Hoe Welten instroom, data en AI aan elkaar knoopt

De uitdaging

Volume is bij Welten nooit het probleem geweest, en ook vandaag de dag vormt dat geen probleem. Met zo’n 600 tot 800 sollicitaties per maand is er geen tekort aan instroom. Waar het wél schuurt, mede door deze grote aantallen, is de kwaliteit en snelheid van opvolging, de compliance-eisen van een zwaar gereguleerde sector, en het waarborgen van consistente gesprekskwaliteit op momenten dat er relatief veel wisselingen zijn binnen het eigen team. Dat laatste punt komt later in deze case nog terug, want dit is precies de reden waarom Welten nu met een AI-gestuurde intake experimenteert.

Van WordPress naar HubSpot

Vier jaar geleden draaide de website en alles daaromheen bij Welten nog op WordPress. Dat werkte, tot op zekere hoogte, maar voelde in de praktijk als een verzameling losse eilandjes. Zo was bijvoorbeeld voor elke wijziging aan de website een developer nodig, e-mail, WhatsApp en dashboards liepen via losstaande tools zonder enige samenhang, en websitegedrag van kandidaten was weliswaar inzichtelijk, maar alleen als je goed thuis was in GA4. Het grootste gemis zat dieper: de data uit Byner kwam niet terug naar marketing, waardoor marketing en recruitment feitelijk met twee verschillende versies van de werkelijkheid werkten.

Samen met Loyall zette Welten de stap naar HubSpot, met Byner ernaast als core platform. Het verschil is direct voelbaar:

• zelf wijzigen, testen en optimaliseren zonder developer
• één platform voor advertenties, website, e-mail, CRM, automations, dashboarding én Byner-informatie
• elke klik van een kandidaat zichtbaar
• Byner-data die real-time terugstroomt naar HubSpot

De rolverdeling die daaruit ontstond is inmiddels scherp: HubSpot is de instroom, Byner is het core platform. Alles wat gebeurt vóórdat iemand solliciteert, loopt via HubSpot; zodra iemand solliciteert, neemt Byner het over, van sollicitatie tot gesprekken, aanbiedingen en de uiteindelijke plaatsing. Beide systemen blijven continu met elkaar praten. Waar dit voor de migratie twee losse werelden waren die elkaar nauwelijks raakten, is het nu één doorlopende lijn geworden.

Wat een jaar implementeren je leert

Wander (Loyall) vatte de belangrijkste lessen van het traject samen, en het zijn geen lessen die alleen voor Welten gelden. Datamigratie kost namelijk vrijwel altijd meer tijd dan je vooraf denkt, en data opschonen is het minst sexy onderdeel van het hele traject, terwijl het tegelijk het meest kritieke is. Daarnaast is lead scoring nooit af: het is een continu proces van bijstellen, geen instelling die je één keer goed zet en daarna laat staan. Opvallend genoeg bleek dat een klein team met de juiste infrastructuur een groot team met de verkeerde tools ruimschoots kan verslaan, iets wat Welten inmiddels in de eigen cijfers terugziet. En misschien wel de belangrijkste les: zonder een solide datafundament heeft AI weinig om op te bouwen, dus die basis moet eerst op orde zijn voordat de laag daarboven iets zinvols kan doen.

De cijfers die het verschil laten zien

De resultaten geven een goed beeld van wat een schoon datafundament in de praktijk oplevert. Van de sollicitanten vult 97% vrijwillig een tweede, optioneel formulier in met de harde eisen van de opdrachtgever, zoals postcode, reisbereidheid, opleidingsniveau en WFT, bovenop het minimale eerste formulier waarin alleen naam, e-mail, telefoon en cv worden gevraagd. Omdat beide formulieren in hetzelfde systeem naadloos op elkaar aansluiten, voelt het voor de kandidaat als één geheel, en haakt slechts 3% af na de eerste stap. Op e-mailgebied ligt de open rate op ruim 5600 verzonden mails dit jaar op 54,29%, ruim boven de HubSpot-sectorbenchmark (42,35%), en ook met een click-through rate van 8,23% en een afleverratio van 98,97%, weet Welten ruim boven het gemiddelde te scoren. Daarnaast worden er inmiddels meer dan honderd verschillende vragen door chatbots afgehandeld, vragen die voorheen linea recta bij recruiters terechtkwamen en hen weghielden van de gesprekken waar ze eigenlijk voor zijn aangenomen.

De digitale intake

De kern van de AI-toepassing zit in de digitale intake waarmee kandidaten zelf het moment kiezen waarop ze een eerste gesprek voeren, in plaats van te wachten tot er toevallig een recruiter beschikbaar is. Snelheid is hierbij dus de grootste winst, maar ook consistentie: een AI-gestuurde intake zorgt ervoor dat de kwaliteit van een gesprek niet langer afhangt van wie er op dat moment toevallig aan het werk is. 

CEO Thijs Vermaat voegt daar een observatie aan toe die verder reikt dan alleen procesoptimalisatie. De aanname is namelijk vaak dat mensen het liefst met mensen praten, maar in de praktijk, en zeker bij de jongere doelgroep, blijkt het eerder andersom te werken: een gesprek met een avatar voelt voor deze generatie drempelverlagend in plaats van onpersoonlijk. Juist omdat ze dagelijks al met AI omgaan als coach of sparringpartner en dus niet het gevoel hebben meteen door een mens beoordeeld te worden.

Wat blijft hangen

Wander sloot de sessie af met drie observaties die de rode draad van het hele traject goed samenvatten: 

1. Overschat niet wat je in een week kunt doen, maar onderschat niet wat je in een jaar kunt doen. 
2. Maak het instappen voor kandidaten zo makkelijk mogelijk want kwalificatie volgt vanzelf.
3. Bouw een schaalbaar proces, ook als je team nu nog klein is. 

Voor Welten komt dat samen in één simpele volgorde: eerst schone data, dan pas AI erbovenop, en die AI-laag is er niet om het gesprek te vervangen maar om ervoor te zorgen dat elke kandidaat, op elk moment van de dag, dezelfde aandacht krijgt. Mensen nemen de beslissingen, de technologie versterkt deze relatie, niet andersom.