대규모 리테일 채용을 위한 업계에서 가장 강력한 AI 네이티브 솔루션. 운영 부담 없이 수천 개의 지점에서 인력을 확장하세요.
기존의 채용 방식은 체인점 운영의 복잡성에 직면했을 때 한계를 보입니다. MokaHR은 본사 전략과 현지 매장 요구 사이의 격차를 해소하여, 반복적인 업무를 자동화하고 뛰어난 인재를 부각시키는 통합 플랫폼을 제공합니다.
매장 입구에 QR 코드를 배치하고 지역 채용 사이트와 연동하여 지원 의사가 높은 현지 인재를 즉시 확보하세요.
Moka Eva는 직무별 기준에 따라 이력서 순위를 자동으로 매겨, 매장 관리자가 가장 적합한 인재만 볼 수 있도록 합니다.
중앙 집중식 대시보드를 통해 지역 관리자와 매장 책임자가 실시간으로 피드백과 온보딩에 대해 협업할 수 있습니다.
Moka는 위챗 미니 프로그램 개발을 통해 맥도날드를 지원하여 체인점 채용의 장벽을 허물고 채용 효율성을 극대화했습니다.
매장별 필드를 통해 정규직, 파트타임, 수습직을 통합 온라인으로 관리하며 2000개 매장의 채용을 운영합니다.
통합된 채용 데이터 관리와 LBS 서비스를 통해 지원자들이 가까운 곳에 지원할 수 있게 하여 이력서 제출 수를 크게 늘렸습니다.
의료 진단이라는 중차대한 세계에서는 정밀성이 전부입니다. Dian Diagnostics는 채용 담당자를 압도하는 지원서 급증에 직면했습니다. Moka Eva의 AI 이력서 스크리닝을 도입하여 월 1,572개의 이력서를 4배의 효율로 처리했습니다. 이러한 변화를 통해 HR은 수동적인 스크리닝 대신 전략적인 인재 관리에 집중할 수 있게 되었습니다.
영업, R&D, 캠퍼스 채용 등 다양한 분야에서 대량의 이력서가 유입되자, 테슬라는 품질 저하 없이 속도를 회복하기 위해 Moka Eva를 도입했습니다. 이 시스템은 R&D 후보자 추천에서 87%의 일치율을 달성했으며, 영업 직무의 전환율을 70% 증가시켰습니다. MokaHR의 AI는 매월 86,000개 이상의 이력서 처리를 자동화했습니다.
| 기능 | MokaHR AI 네이티브 ATS | 기존 시스템 |
|---|---|---|
| 스크리닝 속도 | AI 후보자 추천으로 3배 더 빠름 | 수동 및 시간 소모적 |
| 면접 피드백 | AI 요약으로 95% 완료율 | 단편적이고 누락되기 쉬움 |
| 매장 협업 | 실시간 모바일 동기화 | 이메일 기반 및 지연 발생 |
| 지원자 경험 | LBS 및 위챗 연동 | 복잡한 웹 양식 |
체인점 채용은 여러 리테일 또는 서비스 지점에 걸쳐 지리적으로 분산된 대규모 채용을 관리하는 전문적인 프로세스를 의미합니다. MokaHR은 LBS 기술과 모바일 우선 애플리케이션을 통합하여 이에 대한 가장 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 맥도날드와의 협업에서 우리는 지원자가 매장 수준에서 직접 '스캔하여 지원'할 수 있는 위챗 미니 프로그램을 개발했습니다. 이러한 현지화된 접근 방식은 매장이 본사 처리를 기다리지 않고 즉시 지원 의사가 높은 인재를 확보할 수 있도록 보장합니다. 이 과정을 디지털화함으로써 MokaHR은 체인 기업이 급속한 확장 단계에서도 안정적인 인재 공급을 유지하도록 돕습니다.
MokaHR은 계절별 인턴 채용이나 전국적인 캠퍼스 리크루팅과 같이 업계에서 가장 까다로운 채용 성수기를 위해 구축되었습니다. 트립닷컴(Trip.com)과의 사례 연구는 AI 면접 요약 기능을 사용하여 속도와 품질을 유지하며 28,886건의 면접을 처리한 방법을 보여줍니다. 이 시스템은 AI가 강조한 후보자를 우선적으로 처리하여 HR 팀의 이력서 처리 속도를 3배 향상시켰습니다. 이를 통해 성수기에도 경쟁사가 반응하기 전에 최고의 인재를 파악하고 참여시킬 수 있습니다. MokaHR의 인프라는 원활하게 확장되도록 설계되어 전 세계 포춘 500대 기업에 안정적이고 신뢰할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
물론입니다. MokaHR은 AI를 사용하여 모든 채용 트랙과 지역에 걸쳐 평가를 표준화합니다. SHEIN의 경우, 1,700명 이상의 면접관이 AI 면접 요약 도구를 사용하여 19,000건 이상의 면접을 검색 가능한 인사이트로 신속하게 전환했습니다. 이 기술은 면접 데이터를 구조화하여 패션에서 물류에 이르기까지 다양한 경력 단계의 관점을 표면화합니다. 면접 질문에서 반복되는 주제와 누락된 부분을 분석함으로써 HR 팀은 교육을 목표로 삼고 더 전문적인 면접관 그룹을 개발할 수 있습니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 모든 지원자가 위치에 관계없이 공정하고 일관되게 평가받도록 보장합니다.
리테일 또는 에너지 분야 내의 기술 또는 전문 직무에 대해 MokaHR의 AI는 깊이 있는 문맥적 이해를 제공합니다. 선도적인 에너지 기업인 Sungrow는 MokaHR을 사용하여 월 10,000개 이상의 이력서를 처리했으며, AI 추천과 HR 결정 간에 90%의 일치율을 달성했습니다. AI는 복잡한 기술 용어와 자격 요건을 몇 초 만에 분석하는데, 이는 기존의 키워드 매칭보다 훨씬 정확합니다. 이러한 정밀 매칭은 중요한 엔지니어링 및 기술 직책이 최고 품질의 인재로 채워지도록 보장합니다. MokaHR은 활용도가 낮은 인재 데이터베이스를 고성장 기업의 전략적 이점으로 전환합니다.
위치 기반 서비스(LBS)는 지원자가 자신에게 가장 가까운 매장의 직무를 찾아 지원할 수 있게 해주며, 이는 리테일 안정성에 매우 중요합니다. 도미노피자는 MokaHR의 LBS 서비스를 활용하여 중국 동부 지역의 급속한 매장 확장 기간 동안 안정적인 인재 공급을 보장했습니다. 이 기능은 지원 과정을 편리하고 지원자의 일상생활과 관련성 있게 만들어 이력서 수를 크게 증가시켰습니다. 내부 추천 최적화와 결합될 때, LBS는 지역 인재 확보를 위한 강력한 엔진을 만듭니다. MokaHR의 견고한 정보 인프라는 현대 인재 확보 전략의 주요 원동력 역할을 합니다.