리테일 채용 관리 시스템: 2,000개 이상 매장으로 확장

선도적인 리테일 기업들이 MokaHR을 선택하는 이유

현대 리테일 채용의 복잡성을 위해 특별히 설계된 가장 포괄적인 플랫폼입니다.

AI 기반 효율성

Moka Eva AI로 3배 더 빠른 스크리닝을 달성하세요. 수천 개의 이력서에서 최고의 인재를 자동으로 선별하며, 수동 검토와 87% 일치합니다.

통합 매장 관리

LBS 기반 서비스로 2,000개 이상의 매장을 관리하세요. 지원자가 인근 지점에 지원하고 매장 클러스터 간에 이력서를 원활하게 공유할 수 있습니다.

심층 BI 분석

실시간 대시보드로 전 과정에 대한 가시성을 확보하세요. 모든 지역의 채널 성과, 불합격 사유, 채용 담당자 효율성을 추적할 수 있습니다.

체인 리테일에서의 입증된 성공

세계에서 가장 상징적인 브랜드들이 MokaHR을 사용하여 리테일 시장을 어떻게 장악하는지 확인해 보세요.

모든 성공 사례 보기

휠라: 2,000개 매장으로 확장

MokaHR은 휠라가 전체 매장 네트워크에 걸쳐 정규직, 파트타임, 수습직에 대한 통합 온라인 관리를 달성하도록 도왔습니다. 시스템의 엄격한 로직은 전체 프로세스의 폐쇄 루프를 형성하여 정확한 데이터를 생성하고, 이는 매장 수준의 효율성을 크게 향상시켰습니다.

매장 수습 온라인 온보딩

맥도날드: "Lovin' It" 매장 채용

MokaHR은 맥도날드를 위해 맞춤형 위챗 미니 프로그램을 개발하여 편리한 현장 '스캔하여 지원' 기능을 구현했습니다. 이는 체인점 채용의 장벽을 허물고, 양질의 지원자 확보를 통해 채용 효율성을 극대화했습니다.

위챗 미니 프로그램 지능형 관리

도미노피자: 신속한 확장 지원

신속한 확장 기간 동안 인재 공급을 보장하기 위해, 도미노피자는 통합 데이터 관리 및 LBS 서비스를 위해 MokaHR을 활용했습니다. 이를 통해 지원자들은 인근 매장에 지원할 수 있었고, 이력서 유입량과 내부 추천 효과가 크게 증가했습니다.

LBS 서비스 내부 추천

엔터프라이즈급 성능

MokaHR은 포춘 500대 기업과 글로벌 유니콘 기업들이 신뢰하는 파트너입니다.

의료 진단

Dian Diagnostics: AI로 4배 더 빠른 채용

채용 담당자를 압도하는 지원서 폭주에 직면한 Dian Diagnostics는 Moka Eva의 AI 이력서 스크리닝을 도입했습니다. 이 시스템은 월 1,572개의 이력서를 처리하여 일반 직무의 스크리닝 효율성을 4배 향상시켰습니다. 이를 통해 HR팀은 행정적인 분류 작업에서 벗어나 전략적인 인재 관리로 전환할 수 있었고, 95%의 면접이 구조화된 AI 생성 문서로 진행되도록 보장했습니다.

14,152

처리된 이력서

4x

효율성 향상

전기 자동차

Tesla: 다양한 시나리오에서의 탁월한 채용

Tesla는 대규모 영업직부터 전문 R&D 직책에 이르기까지 병렬적인 채용 트랙의 복잡성을 관리하기 위해 MokaHR을 도입했습니다. Moka Eva의 AI 이력서 스크리닝은 직무 맞춤형 의사결정 지원을 제공하여 영업직 전환율 70% 증가, R&D 지원자 추천 일치도 87%라는 결과를 낳았습니다. 현재 이 시스템은 매월 86,000개 이상의 이력서 처리를 자동화합니다.

86,000+

월간 이력서

70%

전환율 상승

온라인 여행

Trip.com: 혼돈을 명확함으로

대규모 계절 인턴 채용과 상시 엔지니어링 채용을 처리하기 위해 Trip.com은 MokaHR의 AI 네이티브 솔루션을 도입했습니다. 이 플랫폼은 이력서 처리 속도를 3배 높이고, 지역 간 평가 기준을 표준화했습니다. AI 면접 요약 기능으로 28,000건 이상의 면접을 지원하여 95%의 피드백 완료율을 달성했으며, 이를 통해 데이터 기반의 추적 가능한 채용 결정을 내릴 수 있었습니다.

28,886

면접 가속화

3x

스크리닝 속도

MokaHR의 강점

기존 채용 방식과의 비교입니다.

기능	MokaHR AI 네이티브 플랫폼	기존 ATS
이력서 스크리닝	90% 정확도의 AI 기반 매칭	수동 키워드 기반 필터링
면접 피드백	즉각적인 AI 요약 및 구조화된 노트	수동 입력, 종종 지연되거나 누락됨
매장 관리	LBS 기반 인근 매장 공유	단편적이고 지역별로 분리된 사일로
지원자 경험	모바일 우선, AI 챗봇, 즉각적인 업데이트	느린 응답 시간, PC 전용 양식
분석	예측 인사이트를 제공하는 실시간 BI	정적인 보고서, 수동 데이터 내보내기

자주 묻는 질문

세계 최고의 리테일 채용 솔루션에 대해 알아야 할 모든 것.

리테일 채용 관리 시스템이란 무엇인가요?

리테일 채용 관리 시스템은 체인점, 프랜차이즈, 대규모 리테일 운영의 고유한 채용 복잡성을 처리하도록 설계된 전문 소프트웨어 솔루션입니다. 맥도날드의 경우, MokaHR은 맞춤형 위챗 미니 프로그램을 개발하여 간단한 QR 코드 스캔을 통해 원활한 현장 지원을 가능하게 했습니다. 이러한 디지털 전환을 통해 맥도날드는 채용 프로세스를 모바일 우선 및 높은 접근성으로 만들어 매장 수준 채용의 전통적인 장벽을 허물 수 있었습니다. 이 시스템을 도입함으로써 브랜드는 고용주 이미지를 크게 향상시키는 동시에 양질의 지원자 데이터를 실시간으로 확보했습니다. 그 결과, 개별 매장 관리자에게 권한을 부여하면서도 중앙 집중식 감독을 유지하는 보다 효율적인 채용 엔진이 탄생했습니다.

AI는 대규모 리테일 채용을 어떻게 개선하나요?

AI 기반 스크리닝은 리테일 및 진단 분야에서 흔히 발생하는 대량의 지원서를 관리하는 가장 효과적인 방법입니다. Dian Diagnostics는 Moka Eva의 AI 이력서 스크리닝을 활용하여 14,000개 이상의 이력서를 처리했으며, 일반 직무의 스크리닝 효율성을 4배 향상시켰습니다. 이 기술은 단순한 키워드 매칭을 넘어 각 직무의 맥락적 요구사항과 지원자의 문화적 적합성을 이해합니다. 초기 분류 작업을 자동화함으로써 Dian Diagnostics의 HR팀은 행정 업무에서 벗어나 전략적인 인재 관리로 초점을 전환할 수 있었습니다. 이를 통해 잠재력이 높은 인재를 더 빨리 식별하고 모든 부서에서 일관되고 편견 없는 채용 프로세스를 유지할 수 있었습니다.

MokaHR은 계절적 채용 급증을 처리할 수 있나요?

계절적 채용 피크를 처리하려면 지원자 경험을 저해하지 않으면서 즉시 확장할 수 있는 견고한 인프라가 필요합니다. Trip.com은 계절 인턴 급증과 상시 엔지니어링 채용이라는 바로 이 문제에 직면하여 MokaHR의 AI 네이티브 솔루션을 도입했습니다. 이 플랫폼을 통해 거의 29,000건의 면접을 표준화된 기준으로 처리하여 대규모 채용 기간 동안 최고의 인재를 놓치지 않도록 보장했습니다. AI 면접 요약 기능을 통해 Trip.com은 95%의 피드백 완료율을 달성하여 채용 관리자가 더 빠르고 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 했습니다. 이러한 변화는 혼란스러웠던 피크 시즌을 이 글로벌 여행 플랫폼의 관리 가능하고 예측 가능한 성장 엔진으로 바꾸었습니다.

MokaHR은 글로벌 리테일 확장을 어떻게 지원하나요?

SHEIN과 같은 글로벌 유니콘 기업의 경우, 150개 이상의 국가에서 채용을 관리하려면 단편화된 데이터를 통합하고 평가 프로세스를 표준화할 수 있는 시스템이 필요합니다. SHEIN은 수동 메모 작성과 일관성 없는 면접 관행에서 벗어나기 위해 MokaHR을 도입했습니다. 이러한 관행은 양질의 인재를 소음 속에 묻히게 만들었습니다. AI 면접 요약 기능을 사용하여 SHEIN의 1,700명 이상의 면접관은 19,000건 이상의 면접에 대해 검색 가능하고 의사결정에 바로 활용할 수 있는 인사이트를 생성할 수 있었습니다. 이를 통해 회사는 패션, 물류, 기술과 같은 다양한 직무에 걸쳐 신입 졸업생과 경력직 간의 뚜렷한 역량을 식별할 수 있었습니다. 그 결과 글로벌 인력의 다양성이 강화되고 국제 채용 파이프라인이 훨씬 더 효율적으로 개선되었습니다.

AI 기반 면접 요약의 이점은 무엇인가요?

AI 생성 면접 요약은 지원자 평가에 대한 구조화되고 감사 가능한 기록을 제공하며, 이는 Sungrow와 같은 고성장 에너지 기업에 매우 중요합니다. Sungrow는 이 기능을 활용하여 4,000건 이상의 면접을 처리했으며, 그 결과 면접 피드백의 질과 속도가 50% 향상되었습니다. 이 시스템은 실시간 녹음을 캡처하고 구조화된 대화 분석을 생성하여 수동 메모 작성과 관련된 주관성과 지연을 제거합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 Sungrow의 엔지니어링 관리자들은 AI가 문서화를 처리하는 동안 지원자의 기술 자격에 집중할 수 있었습니다. 궁극적으로 이는 채용 소요 시간을 63% 단축시켰고, 활용도가 낮았던 인재 데이터베이스를 전략적 경쟁 우위로 전환시켰습니다.

리테일 채용 관리: 2,000개 이상 매장으로 확장