Erst letzte Woche besuchten wir Beyond Conventions , bei der wir an einer Pitch-Challenge im Wettbewerb um einen HR Chatbot für ThyssenKrupp teilgenommen haben. Diese Veranstaltung ist unter anderem ein Beweis dafür, dass es auf jeden Fall notwendig ist, neue Ideen und Innovationen zu entwickeln, um sich als Arbeitgeber zwischen allen begehrten qualifizierten Mitarbeitern abzuheben. Um im Employer Branding einen guten Job zu machen, müssen Unternehmen daher verstehen, dass man auf allen Social-Media-Kanälen präsent und aktiv sein muss. Da die Generationen Y und Z älter wird und bereit ist, in die Geschäftswelt einzutreten, wird es immer natürlicher, sich über Karrierechancen nicht nur über die Website, sondern auch über soziale Medien wie z.B. über den Facebook Messenger über das Unternehmen zu informieren. Wir werden eine Reihe über Demos, Konzepte, Einblicke und vieles mehr zu HR-Chatbots veröffentlichen.

In diesem Blogeintrag erklären wir den Showcase, den wir für unserem HR Chatbot Pitch für ThyssenKrupp entwickelt haben. Du lernst, wie man einen von vielen Bewerbungsprozessen im Facebook Messenger aufführt. Dieser Prozess umfasst das Sammeln von Informationen über Kandidaten, die Frage nach Screening-Fragen sowie die Platzierung der Kandidaten.

Schritt 1: Auswahl eines Jobs

Applying for a job with a chatbot within Facebook Messenger

  • Zunächst einmal musst Du eine Intention erstellen, die den Bewerbungsprozess startet. Dies sollte auch als schnelle Antwort (Button) in die Navigation integriert werden.
  • Der nächste Schritt ist die Integration einer Stellenübersicht als WebView der jeweiligen Website, damit die Nutzer ihren bevorzugten Job auswählen können, für den sie sich bewerben möchten.
  • Wie also weiß der Chatbot, welcher Job vom Bewerber ausgewählt wurde? Zum einen müssen alle Website-URLs der Stellenangebote in die Whitelist auf Facebook eingetragen werden. Durch die Integration der Messenger Extension SDK auf der Website können wir die Kommunikation zwischen Bot und WebView ermöglichen. Wenn der Benutzer also auf einen Knopf klickt, z.B. “Jetzt bewerben” innerhalb der WebView, kann eine Aktion ausgelöst werden, die das Fenster schließt und den Job, für den sich der Nutzer bewerben möchte, in den Parametern dem Chatbot mitschickt.

Schritt 2: Informationen sammeln

A chatbot collecting information from a candidate

  • Der erste Schritt ist, den Bewerber um den Lebenslauf oder andere relevante Dokumente zu bitten. Es ist wichtig zu wissen, dass die Nutzer nicht in der Lage sind, eine PDF- Datei auf Messenger per Handy hochzuladen. Es kann nur über den Desktop übertragen werden. Du könntest den Nutzern aber auch anbieten, ein Bild oder einen Screenshot des Lebenslaufs hochzuladen. Das muss dem Nutzer natürlich vorab klar mitgeteilt werden.
  • Sobald der Bewerber die Dateien hochgeladen hat, empfehlen wir die Integration einer API, die automatisch alle Informationen wie Kontaktdaten über den Kandidaten extrahieren kann. Zum Beispiel nutzen wir die Vision API von Google, um den Text aus dem hochgeladenen Bild zu extrahieren und dann suchen wir nach bestimmten Entitäten über Google’s NLP APIs um die einzelnen Informationen zu finden. Du kannst auch eine Methode implementieren, um fehlende Informationen zu verlangen, wenn jemand vergisst, diese in den Dokumenten beizufügen (siehe Beispiel Bild).

Schritt 3: Fragen zur Screening-Frage und Ranking-Kandidaten

A chatbot asking screening questions and ranking the applicant

Screening-Fragen stellen

Der 3. Schritt ist, tatsächlich zu sehen, ob der Kandidat der Richtige für die Position ist, indem er testet, wie gut er den Anforderungen der Stellenanzeige entspricht. In diesem Fall kann man bereits vorhandene Anforderungen aus den Stellenangeboten nutzen. Das klingt nach viel Arbeit, wenn man alle Anforderungen aus Tausenden von Stellenausschreibungen in den Chatbot einfügen muss, aber es gibt eigentlich eine sehr skalierbare Möglichkeit, das zu automatisieren. Allein durch die Integration einer API in ein CMS oder ein anderes System, in dem Informationen gespeichert werden, kann man diese sofort im Chatbot nutzen.

Ranken von Kandidaten

Um den Bewerber ranken zu können, kann man eine Skala von 1 bis 5 erstellen, bei der der Benutzer eine Nummer auswählen muss, wie gut er den Anforderungen entspricht. Die Wahl einer 5 bedeutet, dass der Kandidat den Anforderungen um 100% entspricht und eine 1 offensichtlich das Gegenteil. Nachdem der Kandidat alle Screening-Fragen beantwortet hat, berechnet der Chatbot im Hintergrund einen Score, wie gut der Job zu seinen Qualifikationen und Fähigkeiten passt, was dem Recruiter die Möglichkeit gibt, Bewerber zu vergleichen . Übrigens ist es auch möglich, bestimmten Anforderungen ein anderes Gewicht in die Score-Berechnung zu geben. Zum Beispiel könnten einige Anforderungen wichtiger sein als andere, z.B. 5 Jahre Erfahrung in der Programmierung könnten entscheidender sein als ein Studium der Informatik mit einem knappen Hintergrund.

Im letzten Schritt des Prozesses wird der Benutzer in einem persönlichen Video von einem Recruiter gebeten, ein Video von ihm hochzuladen, in dem er erklärt, warum er für das Unternehmen arbeiten möchte (oder eine andere Frage, in Bezug auf die Unternehmenskultur und – werte ). So entsteht eine persönliche Erfahrung für den potentiellen Mitarbeiter, die auch zu einem einzigartigen Branding-Effekt führen kann. Das Video des Kandidaten bietet die perfekte Gelegenheit, einen guten Eindruck zu vermitteln und zu zeigen, ob er für das Unternehmen gut geeignet ist.

Schritt 4: Integration der Chatbot-Anwendung in den regulären Rekrutierungsprozess

All information from the application will be send to the recruiter or the ATS

Nachdem der Benutzer den Prozess beendet hat, sammelt der Chatbot alle Informationen (siehe Bild oben). Jetzt gibt es verschiedene Möglichkeiten, wie man mit empfangenen Anwendungen umgeht. Es kann entweder direkt per E-Mail an einen Recruiter gesendet oder in ein Application Tracking System (ATS) integriert werden. Die durch die Screening-Fragen angegebene Punktzahl könnte dem Recruiter helfen, Anwendungen zu priorisieren.

Ich hoffe, dass Dir dies einen guten Einblick gegeben hat, wie ein Bewerbungsprozess für einen Chatbot erstellt werden kann. Es gibt offensichtlich viele andere Möglichkeiten, wie man den Prozess einrichten kann. Bitte teile Deine Gedanken in den Kommentaren, wie es verbessert oder optimiert werden könnte. Das war auch der erste Blogeintrag zu HR-Chatbots. Bleibe auf dem Laufenden, indem Du unseren Newsletter abonnierst!

HR Excellence Award 2018 in HR Tech and Data

 

BOTfriends’ Jobs & Career Chatbot for Porsche won the Human Resources Excellence Award 2017 in HR Tech & Data.

Michelle Skodowski is a co founder of BOTfriends with a primary focus on chatbot design and UX. However, as the CMO of the company, she is not only in charge of marketing & PR but also HR & Recruiting. She has also spoken at various events such as the Google Cloud Summit or the Hashtag.Business. As she was bootstrapping the startup, she managed to graduate at the University of Applied Sciences in Würzburg in E-Commerce and had the great chance to work at companies such as eBay or Bosch Rexroth along her study.