🚀 Case Study: āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āļĄāļ­āļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ 100 āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđƒāļ™āđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāļāļąāļ”

“āļāļĨāđ‰āļēāļĄāđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­” āđāļĨāļ° “āļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļž” āļ‚āļ­āļ‡ NPS āđāļĨāļ° IOS āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļ—āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ āđ€āļžāļĢāļēāļ°āđƒāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ Outsourcing āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ­āļ°āđ„āļĢāļˆāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāđ„āļ›āļāļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļžāļīāļŠāļđāļˆāļ™āđŒāļ§āđˆāļē “āđ€āļĢāļēāļ—āļģāđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ āđāļĄāđ‰āļ āļēāļĒāđƒāļ•āđ‰āđāļĢāļ‡āļāļ”āļ”āļąāļ™āļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨ”

Case Study: āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āļĄāļ­āļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ 100 āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđƒāļ™āđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāļāļąāļ” (The Power of Speed & Scale)

āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļĒāļēāļĒāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļ§āļ”āđ€āļĢāđ‡āļ§ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļāļģāļĨāļąāļ‡āļ„āļ™āđ€āļĢāđˆāļ‡āļ”āđˆāļ§āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāđƒāļŦāļāđˆ āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāļ—āļĩāđˆāļĒāļēāļāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āļ„āļ·āļ­ “āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļĢāđ‡āļ§” āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļēāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļš “āļ„āļļāļ“āļ āļēāļž”

1. āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒ (The Challenge)

āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄ (āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ„āļĨāļąāļ‡āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ­āļīāđ€āļĨāđ‡āļāļ—āļĢāļ­āļ™āļīāļāļŠāđŒ āļŦāļĢāļ·āļ­āļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē) āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ›āļąāļāļŦāļēāļ‚āļēāļ”āđāļ„āļĨāļ™āđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āļāļ°āļ—āļąāļ™āļŦāļąāļ™ āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļāđˆāļēāļĒāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļēāļĢāļˆāļģāļ™āļ§āļ™ 100 āļ­āļąāļ•āļĢāļē āļ āļēāļĒāđƒāļ™āđ€āļ§āļĨāļēāđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 7-14 āļ§āļąāļ™ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ—āļąāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļĪāļ”āļđāļāļēāļĨāļ‚āļēāļĒ (Peak Season)

2. āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ “IOS Rapid Response” (The Solution)

NPS āđāļĨāļ° IOS āđƒāļŠāđ‰āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ­āļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļ­āļšāđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāļ™āļĩāđ‰:

  • Active Talent Pool: āđ€āļĢāļēāđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļēāļāļĻāļđāļ™āļĒāđŒ āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļēāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļœāļđāđ‰āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļŠāļ°āļŠāļĄāđ„āļ§āđ‰ (Pre-screened Database) āļ—āļąāļ™āļ—āļĩ
  • Mass Interviewing Tech: āđƒāļŠāđ‰āļĢāļ°āļšāļšāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđāļĨāļ°āļ„āļąāļ”āļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļąāļ”āđāļĒāļāļ„āļ™āļ—āļĩāđˆ “āđƒāļŠāđˆ” āļ­āļ­āļāļĄāļēāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāđ‡āļ§āļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”
  • Partnership Network: āļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļąāļ™āļ˜āļĄāļīāļ•āļĢāđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ—āđ‰āļ­āļ‡āļ–āļīāđˆāļ™ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ‚āđˆāļēāļ§āļŠāļēāļĢāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāđƒāļŦāđ‰āļ–āļķāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđƒāļ™āļ§āļ‡āļāļ§āđ‰āļēāļ‡
  • Batch Onboarding: āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ›āļāļĄāļ™āļīāđ€āļ—āļĻāđāļĨāļ°āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļšāļšāļāļĨāļļāđˆāļĄāđƒāļŦāļāđˆ (Mass Processing) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ—āļļāļāļ„āļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāļąāļ™

3. āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāļžāļīāļŠāļđāļˆāļ™āđŒāđ„āļ”āđ‰ (The Proven Results)

āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ” (Key Metrics)āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆ NPS & IOS āļ—āļģāđ„āļ”āđ‰
āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™100 āļ­āļąāļ•āļĢāļē100% āļ„āļĢāļšāļ•āļēāļĄāļˆāļģāļ™āļ§āļ™
āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē30 āļ§āļąāļ™āļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāļ āļēāļĒāđƒāļ™ 10 āļ§āļąāļ™
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ‡āļēāļ™ (Show-up Rate)āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 80%āļ—āļģāđ„āļ”āđ‰ 95% (āļĄāļĩāļ•āļąāļ§āļŠāļģāļĢāļ­āļ‡āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ)
āļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ”āļĩāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ”āļĩāđ€āļĒāļĩāđˆāļĒāļĄ (āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļāļēāļˆāđ‰āļēāļ‡āļ•āđˆāļ­)

4. āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļˆāļēāļāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ (The Takeaway)

āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļŦāļĨāļąāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāļ™āļĩāđ‰āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđ‚āļŠāļ„āļŠāđˆāļ§āļĒ āđāļ•āđˆāļ„āļ·āļ­ “āļĢāļ°āļšā:

“āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ§āļīāļāļĪāļ• NPS āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļŠāđˆāļ‡āđāļ„āđˆ ‘āļ„āļ™’ āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļēāļŠāđˆāļ‡ ‘āļ—āļēāļ‡āļ­āļ­ā āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“āđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļĄāļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ”āļĩ āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āļĄāļ­āļš 100 āļ„āļ™āđƒāļ™āđ€āļ§āļĨāļēāļˆāļģāļāļąāļ” āļ„āļ·āļ­āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™āļ§āđˆāļēāđ€āļĢāļēāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāļ—āļļāļāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”