Автономная воронка 24/7 для KNAM: отбор операторов без ручной рутины и 161 час экономии

Как KNAM автоматизировал массовый подбор операторов call-центра с помощью BRaiN HR

KNAM - технологичная CDP-платформа, которая использует ИИ и аналитику больших данных для лидогенерации. Для компании важно быстро обрабатывать поток входящих кандидатов, особенно по постоянным массовым вакансиям.

Одна из таких вакансий - оператор call-центра. Для нее критична скорость: если рекрутеры вручную разбирают каждый отклик, кандидаты ждут ответа, нанимающий руководитель получает людей с задержкой, а HR-команда тратит время на повторяющийся первичный отбор.

BRaiN HR помог снять эту нагрузку: бот стал первым фильтром в воронке и начал самостоятельно вести кандидата от отклика до передачи нанимающему руководителю.

KNAM - технологичная CDP-платформа для лидогенерации, которая использует ИИ и аналитику больших данных. Компания работает с постоянной массовой вакансией оператора call-центра, где важны скорость обработки откликов, объективная первичная оценка и быстрый контакт с подходящими кандидатами.

Клиент

KNAM

Сфера

CDP-платформа, ИИ и аналитика больших данных для лидогенерации

Задача

массовый подбор операторов call-центра

Участник кейса

Дарья Гербутова, помощник руководителя

Для постоянной массовой вакансии оператора call-центра поток откликов требует быстрой реакции. При ручной обработке возникает несколько проблем:

• рекрутеры тратят много времени на первичный просмотр резюме;
• релевантные кандидаты ждут звонка или письма от HR;
• оценка кандидатов может зависеть от субъективного впечатления;
• нанимающий руководитель получает смешанный поток людей разного качества;
• при большом объеме откликов сложно поддерживать одинаковый стандарт отбора.

KNAM нужен был способ быстро отделять подходящих кандидатов от нерелевантных и без задержек передавать сильных соискателей дальше.

Перед BRaiN HR стояли практические задачи:

• автоматически фильтровать входящие отклики;
• инициировать общение с релевантными кандидатами;
• проводить первичное чат-интервью;
• оценивать кандидата по итогам интервью;
• исключить субъективность первичного отбора;
• передавать лучших кандидатов нанимающему руководителю без ожидания ручной реакции рекрутера.

1. Подключили автоматическую фильтрацию откликов

BRaiN HR стал первым уровнем воронки: бот проверяет входящие отклики и инициирует общение только с теми кандидатами, которые проходят базовую релевантность.

2. Запустили чат-интервью

Кандидаты проходят первичный этап в формате чат-интервью. Это помогает быстро собрать ответы и не тратить время рекрутера на однотипные первичные вопросы.

3. Добавили встроенную оценку по итогам интервью

Ключевое преимущество для KNAM - бот не просто собирает ответы. Он оценивает кандидата по заданным критериям и принимает решение, подходит ли кандидат под входной барьер.

Это стандартизировало первичный отбор: все соискатели проходят одинаковый сценарий, а решение не зависит от субъективного «понравился / не понравился».

4. Автоматизировали передачу лучших кандидатов руководителю

Кандидаты, успешно прошедшие чат-интервью, мгновенно получают контакты нанимающего руководителя. Им не нужно ждать звонка или письма от HR, а руководитель видит только предварительно отобранных людей.

BRaiN HR помог KNAM превратить массовый подбор операторов call-центра в автономную воронку.

Что изменилось:

• первичный скрининг откликов стал автоматическим;
• кандидат проходит чат-интервью без участия рекрутера;
• оценка стала единой и стандартизированной;
• лучшие кандидаты переходят к нанимающему руководителю сразу после успешного интервью;
• время первого касания сократилось с часов до нескольких минут после чат-интервью;
• HR-команда меньше вовлечена в рутинный первичный отбор.