Кейс GigAnt: CRM и процессы для масштабирования проекта в HR-Tech

Команда Интроверта расскажет о том, как с помощью автоматизации процессов в amoCRM удалось сократить процесс вывода кандидата на подработку в 2 раза, а конверсию в квалификацию лида увеличить на 25%, подключив все каналы обращений в CRM 🤘

GigAnt — маркетплейс, соединяющий людей, ищущих временную подработку, с компаниями, которым нужны временные исполнители в пиковые часы. Сама компания позиционирует себя как убер «синих воротничков».

Принцип работы сервиса действительно напоминает Uber: с одной стороны — заявки от магазинов-клиентов, которым нужны временные исполнители от 5 часов в день для выкладки товара, разгрузки или, например, открытия дополнительной кассы, а с другой – тысячи самозанятых исполнителей, которые нуждаются в периодической подработке.

История компании GigAnt начинается в июне 2019 года. Основатели компании и первый сотрудник поселились в Чертаново, где стартовал пилотный проект по выводу временных исполнителей в магазины ВкусВилл.

Поначалу работа велась довольно хаотично: обязанности равномерно распределились между тремя людьми, которые занимались поиском исполнителей, интервью с ними и дальнейшим распределением по точкам.

В 2020 году GigAnt получил премию HR-Tech Award в номинации HR-Tech стартап года. В декабре того же года компания «Авито» приобрела 25% GigAnt, в 2021 году компании начали реализовывать совместный сервис GigAnt х Авито Подработка в рамках «Авито Работа».

В качестве первой CRM-системы молодой стартап использовал Google Таблицы, но уже в первые месяцы работы стало понятно, что ресурсов текущего инструмента недостаточно.

Важным этапом в развитии CRM-системы стало присоединение к команде Владимира Гусева в качестве руководителя команды развития. По словам Владимира, процессы начали «ломаться», когда GigAnt начал обрабатывать по 400 лидов в день.

Было принято решение, что самостоятельное развитие CRM потребует больше ресурсов, чем работа с компетентным интегратором. В Интроверт Владимир обратился по рекомендации коллег из Skillbox. Изначальный запрос заключался в необходимости уменьшить время поиска ближайшего магазина для исполнителя и автоматизировать данный процесс.

Мы начали с аудита процессов привлечения и текущей CRM-системы GigAnt, и обнаружили ряд существенных проблем:

• Менеджеры тратят много времени на перенос откликов кандидатов в amoCRM из джоб-бордов.
• У руководителей отсутствует инструмент контроля телефонного трафика сотрудника и какая-либо аналитика по звонкам.
  
• Большое количество дублей контактов в системе, которые рушили логику работы процессов и интеграций.
  

План работ был сформирован исходя из проблем, выявленных в рамках аудита. Команда Интроверта и команда GigAnt поставили перед собой следующие цели:

1. Увеличить конверсию и скорость прохождения заявки по воронке за счет подключения сервисов по сбору откликов к amoCRM, а также автоматизации бизнес-процессов привлечения в CRM.
2. Трансформировать процессы для увеличения эффективности работы менеджеров за счет внедрения дополнительных процедур: цифровые точки касания на узкое место в воронке, отзвон по заявке за 90 секунд, контроль просроченных и забытых задач, оптимизация схемы входящих звонков.
3. Внедрить инструменты контроля привлечения для руководителей за счет автоматизации процесса сбора и отрисовки данных для Аналитики.
4. Организовать коммуникацию с кандидатом в режиме одного окна за счет подключения IP-телефонии и WhatsApp.

Планировалось упростить работу менеджера. До интеграции схема работы была следующей: поступала заявка, менеджер квалифицировал кандидата, вносил данные в amoCRM, вручную искал по карте в соседней вкладке ближайшие доступные магазины, предлагал их кандидату. В итоге, процесс привлечения, обучения и вывода кандидата на первую подработку занимал много времени и ручного труда менеджеров.

Вот какие шаги мы проделали, чтобы выполнить поставленные цели:

Ключевой идеей проекта было автоматизировать процесс привлечения и онбординга для увеличения качества и скорости обработки одного кандидата. Сам процесс был спроектирован в рамках сервиса Sensei, удобный BPMN-конструктор, который позволяет настраивать бизнес-процессы внутри amoCRM.

Теперь менеджеру не нужно самостоятельно принимать решение и думать, что делать дальше с заявкой кандидата, потому что действия стали выполняться автоматически, а сами шаги были описаны в ветках процесса.

Следующей большой задачей стала автоматизация попадания кандидата в CRM-систему из 5 источников: HH.ru, сайт GigAnt, VK Работа, Работа.ру и Superjob.

Мы разработали кастомную интеграцию, которая передавала все отклики кандидатов в CRM. Отклики автоматически формировались и распределялись между менеджерами. Сама интеграция была реализована на базе платформы Yadro от Интроверта, которая позволяла настроить умную дедупликацию лидов в CRM-системе: проверять на наличие существующих контактов или открытых сделок в CRM и не создавать новые, если таковые имеются.

В ходе проекта возникла потребность автоматического распределения сделок между менеджерами. В связи с ростом количества заявок нужно было равномерно распределять нагрузку, учитывая их рабочий график и текущее присутствие на рабочем месте. Для этого мы разработали дополнительный функционал, который позволял менеджеру выбирать один из трех статусов:

• «На работе»
• «Пауза»
  
• «Не работаю»

Теперь новые отклики распределяются только между теми менеджерами, которые сегодня на работе и готовы взять в работу кандидата как можно скорее.

Следующим шагом было подключение к CRM-системе ключевых каналов коммуникации с кандидатами:

1. В качестве сервиса IP-телефонии мы выбрали и подключили Sipuni. Это позволило нам передавать в CRM записи разговоров. Более того, нам удалось решить проблему с дублями, с которой изначально пришел клиент.
2. Для коммуникации в WhatsApp мы подключили WhatsApp Business API, чтобы отправлять сообщения через Digital Pipeline (инструмент для автоматизации действий со сделками).
   
3. В amoCRM был настроен SalesBot, который отвечал на входящие сообщения и проводил первичный отбор кандидатов. Это позволило фиксировать и вести всю переписку с клиентом в мессенджере из CRM, сообщения могли отправляться автоматически или руками менеджеров с помощью шаблонов.

Проследим итоговую логику: все кандидаты с сайта и сервисов подбора персонала автоматически поступают в amoCRM, далее заявки распределяются только на тех менеджеров, которые сейчас онлайн. Весь последующий процесс движения кандидата по воронке найма был спроектирован с помощью сервиса Sensei.

Результат — менеджерам не нужно принимать решение относительно движения кандидата по воронке: все действия изначально описаны и настроены в бизнес-процессе.

Итоговым шагом, после разрешения ключевых проблем в работе CRM и бизнес-процессов, стало сокращение времени менеджера на подбор кандидату подходящего магазина для подработки.

Проблема — менеджерам приходилось работать в режиме нескольких окон – они отдельно открывали сервис карт, карточку сделки в CRM, данные о работнике, и вручную искали подходящий магазин.

Решение — трехсторонняя интеграция amoCRM, внутренней учетной системы HRM (Human Resources Management) и Google Карты.

В карточке сделки появилась кнопка, при клике на которую перед менеджером появляется модальное окно со списком магазинов, подходящих для исполнителя.

Далее при заполнении следующих столбцов: «клиент», «адрес», «расстояние», «вакансия», «пол», «ставка» и «время», менеджер получает возможность выбрать диапазон поиска магазинов, сам магазин, специализацию, которую предпочитает кандидат, отфильтровать специализации по приоритету.

При нажатии на адрес магазина всплывает окно с картой, на которой построены варианты маршрута кандидата до выбранной точки. После выбора магазина можно было точно рассчитать маршрут от дома соискателя до выбранной точки на карте.

Результат — вся работа менеджера осуществляется в режиме одного окна. Мы значительно сократили количество кликов, совершаемых менеджером, и уменьшили время первичной квалификации лида.

Успех проекта показывают цифры. У нас строгое NDA и большинство метрик мы показать не можем, но вот некоторые из тех, о которых нам разрешили рассказать:

1. Подключили входящие источники откликов к CRM (HH.ru, сайт GigAnt, VK Работа, Superjob и Работа.ру) и сократили время реакции до минут. Таким образом, конверсия в квалификацию лида выросла на 25% при перезвоне кандидатам в течение двух минут после отклика.
2. До старта проекта менеджеры в системе не могли должным образом обрабатывать 400 лидов в день. Благодаря трансформации и с учетом роста GigAnt способен обрабатывать до 10 000 в день.
   
3. Автоматизация процессов в Sensei позволила сократить время обработки и первичного скрининга кандидата в десятки раз со средних 6 дней без CRM и процессов до нескольких часов, а вывод кандидата на первую подработку сократился в 2 раза.

Подробнее, как это всё работает и устроено в настоящей CRM-системе клиента можно посмотреть на YouTube, в формате live demo.

Итог — благодаря выполненным интеграциям, большинство действий, необходимых для актуальных на тот момент бизнес-процессов, стали выполняться автоматически, производительность менеджеров повысилась, а у руководства появилась возможность проводить полноценный анализ работы компании.

Бизнес получил возможность быстрее масштабироваться, привлекая для этого меньше людей. Функционал amoCRM стал отвечать всем имеющимся на тот момент требованиям клиента.

Следующим этапом после CRM-проекта к GigAnt подключился отдел CRM-сопровождения, который занимается персональной поддержкой, регулярными изменениями и улучшениями в работе CRM и процессов.