「Qoala」導入前の課題
私達の営業スタイルとしてはお客様から紹介を頂いた案件情報を中心に技術者のスキルマッチングを行っております。検索方法はメーラーでの「キーワード」検索となり、条件も多く入れられない為、お客様の多岐に渡った要望に応えられる技術者を探すのに時間が掛かっていました。さらに、エンジニアのスキルマッチング意外にも、技術の経験年数、就業の期間、商流制限、通勤時間など、さまざまな条件があり、よりスピーディーな営業を行う上では、これらの「検索時間を短縮」する必要がありました。
「Qoala」選定理由
一番の選定理由は、「様々な条件下での検索が可能」という事です。赤タグ(規定条件で検索するボタン)をワンクリックする事で「インフラ」の情報か「開発」の情報かが分かれる事や、最近ではよく条件として入れられる ” 雇用情報 ”「社員 or 個人」など、さまざまな条件を追加する事で情報が絞られていく所が大変魅力的でした。特に「トライアル期間中」に検索方法としてよく使った「案件人材管理」に登録してからの条件検索する方法が、「お客様から紹介を受けた案件情報」を登録する事で、AIがリストアップ(絞り込み)をしてくれるので、簡単にエンジニアの情報を検索できるという所は、選定理由として大きかったです。
また、「現場のエンジニアが必要な人員を直接探す」方法が無いかと考えていました。メールで検索するには工数がかかってしまい、現実的では無いと思っていましたが、エンジニアがQoalaを使うことでスピーディに求めている人員を探すことが出来るようになると考えたというのも選定理由の1つでした。
「Qoala」活用の展望
今までは提案するまでにじっくりと時間をかけ過ぎてしまっていました。Qoalaを導入してからは、先ずお客様から頂いた案件情報を登録して、「案件軸」で検索をかけます。そうするとAIが技術者をリストアップしてくれるので、今度はAIがリストアップしてくれた「技術者を軸」として案件を探す。このような方法で、提案の可能性を増やすようにしています。Qoalaの使い方を工夫しながら「提案数の最大化」を目指して、営業活動をしたいと考えております。
検索方法の手順も決まってきた事もあり、検索の手順で技術者がいなければ、「いない」という判断も出来るようになりました。その結果、提案までの時間も短縮する事が出来るようになってきました。