Реди буст для хр

Чтобы сократить время закрытия вакансий на 30%, автоматизируйте первичный отбор кандидатов. Инструменты вроде Radi Boost анализируют резюме, проверяют соответствие ключевым требованиям и ранжируют соискателей за 5 минут вместо часов ручной работы. Это освобождает рекрутеров для личного общения с лучшими кандидатами.

Используйте данные для прогнозирования успешности найма. Система учитывает не только навыки из резюме, но и косвенные признаки: например, кандидаты с опытом в стартапах чаще адаптируются в быстрорастущих компаниях. Такие закономерности помогают находить людей, которые останутся в команде дольше среднего.

Настройте персонализированные сценарии коммуникации. Radi Boost отправляет письма с учётом специализации кандидата – разработчикам акцент на стеке технологий, менеджерам на KPI. Первый отклик приходит в 2 раза чаще по сравнению с шаблонными рассылками.

Radi Boost для HR: как повысить эффективность рекрутинга

Настройте фильтры под конкретные должности. Например, для IT-ролей добавьте проверку на знание Python или Docker, а для маркетинговых позиций – опыт работы с Google Analytics. Это снизит количество неподходящих кандидатов на 60%.

Используйте шаблоны сообщений для быстрой коммуникации. Radi Boost позволяет создавать персонализированные письма с подстановкой имени и должности – ответы от кандидатов приходят на 25% чаще.

Анализируйте данные о времени закрытия вакансий. Система выявляет этапы, где возникают задержки: долгий отклик, затянутые интервью или согласование оффера. Корректируйте процесс на основе этих метрик.

Тестируйте разные варианты текстов вакансий. Radi Boost показывает, какие формулировки привлекают больше откликов. Например, вакансии с четкими KPI в описании получают на 30% больше подходящих резюме.

Интегрируйте инструмент с LinkedIn и HH.ru. Автоматическая рассылка приглашений кандидатам, которые соответствуют критериям, ускоряет поиск на 50%.

Как настроить автоматизированный скрининг резюме в Radi Boost

Создайте список ключевых навыков и требований для вакансии в разделе «Критерии отбора». Чем точнее будут параметры, тем лучше система отфильтрует подходящих кандидатов.

• Укажите обязательные навыки, например: «Python», «SQL», «опыт работы от 3 лет».
• Добавьте желательные критерии, такие как «знание Docker» или «опыт в Agile».
• Используйте синонимы для ключевых слов, чтобы охватить больше вариантов в резюме.

Настройте весовую систему для параметров. Например, опыт работы может влиять на оценку резюме сильнее, чем дополнительный навык.

1. Откройте настройки скрининга в Radi Boost.
2. Назначьте баллы каждому критерию (например, 10 за обязательный навык, 5 за желательный).
3. Установите минимальный проходной балл для автоматического одобрения.

Подключите фильтры для исключения неподходящих кандидатов. Например, отсеивайте резюме без опыта или с зарплатными ожиданиями выше бюджета.

• Активируйте фильтр по локации, если нужны сотрудники в офис.
• Настройте проверку на частые смены работы (например, более 3 компаний за 2 года).

Протестируйте систему на нескольких резюме, чтобы убедиться, что отбор работает корректно. Если кандидаты с подходящим опытом попадают в отказ, проверьте строгость критериев.

Добавьте автоматические уведомления для кандидатов, прошедших скрининг. Это ускорит коммуникацию и сократит время закрытия вакансии.

Использование AI-аналитики для прогнозирования успешности кандидатов

Начните с анализа данных о прошлых наймах. Соберите информацию о кандидатах, которые показали высокие результаты, и выявите общие признаки: опыт, навыки, результаты тестов. AI-модель на основе этих данных сможет предсказать, насколько новый кандидат соответствует успешному профилю.

Используйте алгоритмы машинного обучения для обработки резюме и профилей. Например, системы на основе NLP (обработки естественного языка) оценивают не только ключевые слова, но и контекст, структуру текста. Это помогает отсеять шаблонные резюме и выделить действительно сильных кандидатов.

Добавьте психометрические тесты в процесс отбора. AI анализирует ответы и сравнивает их с поведенческими моделями успешных сотрудников. Такой подход снижает субъективность решений и повышает точность прогноза.

Интегрируйте AI-аналитику в ATS (систему отслеживания кандидатов). Это позволит автоматически ранжировать соискателей по вероятности их успеха в компании. Система учитывает не только профессиональные качества, но и мягкие навыки, которые сложно оценить традиционными методами.

Проверяйте и корректируйте модели каждые 3–6 месяцев. Данные о новых сотрудниках и их адаптации помогут уточнить прогнозы. Чем больше релевантных данных получает AI, тем точнее его рекомендации.

Оптимизация процесса собеседований с интеграцией Radi Boost

Автоматизируйте первичный отбор с помощью Radi Boost, чтобы сократить время на рутинные задачи. Система анализирует резюме, выделяя ключевые навыки и опыт, которые соответствуют вакансии. Это ускоряет формирование короткого списка кандидатов на 40%.

Как Radi Boost улучшает структуру собеседований

Используйте шаблоны интервью в Radi Boost, адаптированные под разные роли. Система предлагает готовые вопросы для проверки hard и soft skills, исключая субъективность на ранних этапах. Например, для IT-ролей автоматически подбираются технические кейсы.

Настройте систему оценки ответов кандидатов по шкале от 1 до 10. Radi Boost фиксирует баллы за каждый этап, формируя сравнительную таблицу. Это помогает принимать решения на основе данных, а не интуиции.

Снижение нагрузки на рекрутеров

Интегрируйте Radi Boost с календарем для автоматического планирования встреч. Система синхронизирует графики участников, отправляет приглашения и напоминания. Это сокращает количество переносов на 25%.

Загружайте записи собеседований в Radi Boost для анализа речи и невербальных сигналов. Алгоритм выделяет ключевые моменты: уверенность в ответах, структурированность мышления. Рекрутер получает краткую сводку вместо многочасового просмотра.

Кастомизация чат-бота для первичного взаимодействия с кандидатами

Настройте чат-бота так, чтобы он задавал кандидатам вопросы, которые помогают быстро оценить их соответствие вакансии. Например, для IT-роли добавьте проверку технических навыков, а для менеджеров – кейсы на коммуникацию.

Как сделать бота полезным для кандидата

• Добавьте ответы на частые вопросы – график работы, требования, этапы отбора. Это сократит нагрузку на HR.
• Используйте разговорный стиль. Кандидаты охотнее отвечают, если бот звучит как человек, а не система.
• Дайте ссылки на полезные ресурсы – описание компании, отзывы сотрудников, инструкции по тестовым заданиям.

Технические настройки для точного отбора

1. Интегрируйте бота с ATS-системой, чтобы автоматически записывать ответы кандидатов в их профили.
2. Настройте фильтры: например, отклоняйте кандидатов без опыта, если вакансия требует 3+ лет работы.
3. Добавьте возможность загрузки резюме прямо в чате – это ускорит процесс.

Протестируйте бота на 10-20 реальных кандидатах перед запуском. Соберите обратную связь и доработайте сценарии, если вопросы вызывают затруднения.

Автоматизация рассылки офферов и уведомлений через платформу

Настройте шаблоны писем с офферами и уведомлениями заранее, чтобы отправлять их одним кликом. Включите в шаблон ключевые детали: должность, зарплату, сроки ответа и контакты ответственного. Это сократит время на рутинную переписку и снизит риск ошибок.

Используйте персонализацию – автоматически подставляйте имя кандидата и название вакансии. Например, «Анна, поздравляем! Ваша заявка на позицию Frontend-разработчика одобрена». Это повышает вовлечённость и доверие.

Задайте триггеры для автоматической отправки: статус кандидата в ATS, дата собеседования или ручное подтверждение рекрутера. Так вы исключите задержки – кандидат получит оффер в течение часа после принятия решения.

Отправляйте уведомления не только кандидатам, но и команде. HR, менеджер и бухгалтерия автоматически получат письма о новом найме с вложенными документами. Это ускорит onboarding.

Анализируйте открываемость писем и время ответа. Если кандидаты медленно реагируют на офферы, проверьте, удобно ли оформлено письмо. Добавьте кнопку «Принять предложение» с прямой ссылкой на подписание договора.

Интегрируйте платформу рассылок с CRM или ATS. Данные о кандидатах будут синхронизироваться, а история переписки сохранится в одном месте. Это упростит отчётность и контроль процесса.

Анализ данных рекрутинга: какие метрики отслеживать в Radi Boost

Основные метрики для ежедневного контроля

Следите за конверсией на каждом этапе воронки рекрутинга. Например:

Если показатели ниже, ищите узкие места. Низкая конверсия на первом этапе часто означает несоответствие вакансии ожиданиям кандидатов.

Дополнительные показатели для анализа

Фиксируйте источники найма с лучшими кандидатами. В Radi Boost настройте автоматическую разметку откликов по каналам: hh.ru, LinkedIn, рефералы. Через 3 месяца сравните:

• Долю успешных наймов с каждого источника
• Среднее время обработки отклика
• Стоимость найма через разные каналы

Добавьте в отчеты показатель удержания новых сотрудников за первые 6 месяцев. Если более 30% увольняются в этот период, пересмотрите процесс оценки кандидатов.