Всё о продуктовой рознице
  • X5 автоматизирует работу с персоналом

X5 автоматизирует работу с персоналом

29 Июня 2020, 02:06

В "Пятерочке" внедрили интеллектуальную систему Skillaz для массового подбора персонала.

5.jpg

Skillaz представляет собой интеллектуальную систему автоматизации подбора полного цикла с технологией умного планировщика задач для автоматизации работы рекрутингового колл-центра. Как отмечают в компании, решение повышает скорость и контролируемость найма, позволяет избежать потери кандидата в процессе и повысить качество и скорость коммуникаций. С его помощью операторы-рекрутеры могут работать с максимальной эффективностью и обрабатывать 100% потока кандидатов. Благодаря комплексной перестройке процессов найма на базе Skillaz процедуры подбора и согласования кандидата теперь занимают всего порядка 15 минут.

Как сообщают в X5, за несколько месяцев с начала внедрения системы Skillaz по всей стране время найма сотрудников (показатель time to hire) в среднем сократилось в полтора раза, а линейные позиции теперь закрываются в среднем за три-четыре дня. При этом 34% кандидатов трудоустраиваются в день обращения.

Сейчас решение автоматизирует рекрутинг продавцов-кассиров, пекарей, сборщиков заказов, супервайзеров, директоров и заместителей директоров магазинов, а в ближайшее время через Skillaz также будут подбирать персонал для логистического блока «Пятерочки».

Кроме того, ритейлер тестирует интеллектуальную систему мониторинга физического труда. Пилот технологии Solut, созданной в ГК «Ланит», стартовал в двух магазинах сети в Воронеже. Сотрудников обеспечили специальными «умными часами», которые по аналогии со спортивными трекерами накапливают данные о движениях работников в течение смены и передают их в подсистему распознавания на основе технологии «интернета вещей» (IoT). Как подчеркивают в компании, путем создания с помощью искусственного интеллекта моделей распознавания действий сотрудника в течение рабочего дня решение позволит улучшить производительность труда.

Созданные на основе собранных данных модели распознавания будут ежедневно собирать статистику по выполняемым вручную операциям, проанализируют трудозатраты работников, проконтролируют качество выполнения операций поддержки работы магазина. В периметре пилотного проекта – весь персонал магазина: продавцы-кассиры, административный персонал.

Система позволит также фиксировать перемещения и активность каждого работника, проводить сравнение с нормативами, анализ по распределению трудозатрат в человеко-часах с детализацией по дням до рабочих часов, что в итоге даст возможность для эффективного планирования и распределения рабочей нагрузки между персоналом.

До конца года к проекту планируется подключить еще 30 магазинов сети. Решение о дальнейшем масштабировании будет приниматься по результатам пилота. 


Коментарии (0)