Исследование персон кандидатов getmatch

getmatch пользуются разные кандидаты — у каждого из них свои потребности и цели. Мы с нанятым UX-исследователем сформировали пять персон, построили для них CJM'ы и наметили точки роста продукта.

Мой вклад

Проблема

Разрабатывая стратегию и планируя задачи, в компании опирались на собственные представления о кандидатах, которые зачастую являлись личным опытом или профессиональными знаниями.

Задача

• Сформировать типологию кандидатов
• Понять основные мотивы и проблемы каждой группы
• Выявить скрытые мотивации и барьеры

Решение

Этап 1. Выбор метода и скрипт исследования

Опираясь на цель исследования, мы решили провести серию глубинных интервью с кандидатами. Выделили три блока:

• Знакоство с кандидатом, общие вопросы
• Интервью о поиске работы: как, где и когда кандидаты ищут вакансии, как откликаются, что происходит на последующих этапах
• Поиск работы в getmatch: вопросы о регистрации в боте, кейсы его использования, преимущества и недостатки сервиса

Выдержка из написанного скрипта

Этап 2. Рекрутинг респондентов

Пользователей, которые не ищут работу в данный момент, рекрутрировали с помощью рассылки в телеграм-бот. Активным кандидатам пройти интервью помогали рекрутеры, которые связывались с ними по поводу открытых вакансий.

Я заранее прописал критерии аудитории:

• A-грейд
• Любой формат работы (но не больше пяти кандидатов, которые смотрят только релокейт)
• Специализации: любые разработчики, продакты, тестировщики, дизайнеры
• Русскоязычные (на всякий случай)

Совместно с UX-писательницей разработали скрипты для рекрутеров, чтобы они прописывали кандидатов быстро и без лишней когнитивной нагрузки ↓

Кандидаты бронировали удобное время в Calendly, интеграция создавала нашей UX-исследовательнице встречу в календаре со ссылкой на Zoom.

Проведение интервью и подведение итогов

Сессии записывали с согласия респондента и транскрибировали с помощью AI-бота. Полный текст, саммари и общие выводы UX-исследовательница формировала самостоятельно.

После проведения 22 интервью мы проанализировали все саммари и выявили закономерности. Чётко очертились шесть групп пользователей. Каждая группа отличалась не только способом взаимодействия с продуктом, но и возрастом, уровнем квалификации, предыдущим опытом. А самое главное — у каждой группы существовали уникальные потребности.

Я не могу показать все персоны, однако, опубликую одну из сформированных карточек:

На примере — «Стратег», наиболее ответственный пользователь, относящийся к поиску новой компании как ко второй работе. Стратеги рассказали нам о себе много неочевидных фактов. Например, оказалось, что для полноценного поиска работы в getmatch они используют компьютер — так легче сортировать информацию по папкам, сохранять и пересылать ссылки, вести историю собеседований. Нам же казалось, что подавляющее большинство пользователей используют телеграм-бот и мобильную веб-версию.

В итоге мы получили не только шесть сформированных персон, но и целую пачку информации к размышлению. Её мы распилили на дизайн-задачи для ресёрча:

Разбор сообщения, которое смущало кандидатов и вызывало негатив

Дальнейшие шаги

Опираясь на персоны, мы создали JTBD и CJM для каждой роли и скрестили их с OKR, прописанными в стратегии. Совпадающие задачи («улучшит UX & даст рост метрик») распределили по трекам и кварталам.

Так, например, появилась задача «Зарплатный калькулятор» — четыре персоны назвали анализ рынка своей потребностью; чаще всего хотели анализировать именно зарплатные вилки.

Мы организовали серию воркшопов, на которых рассказали про персоны и методы работы с ними. Теперь метрики и гипотезы всегда оббиваются о полученные знания.

Также мы скормили ChatGPT данные о все персонах, записи и транскрипции интервью, саммари, полученные выводы — и получили AI-персоны GPT-UX-исследователь выступает в этом проекте фасилитатором — можно дать ему проверить гипотезу на той или иной персоне в случае, если на полноценное исследование нет времени и ресурсов.

Пример: AI-UX-исследователь проводит интервью с персонами. Не идеально, но в итоге рождается куча интересных идей

Чему я научился

• В продукте может быть полярно разное поведение у пользователей, если их цели различаются
• Исследование превращается в пустышку, если сразу же не переварить его в OKR и не поставить задачи в квартал