Перший контакт із кандидатом за 2–3 хвилини замість наступного дня: як Jooble впроваджував AI в рекрутинг і що це дало
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Jooble — українська продуктова компанія, що розвиває один із найвідвідуваніших сайтів пошуку роботи у світі. В Україні напрям Ready2Recruit щомісяця працює з 12 000–32 000 унікальними кандидатами, а з урахуванням повторних дзвінків робить до 240 000 спроб зателефонувати. За такого масштабу мало знайти відповідну людину: із нею треба зв’язатися, поки вакансія ще їй цікава.
Разом із рішенням для бізнес-комунікацій UniTalk команда Jooble поетапно автоматизувала первинний відбір: від набору номера до кваліфікації кандидата й аналізу розмови. Розповідаємо, як це працює.
Чому рекрутери не встигали телефонувати вчасно
Ready2Recruit шукає кандидатів у базі Jooble, перевіряє, чи відповідають вони основним умовам вакансії, і передає роботодавцю відібрані контакти.
Раніше перший дзвінок міг відбутися лише наступного робочого дня, і за цей час кандидат уже міг прийняти іншу пропозицію. За даними Jooble, від швидкості дзвінка залежить, чи вдасться зв’язатися з кандидатом:
- протягом трьох хвилин після відгуку на сайті: 80%;
- через годину: 65%;
- через три години: 58%;
- наступного дня: 47%.
Постійно розширювати команду не мало сенсу: кількість замовлень змінювалася, а разом із нею і потреба в рекрутерах на лінії. На їхню доступність впливали ще й тривоги та відключення світла. Jooble потребував рішення, яке можна швидко масштабувати під поточний потік кандидатів.
Як Jooble автоматизував первинний відбір
Перш ніж обрати UniTalk, команда розглянула близько 15 рішень для контакт-центру. Решта не підійшла за способом з’єднання з оператором або за можливостями автоматизації та передачі даних. UniTalk запропонував потрібний на старті функціонал предиктивного обдзвону, прийнятну економіку, сучасніші можливості та перспективу майбутніх індивідуальних доопрацювань.
Першим кроком став предиктивний обдзвін: система сама телефонувала й підключала рекрутера лише тоді, коли кандидат відповідав.
Далі до роботи з холодною базою взявся голосовий робот. Він відсіював тих, хто вже не шукав роботу або не відповідав базовим критеріям. Голосовий AI-агент мав інше завдання: вести повноцінний діалог, реагувати на відповіді, ставити кваліфікаційні запитання й фіксувати результат у бізнес-системі.
Інструменти команда підключала поступово, і кожен відповідав за свою ділянку процесу.
Як агента адаптували до реальних розмов
Запуском агента робота не закінчилася: команди Jooble та UniTalk аналізували реальні розмови і вдосконалювали сценарії. Щоб таке впровадження спрацювало, потрібні налагоджений бізнес-процес, якісні вихідні дані й залученість команди Jooble до аналізу та оптимізації.
«Співпраця з UniTalk — це не просто оренда софту, а спільна робота над запуском готового рішення. Команда UniTalk допомогла нам опрацювати сценарії роботи голосового агента, налаштувати логіку діалогів, поведінку агента та необхідні інтеграції, а також адаптувати рішення під наявні бізнес-процеси. Завдяки цьому ми змогли зосередитися на бізнес-цілях, не витрачаючи ресурси на самостійне опрацювання технічної реалізації», — розповідає Євген Бєлокобильський, експерт із регулювання соціально-трудових відносин Jooble.
Окремо працювали над тим, щоб голос агентки Дарини звучав природно: налаштовували темп та інтонацію, додали дихання й легкий фоновий шум. Під час однієї з розмов кандидатка засміялася, і Дарина засміялась у відповідь. При цьому вона стабільно дотримувалася сценарію і не пропускала обов’язкових запитань про вимоги вакансії.
Що змінилося після впровадження
Час від надходження відгуку на вакансію в бізнес-систему до першого контакту з кандидатом скоротився з наступного робочого дня до двох–трьох хвилин. AI-аналітика автоматично класифікує близько 80% кандидатів, що відповідають вимогам, і рекрутерам не доводиться прослуховувати ці розмови вручну.
В одному з проєктів роботодавцю потрібно було швидко знайти працівників у кількох населених пунктах поблизу Києва. AI-агент зв’язалася з кандидами в потрібних локаціях, і за два дні команда відібрала 20 людей, що відповідали умовам вакансій.
Автоматизація взяла на себе повторювані етапи, а рекрутери зосередилися на зацікавлених кандидатах і складніших випадках. Для Jooble це означає швидкий перший контакт, однаковий скринінг для кожного кандидата і процес, що розширюється або звужується разом із потоком замовлень. Кейс показує, що AI у первинному відборі дає результат, коли його вбудовують у процес поетапно й масштабують відповідно до навантаження.
Хочете автоматизувати первинний відбір кандидатів? Обговоріть свій сценарій із командою UniTalk
Партнерські матеріали
