При масс подборе тратятся миллионы на кандидатах, которые проходят все этапы отбора и отказываются от финального собеседования или не выходят на работу после принятого оффера, так как в другой компании этапы для них были более комфортные. При этом компания могла внедрить отличную систему рекрутинга, но недостаточно мониторила проблемные зоны. Вручную же при масс подборе брать качественно обратную связь невозможно (большая загрузка рекрутеров + кандидаты не отвечают на звонки).
Можно сделать вот такого проактивного AI-агента, который будет ответственен за мониторинг пути кандидата:
▫️#HRсценарий от @HRtech
▪️После завершения каждого этапа рекрутингового процесса (скрининг, интервью, финальное собеседование и тд) → AI-агент получает сигнал от ATS о смене статуса кандидата → определяет, завершён ли этап взаимодействия с кандидатом → проверяет, не была ли уже отправлена форма обратной связи по этому этапу → если нет, инициирует запрос фидбэка в чат-боте.
▪️Через интеграцию с корпоративным чат-ботом для подбора агент отправляет кандидату персонализированное сообщение → "Спасибо, что прошли этап [название этапа]. Нам важно ваше мнение, это займёт 60 секунд!" → встраивает 5 вопросов (по шкале от 1 до 5):
- Насколько понятно было описание этапа?
- Было ли удобно назначено время?
- Оцените вежливость и вовлечённость собеседника.
- Получили ли вы достаточную информацию о вакансии?
- Общая удовлетворенность этапом.
▪️После получения ответов структурирует данные → сохраняет их в карточку кандидата в ATS → автоматически проставляет метки: «негативная оценка» (если средний балл <3), «нейтральная» (3–4), «позитивная» (>4).
▪️Если выявлен негативный фидбэк → AI-агент проверяет, касается ли он интервьюера → отправляет ему уведомление с выдержкой из комментариев кандидата и рекомендацией: "Оценка этапа собеседования — 2/5. Комментарий: “Не получил ответа на вопросы по задачам”. Рекомендуется пересмотреть структуру встречи."
▪️Каждую пятницу в 18:00 AI-агент формирует дашборд удовлетворенности кандидатов по всем этапам и вакансиям → группирует данные по рекрутерам, вакансиям, этапам → рассчитывает среднюю оценку и долю кандидатов, оставивших отзыв.
▪️В понедельник в 9:00 AI-агент направляет аналитический отчет рекрутинговой команде и Руководителю подбора → прикрепляет таблицу, комментарии, рекомендации по улучшению → на основе собранных шаблонов и исторических данных прогнозирует возможное влияние неудовлетворенности на офферы: "Вероятность отказа от оффера по вакансии Консультанта выше нормы. Причина: негативная обратная связь на этапе второго интервью."
▪️Если уровень удовлетворенности по определённой вакансии или этапу ниже 3.5 более чем у 30% кандидатов → AI-агент маркирует участок процесса как проблемный → формирует короткий комментарий: "Этап “HR-интервью” по вакансии “Аналитик данных” получает стабильно низкие оценки. Причина: кандидаты жалуются на неясность требований."
© Сценарий от @HRtech
▪️Интеграция в HR-систему
Мне кажется, лучше встроить как функцию в существующую автоматизацию (без отдельного чат-бота для обратной связи), особенно, если в системе масс подбора уже есть хорошо настроенная в чат-боте коммуникация с кандидатами, уведомления/напоминания, автоматическая запись на интервью (то есть совершенно точно, что каждый кандидат пользуется им с самого первого этапа).
▫️Библиотека HR-промптов HRD-ai.com
▫️Канал с промптами @SoftRecruiting