Пере-придумати Джин (part 2)
Всім привіт. Прямо зараз наша команда DOU, ну не вся команда, а частина команди, поїхала в Європу на конференції — переймати досвід, так сказати. Вони шарять фоточки, свої враження і так далі в каналі DOU Team. В Telegram це закритий канал для компаній, де ми постимо якісь анонси, збираємо теми, спікерів і так далі.
Може, це не сильно для аудиторії конкретно цього подкасту, але думаю, для компаній, які підписані на цей канал і які через два місяці прийдуть на DOU Picnic — зі стендами чи ще якось — це дуже корисно. Подивитись, що роблять інші, взяти собі якісь ідеї чи навпаки.
Якщо повернутися назад до Джина, то напевно top of mind у мене зараз — це перепридумати Джин не стільки для AI, скільки для самого ринку. Якщо 10 років тому ми будували Джин навколо пасивного пошуку і навколо кандидата, то зараз виглядає так, що треба перепридумати його для компаній і оптимізувати їхню роботу.
Пасивний пошук ще є, але більшість уваги — і з боку кандидатів, і з боку компаній — змістилась назад до вакансій. Тобто, тобі треба розгрібати відгуки, публікувати вакансії. Якщо вакансія складна — цього не вистачить, і треба повертатись до активного пошуку. Але базовий рівень — це вакансії й відгуки. І це флоу, під який Джин не дуже проєктувався.
У мене є надія або гіпотеза, що якщо ми зможемо тут щось суттєво змінити, спростити для компаній, зробити так, щоб вони менше часу витрачали на обробку вакансій і відгуків, то це допоможе всім. Компаніям — бо вони зможуть більше часу приділяти спілкуванню з кандидатами чи активному пошуку, і швидше закривати вакансії. Кандидатам — бо топ-1 або топ-3 скарга зараз на Джині — це те, що їм не відповідають. Відправив відгук — тиша. Це фруструє.
А якщо компанії зможуть швидше розгрібати ці відгуки — то й кандидати отримають відповіді швидше.
Минулого епізоду я казав, що треба перепридумати Джин для AI, але насправді AI тут вторинний. Основна метрика — зробити процес пошуку більш ефективним. Якщо тут можна прикласти AI — чудово. Але це лише технологія, інструмент, одне з можливих рішень. Рішення можуть бути різні.
Я, до речі, на одному з дзвінків з командою в понеділок розповідав про патерн Double Diamond, і не всі про нього чули. Може, і вам буде цікаво.
У продуктовому світі є така ідея — Double Diamond search. Якщо візуалізувати, то це виглядає як два ромбики поруч. Перший ромбик — це проблема, другий — це рішення.
Ідея така: часто буває, що ми чуємо запит від користувача, або від менеджера — пофіксити сторінку інвойсів, прискорити пошук, зробити якийсь репорт. І ми одразу біжимо це робити. Іноді це треба, але іноді це помилка. Бо ми не розуміємо, яку саме проблему хоче вирішити користувач.
Може, репорт можна автоматизувати. Може, він взагалі не потрібен. Може, потрібен дашборд. А може, треба просто передати цю задачу іншій людині. Ідея Double Diamond у тому, що спочатку ти витрачаєш час на розуміння проблеми — problem space. А вже потім — на рішення — solution space.
Щоб зробити це менш абстрактним, на прикладі Джина. Проблема: Джин не зростає. Ринок змінився. Що робити? Треба перепридумати продукт під новий ринок, де все крутиться навколо вакансій і відгуків.
Окей, зафіксували проблему. Тепер — які можливі рішення? Може, AI-матчинг. Може, не потрібні вакансії, а потрібен чат-бот. Може, проблема в фейкових профілях — треба кращу модерацію. Брейнштормимо різні ідеї, обираємо перспективне — і починаємо з цього. Це і є Double Diamond: спочатку — пошук проблеми, потім — пошук рішення, далі — реалізація і перевірка.
Якщо рішення не працює — повертаєшся на крок назад, пробуєш інше рішення. Або ще далі — можливо, проблема була сформульована неправильно.
От на цьому я вас сьогодні залишу. Якщо у вас є класні приклади Double Diamond — пишіть мені в Telegram на maxua або заходьте на мій сайт maxua.com. До зустрічі за тиждень. Всім пока!
