Kyivstar Business HUB
Big Data допомагає шукати персонал для бізнесу: інсайти з HR Wisdom Summit 2026

20 липня 2026

5 хв.

Big Data допомагає шукати персонал для бізнесу: інсайти з HR Wisdom Summit 2026

Про що:

8 липня 2026 року у Києві відбувся HR Wisdom Summit 2026 — провідна щорічна ділова подія в Україні, присвячена управлінню персоналом та розвитку бізнес-команд в умовах сучасних викликів. Захід, організований Delo.ua та бізнес/медіа бюро Ekonomika+, зібрав понад 500 HR-директорів, керівників компаній, CEO та лідерів змін, які обговорювали головні виклики ринку праці: дефіцит кадрів, трансформацію професій, розвиток талантів та побудову стійких організацій.

Однією зі спікерок саміту стала Наталія Лисун, експертка з розвитку Big Data бізнес-рішень у Київстар, яка представила тему «Як Big Data допомагає шукати персонал для бізнесу». Під час виступу вона поділилася практичними кейсами та показала, як аналітика великих даних допомагає компаніям ефективніше знаходити кандидатів і приймати кадрові рішення на основі даних.

Зміст

Конкуренція за таланти виходить на новий рівень

Аналітика як основа рішень

Як працює Big Data для рекрутингу

Кейс 1. Геотаргетинг для пошуку касирів

Кейс 2. Найм водіїв для логістичної компанії

Кейс 3. Пошук виробничого персоналу

Висновки

Конкуренція за таланти виходить на новий рівень

Бізнес стикається з безпрецедентною конкуренцією за працівників. Традиційні інструменти рекрутингу не завжди дають змогу швидко знаходити потрібних кандидатів, особливо коли йдеться про масові вакансії або спеціалістів у конкретних регіонах.

За словами Наталії Лисун, технології Big Data допомагають компаніям:

  • краще розуміти ринок праці;
  • аналізувати потенційну аудиторію кандидатів;
  • визначати перспективні локації для пошуку персоналу;
  • будувати точніші комунікації з потенційними працівниками. 

Основний принцип полягає у використанні знеособлених та агрегованих даних для аналізу поведінкових моделей і формування релевантних аудиторій.

Аналітика як основа рішень

Під час виступу експертка розповіла про масштаби Big Data-напряму Київстар. Щодня компанія обробляє понад 3 мільярди телеком-подій, аналізує близько 7 ТБ інтернет-трафіку, зберігає понад 1,1 петабайта даних у хмарному сховищі, а розвитком напрямку займаються понад 120 спеціалістів Big Data.

Український бізнес має можливість працювати з детальною аналітикою аудиторії. Big Data-профілі формуються більш ніж за 200 характеристиками, а портфель Київстар включає понад 60 сервісів Big Data, які допомагають аналізувати цільову аудиторію, здійснювати геоаналітику, проводити дослідження ринку та запускати таргетовані комунікації.

Нагадуємо, Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних», не передає та не продає персональні дані абонентів, у тому числі й записи розмов, тексти SMS/MMS та історію браузера третім особам. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі неперсоніфікованих та зашифрованих даних.

Як працює Big Data для рекрутингу

Big Data для рекрутингу — це інструмент, який дає змогу знаходити потенційних кандидатів через аналіз даних та подальшу персоналізовану комунікацію. Його робота складається з чотирьох ключових етапів:

  • аналіз даних;
  • сегментація цільової аудиторії;
  • комунікація з потенційними кандидатами;
  • оцінка результатів кампанії.

Для взаємодії з аудиторіями можуть використовуватись різні канали комунікації — SMS, Viber та RCS-повідомлення, що допомагає вибрати найбільш ефективний формат залежно від типу вакансії та особливостей цільової аудиторії.

Кейс 1. Геотаргетинг для пошуку касирів

Одним із практичних прикладів стала співпраця з мережею супермаркетів, яка потребувала оперативного закриття вакансій касирів у конкретних магазинах.

Для цього була запущена геотаргетована SMS-кампанія. Потенційні кандидати, які перебували у визначених локаціях, отримували коротку інформацію про вакансію та контактний номер для швидкого відгуку. У результаті компанія змогла закрити 2 із 5 відкритих вакансій, підтвердивши ефективність геолокаційного таргетингу для масового рекрутингу.

Кейс 2. Найм водіїв для логістичної компанії

Ще один кейс стосувався пошуку водіїв для логістичного бізнесу.

У кампанії використовувався поведінковий таргетинг: відбиралися користувачі з ознаками аудиторії «водії», переважним способом пересування «автомобіль» та відповідними демографічними характеристиками. Комунікація здійснювалася через SMS із прямим контактом роботодавця.

Завдяки такому підходу компанії вдалося закрити 25% вакансій, а поєднання поведінкового таргетингу та персоналізованої комунікації дозволило ефективніше працювати з вузькою професійною аудиторією.

Кейс 3. Пошук виробничого персоналу

Окремо Наталія поділилася досвідом виробника напоїв, якому треба було швидко знайти вантажників та виробничих працівників для заводу. Для залучення кандидатів було використано Viber-розсилку з фото, детальним описом вакансії та основними умовами роботи. У результаті кампанія забезпечила релевантні відгуки від цільової аудиторії та шість вхідних дзвінків від зацікавлених кандидатів, продемонструвавши ефективність візуальних форматів комунікації для виробничих вакансій.

Висновки

Одним із головних висновків виступу стало те, що компаніям недостатньо публікувати вакансії та очікувати на відгуки. Для успішного найму важливо розуміти, де перебуває потрібна аудиторія, які канали комунікації використовує та які фактори впливають на її рішення.

Бізнеси змагаються не лише за професійні навички фахівців, а й за здатність швидко знаходити потрібних кандидатів, пропонувати релевантні можливості та створювати середовище для розвитку.

Big Data допомагає українським компаніям вирішувати проблему дефіциту кадрів, скорочувати час на пошук працівників та ухвалювати кадрові рішення на основі аналітики. Поєднання технологій, даних та експертизи людей стає одним із ключових факторів успіху на ринку праці.

Підписуйтеся на Київстар Бізнес Хаб, щоб стежити за новими подіями та кейсами для бізнесу.

Зміст

Конкуренція за таланти виходить на новий рівень

Аналітика як основа рішень

Як працює Big Data для рекрутингу

Кейс 1. Геотаргетинг для пошуку касирів

Кейс 2. Найм водіїв для логістичної компанії

Кейс 3. Пошук виробничого персоналу

Висновки

Додайте коментар

Усі коментарі публікуються після модерації. Будь ласка, пишіть українською, без спаму та нецензурних слів.

Схожі статті