Pourquoi j’utilise l’IA dans mon processus d’embauche de vente – et pourquoi vous devriez aussi

En tant que chef d’entreprise, vous savez déjà: l’embauche est difficile. UN CV Vous donne rarement une bonne indication des compétences d’un candidat. Les interviews, quant à elles, sont souvent chargées de biais – ce qui crée une expérience négative pour les candidats et ne vous aide pas à affronter les meilleurs talents.

Les évaluations des compétences sont depuis longtemps l’étalon-or pour l’embauche des meilleures pratiques. Contrairement aux CV, les évaluations des compétences peuvent fournir une simulation de travail réaliste en demandant aux candidats de faire des tâches similaires à celles qu’ils feraient vraiment au travail – comme la programmation d’une petite application, par exemple. Les meilleures entreprises comme Google et Meta Utilisez les évaluations des compétences liées à l’emploi comme première étape de leur processus d’embauche pour la plupart de leurs rôles techniques et autres rôles techniques, parfois même à la place d’une revue de curriculum vitae.

Mais jusqu’à récemment, la création d’une évaluation des rôles non techniques qui simule des tâches comme un appel de vente ou une escalade du client était difficile. Le mieux que nous puissions faire était de demander aux candidats de faire un simulation de pitch à l’un de nos chefs de vente ou à une présentation de pratique à un panel. Il était à forte intensité de temps de planifier et de mener les entretiens – et la note de la performance des candidats sur ces tâches de manière automatisée a été encore plus délicate.

Aujourd’hui, l’IA permet tout à fait de créer des simulations réalistes de rôles de vente dans votre processus d’embauche.

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Utilisation de l’IA pour embaucher pour des rôles de vente

Dans ma propre entreprise, nous avons récemment adopté une stratégie alimentée par l’IA pour embaucher pour tous nos rôles de vente. Nous avons reçu des centaines de candidats pour chacun de nos rôles de dirigeants de compte ouvert – et au lieu de nous appuyer sur chaque curriculum vitae, nous avons invité chaque candidat à prendre une évaluation automatisée des compétences axée sur les pièces réalistes de rôles de vente et à interviewer des questions avec une simulation de conversation sur l’IA.

Cette nouvelle approche s’est initialement rencontrée avec un scepticisme sain de la part des pairs. Certaines études récentes suggèrent que les candidats sont soucieux de l’utilisation d’outils d’IA pour l’embauche; D’autres, cependant, indiquent que les candidats sont ouverts aux outils d’IA en tant que façon de stimuler l’équité dans l’embauche. Nous ne savions pas quel sentiment dominerait parmi nos candidats.

Après des cycles d’embauche, nous avons constaté que nos candidats aiment le nouveau processus. Un demandeur nous a écrit après avoir terminé l’évaluation pour dire qu’il a été « époustouflé par le processus d’évaluation et l’IA », et un autre pour dire que c’était « l’une des expériences les plus cool » qu’ils ont eues lors de leur recherche d’emploi. Dans l’ensemble, les candidats qui ont suivi ce processus l’adaptent à 4,3 sur 5 sur l’expérience utilisateur, 4,3 sur 5 en équité et 4,5 sur 5 sur la pertinence de l’emploi.

Après seulement trois mois avec notre nouveau processus, nous avons sauvé notre équipe de vente plus de 1 500 heures collectives qu’ils auraient passé à mener et à préparer des entretiens. Cela les libère pour se concentrer sur le travail qui a le plus d’impact: générer des revenus.

Comment fonctionne notre processus

Voici à quoi ressemble notre nouveau processus d’embauche pour les dirigeants de compte de notre équipe de vente, du début à la fin:

1. Nous publions notre poste d’emploi dans notre Système de suivi des candidats (ATS), expliquant à quoi ressemblera le processus d’embauche pour le rôle et les recruteurs sortants aux candidats à haut potentiel.

2. Les recruteurs dépassent les candidats dans une courte interview téléphonique.

3. Les candidats qui passent l’écran initial ont automatiquement envoyé un lien de notre ATS pour effectuer une évaluation de 15 minutes à leur rythme. Dans cette évaluation de l’IA-Native, les candidats de vente de rôles de rôle pertinents pour le jeu de rôle dans une simulation de conversation.

4. Au cours de l’évaluation, le candidat s’engage dans plusieurs scénarios pertinents par l’emploi. Ceux-ci pourraient inclure de passer un appel sortant à un perspective froiderédiger un e-mail pour réserver une réunion et parler sur un appel de découverte pour qualifier l’opportunité.

5. L’évaluation marque ensuite automatiquement les performances du candidat selon des critères qui comptent pour chaque rôle.

6. Notre équipe de recrutement passe ensuite en revue les résultats des candidats qui ont terminé les évaluations, plongeant plus profondément dans les transcriptions des interactions d’un candidat en cas de besoin. Ils sélectionnent ensuite les candidats pour passer à l’étape suivante, en priorisant ceux qui ont des scores plus élevés.

7. Nous avons ensuite notre équipe de vente pour interviewer un bassin de candidats beaucoup plus petit pour s’appuyer sur les jeux de rôle dans lesquels ils se sont engagés avec l’agent d’IA, poser des questions de suivi et perfectionner en équipe et Fit de l’entreprise.

8. Après cela, nous passons au stade de l’offre pour le candidat le plus qualifié.

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Ce que nous avons appris sur l’utilisation de l’IA pour interviewer

Pendant que nous mettions en œuvre et itérus sur cette nouvelle stratégie d’embauche, nous avons appris quelques leçons qui ont considérablement amélioré la qualité du signal que nous avons pu obtenir des entretiens alimentés par l’IA – ainsi que les expérience candidate.

Premièrement, nous avons appris que pour les conversations alimentées par l’IA pour identifier efficacement les candidats qualifiés pour communiquer avec les clients et les prospects, la conversation devait se sentir réelle. Cela a nécessité l’utilisation d’un agent de conversation d’IA spécifiquement formé pour reconnaître, par exemple, lorsque quelqu’un s’arrête brièvement dans son discours par rapport à une réponse afin d’éviter d’interrompre son partenaire de conversation.

Deuxièmement, nous avons constaté que le mécanisme de notation de l’IA devait être calibré pour évaluer les compétences spécifiques qui comptaient pour les rôles pour lesquels nous embauchions. Pour ce faire, nous avons testé l’outil avec notre équipe de vendeurs existante et utilisé leurs commentaires sur leur entretien et leurs résultats pour affiner nos critères de notation.

La résolution de ceux-ci nous a permis de construire un processus d’embauche des ventes qui a simulé de manière réaliste les entretiens de rôles précédemment réalisés par nos vendeurs, mais avec radicalement moins de ressources et avec encore plus de cohérence dans la performance des candidats.

L’avenir de l’IA dans l’embauche

Pour l’avenir, je prédis que l’utilisation d’un processus d’embauche amélioré en AI comme celle que mon entreprise a adoptée deviendra la norme plutôt que l’exception. La capacité de l’IA à simuler de manière réaliste une conversation humaine ne fera que s’améliorer à mesure que cette technologie progresse, et l’immense évolutivité de Solutions d’embauche alimentées par AI fera bientôt d’eux une nécessité commerciale – en particulier pour les entreprises qui reçoivent un volume élevé de demandes d’emploi.

S’ils adoptent une approche réfléchie, les entreprises de toute taille ont beaucoup à gagner de l’intégration de l’IA dans leur stratégie d’embauche le plus tôt possible.

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