big Data-сервисы, как таргетированные рассылки и геоаналитика, помогают компаниям быстрее находить новых работников, а в то же время и уменьшать расходы HR-департамента на рекрутинг. В частности, такой способ коммуникации позволяет достучаться до потенциальных кандидатов, которые редко пользуются специализированными сайтами для поиска работы, но всегда имеют при себе мобильный телефон.