Михаил Дашкиевпроект «Юниты» · образовательный проект Москвысотрудников в срок — из 1 600 заявок, силами одного HR-менеджера
Образовательному проекту Правительства Москвы нужно было за несколько дней найти аккаунт-менеджеров и наставников сразу по 20 профессиям. Заявок пришло 1 600, HR-менеджер был один, а времени на классический отбор не было вовсе. Команда запустила чат-бот, который сам объяснял условия, проверял мотивацию и записывал подходящих на интервью. В итоге до живого разговора дошли 50 человек — и все оказались готовы к работе. Тридцать из них наняли, уложившись в срок, а сами интервью стали вдвое короче.
Те, кто дошёл до конца бота и ответил на все вопросы — прямо конфетки. Все прочитали, все понимают и готовы фактически к выходу.
Образовательному проекту Правительства Москвы нужно было срочно набрать команду: аккаунт-менеджеров и наставников сразу по 20 профессиям, у каждой — свои требования и условия. Рекламу запустили у блогеров, и заявки пошли потоком. Прозвонить и собеседовать каждого из 1 600 откликов силами одного HR за несколько дней — невозможно физически.
Нужна была не замена человеку, а первый рубеж: что-то, что встретит весь поток, объяснит условия и доведёт до HR только тех, кто реально готов выйти.
Главная трудность была даже не в количестве заявок. 20 направлений с разными требованиями и условиями — и всё это нужно было донести до кандидата ещё до встречи с HR. Один линейный опрос так не собрать: ответы должны вести по разным веткам. Именно здесь пригодился функционал триггеров.
Кандидат отвечает боту на несколько вопросов
…и направляет кандидата в нужную ветку — у каждого направления свои требования и условия
Один и тот же бот вёл двадцать разных диалогов — и каждый кандидат доходил до HR уже квалифицированным.
В WinWinBot реализован очень удобный функционал по работе с триггерами. Это становится особенно важным в случае сильно разветвлённых сценариев — а в этом кейсе было 20 профессиональных направлений.
Поток заявок не разбирали вручную — его вела одна последовательность: сначала отсеять неподходящих, потом квалифицировать оставшихся, а в конце оставить команде готовую базу. Три шага одного пути.
Реклама у блогеров собрала 1 600 заявок — и все кандидаты сразу попадали в бот, без ручной обработки на входе. Сценарий разворачивался последовательно: сначала кандидат получал видео о проекте и его задачах, затем бот подробно рассказывал о конкретной вакансии и условиях. Те, кому это не подходило, отваливались сами.
Тем, кто дочитал до конца, бот предлагал ответить на 7 квалификационных вопросов — и сценарий разветвлялся в зависимости от ответов и выбранного направления. Успешно прошедших бот сам записывал на интервью, а их ответы автоматически уходили в Excel-таблицу к HR-менеджеру.
После проекта в активе у команды осталась собранная база кандидатов. Для следующего найма достаточно сделать рассылку по уже заинтересованным людям — не запуская воронку заново.
Что получилось за 3 дня
Разница между ними и теми, кто с HeadHunter — просто колоссальная.
Бот взял на себя всё, что не требовало живого участия. К HR доходили только те, кто уже разобрался в условиях и был готов выйти — поэтому интервью стали короче, а их исход предсказуемее.
Проект уложился в сроки и обошёлся заметно дешевле, чем несколько сотен классических интервью.
Видео, условия, квалификационные вопросы и запись на интервью — всё ведёт один бот с триггерами, прямо в Telegram.
Своё мини-приложение с платным доступом — без платёжных систем и паролей. Клиент платит, прилетает вебхук — и контент открывается по тарифу.
Раньше удаляла тех, кто не купил сразу. Оказалось, это и есть база — теперь рассылки по ней дают повторные продажи без нового трафика.
Собрал онлайн-школу в Telegram без единого разработчика: уроки, тесты, подписки и эквайринг настроил сам — и сэкономил сотни тысяч рублей.