Tuyển dụng trong thời đại công nghệ (Phần 2)

Chuỗi bài viết này mình chia sẻ góc nhìn cá nhân về mối tương quan giữa Quá trình phát triển, vận hành sản phẩm và Tuyển dụng, bài viết gồm nhiều phần được chia theo các giai đoạn chính:
Phát triển sản phẩm/dịch vụ (Product Development) ➡️ Mang sản phẩm/dịch vụ đến khách hàng/users (Sales, Marketing) ➡️ Vận hành, tương tác với users (Trải nghiệm khách hàng) ➡️ Cải tiến sản phẩm/dịch vụ (Nhận phản hồi, phân tích chỉ số và cải tiến)

Phần Phát triển sản phẩm, dịch vụ (Product Development) & Phần Mang sản phẩm/dịch vụ đến người tiêu dùng/users (Sales, Marketing) ? Tham khảo TẠI ĐÂY

Bài này mình sẽ tiếp tục chia sẻ một số góc nhìn, cảm nhận cá nhân về những điểm tương đồng giữa Quá trình phát triển, vận hành sản phẩm và Tuyển dụng ở giai đoạn Vận hành, tương tác với users (Trải nghiệm khách hàng) & Sales (Bán hàng)

Vận hành, tương tác với users (Trải nghiệm khách hàng)

Bắt đầu hành trình sử dụng sản phẩm (website/app) sau khi cài đặt/login, xuyên suốt đoạn này cho đến khi giao dịch/hoạt động kết thúc, chúng ta hay gọi là TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG và trong tuyển dụng thì nó là TRẢI NGHIỆM ỨNG VIÊN.
Trải nghiệm ứng viên là quá trình bắt đầu từ việc UV thấy thông tin tuyển dụng (Giống như users thấy app/product được quảng cáo). Quảng cáo hời hợt, content lủng củng ví như thông tin tuyển dụng không rõ ràng, người ta sẽ lướt qua rồi thôi chứ không dừng lại để đọc tiếp, xem như qua trình nhận biết “fail”. Một vài users thấy product/app có vẻ đáp ứng nhu cầu hiện tại nên bắt đầu hành trình dùng thử/trải nghiệm, đó là quá trình ứng tuyển và xuyên suốt quy trình tuyển dụng.
Quy trình tuyển dụng có thể được xem là quy trình mua hàng online trên một trang TMĐT hay quy trình dùng ví điện tử để thanh toán đơn hàng/hoá đơn nào đó. Quy trình càng đơn giản, ngắn gọn các bước, thông tin rõ ràng, phản hồi chính xác kịp thời,…những điều này sẽ mang đến trải nghiệm tích cực cho UV. Hàng ngày các anh làm product phải đau đầu suy nghĩ việc nâng cấp quy trình mua hàng, rút gọn các bước, tối ưu hoá performance của web/app để users có trải nghiệm tốt,…việc này nếu ứng dụng vô quy trình phỏng vấn, tuyển chọn của các anh cũng sẽ giúp UV có cái nhìn thiện cảm về công ty của mình. Trải nghiệm quá trình mua hàng mà app/hệ thống cứ bị lỗi thì cảm giác sẽ khó chịu giống như đi phỏng vấn mà gặp Interviewer thiếu kỹ năng phỏng vấn, vô phòng mà cứ bấm điện thoại, trao đổi thì hay nhận xét, chê bai UV, thậm chí cãi tay đôi với UV,…thay vì lỗi hệ thống thì đây là lỗi do người phỏng vấn, người ta tới trải
nghiệm một lần rồi đi thẳng luôn, thậm chí bạn bè chí cốt định ứng tuyển nên hỏi thăm và vô tình gặp UV – người có trải nghiệm chưa tốt mô tả về công ty, nghe xong họ quay đầu đi tìm job mới.
Ở góc độ là Chuyên viên Tuyển dụng, người thiết kế và thực thi quy trình tuyển chọn nếu chúng ta đặt mình ở vai trò của UV chúng ta sẽ thấy mình cần rất nhiều thứ để có trải nghiệm tốt: Thông tin tuyển dụng rõ ràng, đầy đủ thông tin cần thiết, với mỗi bước trong quy trình (Apply, phỏng vấn, offer,…) thì rất cần có phản hồi cụ thể (Giống như email hay notice bằng sms trong mỗi bước mua hàng, xử lý đơn hàng).
Nãy giờ nói nhiều về thông tin cụ thể, rõ ràng, chính xác,…vậy làm thế nào đề biết đâu là thông tin chính xác và cần thiết để cung cấp cho UV? Khi làm sản phẩm, Product Owner hay tiến hành các bước Users research rồi A/B testing, rồi phân tích các kiểu thì đội làm Tuyển dụng cũng có thể áp dụng tương tự: Hãy đi trao đổi, khảo sát những người từng là UV của mình, dễ nhất là người đã vào công ty làm. Xây dựng quy trình, biểu mẫu mới thì áp dụng hoặc dùng thử rồi xin ý kiến phản hồi từ Ứng viên, Hiring Manager. Nhận phản hồi từ UV và Hiring Manager, thống kê, phân tích và đề xuất những thay đổi cho phù hợp nhằm mang lại trải nghiệm tốt hơn cho Ứng viên cũng có thể được ví như quá trình cải tiến sản phẩm/feature khi làm product online.

Tuyển dụng có phải là Sales đi bán hàng?

Với Tuyển dụng khi phải chủ động hunt UV thì góc nhìn đó là công việc của bán hàng (Sales). Với những người bán hàng thành công họ luôn theo dõi “tỉ lệ vàng” khi tiếp cận khách hàng, giả sử đó là telesales: Để có một khách hàng (KH) quyết định mua hàng thì phải có một số lượng lớn hơn khách hàng chịu trao đổi với Salesman (SM) để nghe Salesman giới thiệu sản phẩm, dịch vụ (Ví dụ là 5 KH tiềm năng). Tương tự để có một UV được offer thành công thì phải có 4 UV tiềm năng đến phỏng vấn; Để có một KH đồng ý gặp SM để nghe họ giới thiệu sản phẩm /dịch vụ thì phải có số lượng lớn hơn KH chịu nghe điện thoại của SM, ví dụ tỉ lệ là 1/8, tức gọi cho 8 người thì được 1 người chịu nghe tiếp cuộc điện thoại. Tương tự trong tuyển dụng cũng vậy, để có 1 UV đến phỏng vấn thì phải có 7 UV chịu ứng tuyển và gửi CV (Rồi còn sàng lọc các CV chưa phù hợp)
Như vậy để bán được 1 gói dịch vụ/sản phẩm thì SM phải gọi, tiếp cận là 5 X 8 = 40 người KH tiềm năng, còn Recruiter phải tiếp cận 4 X 7 = 28 UV tiềm năng. Điều này có nghĩa nếu muốn tuyển được 2 người thì Recruiter phải chăm chỉ hơn và tiếp cận 28 X 2 = 56 UV tiềm năng, nếu trong quá trình thực hiện, Recruiter chỉ gọi 55 người thì hoàn toàn có khả năng chỉ tuyển được 01 người duy nhất vì UV thành công còn lại có thể là người thứ 56 nếu liên hệ. Đây là nguyên tắc rất đáng tham khảo dựa trên kinh nghiệm cá nhân của mình và mình học được từ quyển sách “Câu hỏi là câu trả lời” – Tác giả là một người bán hàng xuất sắc. (Dĩ nhiên nhưng tỉ lệ 1/8 hay ¼ nói trên chỉ là ví dụ, tỉ lệ thực tế còn tuỳ thuộc nhiều vào từng vị trí, cấp bậc, thương hiệu tuyển dụng,…)
Khách hàng định mua rồi, chuẩn bị trả tiền thì bất chợt không mua nữa vì thấy sản phẩm/dịch vụ bên khác phù hợp hơn, đấy là UV cancel offer. Chăm sóc khách hàng, hiểu rõ giá trị của sản phẩm/dịch vụ, giữ mối liên hệ tốt đẹp với họ cũng tương tự mối quan hệ của UV và Recruiter. Recruiter phải giao tiếp hiệu quả, giọng nói dễ nghe, thiện cảm, biết xây dựng và duy trì mối quan hệ tốt đẹp với UV và phải thực sự hiểu rõ về Job, về công ty mình đang tuyển để chia sẻ cho UV là điều rất cần thiết để UV đồng ý ứng tuyển và nhận offer, on-board đúng ngày.

Bài tiếp theo:
Phần Tuyển dụng với AI (Trí tuệ nhân tạo)
Phần Tạm kết