Рекрутмент вместе с чат-ботами
Компания XOR была запущена в 2017 году в России и США. Продукт стартапа сегодня используется в 15 странах. Среди клиентов XOR — такие HR-гиганты, как IKEA, Manpower, Cisco, IBS, CHI Health. В июне 2019 года платформа XOR во главе с двумя сооснователями Николаем Маноловым и Аидой Фазыловой пришла в Россию. Для российского рынка площадка разработала новинку. Кроме ботов-рекрутеров, организациям предлагаются внутренние HR-боты. К их задачам относятся проведение опросов для мотивации сотрудников, exit-интервью с увольняющимися специалистами и адаптация новичков. Платформа уровня Enterprise помогает автоматизировать самые сложные и рутинные процессы.
Платформы уровня Enterprise обеспечивают максимально возможную высокую скорость доставки контента посетителям в любой точке земного шара. Для крупных компаний необходима бесперебойная и стабильная работа — с возможностью расширить проект на большое количество серверов. Масштабный проект — значит, требуется поддержка мощной базы данных (как Oracle и MSSQL). Защита от кибератак и безопасность личной информации также крайне важны.
По произведенным подсчетам XOR, облачная платформа автоматизирует 84% работы по найму сотрудников. В стартапе заложено более 100 языков, он активен круглосуточно и интегрируется с любыми системами подбора персонала (ATS) и календарного планирования. Чат-бот XOR контактирует с соискателем по СМС, email или мессенджерам (Facebook Messenger, WhatsApp, Telegram, Viber).
Рост индустрии чат-интерфейсов связан с развитием платформ для их запуска. 90% своего времени сегодня люди проводят в мессенджерах, которые поддерживают создание ботов. Уже не обязательно открывать браузеры. Facebook, WhatsApp, Instagram и Snapchat стали мировыми лидерами загрузок в AppStore и Google Play.
«Мы работаем с кадровыми агентствами и большими RPO (Recruitment Process Outsourcers), а также прямыми работодателями с огромным потоком рекрутмента, — рассказывает Аида. — Помогаем им автоматизировать и убрать все рутинные процессы из рекрутмента путем того, что чат-бот общается с кандидатами, задает необходимые вопросы и назначает собеседование, сверяясь с календарной системой компании».
Посмотрю на тебя через ИИ
«На самом деле компания была рождена из моей персональной боли, потому что я довольно много времени проработала в ИТ-рекрутинге, — делится Аида. — Я была одним из самых эффективных рекрутеров компании Luxoft Personnel, но почти 75% времени тратила совершенно не на то. То есть я хороша, например, в интервью с кандидатами, я им продаю работу и закрываю сделки, но получалось так, что большую часть рабочего времени я проводила за просмотром нескольких сотен резюме. Пытаясь понять, подходит кандидат на эту позицию или не нет. Я звонила, чтобы задать одни и те же вопросы, чтобы ответить на одни и те же вопросы».
Три года назад Аида Фазылова подумала, что чат-боты именно в рекрутменте будут активно применимы и хорошо реализованы. Тогда родилась идея создания XOR. Аида знала Николая уже около полугода, а к тому времени Монолов выиграл Всероссийский чемпионат — хакатон по чат-ботам и ИИ, который проходил впервые.
Аида Фазылова — математик-программист, с 2011 года работала рекрутером и хантером, в частности, для Luxoft. В 23 года организовала свой первый коворкинг в Питере. Он разросся в сеть коворкингов «Ключ», которая представлена сейчас и в Москве.
Три года назад Аида продала свою долю бизнеса, познакомилась с Николаем и они учредили XOR. С акцентом на тему, которая Аиде была хорошо знакома — подбор персонала. Сначала компания работала над автоматизацией найма ИТ-персонала, но потом сделала поворот в сторону более массовых профессий.
Николай Манолов занимается разработкой софта на протяжении 16 лет. Вел проекты для PepsiCo, Heineken, Forbes, четыре года работал в США. У выпускника МГТУ имени Баумана Манолова была компания Elucru, которая на аутсорсе вела для заказчиков из США, Израиля и Канады разработки в нескольких модных областях — AR/VR, блокчейн, ИИ. Другая компания Манолова — Data360 — занималась маркетинговыми проектами на стыке мобильных технологий, геолокации и ИИ.
«Мы с Аидой решили сотрудничать в 2016 году, когда я выиграл всероссийский хакатон по чат-ботам и ИИ, — рассказывает Николай. — Я искал новый проект, мне хотелось сделать что-то глобальное на весь мир. Я понимал, что рынок огромный, потому что в мире нанимается порядка миллиарда человек в год. Перспективы рынка HR Tech огромные. И я не выглядел как программист, я был больше как бизнес-человек, который руководил вопросом».
Николай убедил Аиду, что из него выйдет отличный CTO компании, когда он выиграл этот хакатон. До того момента Николай больше производил на всех впечатление бизнесмена, но никак не кодера.
Для подготовки и запуска XOR Аиде и Николаю понадобилось около девяти месяцев. Чтобы сделать product-market fit, начали с решения для автоматизации найма специалистов в ИТ. Но тогда это выглядело следующим образом: чат-бот принимает заказ от клиента, рассылает сотни предложений программистам с подходящими профилями. И тех, кто откликался положительно, бот соединял с работодателем.
Сначала XOR разрабатывали только для найма ИТ-персонала, но быстро поняли, что технология чат-интерфейсов подходит и для программистов, и для других направлений. И изменили курс на весь сегмент рекрутмента.
«Мы начали ходить по крупным российским компаниям, а они нам отвечали:
“Хорошие делаете решения, но мы программистов нанимаем не так много. Может быть, 10–50 человек в год, — вспоминает Николай. — Тогда как кассиров, например, мы нанимаем 10 тыс. человек в год. Может быть, вы нам с этим поможете? Потому что у нас есть задачи, которые нужно автоматизировать”».
И в апреле 2017 года Аида и Николай заключили первую сделку с IBS RPO, то есть recruitment process outsourcing. Сейчас IBS обслуживает «Магнит», X5 Retail. Тогда же запустились на X5 Retail и Philip Morris для IBS. Это был первый большой успех XOR.
Мой друг всегда со мной
«Начинали проект на свои деньги. В команде были только я и Николай. Я, соответственно, давала рекомендации по продукту, Николай делал всю разработку, и потом мы с вместе ходили на встречи с клиентами, занимались продажами и всем прочим, — признается Аида. — А когда у нас уже начали закрываться первые клиенты, только тогда мы начали сажать команду. Изначально мы сидели на дошираке и Red Bull’е, не платили себе зарплату, оплачивали серваки из своих вложений».
Компания XOR развивалась органически. Соответственно, как только Николай и Аида поняли, что модель работает, есть хороший продукт и команда разработчиков, решили масштабироваться. Под это прицелились и подняли деньги. Сейчас в команде работает 52 человека, 15 из которых — ИТ-специалисты (разработчики, тестировщики, продакт-менеджеры и другие). Причем практически всех сотрудников в XOR нанимали с помощью собственного чат-бота.
«На самом деле мы никогда не собирались поднимать инвестиции в России, потому что инвестиционный рынок в нашей стране очень молодой и недостаточно зрелый. И у нас не было выбора, кроме как сделать прибыльный бизнес и начать растить компанию органически. Мы это делали достаточно долго. Первый раунд финансирования мы закрыли в начале марта этого года — более $2 млн», — рассказывает Аида.
Умный бот в деле
ИИ в лице чат-бота дает возможность указать требования к вакансии или к кандидату и в дальнейшем связаться соискателю со специалистом по кадрам. Управление осуществляется нажатием кнопок в меню бота.
В XOR составили список часто задаваемых вопросов для беловоротничковых и синеворотничковых позиций (в первом около 40 пунктов, во втором примерно 20). Устанавливая систему и настраивая чат-боты клиенту (это занимает от трех дней до трех недель), менеджеры вначале вытаскивают максимум информации из описания вакансий, а потом еще и опрашивают команду, чтобы дополнить список. Обычно кандидат спрашивает про зарплату, соцпакет, дадут ли униформу или машину, есть ли возможность посещать курсы. Удовлетворив любопытство, чат-бот предлагает сразу же принять заявку на вакансию и задает кандидату нужные вопросы: сколько у вас лет опыта в этой области, есть ли разрешение на работу в этой стране, руководили ли вы когда-нибудь большими командами, как скоро сможете выйти на работу? Что конкретно спросить у кандидата, решает компания-клиент, заполняя простой шаблон либо сообщая нужные сведения сотруднику компании.
GitHub — крупнейший веб-сервис для хостинга ИТ-проектов и их совместной разработки. Веб-сервис основан на системе контроля версий Git и разработан на Ruby on Rails и Erlang компанией GitHub, Inc.
BitBucket — веб-сервис для хостинга проектов и их совместной разработки, основанный на системе контроля версий Mercurial и Git.
Stack Overflow — популярная система вопросов и ответов о программировании, разработанная Джоэлем Спольски и Джеффом Этвудом в 2008 году. Является частью Stack Exchange Network.
По ходу беседы чат-бот проводит скоринг — присваивает «вес» каждому ответу и оценивает, подходит ли кандидат в первом приближении. Если нет, а в онлайн-рекрутинге до 90% потока абсолютно нерелевантны, — бот честно говорит: “Василий, извините, на данный момент мы не готовы вас взять”. Или предлагает: “вы откликнулись на вакансию старшего разработчика, но у вас не хватает опыта, интересна ли позиция среднего уровня”? Подходящему кандидату бот говорит: “Василий, я послал ваши данные рекрутеру и готов назначить вам интервью на такую-то дату”. То есть уже при первом взаимодействии хорошему кандидату назначают интервью, а плохого отсеивают. Но не теряют: бот интегрируется с рекрутинговыми системами, куда попадают данные всех кандидатов, в том числе не подошедших на текущую позицию.
«Естественно, нужно учитывать, что чат-бот хорошо работает с позициями там, где много кандидатов. То есть ты не можешь использовать чат-бота для найма топ-менеджеров, например. Потому что это позиция, где людям очень тяжело пробиться, все лучшие кандидаты трудоустроены и, соответственно, их нужно, грубо говоря, выманивать с текущих позиций на паровозе, — поясняет Аида. — На таких должностях чат-бот не используется. И еще тут очень важно знать, что он у нас работает не только с входящим потоком кандидатов, то есть, например, если ты вывесишь позицию “сеньор Java-разработчик” на работный сайт, не то, что у тебя будет шквал заявок, если только ты не Google или не Facebook».
Лучшие специалисты, как правило, уже трудоустроены где-то. И сначала нужно проверить, открыты ли они к новым предложениям на рынке. Чат-бот по СМС или по имейлу приходит к специалисту и говорит: «Василий, привет! Я диджитал-ассистент компании XX и хотел бы с тобой поговорить. У нас есть позиция, которая могла быть идеальным для тебя фитом. У нас есть данные о том, где ты работал, какой у тебя опыт, какие у тебя знания фреймворков. Открыт ли ты к новым предложениям, готов ли пообщаться? Я тебе могу побольше рассказать». И специалист говорит: «Нет, я сейчас работаю, у меня все хорошо, сейчас новое предложение мне неинтересно» или «Давай пообщаемся». И тогда чат-бот отвечает на соответствующие вопросы: «Какая у вас зарплатная вилка?», «А если я буду переходить, на каком проекте я буду работать?», «Сколько у меня будет этапов интервью?» и прочее. И затем, если кандидат говорит: «Ок, мне интересно, я готов пообщаться с вашим рекрутером», — чат-бот тут же его назначает на собеседование с рекрутером. Чат-бот интегрирован с календарной системой компании. То есть он знает, что у этого рекрутера есть такая тайм-зона, эти часы заняты, а в эти можно спокойно назначать собеседование. И, соответственно, предлагает кандидату удобное для всех сторон время.
«Важный момент, что самые лучшие кандидаты на рынке долго не задерживаются. И поэтому даже при прочих равных, то есть если бы чат-бот нанимал столько же людей, сколько рекрутер физически, если мы очень быстро делаем скрининг, быстро людей записываем на интервью, получается, что мы забираем самых лучших людей с рынка. А с помощью чат-бота этот процесс можно очень сильно ускорять. И забирать самых лучших людей, которые на рынке есть, быстро», — дополняет Николай.
Самый простой вариант чат-ботов — те, которые отправляют кандидатам несколько вопросов, чтобы выяснить, заинтересованы они в вакансии или нет. Далее спрашивают контактные данные, чтобы специалист по кадрам мог связаться с соискателем. Портал Superjob создал один из первых Telegram-ботов для компании «Связной». За один час он провел 2 тыс. бесед, 600 кандидатов оставили контактные данные.
У XOR-ботов заложено гораздо больше опций. В России и СНГ HeadHunter в 2017 году стал первым региональным партнером XOR. Это крупнейшая платформа для подбора сотрудников, им принадлежит около 60% рынка. По контракту HeadHunter ранее обладал эксклюзивным правом на использование технологии XOR в СНГ. Услугами умного бота пользуется и X5 Retail Group.
HeadHunter запустил несколько чат-ботов для работодателей HH Robot: «Лидогенерация» отбирает кандидатов на основе алгоритма скоринга, а «Кнопка найма» сообщает условия и возможности работы в определенной компании. Боты HH Robot работают в мессенджерах на телефоне и планшете или в браузере компьютера.
Сеть магазинов «Пятерочка» каждый месяц принимает на работу до 16 тыс. человек. Большая часть — это продавцы-кассиры. Если соискатель звонит в отдел кадров в нерабочее время, бот XOR связывается с ним через мессенджер или по СМС. Он также назначает дату собеседования.
Чат-бот может работать с входящим потоком кандидатов и с холодной базой. Входящий поток кандидатов значит, что кандидат сам проактивно откликается на вакансию либо с карьерного портала компании, либо с какого-то сайта подбора. Или, как в случае с ритейлерами, звонит на указанный номер в call-центр подбора.
«Рекрутеры должны были ручками всех отсмотреть, изучить все резюме, подходят ли они на вакансию, позвонить кандидату, задать несколько вопросов уточняющих, ответить на кандидатские вопросы, а потом его назначить на интервью, — поясняет Аида. — В нашем случае все, что я перечислила, убирается, и когда кандидат готов кликнуть на вакансию, с ним начинает общаться чат-бот».
Чат-бот общается со 100% кандидатов, 24 часа в сутки, семь дней в неделю, на праздниках, выходных, без перерывов на кофе. Говорит: «Привет! Я твой электронный помощник. Я тебя сейчас проведу через процесс». И, во-первых, чат-бот может ответить на любые вопросы кандидата о компании или вакансии. Например, какой у вас соцпакет, какой у меня будет график работы, сколько у меня будет дней в отпуске, оформляете ли вы ПТК, какая у вас зарплатная вилка на данную позицию — и все, что с этим связано.
Затем чат-бот собирает сначала контактные данные кандидата, чтобы потом с ним оставаться на связи, и задает вопросы, которые связаны именно с конкретной вакансией. Например: есть ли у тебя разрешение на работу в данной стране. Потом он спрашивает, сколько у тебя лет опыта в этой области, вел ли ты когда-нибудь команды, если это важно в этой позиции, какой у тебя уровень образования, сколько тебе времени потребуется, если все хорошо со стороны компании. Все вещи, которые, в целом, рекрутер и так задает кандидату, или те вещи, которые он ищет в резюме кандидата.
Либо, если кандидат не подходит на вакансию, он говорит: «К сожалению, Василий, на данный момент мы не готовы двигаться с вами дальше на эту позицию, потому что у вас не хватает навыков или квалификации, нет опыта. Но я вас буду держать в курсе, если у нас появится позиция, более подходящая для вас».
«И на базе ответов кандидата уже принимается решение, кандидат хороший fit на работу или плохой. На white-collar jobs, то есть это офисные сотрудники, статистика очень интересная. До 90% вообще всех апликейшенов и апликантов, кандидатов, которые откликаются онлайн, абсолютно не релевантны, — рассказывает Аида. — Потому что они откликаются на все позиции подряд в надежде хотя бы от кого-нибудь из работодателей что-нибудь услышать. Потому что, к сожалению, вот в Америке статистика, и в целом по России, по-моему, тоже в 75% случаев с кандидатами, откликнувшимися на вакансии работодатель никак не свяжется. Что очень грустно. Но это происходит из-за сильного перегруза рекрутеров рутинными задачами»».
На что спрос, на то и цена
50% заявок на рекрутинг приходит с сайта компании. Остальные генерируются SDR-машиной XOR. SDR отсылает тоннами холодные имейлы. И холодные сообщения пытаются зацепить человека и вывести его на звонок.
«Мы недавно проводили эксперимент для X5 Retail через NPS, и там 93,3% людей сказали, что им очень понравился опыт общения с ботом, 6% сказали, что хорошо. И меньше, чем 1% сказали, что им не понравилось. Может быть, просто не на ту кнопку нажали в процессе, — рассказывает Николай. — Тут еще интересно то, что когда людей мы спрашиваем, понравилось им или нет, они отвечают, что понравилось, мы сразу просим порекомендовать друзьям, и они эту ссылку передают. И в итоге мы получаем плюс 5–7% кандидатов просто за счет рекомендаций».
У XOR есть две категории клиентов. В первую очередь, это прямые работодатели с большим количеством вакансий — Cisco или ExxonMobil.
«Мы сейчас работаем больше чем со 130 компаниями. Их количество ежемесячно увеличивается. Из ярких клиентов, кадровых агентств EPRO и RPO я бы выделила ManpowerGroup. Это одна из трех крупнейших рекрутинговых компаний в мире. Мы сделали интеграцию с их собственной системой, и они в течение ближайшего года собираются развернуть решения в 20 странах. Кадровые агентства, с которыми мы сотрудничаем, работают в очень разных областях. Они работают как с Light Industrial, где они нанимают массовку, всяких инженеров, технический персонал и всего прочего, так и с ИТ-сектором и, например, медицинским офисным персоналом», — дополняет Аида.
А вторая категория клиентов — кадровые агентства ERPO, то есть такие компании, как ManpowerGroup, Анталия, Kelly Services. Компании, которые нанимают огромное количество людей, но не для себя, а для своих клиентов.
«Обычно мы сначала запускаем с клиентом пилот, где показываем вообще все, что можно сделать, проводим эксперименты по конкретным запросам с их кандидатской базой. Смотрим, где лучше всего эта система работает, какие функции для них нужны, а потом вместе с клиентом садимся и замеряем настолько точно, насколько можно, сколько XOR экономит им времени. Потом это все пересчитываем в деньги, делим на два, и такую цену выставляем, — объясняет Николай. — То есть мы гарантируем нашим клиентам как минимум два икса возврата инвестиций в течение первого года работы, ну и дальше больше. И плюс мы в этом расчете, конечно, некоторые факторы не можем учитывать. Например, что самых лучших кандидатов забирают с рынка очень быстро. Это очень сложно в деньгах измерить. Поэтому, когда мы рассчитываем цену, используем именно то, сколько времени система экономит и сколько бы это время стоило».
Что касается цен XOR на американском рынке, это около $25 тыс. в год для компании. На российском рынке подписка XOR для средних компаний стоит 65–100 тыс. рублей в месяц.
«Интересно, что когда мы заходим к клиентам в компанию, мы не конкурируем ни с какой иной технологией. Мы конкурируем с ручным трудом рекрутеров, координаторов. Но при этом, работая 24/7, это сильно дешевле, чем с людьми и с хорошим постоянным стандартом обслуживания кандидатов», — делится Аида.
Первое отличие XOR от всех других компаний в том, что они поддерживают только один-два языка. Например, английский и французский. В XOR поддерживают 103 языка на данный момент.
Сейчас практически все конкуренты XOR на рынке используют какие-то существующие движки для интент-анализа, например IBM Watson или. API.ai — это когда машина умеет определять то, что человек хотел сказать. Потому что люди одно и то же умеют говорить большим количеством путей. Можно спросить, как тебя зовут или как вас величать, как мне к вам обращаться. То есть один и тот же вопрос можно задавать по-разному.
«Мы начинали работать с Европой и нам нужно было с самого начала придумать решение, которое, во-первых, поддерживает много языков, во-вторых, соответствует всем региональным стандартам безопасности и протекции данных, — рассказывает Николай. — В итоге мы почти за два года написали свое собственное ядро, которое сейчас уже работает на 105 языках. И вся работа проходит на наших собственных серверах. Поэтому, например, в России мы используем Mail.ru и соответствуем 152 закону «О защите персональных данных». Если мы работаем в Европе, то держим серверы в Нидерландах, для соответствия GDPR».
Помимо этого, в XOR есть два больших направления в области ИИ:
- Умное расписание — когда система умеет правильным образом балансировать расписание в календарях рекрутеров и интервьюеров, нанимающих менеджеров . Умеет отслеживать с течением времени, какие слоты лучше подходят для интервью, какие чаще принимаются, и, исходя из этих знаний, делает более эффективное расписание.
- Предиктивная аналитика — когда делают опросы самых лучших сотрудников компании. На них обучается нейронная сеть. Затем те же опросы проводят с кандидатами, и выявляются кандидаты, которые с наибольшей вероятностью пройдут испытательный срок и будут успешными. Эту аналитику используют для найма новых сотрудников, особенно на junior позиции. Это позволяет сокращать текучку на таких позициях.
Такие разные рынки
Головной офис XOR находится в Сан-Франциско. Есть офисы в Москве и Кишиневе. В Молдове расположены бэк-офис и техническая команда.
Российский рынок HR Tech — меньше чем рынок США примерно в 300 раз, по словам Аиды. На российском рынке намного легче заходить к компаниям, они проявляют большой интерес, в связи с недостатком вендоров. Также HR департаменты крупных компаний быстро адаптируют и хотят внедрять новые технологии. Это позволяет быстро запускать пилоты.
«Что касается именно первого захода, я бы сказала, что в Америке немного сложнее, потому что, если ты приходишь в Россию, то имеешь дело с людьми, которым пишут вендоры, может, четыре раза в месяц, а в Америке каждому директору по рекрутменту пишется по 10–15 вендоров в день, — дополняет Аида. — В этом плане, конечно, труднее зацепить их внимание и вывести на созвон, сказать “окей, мне интересно то, что ты написал, прям в точку, соответственно, я готов созвониться”».
Причем тайминг для закрытия сделки в России — примерно месяц. В Америке среднее время закрытия сделки — 2,5–3 месяца.
«На американском рынке СМС очень дешевые, больший пласт решений XOR работает напрямую с помощью СМС-ок. В России так сделать нельзя, здесь просто СМС стоят очень дорого, но, с другой стороны, есть много мессенджеров, которые эту проблему закрывают. И мы делаем короткие ссылки на боты, СМС со ссылкой в наш собственный мессенджер», — дополняет Николай.
А при работе на европейских рынках совсем не используются холодные письма.
«В Европе DGPR, и там очень много вопросов по поводу персональных данных. Но мы не храним у себя данные кандидатов. Мы их деперсонализируем, когда передаем клиенту. То есть мы данные у себя оставляем для обучения наших систем, но при этом убираем от них всю персонализацию, имейлы, телефоны, имена», — рассказывает Николай.
Взгляд в будущий рекрутинг
При определении развития продукта и нового функционала компания XOR ориентируется также, на запрос со стороны клиентов.
«И то, что мы видим сейчас, большое количество будущих клиентов хотят применять не только чат-боты для рекрутинга, но и для автоматизации внутренних HR-процессов, — поясняет Аида. — Сейчас в рекрутменте закрыто порядка 84% всех рутинных операций, которые там можно представить. В первую очередь, у нас будет движение на автоматизацию внутренних процессов (от процесса онбординга новых сотрудников, до выходного интервью при увольнении). А также в планах на следующие 3 года расширение на еще несколько рынков, потому что мы на данный момент пробуем свои силы в нескольких удаленных регионах. Все продажи в XOR сейчас выстроены удаленно, по видеосвязи или по телефону. Но мы сейчас щупаем уже рынки Германии и Франции, Великобритания тоже. Мы сейчас смотрим на Сингапур, вообще на Юго-Восточную Азию, потому что это действительно очень интересно».