Job50+

Testi turuhüpoteesi suures skaalas, ilma oma uurimistööd koormamata

Job50+ on internetipõhine tööplatvormi projekt, mis on pühendatud üle 50-aastastele kandidaatidele.
Lean Startup lähenemise korral on eesmärk paremini mõista, kuidas erinevad värbajate profiilid seda väärtuspakkumist tajuvad, milliste takistustega nad kokku puutuvad, mis võiks veenda neid sellist platvormi kasutama ja millistes kontekstides on huvi kõige suurem.

Sellele vastamiseks ei piisanud mõne üksiku intervjuu läbiviimisest. Oli vaja uurida suurt hulka värbajate profiilide ja võrrelda tulemusi segmentide vahel ning tuua struktureeritud viisil esile rakendatavad õppetunnid.

transtorm.ai töötas välja töövoo, mis võimaldab eelnevalt määratleda persoonad, genereerida tehisintellekti abil nendel profiilidel põhinevaid intervjuusid ning seejärel analüüsida tulemusi ühtses, jälgitavas ja reprodutseeritavas raamistikus.

Probleem: liiga palju kombinatsioone manuaalse lähenemise jaoks

Projekt pidi arvestama suure hulga värbajate profiilidega: organisatsiooni suurus, sektor, värvatava rolli tüüp, geograafiline asukoht, sektori innovatsioonitase, iseloom, vanus, värbamismaht ja töötajate voolavus.

Teoreetiliselt kujutas see töö endast väga suurt mahtu toodetavaid ja võrreldavaid avastusintervjuusid. Manuaalsel lähenemisel oleksid kiiresti ilmnenud mitmed piirangud:

• liiga pikk tootmisaeg;
• raskused homogeense struktuuri hoidmisel profiilide vahel;
• analüüse on ajas keerulisem võrrelda;
• metoodikat on raskem reprodutseerida või auditeerida;
• märkimisväärne koormus meeskondadele ettevalmistamisel, sünteesimisel ja andmete kasutamisel.

Seega ei olnud tegelik väljakutse mitte ainult küsimustike koostamine, vaid süsteemi loomine, mis on võimeline tootma suures skaalas sidusaid intervjuusid ja seejärel tegema neist projekti valideerimiseks kasulikke järeldusi.

Meie lähenemine

transtorm.ai rakendab töövoo, kus persoonad toimivad sisenemispunktina, intervjuud genereeritakse AI abil ning seejärel grupeeritakse ja analüüsitakse tulemused struktureeritud kujul.

Eesmärk on võimaldada meeskondadel testida rohkem hüpoteese rohkemate profiilide peal, hoides samal ajal selget metodoloogilist raamistikku.

Struktureeritud persoonad uuritavate profiilide esindamiseks

Protsess algab ühe või mitme värbaja persoona määratlemisega.

Iga persoon võib sõltuvalt uuringu vajadustest integreerida erinevaid mõõtmeid:

• isiklik profiil;
• roll värbamisel;
• sektori eripärad;
• turu kontekst;
• ettevõtte suurus;
• tehtud värbamiste tüübid;
• käitumuslikud või psühholoogilised elemendid.

See modelleerimine võimaldab kehtestada rangema raamistiku juba enne intervjuude genereerimist.

AI loodud avastusintervjuud nende persoonade põhjal

Kui profiilid on määratletud, genereerib AI avastusintervjuud, mis vastavad iga persoona omadustele.

Toodetud intervjuud võivad järgida ühtset raamistikku, kohandudes samas uuritava profiiliga, et säilitada samal ajal:

• stabiilne metodoloogiline loogika;
• realistlik varieerumine segmentide vahel;
• kasutatav baas võrdlemiseks ja analüüsimiseks.

See lähenemisviis võimaldab kiiresti toota suure hulga intervjuusid, ilma et peaks iga uue juhtumi puhul nullist alustama.

Struktureeritud analüüs arusaamade esiletoomiseks

Genereeritud intervjuud seejärel grupeeritakse ja analüüsitakse, et tuua esile:

• peamised korduvad õppetunnid;
• kõige sagedasemad takistused;
• motivatsioonid uue platvormi kasutuselevõtuks;
• segmentide märkimisväärsed eripärad;
• erinevused profiilide, sektorite või värbamiskontekstide vahel.

Süsteemi väärtus ei seisne ainult intervjuude genereerimises, vaid oskuses muuta see materjal võrreldavateks ja kasutatavateks tulemusteks.

Jälgitav ja reprodutseeritav raamistik

Persoonasid, genereerimise parameetreid, versioone ja tulemusi saab dokumenteerida, et tagada:

• parem reprodutseeritavus;
• selgem metoodika;
• tugevam võrdlus analüüsivoorude vahel;
• parem järjepidevus meeskondade ja partnerite vahel.

See võimaldab kiirendada uurimist, säilitades samal ajal ranguse taseme, mis sobib uurimis- või tootevalideerimise lähenemisviisiga.

Etapiviisiline juurutamine, vastavalt teie prioriteetidele

Rakendamine võib toimuda etapiviisiliselt, et pakkuda kiiret väärtust ilma projekti tarbetult keeruliseks tegemata.

1. etapp — Uurimisraamistiku määratlemine

Selgitame välja eesmärgid, toodetavate intervjuude tüübi, kesksed küsimused ja uuritavad segmendid.

2. etapp — Persoonade loomine

Määratleme esimese kogumi persoonadest, mis esindavad uuritavaid värbajate profiile, koos kasulike isiklike, valdkondlike ja kontekstuaalsete mõõtmetega.

3. etapp — Intervjuu genereerimise parameetrid

Konfigureerime genereerimise loogika, et toota sidusaid, võrreldavaid intervjuusid, mis on kohandatud igale profiilile.

4. etapp — Rühmitamine ja analüüs

Genereeritud intervjuud rühmitatakse, analüüsitakse ja sünteesitakse, et tuvastada peamised õppetunnid ja olulised erinevused segmentide vahel.

5. etapp — Iteratsioon ja mastaapimine

Kui raamistik on valideeritud, saab süsteemi täiendada uute persoonade, uute hüpoteeside ja uute tulemuste vormingutega.

Oodatavad tulemused

Selline süsteem võimaldab üldiselt:

• kiirendada oluliselt ettevalmistavat faasi;
• testida rohkem profiile ilma kulusid plahvatuslikult suurendamata;
• standardiseerida intervjuude tootmist;
• parandada segmentide vahelist võrreldavust;
• toota sünteese, aruandeid või andmekogumeid kiiremini;
• pühendada rohkem aega tõlgendamisele ja otsuste langetamisele.

Lisaks ajavõidule on peamine kasu metodoloogiline:
meeskonnad saavad uurida palju suuremat profiilide ja hüpoteeside ruumi, säilitades samal ajal sidusa analüüsistruktuuri.

“Vajasime usaldusväärset viisi suure hulga värbajate profiilide uurimiseks, ilma et peaksime kogu metoodikat iga kord uuesti üles ehitama. Persoonade eelnev määratlemine ning intervjuude genereerimine ja analüüs ühtses raamistikus võimaldas meil liikuda kiiremini, säilitades samas tugeva võrdlusbaasi.” — HR Uuringute Juht

Mida see konkreetselt muudab

Selline töövoog ei asenda ärilist mõtlemist ega uurimismetoodikat.
See annab meeskondadele kiirema ja homogeensema raamistiku, mida on lihtsam edasi arendada.

See võimaldab teil:

• vormistada profiile rangelt;
• genereerida suurtes kogustes sidusaid intervjuusid;
• võrrelda tulemusi hõlpsamini;
• kiirendada väljundite tootmist;
• tugevdada analüüsi kvaliteeti;
• vabastada aega tootmismehhanismide asemel otsuste tegemiseks.

Soovite testida turuhüpoteesi suurel hulgal profiilidel?

Struktureeritud ülevaate saamiseks pole vaja iga intervjuud manuaalselt läbi viia.

transtorm.ai kavandab persoonade, AI loodud intervjuude ja struktureeritud analüüside töövooge, mis kohanduvad teie praeguste meetoditega ning võivad järk-järgult areneda tugevamaks, jälgitavamaks ja skaleeritavamaks süsteemiks.

Võtke meiega ühendust, et uurida teie programmile sobivat lähenemist.