Знайти ідеального кандидата. Як Big Data спрощує для рекрутерів пошук працівників

Проте робота з Big Data-технологіями значно спрощує рекрутинг талантів для роботодавців. Що це та як великі дані полегшують завдання HR-команд, розповідаємо з прикладами далі. 

Команда — найбільша цінність для бізнесу 

Професійна команда — це часто те, на чому базується успіх бізнесу, адже саме співробітники є рушійною силою компанії. Вони формують репутацію бренду, працюють з клієнтами, впроваджують інновації в роботу та докладають зусиль для досягнення цілей організацій. 

Водночас плинність кадрів призводить до значних втрат і перебоїв у роботі компанії. Згідно з дослідженням Society for Human Resource Management (SHRM), витрати на заміну працівника можуть перевищувати 50-60% його річної зарплати. У цю суму входить найперше вартість пошуку нової людини на позицію. Це передбачає роботу рекрутерів, вивчення резюме, проведення кількох етапів співбесід тощо. 

Найбільше ж на рекрутинг витрачає бізнес у сферах, для яких висока плинність кадрів є характерною: 

• Гостинність та туризм. У готелях і ресторанах часто змінюються працівники через сезонний характер галузі, вимогливий робочий графік та обмежені можливості для кар’єрного розвитку. 
• Роздрібна торгівля. Для працівників мереж магазинів часто є проблемою низька заробітна плата та відсутність професійного росту. 
• Кол-центри та обслуговування клієнтів. Робота у цій сфері найперше складна через взаємодію з великою кількістю дзвінків та скаргами від невдоволених споживачів. 
• Будівництво. Плинність кадрів є через сезонність роботи, проєктну зайнятість та високу конкуренцію за фахових спеціалістів з іншими сферами. 
• Громадське харчування. Співробітники часто звільняються через низьку заробітну плату та ненормований робочий день. 
• Промисловість та виробництво. Робота може передбачати важку фізичну працю, монотонність задач та відсутність кар’єрного зростання. 
• Інші галузі, які для роботи залучають працівників низької кваліфікації, у тому числі — для тимчасової зайнятості. Наприклад, наймають вантажників, різноробочих, кур’єрів, промоутерів тощо. 

Плинність кадрів у цих сферах може бути дійсно висока та сягати зміні 50-80% персоналу впродовж року. Це відбувається через схожі причини: важкі умови праці, відсутність кар’єрного зростання та сезонність/короткостроковість роботи. 

Водночас люди, які можуть підійти на такі позиції, рідко користуються джоб-сайтами. Тому довгий час для рекрутерів єдиними каналами пошуку потрібних кандидатів були оголошення у газетах та громадських місцях, а також центри зайнятості. Сьогодні ж цю нішу починають закривати новітні технології, наприклад, сервіси на основі Big Data від телеком-операторів.

Big Data для пошуку персоналу 

Сервіси, що працюють з аналітикою великих даних, дозволяють організаціям ефективніше знаходити кандидатів з потрібною кваліфікацією та характеристиками. Так, завдяки Big Data-аналітиці тисячі потенційних кандидатів можна сегментувати на різні групи та обрати тих, що найкраще підходять під відкриту вакансію у компанії. 

Про такі Big Data-інструменти для пошуку працівників розкажемо на прикладі наступних сервісів від телеком-оператора Київстар: 

• Геоаналітика — це інструмент, який дозволяє проаналізувати склад цільової аудиторії на певній території. Завдяки цьому можна, наприклад, перед будівництвом підприємства визначити, чи зможе компанія знайти потрібних працівників переважно в обраній локації. 

• Таргетовані розсилки — це SMS- або Viber-повідомлення, які можна націлити на обрану за Big Data-критеріями цільову аудиторію. Скажімо, можна надіслати SMS з деталями вакансії на потенційних кандидатів, які сегментовані за потрібними характеристиками - вік, стать, переважна локація, інтереси, користування власним або громадським транспортом тощо. 

Обрати аудиторію для розсилки SMS можна як на основі індивідуально підібраних критеріїв, так і завдяки Look-alike моделі. Так, аналітики можуть знайти людей, які схожі за поведінковими характеристиками на наявних співробітників компанії, яка шукає новий персонал. У такий спосіб пропозиція про роботу надійде потенційним кандидатам, які з найбільшою ймовірністю відгукнуться на неї. 

Три приклади найму персоналу завдяки Big Data

Щоб проілюструвати, як рекрутери можуть використовувати можливості Big Data-технологій, ділимося наступними умовними сценаріями. 

№1. Мережа супермаркетів

Велика мережа супермаркетів вирішила масштабуватися та відкрити нові магазини у спальних районах міста. У зв’язку з цим їй потрібно було винайняти одразу багато працівників різних спеціальностей — касирів, водіїв, вантажників тощо. З цією потребою вони звернулися до Київстар. 

Фахівці оператора разом з HR-командою визначили потрібні для тої чи іншої вакансії характеристики. Наприклад, на посади касирів шукали жінок та чоловіків від 20 до 55 років, а водіїв обирали серед чоловіків 35-60 років, які користуються автомобілем. Спільна характеристика — проживання у радіусі до 2 км від нового супермаркету. 

Визначивши потрібні критерії, мережа супермаркетів запустила таргетовану розсилку. Спеціалісти описали деталі вакансій у короткому повідомленні, персоналізувавши текст під різні позиції, та розпочали SMS-кампанію. Скажімо, потенційні кандидати отримували таке SMS: 

«Шукаєте роботу поблизу дому? Запрошуємо касирів у новий супермаркет XXX. Зарплати від 10 тисяч грн. Пропозиція дійсна саме для вас. Деталі за телефоном +380ХХХХХХХХХ». 

У такий спосіб впродовж місяця вдалося найняти потрібних працівників. 

№2. Агропромисловий комплекс 

Український агропромисловий комплекс охоплює кілька компаній, зокрема фабрику з перероблення агропродукції та м’яса. На підприємстві є постійна потреба у працівниках цехів. Особливість пошуку персоналу в тому, що фабрика розташована у сільській місцевості, мешканці яких неактивні в інтернеті та не користуються сайтами для пошуку роботи. 

Щоб визначити, як найкраще шукати співробітників, компанія скористалася геопорталом від Київстар. Це дозволило на інтерактивній карті найближчих населених пунктів провести аналіз ЦА. Так, HR-спеціалісти самостійно вибрали потрібну їм аудиторію через доступні Big Data-параметри — вік, стать, інтереси, стиль життя тощо. 

На геопорталі рекрутери порівняли за обраними критеріями локації та з’ясували, що для найму потрібних фахівців їм потрібно розширити географію пошуку та запустити автобуси для довозу майбутніх співробітників. Після цього вони сформували текст SMS під кожну окрему вакансію та розіслали їх потенційним кандидатам через таргетовану розсилку. 

№3. Кол-центр служби підтримки

Велика компанія обслуговує кілька мільйонів клієнтів, а тому — має власний кол-центр. У відділі є висока плинність кадрів, адже операторами зазвичай стають студенти та молодь, які працюють в середньому на позиції менше ніж рік. Зокрема, умови роботи залишаються непростими, адже щодня доводиться спілкуватися з великою кількістю клієнтів, які можуть мати проблеми і не завжди готові комунікувати спокійно. 

Щоб знайти нових працівників, рекрутери вирішили скористатися таргетованими розсилками від Київстар. За допомогою Big Data-параметрів вони сегментували потрібну їм аудиторію: жінки та чоловіки, 20-35 років, які проживають у Києві, Львові та Одесі. На цих людей фахівці націлили SMS-розсилку з пропозицією про роботу. 

Зокрема, щоб підвищити результативність, HR-команда запустила рекламну кампанію у соцмережах на ту саму аудиторію, що була сегментована для SMS-розсилки. Завдяки цьому вдалося звузити таргетинг та отримати більше відгуків на вакансію від потенційних кандидатів. 

Отже, Big Data-сервіси, такі як таргетовані розсилки та геоаналітика, допомагають компаніям швидше знаходити нових працівників, а водночас і зменшувати витрати HR-департаменту на рекрутинг. Зокрема, такий спосіб комунікації дозволяє достукатися до потенційних кандидатів, які рідко користуються спеціалізованими сайтами для пошуку роботи, але завжди мають при собі мобільний телефон.