С помощью инструментов МТС Маркетолога и Big Data МТС можно не только привлекать клиентов, но и решать HR-задачи. Например, нашу платформу часто используют для массового подбора персонала. Такой подход может быть эффективен, если нужно за короткий срок найти большое количество потенциальных кандидатов и пригласить их на собеседование. 

В этой статьей рассказываем, как Big Data МТС помогает закрывать вакансии аэропорту, сервису доставки и службе такси.

Кейс №1. Поиск сотрудников для аэропорта: 88 заявок по 1 158 рублей за каждую

Первый кейс — от российского аэропорта. Перед организацией стояла задача — найти сотрудников на такие вакансии, как разнорабочий, грузчик, кладовщик, уборщик. Для работы с кандидатами на сайте аэропорта есть специальный HR-раздел: там пользователи могут узнать требования к вакансии и заполнить короткую анкету, чтобы попасть на собеседование. 

Чтобы мотивировать потенциальных кандидатов ознакомиться с вакансиями, мы решили отправить SMS по сегментам Big Data МТС. В рамках этой рассылки мы не делали разделение по специальностям. Использовали один текст для всех получателей: призыв посмотреть и выбрать подходящую вакансию на HR-портале. В сообщении была ссылка на страницу со всеми вакансиями: мы зашили UTM-метки, а потом каждую ссылку сократили с помощью сокращателя от МТС Маркетолога. Это позволяет отследить эффективность каждого сегмента в разрезе кликабельности. 

Для SMS-кампании наши аналитики сформулировали несколько гипотез и на этом основании собрали пять кастомных сегментов. На эти сегменты были наложены фильтры по возрасту и геоположению: таким образом в сегменты попали только граждане трудоспособного возраста, которые проживают в радиусе 30 километров от аэропорта. 

Все сегменты собраны на основании агрегированных и обезличенных данных об онлайн- и офлайн-активностях абонентов МТС. 

Мы выявляли потенциальный интерес:

• к сайтам и приложениям для поиска работы, на которых выложены аналогичные вакансии;
• HR-порталам крупных компаний с вакансиями.

Таким образом, в сегменты попали пользователи, которые с большой вероятностью: 

• за последние две недели стали активней искать работу;
• регулярно ищут работу в фоновом режиме;
• активно искали работу в течение последних дней.

Всего мы отправили более 10 000 SMS и получили 88 лидов (заполненных анкет). При этом цена одной анкеты составила 1 158 рублей. Мы уложились в KPI по метрике CPL (стоимость лида): заказчику было важно не превысить сумму в 1 500 рублей за заявку. Конверсия из отправки в клик (CTR) достигла 18%, что в несколько раз выше планового показателя, который мы определили в 4%. Средняя конверсия из клика в заявку на вакансию составила 4,2%. 

Хорошо отработал сегмент «за последние две недели стали активней искать работу»: конверсия в заявку превысила 6%. 

Заказчик продолжает использовать SMS-рассылки по сегментам Big Data МТС для массового подбора. В дальнейшем мы планируем протестировать различные тексты SMS, а также другие инструменты, в том числе MMS, RCS и закупку рекламы по модели Programmatic с помощью нашей DSP.

Статьи по теме:

• Как работает programmatic-реклама: 3 кейса от МТС Маркетолога
• Как добиться максимальных результатов от MMS-рассылки
• Технология RCS: что это и как запустить интерактивную рассылку

Кейс №2. Поиск курьеров: 4 254 заявки по 199 рублей

Второй кейс — SMS-кампания по поиску курьеров для сервиса по доставке продуктов. Клиент обратился к нам с задачей — привлечь новых сотрудников для работы в течение новогодних праздников. Этот период — высокий сезон для сервисов по доставке. Количество заказов увеличивается в разы, и действующими силами с возросшим спросом справиться трудно. Компании нужны дополнительные ресурсы. 

В рамках этого кейса схема работы с кандидатами была такая же: пользователи получали SMS, после чего могли перейти по ссылке на сайт с вакансиями и оставить заявку. 

Рассылка была отправлена по пяти сегментам Big Data МТС, которые были собраны на основе анализа обезличенных и агрегированных данных об абонентах МТС. В рамках первых двух сегментов мы хотели найти пользователей, которые имеют опыт работы курьерами. Для сбора целевой аудитории применили два способа. 

В первом случае проанализировали данные о геоположении. Благодаря этой метрике выявили потенциальных кандидатов, которые в течение дня много перемещаются по городу и при этом пользуются в основном общественным транспортом. 

Во втором случае были проанализированы обезличенные данные об активности в приложениях. Мы выявили пользователей, которые с большой вероятностью пользуются сервисами для курьеров. 

Два следующих сегмента были собраны на основании обезличенных и агрегированных данных о запросах на поисковых сайтах, которые свидетельствуют о том, что человек находится в поиске работы. На основе этого были собраны третий и четвёртый сегменты:

• с большой вероятностью ищут работу пешим курьером;
• с большой вероятностью ищут работу курьером-водителем.

Так как мы выявляли горящий спрос, а также потенциальный интерес к конкретной вакансии, в сегменты попали максимально релевантные пользователи. 

Пятый сегмент собирался на основе гипотезы о том, что вакансия будет интересна студентам, которые хотели бы заработать в период каникул. Эту целевую аудиторию Big Data МТС также может выявить с помощью фильтров по возрасту, а также по косвенным признакам, в том числе по данным о геоположении (посещение вузов), и данным об онлайн- и офлайн-активности. 

Рассылка была отправлена в конце декабря по жителям городов-миллионников, которые попали в указанные сегменты. Заказчик оказался доволен результатами: нужное количество курьеров было найдено, причём первые сотрудники вышли на работу уже в предновогодний период. 

Лучше всего отработали сегменты, собранные на основе запросов. Подтвердилась наша гипотеза о том, что персонализированное предложение + активная заинтересованность в работе гарантировали лучший результат. 

В рамках кампании были достигнуты следующие показатели:

• CTR — 5,3%
• CPC — 48,7 рубля
• CPL — 433 рубля

На последнем месте по эффективности оказался сегмент «Студенты». Мы проанализировали результаты в разрезе городов и выяснили, что наибольшее количество заявок оставили вероятные студенты из Москвы и Санкт-Петербурга. В остальных городах аудитория из этого сегмента не проявила большого интереса к предложению. 

Благодаря тому, что в SMS была ссылка на сайт с вакансиями, мы легко могли отследить конверсию из клика в заявку. Однако после проведения кампании мы провели дополнительную аналитику и выяснили, сколько абонентов получили SMS, но при этом зашли на портал с вакансиями и оставили заявку с другого устройства.

По результатам исследования оказалось, что всего в результате кампании было получено 4 254 заявки, из них перешли по ссылке из SMS — 706 пользователей. 

Всего в рамках кампании было отправлено более 326 000 сообщений. И если учитывать общее количество полученных заявок, то стоимость одной заполненной анкеты (CPL) равняется всего 199 рублей. Если учитывать только кандидатов, которые оставили заявки после клика на ссылку из SMS, то цена заявки составляет 1 459 рублей.

Статьи по теме:

• Как снизить расходы на рекламу в Яндексе с помощью Big Data МТС
• Как экспериментировать с геотаргетингом, чтобы снизить расходы и увеличить выручку

Кейс №3. Поиск водителей: 68 заявок по цене 1 491 рубль

Третий кейс — привлечение водителей в службу такси. Задача заключалась в том, чтобы получить 59 лидов по цене до 2 000 рублей.

В качестве инструмента была выбрана SMS-рассылка. В тексте сообщения была ссылка на раздел сайта с подробной информацией о вакансии. Здесь можно было оставить заявку на прохождение собеседования. 

Для рассылки был собран кастомный сегмент. Для этого Big Data МТС проанализировала обезличенные и агрегированные данные об онлайн- и офлайн-активности абонентов МТС. В частности, аналитики выявили пользователей, которые с большой вероятностью передвигаются преимущественно на личном авто, а также интересуются работой в такси (на основании активности в мобильных приложениях). 

Кроме этого, мы добавили фильтры: 

• по полу (мужчины);
• возрасту (25-45 лет);
• геоположению (проживают в Москве и московской области).

По этому сегменту было отправлено более 10 000 SMS, и в результате заказчик получил 68 заявок. Стоимость одной заявки от потенциального кандидата обошлась в 1 491 рубль, что значительно ниже планового показателя в 2 000 рублей. Промежуточные показатели у рассылки также были выше средних: кликабельность составила 3,9%, а конверсия из перехода в заявку — 16,6%.

Статьи по теме:

• Как искать клиентов для финансовых организаций: 3 кейса от МТС Маркетолога
• Как тестировать сегменты целевой аудитории: кейс «Читай-города»
• Топ-5 инструментов для лидогенерации от МТС Маркетолога

Запустить рекламу самостоятельно в личном кабинете МТС Маркетолога