O firmie
Gdy rekrutujesz dla rozpoznawalnego i cenionego brandu...
... jest wiele osób, które chcą budować swoją zawodową karierę właśnie z Tobą.
Tak właśnie było (i jest) w przypadku Kinguin. Kinguin to marketplace cyfrowych produktów - umożliwia sprzedawcom z całego świata wystawianie ofert na klucze do gier, licencje oprogramowania, karty podarunkowe i inne produkty cyfrowe. Chętnych aby dołączyć do tego fantastycznego teamu nie brakuje.
Problem
Stanowiska Customer Care - na które w ciągu pierwszego tygodnia od publikacji potrafi spłynąć choćby kilkaset aplikacji
Aby dołączyć do zespołu Customer Care w Kinguin, potrzebna jest dostępność w systemie zmianowym 24/7, wysoki poziom języka angielskiego (nice to have: doświadczenie w pracy po angielsku) i doświadczenie w supporcie online.
Chętnych w niektórych lokalizacjach jest tyle, iż pojawia się konieczność zdjęcia ogłoszenia już po kilku dniach od publikacji. Zespół Kinguina przegląda je na bieżąco, aby mieć pewność, iż kandydaci są procesowani sprawnie i z zachowaniem najwyższych standardów candidate experience.
Cel
Sprawna i dokładna preselekcja aplikacji bez pogorszenia jakości doświadczeń kandydatów
Managerowie w Kinguinie chcieli usprawnić procesy, ale nie chcieli wdrażać rozwiązań które wykluczałyby aplikujących kandydatów po słowach-kluczach. Na rynku pojawiają się bowiem sygnały o tego typu rozwiązaniach, które budzą uzasadnione obawy wśród kandydatów.
Zespół Kinguina był otwarty na wsparcie preselekcji kandydatów z pomocą AI, ale nie rezygnując z human-touch i zapoznawania się z treścią CV kandydatów.
Rola TRAFFIT
Scoring kandydatów - czyli realne wsparcie preselekcji na podstawie wskazanych przez rekrutera kryteriów
Okazało się, iż tę potrzebę świetnie realizuje funkcja scoringu kandydatów z pomocą AI dostępna w Traffit. System proponuje kryteria oceny kandydatów na podstawie dostarczonych informacji o stanowisku i wymagań Hiring Managera - a osoba prowadząca proces może je dowolnie dostosować.
Każda nowa aplikacja jest oceniana (w skali 0-100%) według tych kryteriów, wraz z uzasadnieniem tej oceny i transparentną listą spełnionych i niespełnionych kryteriów.
Obawy zostały jednak gwałtownie rozwiane - to, iż model opiera się na kontekście w CV, a nie na samych słowach kluczach zmienia wszystko!”
Wraz z samą oceną, zespół Kinguina zyskał też uzasadnienie każdego scoringu i gotowe follow-up questions; czyli listę wątków do poruszenia podczas rozmów rekrutacyjnych. Są one spersonalizowane i uzasadnione z perspektywy lepszego zrozumienia dopasowania kandydata do roli.
Mechanizm scoringowy jest bowiem "świadomy" tego, iż brak danej informacji w CV nie oznacza tego, iż dane kryterium nie zostało spełnione.
Efekty
Wyższa zdawalność testu językowego wśród kandydatów wytypowanych do niego z pomocą AI
Ekipa Kinguin potwierdziła jednoznacznie, iż ze scoringiem kandydatów w Traffit było im dużo łatwiej wyłowić adekwatne profile z setek aplikacji. Przykładem może być ostatnia rekrutacja do działu Customer Care na Filipinach, w ramach której zespół Kinguina otrzymał kilkaset aplikacji. To było idealne pole do popisu dla scoringu kandydatów z pomocą AI.
W tego typu rekrutacjach wyselekcjonowani kandydaci otrzymują test znajomości języka angielskiego. Standardowo taki test zdaje około 40-50% wybranych aplikujących. Pośród osób wytypowanych do testu z pomocą scoringu test zdawalność wyniosła aż 80%!
Dopasowanie do stanowiska potwierdziły później kolejne etapy rekrutacji!
W tej rekrutacji zespół rekrutacyjny Kinguina wzbogaciła nowa osoba - zajmująca się na co dzień "twardym" HR-em.
Dzięki wsparciu AI scoringu jej skuteczność w preselekcji osób do przeniesienia na etap weryfikacji poziomu języka angielskiego była tak samo dobra, jak skuteczność doświadczonych rekruterów!
Zdawalność testów wsród kandydatów wytypowanych do testu ze wsparciem AI była wyższa niż zwykle - wynosiła 80%, w porównaniu do standardowych 50%"
Wnioski
To jak dobrze scoring będzie działał zależy w dużej mierze od tego, jak dobrze ułożymy nasze kryteria oceny.
Model zadziała tak dobrze, jak dobrze przekażemy mu nasze potrzeby. Pisania kryteriów trzeba się nauczyć - czasem metodą prób i błędów. Ale dzięki transparentnemu uzasadnieniu każdego scoringu rekruter widzi od razu, iż kryteria zostały dobrane prawidłowo (lub wymagają zmiany).
Historia Kinguina i rekrutacji ze wsparciem scoringu kandydatów to świetny przykład tego, jak technologia AI może iść w parze rekruterem - będąc jego realnym wsparciem. Na jego zasadach.
