📋 Исходная ситуация
Клиент — федеральная сеть розничных магазинов (200+ точек в 15 городах). Ежемесячно требуется закрывать 150-200 вакансий: продавцы-консультанты, кассиры, администраторы, кладовщики.
Проблема: Штат из 8 HR-менеджеров физически не успевал обрабатывать поток резюме (800-1200 в неделю). Ручные звонки занимали 4-5 часов в день на одного рекрутера. Кандидаты ждали ответа 5-7 дней, к моменту звонка уже находили другую работу.
🔴 Боли клиента:
- • Среднее время закрытия вакансии — 21 день
- • 60% кандидатов не доходили до собеседования
- • HR-менеджеры тратили 80% времени на рутинные звонки
- • Высокий процент «неявок» на интервью (45%)
- • Отсутствие единой базы и аналитики по воронке найма
🎯 Задача
Автоматизировать первичный скрининг кандидатов: обзвон резюме, проведение структурированного интервью по скрипту, оценка соответствия требованиям, запись на очное собеседование с руководителем. Сократить время закрытия вакансии и разгрузить HR-отдел.
⚙️ Решение: AI-рекрутер с голосовым интерфейсом
Разработали голосового робота на базе ASR (Automatic Speech Recognition) и NLP (Natural Language Processing), который ведёт естественный диалог с кандидатом, задаёт вопросы по скрипту и оценивает ответы.
Функционал AI-рекрутера:
- Массовый обзвон — до 1000 одновременных звонков, очередь и повторные попытки
- Структурированное интервью — 10-15 вопросов по скрипту (опыт, график, зарплатные ожидания, локация)
- Распознавание речи — транскрибация ответов в реальном времени, анализ ключевых слов
- Скоринг кандидата — автоматическая оценка соответствия (0-100 баллов) на основе ответов
- Запись на собеседование — интеграция с календарём руководителя, выбор удобного времени
- Отправка приглашений — SMS/WhatsApp с адресом, временем и контактами
- Напоминания — автоматическое напоминание за 2 часа до интервью (снижение неявок)
🔧 Процесс внедрения
Неделя 1: Аудит процессов найма, анализ скриптов HR-менеджеров, выделение критериев успешного кандидата.
Неделя 2: Разработка диалогового сценария, настройка ASR (распознавание русской речи с акцентами), тестирование на записи реальных звонков.
Неделя 3: Интеграция с ATS (E-Staff), телефонией (Mango Office), календарём (Google Calendar), мессенджерами.
Неделя 4: Пилотный запуск на 3 вакансиях (500 кандидатов). Сравнение с контрольной группой (ручные звонки HR).
Неделя 5: Масштабирование на все вакансии. Настройка дашбордов и отчётности для HR-директора.
📊 Результаты через 2 месяца
Экономические показатели:
- • Сокращение времени закрытия вакансии: 21 день → 3 дня
- • Экономия ФОТ HR-отдела: 8 менеджеров → 3 менеджера (сокращение на 62%)
- • Экономия: 5 × 70 000 ₽ = 350 000 ₽/месяц = 4 200 000 ₽/год
- • ROI проекта: 280% за первый год
Операционные показатели:
- • Количество обзвоненных кандидатов в день: 150 → 1200
- • Конверсия из резюме в собеседование: 18% → 34%
- • Процент «неявок» на интервью: 45% → 12%
- • Время HR на рутинные звонки: 4.5 часа → 30 минут в день
- • NPS кандидатов: 6.2 → 7.8 (быстрая обратная связь)
💬 Отзыв клиента:
«Раньше мы неделями искали продавцов в новые магазины. Теперь робот за 2 часа обзванивает всю базу, отбирает подходящих и записывает на встречу. HR-менеджеры наконец-то занимаются стратегией, а не набором номеров. Вакансии закрываются за 2-3 дня.»
— Елена М., HR-директор
🛠 Технологии
📞 Хотите ускорить найм в 5 раз?
Если вы массово нанимаете персонал (розница, общепит, логистика, кол-центры) — голосовой рекрутер сократит время закрытия вакансий и разгрузит HR-отдел.
Оставьте заявку на бесплатный аудит. Мы рассчитаем экономию для вашей компании.
Это бесплатно и ни к чему не обязывает