Автоматизация поиска и подбора кадров без настройки дополнительной аналитики, хоть и сокращает ручной труд, но не дает полной картины рекрутинга в вашей компании. Если вы хотите подтягивать в единую отчетность данные из нескольких сервисов (HeadHunter, Superjob, Битрикс24 и другие), для этого может быть удобен отчет с использованием базы данных MySQL / PostgreSQL плюс дашборд в Yandex DataLens. Расскажем, как настроить такой кейс кастомной аналитики на примере нашего заказчика.
1. Аналитика рекрутинга без ручного труда. Проблема и решение
К нам обратился клиент, который затрачивает много ресурсов на поиск, подбор и онбординг персонала.
Создание чистой статистики на вашем дашборде Yandex DataLens, если пользователи предпочитают удалять сущности в Битрикс24: читайте статью в нашем блоге.
Клиенту необходима отчетность по следующим показателям в разрезе каждого менеджера:
- сколько получено откликов;
- количество звонков;
- сколько назначено собеседований за день;
- сколько проведено собеседований за день;
- конверсия (пришло на собеседование в процентном соотношении из записанных на собеседование);
- сколько открыто вакансий;
- сколько человек пришло на обучение;
- сколько человек в итоге вышло на работу.
Одна из проблем, с которой столкнулся клиент при попытке собрать данные для аналитики: данные приходится вносить вручную по каждому менеджеру из разных сервисов.
Создание отчетов из Битрикс24 в СУБД (PostgreSQL/MySQL) и настройка дашбордов из базы данных без использования Google Sheets: подробности в статье.
Клиент работает в Битрикс24, ему необходимо переносить руками отклики в сделки плюс контакты, также в сделке есть специальные поля, например, поле "Собеседование", либо чек-бокс "Собеседование проведено", и чтобы увидеть, сколько собеседований назначено всего за день и проведено, клиенту приходится заполнять поля вручную, затем отсортировать руками список сделок.
Инструкция по настройке интеграции HeadHunter и Битрикс24 (выгрузка отклика в смарт-процесс плюс контакт): читайте в статье.
Ситуацию также осложняет то, что часть данных есть в Битрикс24, а часть - в сторонних сервисах HeadHunter и Superjob. Сотрудники занимаются как холодным, так и горячим поиском, и данные по ним обновляются каждый день. Поэтому на ручное формирование отчетности и актуализацию данных ежедневно уходит много времени и цифры в итоге могут "не биться".
Интеграция двух и более кабинетов Avito и одного портала Битрикс24 для выгрузки откликов и сообщений в обе стороны с контролем дубликатов: кейс по ссылке.
Мы предложили следующее решение для автоматизации сбора данных и формирование отчета:
1.1. Выгрузка данных из HeadHunter и Superjob в Битрикс24.
1.2. Выгрузка данных из HeadHunter и Superjob в базу данных MySQL / PostgreSQL.
1.3. Выгрузка данных из Битрикс24 в базу данныз MySQL / PostgreSQL.
1.4. Визуализация отчета с помощью динамических дашбордов в Yandex DataLens на базе аналитики из MySQL / PostgreSQL.
Выгрузка откликов из SuperJob в сделки Битрикс24 с обратной связью соискателю из Битрикс24 в SuperJob: читайте здесь.
В результате клиент получает визуализацию показателей рекрутинга по каждому менеджеру с автоматическим обновлением данных, что высвобождает время руководителя по работе с аналитикой.
Расскажем далее, как настроить интеграции Пинкит для решения задачи заказчика.
2. Выгрузка откликов из HeadHunter и Superjob в Битрикс24
Логика такая: отклики необходимо выгружать в сделки плюс контакты и назначать ответственным сотрудника, который опубликовал вакансию на HeadHunter и Superjob.
Рассмотрим только горячие отклики. Если вам необходимо выгружать резюме, которые вы нашли в процессе холодного поиска, можно выгрузить и эти резюме в контакты плюс сделки при помощи дополнительной интеграции.
Настраиваем интеграцию в 5 шагов
2.1. Шаг 1 - Откуда
Выбираем сервис, HeadHunter или Superjob соответственно, и событие создания отклика.
2.2. Шаг 2 - Инструменты
Дополняем настройки, чтобы получить развернутую информацию из отклика.
- Найти контакт по Email в Битрикс24
Проверяем, есть ли контакт в Битрикс24, чтобы не создавать дубли.
Используем API-запрос с условием выполнения source.resume.email. Указываем URL /crm.contact.list?filter[EMAIL]={{source.resume.email}}.
- Если контакт не найден, то продолжить создание контакта
Используем инструмент "Если-Иначе" по полю step1.result (это результат предыдущего шага). Условие - пустое значение, Результат при успешной проверке = 1, Результат при неуспешной проверке = 0.
- Форматирование номера телефона (приведение к единому формату)
Для удобства настроим формат номера +ххххххххххх. Для этого есть специальный инструмент "Форматирование номера телефона", указываем поле source.resume.phone1.
- Создать контакт
Используем API-запрос.
Метод: POST URL: /crm.contact.add
Тело запроса:
{ "fields": { "NAME": "{{source.resume.name|default()}}", "OPENED": "Y", "ASSIGNED_BY_ID": 1, "ADDRESS": "{{source.resume.town.title|default()}}", "PHONE": [ { "VALUE": "{{step4|default()}}", "VALUE_TYPE": "WORK" }, { "VALUE": "{{step6|default()}}", "VALUE_TYPE": "WORK" } ], "EMAIL": [ { "VALUE": "{{source.resume.email|default()}}", "VALUE_TYPE": "WORK" } ] }, "params": { "REGISTER_SONET_EVENT": "Y" } }
Заголовки: Content-Type: application/json
2.3. Шаг 3: Куда
Создаем сделку в нужном направлении.
2.4. Шаг 4: Сопоставление данных
Настраиваем поле "Название сделки", выводим ссылку на резюме и дополнительные данные в комментарий.
Название - Создано через Pinkit. {{source.resume.profession}} - {{source.resume.name}}
Комментарий - Возраст: {{source.resume.name}}Профессия: {{source.resume.profession}}
Зарплатные ожидания: {{source.resume.payment|default()}}
Ссылка на резюме
Тип: Тело
Название параметра: fields.UF_CRM_ХХХХХХ
Значение параметра: {{source.resume.short_link|default()}}
2.5. Шаг 5 - Запуск
Запускаем интеграцию.
3. Выгрузка данных из HeadHunter/Superjob/Битрикс24 в MySQL / PostgreSQL
Разворачиваем базу данных по инструкции, описанной здесь.
Мы будем забирать данные по откликам из сделки Битрикс24, в которой заполнены все специальные пользовательские поля, отражающие значения показателей для отчета.
Например, если в сделке заполнено поле Собеседование с указанной датой, мы можем отследить, сколько всего собеседований назначено менеджером за день.
Недостающие данные можно получить напрямую из HeadHunter / Superjob.
3.1. Шаг 1 - Откуда
Настроим интеграцию на событие обновления сделки в Битрикс24.
3.2. Шаг 2: Инструменты
Добавляем дополнительную логику, если она не требуется, пропускаем.
3.3. Шаг 3: Куда
Выбираем базу данных (БД) и создаем либо обновляем строку в ней.
3.4. Шаг 4: Сопоставление данных
Сопоставляем данные в Битрикс24 и в таблице БД.
3.5. Шаг 5: Запуск
Запускаем интеграцию.
4. Выгрузка дашбордов из БД в Yandex DataLens
Настраиваем визуализацию полученных данных на дашборде. Подробная инструкция есть по ссылке.
5. Итог
С помощью нескольких интеграций мы смогли без разработки решить задачу клиента по сокращению ручного труда.
Полученные в сервисах HeadHunter и Superjob отклики формируют не только базу кандидатов в сделках плюс контактах Битрикс24, но и аналитику в базе данных MySQL / PostgreSQL и визуализацию по нужным показателям на дашборде Yandex DataLens.
Остались вопросы? Спросите у нас в Телеграм или WhatsApp.
Если вам нужна интеграция с сервисом, которого в Пинкит нет, или приватное событие/действие, через Пинкитбилдер вы можете самостоятельно добавить авторизацию, необходимые события и действия без разработки.
Протестируйте Пинкит, зарегистрировавшись в личном кабинете по ссылке: https://lk.pinkit.io/register.
Алексей Окара, продакт-менеджер Пинкит
#пинол #пинкит #pinall #pinkit #bitrix24 #битрикс24 #amo #amocrm #амо #амоцрм #crm #црм #црмсистема #црм_система #внедрениецрм #интеграция #обмен #пинкит_mysql_битрикс24 #пинкит_hh_б24