Мониторинг соцсетей для HR: как мы систематизировали аналитику отзывов, чтобы привлекать соискателей

Как у большинства работодателей, так и у нас откликов на вакансии стало меньше, а отказов со стороны кандидатов — больше. Анализ показал: на это повлияли низкие рейтинги компании и негативные отзывы в сети. Мы решили обновить систему мониторинга упоминаний TP (Teleperformance) на Brand Analytics. Как это сделали и чего добились — в блоге.

Первым делом мы провели первичный анализ упоминаний, чтобы систематизировать мониторинг. Занялись разработкой показателей, или критериев. С их помощью мы стремились охватить все сильные стороны компании и все проблемные зоны. Мы хотели, чтобы критериев было не слишком много, — тогда работать с ними было бы удобно. Так что сначала мы изучили ответы коллег на вопросы ежегодного опроса удовлетворённости сотрудников, затем — отзывы на спецплощадках, таких как DreamJob, «Правда сотрудников» и их аналогах.

Получили 16 ключевых критериев. Чтобы точно отслеживать настроение отзывов, за каждым критерием мы закрепили по два тега — позитивный и негативный. Например, под оба тега критерия «Корпоративная культура» попадает комментарий даже одного человека, который доволен корпоративными мероприятиями, но хотел бы, чтобы они проходили чаще. Под оба тега критерия «Удаленная работа» попадает отзыв, в котором автор расстраивается из-за отсутствия удалёнки на своём проекте, хотя на другом она есть.

Так мы усовершенствовали систему тегирования отзывов. Данные стало легче просматривать, так что скорость и эффективность мониторинга выросли.

Эту же систему мы решили применить не только к себе, но и к нашим конкурентам. Мы собрали тему в Brand Analytics, куда попадают упоминания девяти компаний, которые работают с нами на одном рынке. Мы сравниваем оценки и тон отзывов. Это помогает нам лучше понимать конкурентное окружение, подсвечивать кандидатам и текущим сотрудникам наши преимущества.

Нам потребовалось детализировать визуализацию данных — так что мы дополнительно разработали дашборд с актуальными показателями, динамикой и необходимым уровнем детализации.

Например, мы добавили в дашборд разбивку данных по городам — у TP (Teleperformance) площадки расположены в семи городах России.

Также мы начали смотреть, как меняется оценка компании в разрезе недели и месяца. Это помогает нам быстро замечать, если где-то начинает расти волна негатива. Мы успеваем среагировать, пока отдельные недовольные комментарии не превратились в крупный риск для нашей репутации в интернете.

Еще инструмент позволяет переструктурировать данные из Brand Analytics и увидеть динамику процента позитивных и негативных высказываний во всех отзывах.

Кроме того, с помощью дашборда легко посмотреть, как отзывы распределяются по нашим тегам. Мы сразу видим самые популярные темы за месяц, понимаем, какие критерии люди чаще всего хвалят или ругают в каждом городе или по компании в целом. Так мы точно знаем, чем гордиться в каждом офисе и над чем там нужно работать.

Итак, отзывы и упоминания о TP собираются ежедневно, оценка отзывов автоматически загружается в систему. Мы систематизируем анонимную обратную связь от действующих и уволившихся коллег, видим максимально объективную картину по каждому направлению и выявляем аспекты, которые требуют особого внимания. Мониторинг дополняет ежегодный анонимный внутренний опрос удовлетворенности сотрудников (ESAT). Анализ отзывов и того, как меняются настроения от недели к месяцу, позволяет быстрее реагировать на настроение сотрудников и соискателей.

Наш рейтинг на сайтах по поиску работы вырос, а поток кандидатов увеличился в два с половиной раза. Цифры из системы, например, прямо показали, что сотрудникам не хватает мероприятий — это стало обоснованием, чтобы в компании появился ивент-менеджер.

Теперь мы своевременно выявляем репутационные риски, которые влияют на отклик кандидатов, корректируем HR-коммуникации и описание вакансий; запускаем программы по улучшению условий труда и внутренней культуры; повышаем привлекательность работодателя и снижаем отток кандидатов.