Как автоматизировать массовый найм: кейс VOXYS

VOXYS автоматизировал рекрутмент: первое касание через 5 минут после отклика, база кандидатов выросла с 3 млн. до 5 млн. при оптимизации штата рекрутеров на 50%

Как автоматизировать массовый найм: кейс VOXYS
Источник изображения: VOXYS

Задача и причина

Причина

Классическая модель рекрутмента перестала соответствовать задачам растущего бизнеса. Обработка откликов на вакансии занимала часы, значительная часть процессов выполнялась вручную, а воронка подбора оставалась слабо управляемой и плохо прогнозируемой.

В условиях роста нагрузки это приводило к потере скорости, снижению эффективности и ограничивало возможности масштабирования. 

В результате стало очевидно — точечные улучшения не дадут эффекта, требуется системная цифровая трансформация всей модели корпоративного найма.

Задача

Перед HR-командой VOXYS стояла задача не просто ускорить массовый подбор персонала, а полностью переосмыслить его как систему — сделать найм быстрым, масштабируемым и прогнозируемым процессом.

Предстояло перейти от преимущественно ручной модели рекрутмента к цифровой системе управления наймом, в которой ключевые этапы подбора, коммуникаций и аналитики автоматизированы и работают как единый управляемый процесс. 

Одновременно требовалось сократить время обработки откликов, снизить зависимость от ручного труда рекрутеров и обеспечить стабильность найма в условиях растущей конкуренции за персонал и увеличения объемов подбора.

В VOXYS подошли к задаче как к построению полноценной цифровой экосистемы рекрутмента, где каждый этап — от первого отклика до выхода кандидата на работу объединен в единую управляемую систему.

Базой изменений стала глубокая переработка ATS (Applicant Tracking System — системы управления подбором персонала) — система Estaff была адаптирована под корпоративные процессы и интегрирована с внутренними инструментами. Ключевым аспектом стало создание собственного контура первичного привлечения и обработки кандидатов.

Так появилась платформа JobBoard, которая в круглосуточном режиме собирает и обрабатывает резюме и отклики, формируя непрерывный поток данных. Это позволило устранить задержки на входе данных в воронку и увеличить скорость обработки откликов и поиска новых кандидатов по резюме.

На следующем этапе была автоматизирована система первичных коммуникаций с кандидатами. После поступления отклика цифровые ассистенты связываются с соискателем в голосовых и текстовых каналах, рассказывают об условиях работы, отвечают на базовые вопросы и помогают записаться на собеседование.

После прохождения собеседования кандидаты направляются в систему «Кандидат», которая в течение нескольких минут оценивает их соответствие требованиям вакансии и уровень технической готовности к работе. За счет внедрения цифровой оценки и автоматизации коммуникаций первичный этап подбора перестал быть «узким местом» и стал быстрым и стандартизированным процессом.

Ключевой точкой роста стала автоматизация коммуникаций. На базе платформы OmniVox были внедрены чат-боты и голосовые ассистенты, которые круглосуточно взаимодействуют с кандидатами — автоматически проводят первичные интервью, записывают на собеседования, напоминают о встречах и сопровождают кандидата на всех этапах найма.

Автоматизация рутинных коммуникаций позволила снять значительную часть рутинной нагрузки с рекрутеров и перераспределить их фокус на более сложные задачи: аналитику, принятие решений и работу с качеством подбора.

Вся система была объединена в единый контур данных. Каждый этап найма формирует цифровой след, который отображается в аналитических дашбордах в реальном времени. В результате рекрутмент стал управляться не интуитивно, а на основе данных — с возможностью оперативно корректировать процессы и прогнозировать результат.

С какими трудностями столкнулись и как их решили

Главным вызовом стала необходимость перейти от привычной ручной модели к полностью цифровой системе. Это требовало не только технологических решений, но и изменения подхода к работе.
Дополнительную сложность представляла интеграция различных инструментов и необходимость выстроить единый контур данных, получаемых из разрозненных информационных систем.
Решением стал отказ от фрагментарных доработок в пользу создания собственной информационной системы, в которой автоматизация, аналитика и коммуникации работают как единый механизм. Важную роль сыграло внедрение инструментов ИИ-автоматизации, которые взяли на себя рутинные операции по первичным коммуникациям с кандидатами и позволили обеспечить масштабируемость без роста нагрузки на команду.

Операционные изменения и технологии

В результате была сформирована операционная модель, где большая часть процессов автоматизирована. 

Фактически весь путь кандидата — от первого отклика до приглашения на собеседование — теперь может проходить без участия человека. Автоматизирован сбор и обработка откликов, первичная оценка кандидатов, коммуникации и запись на интервью. При этом ключевым элементом системы стала прозрачная аналитика — дашборды позволяют в реальном времени отслеживать динамику найма и управлять воронкой.

Развитие клиентского опыта 

Прежде всего, изменения почувствовали кандидаты. Процесс найма стал быстрым, понятным и предсказуемым.

Первое касание с кандидатом теперь происходит в течение 5-8 минут после отклика на вакансию, вместо нескольких часов ранее. Кандидат может взаимодействовать с компанией в любое время через чат-бот или голосового ассистента, самостоятельно, в автоматическом режиме с помощью цифрового ассистента выбирать удобный слот для собеседования и получать обратную связь.

Автоматизация привела к росту эффективности коммуникаций. Уровень дозвона увеличился с 33% до 49%, количество контактов с кандидатом выросло почти в два раза (с 1,9 до 3,9), а конверсия из базы — на 6%.

Опыт сотрудников

Автоматизация изменила и внутреннюю роль команды. Рекрутеры перестали выполнять рутинные операции и сосредоточились на аналитике, стратегии и работе с качеством подбора. Сокращение ручного труда на 40% позволило повысить вовлеченность сотрудников на  +2,7% и удовлетворенность на +0,7%, а также снизить текучесть на раннем этапе. При этом 100% управленческой команды рекрутмента теперь используют ИИ-инструменты в ежедневной работе. Технологии не заменили людей — они усилили их роль и повысили эффективность работы специалистов. 

Результат

Внедрение цифровой модели рекрутмента привело к качественным изменениям в эффективности и экономике процесса корпоративного найма.

Скорость найма выросла кратно — время первого контакта с кандидатом сократилось с нескольких часов до 5 минут, а путь от отклика до назначения собеседования — до 10 минут. При этом почти половина процессов найма (48%) была автоматизирована с применением ИИ-технологий. 

Экономический эффект: база кандидатов увеличилась на 66,7% и достигла 5 млн кандидатов, при этом бюджет на привлечение удалось сократить на 57% за счет целевой работы с данными (дедубликация информации резюме, поступающих в информационную систему по разным каналам). Также удалось сохранить прежний уровень выработки при сокращении штата линейных рекрутеров на 50%.

Трансформация системы корпоративного рекрутмента обеспечила предсказуемость найма и возможность быстро масштабировать команды под задачи клиентов клиентов. Рекрутмент перестал быть вспомогательной функцией и стал полноценным стратегическим инструментом роста, напрямую влияющим на скорость развития компании и ее конкурентные позиции на рынке.

Выбор редакции

Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК

Рекомендации партнеров:

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «РБК Компании», подробнее в Условиях использования