Как Decathlon нанимает сотрудников?

Декатлон запустил подбор сотрудников на базе интеллектуальной системы Skillaz. Система обещает ускорить процесс в 2,5 раза и на 63% оптимизировать бюджет на поиск и отбор кандидатов.

Немного предыстории. Когда я только взяла ответственность за рекрутмент, я подумала: «А что я хочу создать?» Первое, с чего я начала – это глобальное понимание вопроса «А что сейчас происходит?» Так я начала сбор данных и анализ текущего положения дел.

На сборе данных все и закончилось, не успев начаться, потому что их (данных) просто не было. Соответственно, и решений, исходя из них, тоже не появилось.

Итак, первое, что я поняла – нам нужна общая база кандидатов и аналитика для того, чтобы принимать решения, основанные на фактах, а не теориях, и собирать данные, чтобы использовать их. Далее был запущен большой процесс сбора обратной связи о текущей процедуре подбора. Мы провели внешний аудит, чтобы услышать мнение экспертов о наших процессах, а также собрали сведения о внутрипроизводственных нуждах наших лидеров, которые нанимают людей каждый день. Получив огромное количество информации и разложив ее по полочкам, мы поняли: нам необходимо подумать, как стать более привлекательным брендом для кандидатов и сделать процесс рекрутмента эффективным для каждого лидера.

Настало время действовать.

Платформа автоматизации – это единое пространство, где мы будем собирать всех кандидатов на оценку, где ни один из них не потеряется и не останется без ответа. Также мы сможем иметь четкие данные по воронке в разрезе страны, подразделения, конкретного лидера.

Раньше 100% процессов подбора в компании выполнялись вручную: создание заявок на подбор, постинг вакансий, отбор резюме и предварительная оценка, формирование и отправка офферов, обработка всех данных и прочее.

80% процессов в ближайшее время будут автоматизированы.

Поиск, привлечение, оценка, согласование кандидатов и коммуникация с ними будут полностью переведены в цифровую среду. Система будет интегрирована с SAP, HeadHunter, Google Календарем и почтой. Будет обеспечена легкая выгрузка и передача данных, а также появятся подсказки и простые инструкции для рекрутеров в ходе прохождения кандидатами каждого из этапов воронки.

Результатом станет единая платформа для сбора данных и аналитики ключевых показателей подбора, доступная с любого устройства для оценки. Также перед нами стоит задача по увеличению эффективности рекрутера и минимизации ручного труда. Эти решения позволят, в том числе, повысить качество коммуникации с соискателями, сократить время ответа, и, как следствие, повысить лояльность к бренду как работодателю.

Схема действия:

Лидеры работают в одном окне, от создания заявки до финального предложения о работе кандидату. При откликах кандидатов из различных источников система отправляет ссылку на оценку каждого кандидата туда же, где он заполняет небольшую анкету (спорт, график, условия), проходит видеоинтервью (вопросы на определение наших ценностей) и самостоятельно записывается на собеседование. Нанимающий лидер получает письмо сразу, как только приходит оценка по кандидату. Его задача – в течение 24 часов подтвердить дату собеседования или отклонить кандидатуру. При подтверждении собеседования в календаре отображается слот текущей встречи со всеми данными по кандидату. При отказе – да и не только при отказе, а вообще на каждом этапе – кандидаты получают нотификацию от нашей компании электронным письмом или в смс. Далее следует личная встреча, предложение о работе – лично и письмом – и оформление. Кроме того, имея доступ к пулу кандидатов, которые не прошли оценку по разным причинам, мы можем пригласить их на rec day, чтобы рассказать о компании и, возможно, превратить их из пассивных кандидатов в активных, ну или, как минимум, в наших лояльных клиентов.

За счет того, что мы не тратим время на просмотр и отбор резюме, телефонные звонки, а также сокращаем время собеседования, мы сэкономим около 95 000 часов и сможем инвестировать их в клиентов, крутые проекты и свое развитие. Теперь ни один кандидат не останется без нашего внимания и ответа, а вся компания будет следовать единому прозрачному и удобному процессу подбора.

Благодаря интеграции с Енисеем (SAP SF) мы имеем единое пространство для создания истории пути кандидата и сотрудника. Все данные по пользователям и подразделениям актуальны и обновляются, оформление происходит еще проще и быстрее. В итоге мы видим всю историю, начиная с отклика и заканчивая прохождением испытательного срока в рамках процесса рекрутмента.

Мы нанимаем спортивных ДИДЖИТАЛ-предпринимателей. И теперь первый этап подбора может сразу показать способности кандидатов. Это тоже плюс, естественный отбор. =)

Я начала прорабатывать и анализировать этот проект в марте, перед началом пандемии. А когда пандемия наступила, я уверена, все осознали, что мир вокруг диктует нам свои условия и слово «диджитал» теперь не просто слово, а необходимость.

Мы сравнивали несколько решений на рынке.

Провели кучу встреч с разными компаниями, включая референс-встречи с теми из них, кто уже пользуется готовыми решениями разных поставщиков.

В апреле мы свели все «за» и «против» к единому знаменателю и определились с партнером.

Мы выбрали платформу Skillaz для автоматизации и цифровизации подбора с переводом значительной доли рутинной работы на алгоритмы.

Май, июнь, июль – защита проекта, согласование, тендер, заключение договора. В августе мы приступили к разработке методологии. В сентябре – к согласованию интеграции с Енисеем. В октябре мы начали интеграцию и выстроили первую версию процесса, который я тестировала сначала на магазине Алтуфьево. В ноябре мы запустили Москву и область, немного адаптировали процесс, исходя из обратной связи лидеров и кандидатов, а 30 ноября – запустили всю страну.

На февраль (спустя 2,5 месяца после запуска) в системе создано 180 заявок ритейла, склада и сервиса; откликнулось 10 500 кандидатов, оформлено 80 сотрудников.

На этапе запуска могу сказать, что мы не ошиблись с партнером: они очень гибкие, и нам удалось реализовать даже больше, чем мы ожидали.

Сначала была идея анкеты и видеоинтервью – воссоздать то, что мы пытались запустить несколько лет назад. Но я пошла дальше и подумала: «А как еще повысить эффективность? Как исключить телефонный звонок?»

Скажу честно, от некоторых наших идей и запросов у поставщиков партнеров округлялись глаза, но они отвечали: «Мы так еще не делали, но давайте попробуем». Да в принципе, и в самом процессе построения методологии, этапов, функционала было забавно отвечать на их вопросы «Как это никто не будет валидировать заявку, у всех будут единые права в системе, любой сотрудник может сделать оценку?» Уверена, для них это тоже крутой опыт, так как Декатлон – действительно уникальная компания. Для меня это прекрасный опыт реализации проекта от этапа «а что, если» до финального запуска и первых результатов.

Немного математики в части этапа предварительного подбора.

Мы нанимаем от 1 000 до 2 000 сотрудников в год. Чтобы нанять одного сильного сотрудника в ритейл, нужно рассмотреть примерно 100 резюме.

То есть, чтобы нанять 1 000 сотрудников, нужно рассмотреть 100 000 резюме. Если брать по 2 минуты на каждое резюме, получается 200 000 минут (3 300 часов), а сейчас мы инвестируем в это 0 минут.

Но при этом каждый соискатель получает ответ. И это расчет только одного этапа в воронке.

Если нужно расписать весь процесс – могу, но это взорвет мозг)))

Запуск состоялся. Главная задача сейчас – обучить всех лидеров команд пользоваться системой и продолжать собирать обратную связь.

Следующий этап – это:

- оценка удовлетворенности процессом кандидатов (NPS и CSI). Так каждый лидер подразделения может видеть свой вектор развития, получая обратную связь от кандидатов, и улучшать их опыт, тем самым повышая имидж бренда на рынке;

- создание понятной аналитики и дашбордов для согласованного принятия решений;

- процесс внутреннего найма, чтобы создать единое пространство со всеми актуальными вакансиями, где команда может видеть пути развития внутри компании;

- доработка оценки кандидата по единой методологии оценивания с профилем оценки наших soft skills, чтобы видеть эволюцию и простраивать предиктивные модели успешного профиля.