О компании

GigAnt — маркетплейс, соединяющий людей, ищущих временную подработку, с компаниями, которым нужны временные исполнители в пиковые часы. Сама компания позиционирует себя как убер «синих воротничков». Принцип работы сервиса действительно напоминает Uber: с одной стороны — заявки от магазинов-клиентов, которым нужны временные исполнители от 5 часов в день для выкладки товара, разгрузки или, например, открытия дополнительной кассы, а с другой – тысячи самозанятых исполнителей, которые нуждаются в периодической подработке.

Сайт: https://gigwork.ru
Отрасль: сервис подбора part-time исполнителей
Ключевые клиенты: ВкусВилл, Spar, Азбука вкуса и т.д.

История

Что мы сделали

Еще на пресейле стало понятно, что в связи с развитием бизнеса, а соответственно, и ростом количества обрабатываемых лидов, первые настройки CRM-системы не покрывали требуемые на тот момент задачи. Мы начали с аудита процессов привлечения и текущей CRM-системы GigAnt, и обнаружили ряд существенных проблем: менеджеры тратят много времени на перенос откликов кандидатов в amoCRM из джоб-бордов, у руководителей отсутствует инструмент контроля телефонного трафика сотрудника и какая-либо аналитика по звонкам, большое количество дублей контактов в системе, которые рушили логику работы процессов и интеграций.

План работ был сформирован исходя из проблем, выявленных в рамках аудита. Команда Интроверта и команда GigAnt поставили перед собой следующие цели:

Во-первых, увеличить конверсию и скорость прохождения заявки по воронке за счет подключения сервисов по сбору откликов к amoCRM, а также автоматизации бизнес-процессов привлечения в CRM.

Во-вторых, трансформировать процессы для увеличения эффективности работы менеджеров за счет внедрения дополнительных процедур: цифровые точки касания на узкое место в воронке, отзвон по заявке за 90 секунд, контроль просроченных и забытых задач, оптимизация схемы входящих звонков.

В-третьих, внедрить инструменты контроля привлечения для руководителей за счет автоматизации процесса сбора и отрисовки данных для Аналитики.

В-четвертых, организовать коммуникацию с кандидатом в режиме одного окна за счет подключения IP-телефонии и WhatsApp.

Ключевой идеей проекта было автоматизировать процесс привлечения и онбординга для увеличения качества и скорости обработки одного кандидата. Сам процесс был спроектирован в рамках сервиса Sensei, удобный BPMN-конструктор, который позволяет настраивать бизнес-процессы внутри amoCRM.

Первичный процесс привлечения временных исполнителей

Теперь менеджеру не нужно самостоятельно принимать решение и думать, что делать дальше с заявкой кандидата, потому что действия стали выполняться автоматически, а сами шаги были описаны в ветках процесса.

Следующей большой задачей стала автоматизация попадания кандидата в CRM-систему из 5 источников: HH.ru, сайт GigAnt, VK Работа, Работа.ру и Superjob. Мы разработали кастомную интеграцию, которая передавала все отклики кандидатов в CRM. Отклики автоматически формировались и распределялись между менеджерами. Сама интеграция была реализована на базе платформы Yadro от Интроверта, которая позволяла настроить умную дедупликацию лидов в CRM-системе: проверять на наличие существующих контактов или открытых сделок в CRM и не создавать новые, если таковые имеются.

В ходе проекта возникла потребность автоматического распределения сделок между менеджерами. В связи с ростом количества заявок нужно было равномерно распределять нагрузку, учитывая их рабочий график и текущее присутствие на рабочем месте. Для этого мы разработали дополнительный функционал, который позволял менеджеру выбирать один из трех статусов: «На работе», «Пауза», «Не работаю».

Вид кнопки оповещения о присутствии на рабочем месте

Теперь новые отклики распределяются только между теми менеджерами, которые сегодня на работе и готовы взять в работу кандидата как можно скорее.

Следующим шагом было подключение к CRM-системе ключевых каналов коммуникации с кандидатами.

Вид карточки сделки

В качестве сервиса IP-телефонии мы выбрали и подключили Sipuni. Это позволило нам передавать в CRM записи разговоров. Более того, нам удалось решить проблему с дублями, с которой изначально пришел клиент. Для коммуникации в WhatsApp мы подключили WhatsApp Business API, чтобы отправлять сообщения через Digital Pipeline (инструмент для автоматизации действий со сделками). В amoCRM был настроен SalesBot, который отвечал на входящие сообщения и проводил первичный отбор кандидатов. Это позволило фиксировать и вести всю переписку с клиентом в мессенджере из CRM, сообщения могли отправляться автоматически или руками менеджеров с помощью шаблонов.

Проследим итоговую логику: все кандидаты с сайта и сервисов подбора персонала автоматически поступают в amoCRM, далее заявки распределяются только на тех менеджеров, которые сейчас онлайн. Весь последующий процесс движения кандидата по воронке найма был спроектирован с помощью сервиса Sensei. В результате менеджерам не нужно принимать решение относительно движения кандидата по воронке: все действия изначально описаны и настроены в бизнес-процессе.

Итоговым шагом, после разрешения ключевых проблем в работе CRM и бизнес-процессов, стало сокращение времени менеджера на подбор кандидату подходящего магазина для подработки. Проблема заключалась в том, что менеджерам приходилось работать в режиме нескольких окон – они отдельно открывали сервис карт, карточку сделки в CRM, данные о работнике, и вручную искали подходящий магазин. Решением стала трехсторонняя интеграция amoCRM, внутренней учетной системы HRM (Human Resources Management) и Google Карты.

В карточке сделки появилась кнопка, при клике на которую перед менеджером появляется модальное окно со списком магазинов, подходящих для исполнителя.

Вид кнопки в карточке сделки

При заполнении следующих столбцов: «клиент», «адрес», «расстояние», «вакансия», «пол», «ставка» и «время», менеджер получает возможность выбрать диапазон поиска магазинов, сам магазин, специализацию, которую предпочитает кандидат, отфильтровать специализации по приоритету.

Итоговое окно работы менеджеров с подбором ближайшего магазина

При нажатии на адрес магазина всплывает окно с картой, на которой построены варианты маршрута кандидата до выбранной точки. После выбора магазина можно было точно рассчитать маршрут от дома соискателя до выбранной точки на карте.

Пример перенаправления из карточки amoCRM в Google Карты

Это позволило менеджерам всю работу осуществлять в режиме одного окна. Мы значительно сократили количество кликов, совершаемых менеджером, и уменьшили время первичной квалификации лида.

Результат

Благодаря выполненным интеграциям, большинство действий, необходимых для актуальных на тот момент бизнес-процессов, стали выполняться автоматически, производительность менеджеров повысилась, а у руководства появилась возможность проводить полноценный анализ работы компании.

Во-первых, подключили входящие источники откликов к CRM (HH.ru, сайт GigAnt, VK Работа, Superjob и Работа.ру) и сократили время реакции до минут. Таким образом, конверсия в квалификацию лида выросла на 25% при перезвоне кандидатам в течение двух минут после отклика.

Во-вторых, до старта проекта менеджеры в системе не могли должным образом обрабатывать 400 лидов в день. Благодаря трансформации и с учетом роста GigAnt способен обрабатывать до 10 000 в день.

В третьих, автоматизация процессов в Sensei позволила сократить время обработки и первичного скрининга кандидата в десятки раз со средних 6 дней без CRM и процессов до нескольких часов, а вывод кандидата на первую подработку сократился в 2 раза.

Как следствие, внедрение и доработки amoCRM позволили клиенту построить масштабируемую систему, актуальную для действующих на тот момент бизнес-процессов, способную обрабатывать тысячи откликов ежедневно, гибко управлять процессами привлечения и онбординга, отобразить всю коммуникацию с кандидатом в его карточке, а также принимать управленческие решения на основе данных из CRM.

Впервые кейс был опубликован на vc.ru.