HR-es példa: Tömeges munkaerő-toborzás robot segítségével

A munkaerő toborzásának különböző módszerei vannak: a legismertebbek a kérdőíves, az elbeszélgetős és a tesztkitöltéses variációk. Még ha nem is választották ki az elején az elsőt, a potenciális jelölttel az első kontaktusfelvétel, általában, telefonon történik, amely során a sztenderd kérdéseket, rendszerint sztenderd válaszok követik. Ennek keretében a jelöltek előválogatása történik, illetve ekkor lehet közölni velük az alkalmazási feltételeket is.

Az előző cikkben már szóltunk az Automatikus hívásról és annak előnyeiről az élő ember által végzett rutinfeladatok ellátásával szembeállítva.

Építési anyagokat forgalmazó üzlethálózat azzal az alábbi kéréssel fordult hozzánk: nekik sürgősen, nagy számban árufeltöltő  munkatársakat kellett beállítaniuk, aki árutanácsadók is egyben. Elhatározták, hogy a toborzás kezdeti szakaszát automatizálni fogják azzal, hogy ne terheljék túl a személyzeti osztályt, amely így a fontosabb feladatokra koncentrálhat. Mi installáltuk nekik az Automatikus hívás szolgáltatást a Virtuális alközponttal együtt, így ők mindenkit visszahívtak, aki jelentkezett a hirdetésre.

A munka kezdete

A hangrobot fogadja az érdeklődők hívásait és visszirányban kezdeményez hívásokat. Bemutatja a leendő munkakört, részletesen tájékoztat, válaszol a kérdésekre és képes egy értékelő interjúra is, amelyben a jelölt reagálhat arra, hogy megfelel-e neki a munkabeosztás vagy a munkabér színvonala. A sikeres jelöltek számára kijelölik a személyes találkozó idejét. Mindezt a robot egyetlen hívás keretében oldja meg, a rögzített adatokat pedig, az integrációnak köszönhetően, a CRM-rendszerbe viszi fel.

A robot mind az előre rögzített hangüzenetek formájában, mind a hangfelismerő és szintetizáló technológia segítségével tud válaszokat adni. Mi ikább ez utóbbit választottuk, hogy minél hamarabb elindíthassuk a visszahívásokat.

Annak érdekében, hogy a robot fel tudja dolgozni a szinoním szavakat, azokat előzetesen fel kell vinni a szcenárióba. Ezért az embernek nem kötelező állandóan „igen”-t vagy „ nem”-et mondani. Amennyiben a szövegfelismerés során nehézség merül fel, a hangasszisztens a párbeszédet élő kezelőre irányítja át. Annak érdekében, hogy a bot minél több jelentkezést önállóan dolgozzon fel, minden egyes számba jöhető olyan szinonímát rögzíteni kell, amely az emberek válaszaiban előfordulhat. Például arra az egyszerű kérdésre, hogy „ Tudunk most röviden beszélni ?” választ adva, 184 féle szinonímát rögzítettünk.

A szcenárió összeállítása során reális párbeszédeket vettünk alapul. Ezen felül az ügyfél által javasolt legjobb példákat építettük be, javítgattuk azokat, majd valódi jelöltek bevonásával teszteltük őket. Több iterációt hajtottunk végre. Minden egyes tesztet követően, az ügyfél tapasztalatai alapján korrigáltuk a szcenáriót. A végén sikerült a robot-ember együttműködésből a leghatékonyabb modellt kihozni. A robot tanulási algoritmusa a következő.

A robot tanulási módszertana   

• Ellenőrizzük és értékeljük a tanulás során keletkezett adatokat
• Figyelembe vesszük azt, hogy a kezelők párbeszédei koránt sem ideálisak
• Elemezzük a konverzióban legügyesebb kezelők párbeszédeit
• A tematika szerinti szinonímaszótárokat álltunk össze
• Többféle szóhasználatot veszünk figyelembe és szimulálunk dialógusokat
• A hangrögzítéseket szövegbe fordítjuk
• Valós párbeszédek elemzésével és felhasználói tapasztalatok alapján állítjuk fel a beszélgetés logikáját

A hangrobot szigorúan az utasítás szerint működik, ezért maga a beszélgetés általában 1-3 percet vesz igénybe, de kb másfélezer jelentkezőt kell körbehívni. A feladat ellátásához az ügyfél egy sokcsatornás hívószámot állított be, amely 10 hívás egyidejű  lebonyolítására képes. Ez elegendő volt ahhoz, hogy 1322  jelentkezőt egy nap alatt körbehívjon.

A hangrobot működése a kapcsolati bázis segítségével

1. A robot felhívott 1322 jelentkezőt
2. 1225 hívás volt sikeres
3. 750 jelentkező lépett vissza
4. 475-en mutattak továbbra is érdeklődést a munkakör iránt
5. A sikeres előértékelés alapján és az interjúra 275 jelentkezőt hívtak be

A végleges konverzió – az első kapcsolati bázis 21 %-át teszi ki.

A robot egyetlen nap alatt kb. 4000 perc (66 óra) párbeszéd-idővel látta el feladatát. Az ember ugyanezt a munkát több, mint 16 munkanap alatt végezte volna el. 

Következtetések: 

• A robot az embernél tízszer gyorsabban dolgozza fel a jelentkezéseket
• A nem releváns jelentezések 35 –át emberi beavatkozás nélkül szűrik ki
• Az állást betöltő jelentkezők konverziós rátája 12 %-kal magasabb
• 1,5-szeresére csökkent a felvett jelentkező ráfordítási költsége
• A robot 5-ször olcsóbb mint az emberi munkaerő

A kérdőivek  70 %-a a munkatársak részvétele nélkül töltödik ki, egy kérdőívre jutó átlagos költség 48 forintot tesz ki.

Összefoglalásképpen megállapítható, hogy az Automatikus hívás nem tud üzleti folyamatokat generálni ott, ahol azok nem léteznek. De a meglévőeket tudja automatizálni.  A robot nem csak helyettesíti az embert a rutinfeladatok ellátása közben, de azokat sokkal gyorsabban végzi el. Mindennek eredményeképpen a vállalkozás költségei csökkenek, a munkatársak pedig azon feladatokra koncentrálhatnak, amelyeket – egyelőre még – nem lehet az ember részvétele nélkül ellátni.