안정적으로 고도화하고 다방면에서 성과를 내다: MoSeeker가 Mars의 채용 디지털 전환을 지속적으로 지원

이 페이지 내용 개요

• Mars China와 MoSeeker의 채용 디지털 협업 여정 및 전체 계획
• Mars 및 Mars China의 역사적 배경과 사업 구성
• 1·2단계에서의 소셜 채용, AI 이력서 점수화 및 AI 면접의 실행과 성과
• 캠퍼스 채용 시나리오의 과제, AI 선별 및 핵심 지표 성과
• 기타 브랜드의 AI 채용, ATS 및 자동화 면접 사례

안정적으로 고도화하고 다방면에서 성과를 내다: MoSeeker가 Mars의 채용 디지털 전환을 지속적으로 지원

Mars China와 MoSeeker는 단계적으로 채용 디지털 전환을 추진하며, 소셜 기반 모바일 채용과 AI 면접 등의 수단을 통해 온라인화·표준화·지능화를 구현했습니다.

• 프로젝트는 여러 단계로 나뉘어 시행되며, 각 모듈의 디지털 업그레이드를 점진적으로 추진했습니다.
• 1단계는 소셜 기반 모바일 채용과 지능형 면접 예약 역량의 구축에 중점을 두었습니다.
• 2단계는 AI 이력서 점수화와 AI 영상 면접 기술을 심층 적용했습니다.
• 전반적으로 채용 프로세스의 온라인화와 표준화된 관리를 구현했습니다.
• 디지털 프로젝트는 비용을 절감하고 효율·공정성·경험을 향상시키는 데 기여했습니다.

Mars 및 Mars China 배경 소개

이 섹션에서는 글로벌 식품 제조·유통 기업인 Mars의 역사와 규모, 그리고 중국 내 Mars China의 운영 현황과 인력 상황을 소개합니다.

• Mars는 1911년에 설립된 민간 가족 기업입니다.
• 회사는 글로벌 식품 제조 및 유통 분야의 선도 기업으로 소개됩니다.
• Mars의 사업은 전 세계 80개 이상의 국가 및 지역에 걸쳐 있습니다.
• Mars China는 1989년부터 중국에서 운영을 시작했으며, 여러 사업장과 기관을 보유하고 있습니다.
• Mars의 주요 산업은 식품 분야이며, 전 세계 직원 수는 약 14만 명입니다.

고객 평가 및 협업 성과 개요

Mars China 채용 책임자는 MoSeeker의 AI 채용 협업을 긍정적으로 평가했으며, iMars 도우미와 AI 면접이 2019년 봄 인턴 채용에서 기대를 뛰어넘는 성과를 거두었다고 강조했습니다.

• MoSeeker의 AI 채용 서비스는 Mars가 2018년에 100만 위안 이상 채용 비용을 절감하는 데 도움을 주었습니다.
• 채용 분야의 AI 로봇인 iMars 도우미는 후보자들로부터 뜨거운 반응을 얻었습니다.
• 2019년 2분기에 봄 인턴 채용 1단계 업무를 완료했습니다.
• 프로젝트의 전반적 효과는 기대를 초과한 것으로 묘사됩니다.
• 이 협업 사례는 AI 채용이 비용과 효율 측면에서 제공하는 종합적 가치를 보여줍니다.

영상 사례 개요: Mars China 채용 디지털 전환

영상 사례는 Mars China와 MoSeeker가 위챗과 AI 기술을 기반으로 채용 공식 계정, AI 도우미, AI 면접 로봇을 구축하여 채용 효율과 후보자 경험을 향상한 과정을 보여줍니다.

• 사례는 Mars China의 채용 디지털 전환을 중심으로 설명합니다.
• 정보 확산과 지원(지원서 제출)에서 위챗 채용 공식 계정의 역할을 중점적으로 제시합니다.
• AI 도우미가 온라인에서 후보자 문의에 답변하고 프로세스를 안내하는 방식을 보여줍니다.
• AI 면접 로봇이 예약 및 1차 면접 단계에서 적용되는 방식을 설명합니다.

1단계: 채용 디지털화의 핵심 과제

1단계는 현지화되고 후보자 중심의 채용 생태계를 구축하는 과정에서, Mars China가 빈번한 문의 대응과 전화 면접에서 효율 및 경험 측면의 과제에 직면한 점에 주목했습니다.

• Mars는 중국에서 현지화된 후보자 중심 채용 생태계를 구축할 계획이었습니다.
• 목표에는 소셜 미디어와 모바일 채널로 채용 접점을 확장하는 것이 포함되었습니다.
• 기존 프로세스에서는 HR이 후보자에게 답변하기 위해 채널을 자주 전환해야 했고, 업무량이 매우 컸습니다.
• 수작업 전화 예약과 전화 면접은 대규모 구직자를 적시에 커버하기 어려웠습니다.
• 후보자 문의 처리 효율이 낮아 경험이 좋지 않은 문제가 두드러졌습니다.

1단계: 디지털 및 AI 솔루션

MoSeeker는 Mars China를 위해 위챗 채용 공식 계정을 구축하고 iMars 도우미와 AI 면접 어시스턴트를 출시하여 후보자 상호작용과 면접 예약 프로세스의 자동화를 구현했습니다.

• “Mars China 채용” 공식 계정은 2017년 1월 정식 오픈했습니다.
• 공식 계정은 고용주 브랜드 및 직무 홍보, 그리고 팬(구독자) 운영 기능을 담당합니다.
• iMars 도우미는 2018년 6월 출시되었으며, MoSeeker의 AI 대화 역량을 탑재했습니다.
• iMars는 후보자의 구직 도우미로 포지셔닝되어 상호작용과 안내 역량을 강화합니다.
• AI 면접 어시스턴트는 자연어 기술로 구동되며, 예약과 전화 면접을 수행합니다.

1단계: 프로젝트 성과 및 정량 데이터

1단계에서 출시된 위챗 채용 플랫폼과 iMars 도우미는 구독자 수, 조회수, 상호작용 빈도, 지원 규모 및 AI 면접 선별 효율 측면에서 뚜렷한 성과를 거두었습니다.

• 2019년 12월 기준, 위챗 채용 플랫폼 구독자 수는 45,000명을 돌파했습니다.
• 플랫폼 게시물은 평균적으로 건당 4000회 이상 조회되었습니다.
• 직무 페이지 월평균 조회수는 2만 회에 근접했으며, 월 지원 규모는 1000명 수준에 근접했습니다.
• iMars 출시 3주 만에 조회수는 200% 증가했고, 상호작용 빈도는 7배 향상되었습니다.
• AI 면접 어시스턴트는 약 1000명의 후보자에 대해 전화 예약 및 면접을 성공적으로 완료했습니다.

2단계: 캠퍼스 채용 시나리오의 핵심 과제

2단계는 캠퍼스 채용에서의 짧은 기간, 대규모 물량, 다지역 운영, 수작업 선별의 지연, 기준 불일치, 부정행위 리스크 등 일련의 과제에 초점을 맞춥니다.

• 캠퍼스 채용은 이틀 내에 대규모 면접을 분할 진행하고, 3일 내 결과를 피드백해야 합니다.
• 지역 범위가 넓고 지원 학생이 많아 운영·조율 난도가 높습니다.
• HR이 이력서를 수작업으로 검토하면 필수 요건에 부합하는 후보자를 빠르게 선별하기 어렵습니다.
• 면접관별 평가 기준이 달라 후보자 품질의 변동 폭이 커집니다.
• 후보자의 위조 또는 사후 문제 유출은 평가의 공정성을 훼손할 수 있습니다.

2단계: AI 이력서 선별 및 면접 평가 솔루션

2단계에서 MoSeeker와 Mars는 AI 이력서 점수화, 역량(컴피턴시) 평가, 기준 통일 및 부정행위 방지 메커니즘을 공동 구축하여, 체계적인 방식으로 1차 선별 효율과 공정성을 높였습니다.

• AI 이력서 선별은 필수 역량 지표에 따라 점수화하고 명백히 부적합한 후보자를 탈락시킵니다.
• AI 면접 역량 평가는 다차원 평가를 지원하며 다국어로 운영될 수 있습니다.
• 시스템은 면접 기준을 정량화·통일하여 인적 오류와 편향을 줄입니다.
• 면접 문항에 복잡한 부정행위 방지 설계를 적용하고, 랜덤 출제로 문제 유출을 방지합니다.
• 전체 솔루션은 HR이 우수한 캠퍼스 인재를 효율적이고 공정하게 선별하도록 돕습니다.

2단계: 핵심 지표 및 프로젝트 성과

이 섹션은 2024년까지의 AI 캠퍼스 채용 솔루션이 인력 시간 절감, 비용 절감, 후보자 피드백, 후보자 규모, AI 고득점 비율, 다단계 선별을 통한 범위 축소 등에서 보인 지표 성과를 요약합니다.

• AI 캠퍼스 채용 솔루션은 누적으로 Mars HR의 인력 시간을 수천 시간 절감했습니다.
• 프로젝트는 수백만 위안 규모의 채용 비용 절감에 기여했습니다.
• 학생의 86% 이상이 AI 면접에 대해 긍정적으로 평가했습니다.
• 2023년 가을 채용에서 AI 1차 선별에 4만 명 이상의 후보자가 참여했습니다.
• 최종 채용된 학생 중 96%가 AI 면접 단계에서 고득점을 받았습니다.
• 2024년 봄 채용에서 AI 이력서 점수화로 약 40%의 적합 후보자를 1차로 선별했습니다.
• 1차 AI 면접에서 14.4%의 목표 인재를 추가로 선발했습니다.
• 두 차례 AI 선별로 범위를 크게 좁힌 뒤, HR은 후속 정밀 면접에 집중했습니다.

페이지 통계 지표 자리표시자 정보

이 섹션은 단일 캠퍼스 채용에서 절감되는 시간, AI 탈락 비율, 월평균 직무 조회수와 관련된 통계 지표의 자리표시자 설명을 제공합니다.

• 단일 캠퍼스 채용에서 절감 가능한 인력 공수 지표 제목을 포함합니다.
• AI 선별로 탈락하는 후보자 비율 지표의 자리표시자를 포함합니다.
• 직무 월평균 조회수에 대한 통계 제목 정보를 제시합니다.

추가 사례 전체 보기

이 섹션은 사용자가 MoSeeker가 다른 식품 및 소비재 기업과 진행한 AI 채용 및 ATS 협업 사례를 살펴보도록 안내합니다.

• 다논 등 브랜드의 캠퍼스 채용 AI 면접 시스템 적용 사례를 포함합니다.
• 불판디 반 멜러의 ATS 기반 현지 채용 관리 고도화를 다룹니다.
• 칼스버그의 자동 AI 면접 시스템 도입을 통한 프로세스 최적화 사례를 보여줍니다.
• 이들 사례는 AI 채용 분야에서 MoSeeker의 다산업 적용 역량을 함께 보여줍니다.

다논 캠퍼스 채용 면접 사례

다논은 MoSeeker의 AI 면접을 기반으로 7×24시간 자동화 캠퍼스 채용 면접 시스템을 구축하여, 후보자의 역량을 심층적으로 평가하고 인적 개입을 줄였습니다.

• 다논의 캠퍼스 채용 면접 시스템은 MoSeeker AI 면접 기술을 기반으로 구축되었습니다.
• 시스템은 연중 7×24시간 언제든 면접을 시작하고 완료할 수 있도록 지원합니다.
• 면접 프로세스는 후보자의 직무 역량을 심층적으로 평가할 수 있습니다.
• 지능형 스케줄링을 통해 면접 과제를 자동 배정하여 인력 참여를 줄입니다.

불판디 반 멜러 채용 전 과정 역량 강화 사례

불판디 반 멜러는 MoSeeker ATS를 통해 현지 채용 관리 시스템을 구축하고, 글로벌 플랫폼과 국내 채널을 통합했으며, 오퍼(Offer)부터 온보딩(Onboarding)까지 및 데이터 컴플라이언스 관리를 강화했습니다.

• 현지 채용 관리 시스템은 MoSeeker ATS를 기반으로 구축되었습니다.
• 시스템은 회사가 사용하는 글로벌 채용 플랫폼과 깊게 통합됩니다.
• 국내 주요 채용 채널을 연동하여 통합 관리를 구현했습니다.
• 프로세스는 오퍼 발송부터 온보딩까지 전 단계를 포괄합니다.
• 프로젝트는 채용 관련 데이터의 컴플라이언스 및 보안 관리를 강화했습니다.

칼스버그 면접 프로세스 자동화 사례

칼스버그는 MoSeeker의 자동 AI 면접 시스템을 활용해 지원부터 초대까지의 흐름을 자동으로 전환하고, 역량 모델을 통해 후보자를 다차원으로 평가했습니다.

• 자동 AI 면접 시스템은 MoSeeker가 칼스버그를 위해 구축했습니다.
• 후보자가 지원하면 즉시 면접이 생성되고 초대가 자동 발송됩니다.
• 시스템은 범용 및 전용 역량 모델을 결합해 평가합니다.
• 다차원 평가 결과는 HR이 더 정확한 채용 의사결정을 내리도록 지원합니다.

사실 인덱스