Wir automatisieren die Einstellung neuer Mitarbeiter in der Logistik mit einem Chatbot / Sudo Null IT News

Kurze Beschreibung des Projekts

Unser Kunde ist ein Logistikunternehmen und der Herbst ist eine aktive Zeit für die Personalabteilung. Unsere Aufgabe bestand darin, einen Chatbot zu entwickeln, der in der Lage ist, den Prozess der Rekrutierung neuer Mitarbeiter zu automatisieren und die Personalabteilung zu entlasten.

In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden haben wir eine Reihe grundlegender Anforderungen identifiziert:

  • Der Bot muss auch ein Personalvermittler sein: Er führt selbstständig ein primäres Screening durch und ändert den Status eines Kandidaten innerhalb des Kundensystems. Erfordert eine tiefe Integration mit HuntFlow – Kundenanwerber arbeiten auf dieser Plattform.

  • Der Bot sollte sofort mit dem Screening beginnen, nachdem der Personalvermittler den Kandidaten mit der freien Stelle in HuntFlow verknüpft hat, wenn die Zeitzone des potenziellen Mitarbeiters zwischen 9:00 und 21:00 Uhr liegt. Wenn die Zeit des Kandidaten zum Zeitpunkt der Verbindung mit der Vakanz Abend oder Nacht ist, müssen Sie das Vorstellungsgespräch auf den Morgen des nächsten Tages verschieben.

  • Der Bot sollte den Kandidaten sofort über die neue Stufe benachrichtigen – sobald der Personalvermittler einen Termin im HuntFlow-Kalender erstellt – und den Kandidaten 2 Stunden vor dem im Ereignis zugewiesenen Zeitpunkt an die neuen Stufen erinnern.

  • Der letzte Kanal ist WhatsApp. Der Chatbot initiiert die Kommunikation über den Mailingdienst Chatme.ai.

  • Der Chatbot wird auf der Plattform Chatme.ai erstellt.

Wir haben mit der Umsetzung begonnen.

HuntFlow-Integration und -Implementierung

HuntFlow ist ein System, mit dem Sie den Rekrutierungsprozess von der Bewerbung auf eine Stelle in einer bestimmten Stadt bis zum Bestehen einer Probezeit für einen Neuankömmling automatisieren können.

Das Projekt wurde für vier offene Stellen erstellt. Jede Stelle hat 4 Stufen:

  • Screening – jede Stelle hat ihre eigenen Fragen;

  • Die nächsten 3 Phasen – Gruppeninterview, Testtag, Einstellung – sind für alle offenen Stellen gleich.

Das ganze Projekt ist in 6 verschiedene Bots aufgeteilt – ein Bot ist für das Auslösen des Mailings an einen potentiellen Kandidaten zuständig, der zweite für das Verschieben des Mailings auf die Arbeitszeit, die restlichen 4 sind für den Inhalt der jeweiligen Vakanz zuständig.

Um eine Mailingliste für einen Kandidaten zu starten, muss der Chatbot Informationen über seine Hinzufügung zu einer freien Stelle in HuntFlow erhalten. Dies geschieht durch Senden einer HTTP-Anforderung an den Chatme.ai-Webhook.

So sieht das Skript des Mailing-Trigger-Bots ausSo sieht das Skript des Mailing-Trigger-Bots aus

Der Mailing-Trigger-Bot erkennt die Zeitzone des Kandidaten und prüft, ob das Mailing auf den Morgen verschoben werden soll. Auf der Plattform Chatme.ai erfahren wir über einen Webhook, aus welcher Stadt der Kandidat stammt, dann ermitteln wir die Zeitzone über eine Anfrage an den Dienst Dadata. Wir erstellen einen String im Format „+00:00“, rufen die aktuelle Uhrzeit now mit der Funktion now() auf und wandeln sie mit dem Ausdruck in die gewünschte Zeitzone um:

{% set utc_timezone = (“2000-01-01T00:00:00+00:00” | string_to_time(“%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z”)).tzinfo %} {% set timezone = ((“2020-01-01T00:00:00” + tz) | string_to_time(“%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z”)).tzinfo %} {{ now().replace(tzinfo=utc_timezone).astimezone(timezone) }}

wo tz- eine Zeichenfolge wie „+00:00“.

Dann prüfen wir jetzt die Zeit in der Stadt des Kandidaten: Wenn die Zeit passt, senden wir eine Anfrage für die Mailingliste und verbinden den Bot für eine bestimmte Vakanz; wenn es Nacht ist, schalten wir einen Bot ein, der den Versand auf den Morgen verschiebt.

Bot-Skript, das den Versand verzögertBot-Skript, das den Versand verzögert

Dieser Bot empfängt Daten über den Kandidaten mithilfe eines Webim-Konnektors und startet sofort einen Timer für 1 Stunde, der die aktuelle Zeit in der Zeitzone des Kandidaten zählt. Bis 9 Uhr morgens führt der Bot stündlich die gleiche Operation aus und nach 9 Uhr verschickt er eine Mailingliste. Der Timer schaltet sich aus.

Sie fragen sich vielleicht, warum ein zweiter Bot benötigt wurde, um den Versand zu verschieben? Technisch gesehen funktioniert der Newsletter-Trigger-Bot in einem einzigen Chat und kann nur einen Newsletter verzögern – nur so konnten wir den HuntFlow-Webhook mit der Plattform verbinden. Der Push-Bot erstellt so viele Chats, wie er Anfragen vom Push-Bot erhält.

Dann haben wir angefangen, Bots mit Skripten für bestimmte Stellenangebote zu erstellen.

Bot für die Stelle Bot für die Stelle “Leiter der Kundenabteilung”

Zuerst erstellten wir einen Chatbot, exportierten dann die Bot-Konfigurationsdatei, importierten sie in die Plattform und änderten die Fragen für die anderen drei offenen Stellen, was Montagezeit sparte.

Bots für Stellenangebote funktionieren nach dem „Funnel“-Szenario: Sofort wird das initiale Screening gestartet, anhand der Antworten auf die Fragen stellt der Bot fest, ob der Kandidat geeignet ist oder nicht.

Basierend auf den Ergebnissen des Screenings ändert der Bot den Status des Kandidaten in HuntFlow auf „Vom Chatbot ausgewählt fortsetzen“ oder „Vom Chatbot abgelehnt“ und hängt den Dialog des Kandidaten mit dem Bot an den Kommentar an – all dies unter Verwendung HTTP-Anforderungen an HuntFlow.

Als nächstes starten wir einen Timer, um den Status des HuntFlow-Kandidaten zu überwachen. Ein Timer ist ein separates Skript, das unter bestimmten Bedingungen ausgeführt wird, nachdem ein bestimmtes Ereignis nach einer bestimmten Zeit im Chat eintritt. Alle 5 Minuten wird eine HTTP-Anfrage an HuntFlow gesendet, um Daten über den Kandidaten zu erhalten und den Status zu überprüfen. Sobald der Bot den Status „Gruppeninterview“ und das Datum/die Uhrzeit des Ereignisses erhält, sendet der Bot eine Benachrichtigung an den Kandidaten und ein neuer Timer beginnt, um festzustellen, ob es 2 Stunden vor der Zeit des Gruppenkandidaten ist (Zeit zum Senden einer Erinnerung). Diese Prüfung erfolgt mit einem Low-Code-Ausdruck:

{{ (date_for_sravnenie – now()).total_seconds() < (3600 * 2) }}

wo date_for_comparison – das Datum der Veranstaltung für den Kandidaten umgerechnet in die UTC-Zeitzone, jetzt() – die Zeit im Moment jetzt in der Zeitzone UTC.

Wenn die Bedingung erfüllt ist, wird eine Erinnerung an den Kandidaten gesendet. Ein ähnlicher Prozess ist für mehrere Phasen der Rekrutierung aufgebaut.

Schematisch lässt sich die Integration von Chatme.ai und HuntFlow wie folgt darstellen:

Chatme.ai- und HuntFlow-IntegrationChatme.ai- und HuntFlow-Integration

Ergebnisse

Jetzt bereiten wir das Projekt für den Start vor und verbessern gleichzeitig das Bot-Skript, um es für die Personalabteilung des Kunden noch komfortabler zu machen. Es wird erwartet, dass mindestens 20.000 Kandidaten für alle 4 Stellenangebote in verschiedenen Städten den Bot pro Monat durchlaufen werden, der Rekrutierungsplan für jede Stelle in jeder Stadt sieht 1-2 Personen vor.

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