Кейс HeadHunter: автоматизация массового подбора для «Магнита»

Как мы стали причастны к модернизации массового подбора персонала самого крупного ритейлера в России

Рекрутинг всегда был головной болью для крупных ритейлеров. Во-первых, темпы открытия новых торговых точек настолько высоки, что рекрутеры находятся в процессе поиска без остановки. Во-вторых, это огромный объем подбора, какого нет ни в одной другой отрасли. И, в-третьих, у крупных ритейлеров развитая географическая сеть, которая охватывает даже самые маленькие города России. Внедрение систем и инструментов автоматизации для массового подбора – это не погоня за технологичными трендами, а — необходимость.

Каждая компания самостоятельно определяет свои «проблемные» места и автоматизирует, если не весь процесс управления кадрами, то значительную его часть. В прошлом году мы помогли «Магниту» облегчить процесс найма сотрудников по всей России, и заодно – сделать коммуникацию между рекрутерами удобнее и проще..

«Магнит» – это огромная розничная сеть, крупнейший по количеству торговых точек ритейлер России. Сеть насчитывает около 17 000 магазинов в 64 регионах страны. «Магнит» - лидер среди частных работодателей, общее количество сотрудников составляет около 270 тысяч человек. Штат отдела персонала сети – огромен, более 500 специалистов ежедневно занимаются подбором работников. Рекрутеры нанимают как директоров магазинов, так и линейный персонал. Помимо них задействованы ещё и другие менеджеры – руководители направлений, которые присоединяются на разных этапах подбора. Из-за большого объема найма нужно, чтобы всё работало как заводской станок, функционирующий без сбоев, продуктом которого будет большое количество подходящих кандидатов.

Мы предложили коллегам из «Магнита» внедрить единую систему, куда одновременно имеют доступ все специалисты, занимающиеся подбором, чтобы управлять его эффективностью и централизовать потоки вакансий и кандидатов.

Например, стало возможным легко переводить соискателей на вакансии в другие магазины, так как если он не подошел для одного магазина, то может быть полезен в другом. На первом этапе внедрения мы провели серию обучающих демо-тренингов для разных групп персонала. На них мы показали, как работает система, а затем постепенно начали переводить часть подразделений, которые занимаются подбором, на платформу Talantix. Безусловно, для такой большой компании переход в один день невозможен: сначала нужно договориться об определенном бизнес-процессе внутри, а также обучить всех сотрудников, как пользоваться системой по определенному для всех алгоритму.

Одними из первых, кто испытал на себе работу новой системы – стал московский регион. Проект стартовал в декабре 2017 года, и к нему сразу подключились более 60 столичных рекрутеров. На момент запуска специалисты работали с базой из 82 000 кандидатов, а в настоящий момент она насчитывает более 150 000 кандидатов. Система позволяет онлайн работать одновременно всей команде подбора.

Важно отметить, что процесс отбора у «Магнита», ввиду большого объема кандидатского потока, раздроблен на несколько разных этапов, и каждым из них занимаются отдельные команды специалистов. Сначала с соискателями проводят телефонные интервью рекрутеры Центра подбора. Результат фиксируется в информационной системе. На этом работа одной группы специалистов завершается, и подключается новая команда, которая оценивает и определяет, для каких вакансий эти кандидаты подходят. Затем другие занимаются организацией интервью непосредственно в магазинах и так далее. Подобная модель помогает повысить эффективность работы специалистов, так как каждый имеет свое собственное поле ответственности в обработке кандидатского потока. Раздробив классический процесс, коллеги стали на шаг ближе к идее беспрерывного потока по аналогии с производственными процессами и еще на шаг ближе к более глубокой автоматизации.

Безусловно, как и от других компаний, от «Магнита» мы получаем пожелания по развитию системы. Вместе мы модернизируем работу сервиса и создаем новые инструменты, которые прорабатываем вместе по методологии Agile, проверяем гипотезы с использованием предварительных прототипов.

Параллельно с автоматизацией процессов подбора и переходом на новую систему, перед нами периодически ставят задачи по увеличению входящего потока резюме на разные должности. Например, недавно мы работали над привлечением кандидатов на должность «Директора магазина» в Москве, так как с расширением бизнеса и открытием новых магазинов, возникает потребность в новых квалифицированных кадрах. Нам нужно было организовать целевой поток соискателей, провести предварительный отбор и сделать это так, чтобы он экономил время рекрутеров на самом первом этапе. Например, из всех откликающихся на вакансию только 20% людей подходят по формальным признакам. Уметь автоматически отсеивать их на этом этапе – большое преимущество, когда речь идет о десятках тысячах кандидатов.

Процесс привлечения кандидатов организуется следующим образом: мы используем для этого как свою базу из 34 миллионов кандидатов, так и привлекаем их из внешних источников («Вконтакте», «Яндекс. Директ» и другие). Для выбора целевой аудитории используются не только формальные параметры таргетинга на основании данных о соискателях в базе hh.ru, но и наши умные алгоритмы подбора, определяющие максимально подходящих кандидатов, которые с большой долей вероятности смогут откликнуться на вакансию. Тем самым человек получает предложение о работе, которая ему действительно подходит.

Результат не заставил себя ждать: уже за первые три недели были отобраны 300 подходящих кандидатов. На этапе заполнения анкеты автоматически отсеялись 75% соискателей, так как они не подходили по важным для должности критериям, что позволило рекрутерам значительно сэкономить время и ресурсы на разбор нерелевантных заявок, а значит – снизить стоимость закрытия вакансии.

Однако на этом способы автоматизации массового подбора не заканчиваются. У этого направления большие перспективы. Сейчас мы работаем над тем чтобы вообще уйти от процесса автоматизации в сторону предложения уже готовых отобранных кандидатов, которых можно будет нанимать с закрытыми глазами.