На HRWS Наталья Лысун, эксперт по развитию Big Data бизнес-решений в Киевстаре, показала, как Киевстар превратил Big Data в инструмент, способный решать одну из самых острых проблем украинского рынка — дефицит кадров.
По мнению Натальи Лысун, опыт Киевстар демонстрирует, что современные телеком-данные могут стать новым каналом рекрутинга.
Дефицит кадров – почти во всех компаниях
Наталья Лысун сначала отметила, что кадровый голод уже является общенациональной реальностью и провела краткий опрос по этому поводу непосредственно среди аудитории HRWS.
«Поднимите, пожалуйста, руку, у кого у компании вообще нет никакого дефицита кадров?» – спросила она у аудитории форума, на что получила единичные ответы.
По их словам, это довольно ожидаемый результат, ведь почти 100% компаний сегодня отмечают дефицит кадров, а около 77% — оценивают его как критический.
Big Data — не только о маркетинге, но и о HR
Наталья Лысун подчеркнула, что сегодня эффективный поиск кадров становится жизненно необходимым для украинских компаний, а данные в свою очередь могут быть эффективным инструментом поиска людей, равно как и поиска клиентов.
«Big Data — это больше о маркетинге, но на самом деле это может быть мощным инструментом для HR, потому что найти хорошего кандидата иногда сложнее, чем нового клиента», — утверждает Лисун.
Киевстар неслучайно является центром компетенции в теме Big Data, ведь является технологической компанией, оперирующей огромным массивом данных.
Наталья Лысун во время выступления очертила масштаб телеком-инфраструктуры Киевстар:
- 22 млн абонентов
- 72 тыс. базовых станций
- партнерство со Starlink и сервис Direct to Cell
«У нас есть решения, которые могут закрыть любую потребность бизнеса. Например, для компании, которая волнуется за свои данные и за безопасность своих данных, у нас есть облачные хранилища и кибербезопасность. Вообще для любой компании мы можем применить нашу Big Data аналитику, наши Big Data рассылки и решения с искусственным интеллектом», — говорит Лисун.
Команда, которая работает с Big Data в Киевстаре насчитывает более 120 человек, которые с помощью алгоритмов и машин обрабатывают более 3 млрд телекомподий ежедневно. На основе данных формируются статистические модели и сегменты аудитории, которые помогают бизнесу решать различные задачи, в частности в сфере рекрутинга.
«Для HR мы используем модели, помогающие определять вероятностные характеристики отдельных сегментов аудитории. Например, возрастные группы, тип операционной системы смартфона или возможный интерес к тематике трудоустройства. Это позволяет работодателям точнее планировать коммуникации и более эффективно находить потенциальных кандидатов», — объясняет Наталья Лысун.
При этом она отмечает, что Киевстар осуществляет обработку информации в соответствии с требованиями законодательства в сфере защиты персональных данных и электронных коммуникаций, не передает персональные данные абонентов третьим лицам, а весь массив данных анонимизирован и не персонифицирован.
Сервисы Big Data для HR
Госпожа Лисун объяснила, как сервисы на основе Big Data могут быть полезны для HR.
Среди преимуществ:
- Аналитика рынка труда: трудоспособное популяция, передвижение, емкость рынка.
- Реклама: таргетированные коммуникации для поиска персонала.
- Оценка: понимание своей аудитории.
- Advizor: рассылка на собственные списки (клиенты, сотрудники).
Обычно использование Big Data в рекрутинге предполагает 4 этапа. На первом партнере описывает идеального кандидата. На втором этапе Киевстар сегментирует аудиторию по характеристикам. Далее следует согласование месседжей и каналов коммуникации. На четвёртом этапе происходит рассылка и оценивается ее эффективность.
Среди доступных каналов коммуникации – SMS, Viber и RCS. При этом каждый имеет свои преимущества:
- SMS: 100% гарантия доставки.
- Viber: позволяет использовать больше текста, баннеры и кнопки.
- RCS: «Viber в канале SMS» — медийные сообщения.
Практические кейсы
Важно то, что Лысун привела примеры практического использования Big Data в HR, что было ценным для профессиональной аудитории.
Кейс 1: Супермаркеты в поисках кассиров
Задание: срочно закрыть 5 вакансий в конкретных локациях.
Фильтр: женщины.
Канал: SMS.
«Сообщение было лаконичным, оно содержало пару предложений и ссылку на вакансию. Также там был номер телефона рекрутера», — отмечает Наталья Лысун.
По ее словам, получатели месседжа, увидев сообщения, могли либо нажать на ссылку для получения дополнительной информации о вакансии, либо позвонить по телефону рекрутера.
Результат: 2 из 5 вакансий закрыто .
Кейс 2: Логистическая компания в поисках водителей
Задание: найти водителей в нескольких областных центрах.
Каналы: digital+SMS.
«К нам обратилась известная логистическая компания с непростой задачей, но мы с радостью подхватили ее. Были просто областные центры, где нам очень важно было найти водителей. Такую аудиторию мы нашли, но возник вопрос в каких каналах лучше с ней коммуникировать. Мы выбрали два канала. Загрузили аудиторию в digital, где партнер делал разные интерактивы, баннеры, видеоролики. Это сработало в пользу узнаваемости бренда. И потом уже мы напрямую прокоммуникировали в SMS», — рассказывает Наталья Лысун.
По ее словам, получатель, увидев SMS-сообщения, упоминал, что уже где-то видел эту компанию, определенные видеоролики о ней и приходил к выводу, что стоит обратить на это внимание.
Результат: 25% вакансий закрыто.
Кейс 3: Производитель напитков в поисках персонала на заводе
Задание: найти грузчиков и рабочих в конкретном регионе.
Фильтр: мужчины (для грузчиков).
Канал: Viber.
«Мы прокоммуницировали с аудиторией в канале Viber, потому что партнер хотел насытить сообщение максимальным количеством деталей и добавить хороший баннер. Партнер получил шесть звонков и вакансия была закрыта не среди тех, кто получил сообщение, а по рекомендации», — рассказывает Наталья Лысун. Правда, госпожа Лысун сразу добавляет, что рекомендацию обратиться за работой муж получил от жены, которая увидела сообщение о найме работников в Viber.
Результат: вакансия закрыта.
По убеждению Натальи Лысун, Big Data сегодня является не только инструментом маркетинга. Это универсальный инструмент, который позволяет эффективно фильтровать и определять аудитории, что может существенно ускорять поиск кадров и помогает находить персонал среди наиболее заинтересованных кандидатов и наиболее точно отвечающих поисковым запросам работодателя.