В качестве первого шага вы захотите сохранить все явные пользовательские настройки. Сюда входят такие вещи, как местоположение, отрасль, уровень стажа, диапазон заработной платы и должности. Например, предположим, что пользователь ищет вакансию программиста в Боулдере с зарплатой выше 100 тысяч долларов. После того, как пользователь ввел этот параметр поиска, вы можете дать ему возможность следить за поиском или сохранять его. Хотя это хорошая отправная точка для создания персонализированных каналов вакансий, настройка фильтров - это большая работа, и большая часть вашей пользовательской базы не будет тратить время на их настройку. Вот почему так важно отслеживать неявное намерение пользователя (или шаг 2).

Шаг 2. Отслеживайте скрытые намерения пользователя

На вашем сайте вакансий есть много «событий», которые позволяют лучше понять предпочтения пользователя. Общие примеры включают:

  • Щелчок по списку вакансий
  • Сохранение работы
  • Открытие профиля работодателя
  • Подача заявки на работу
  • Нажав на вакансию в электронном письме

Каждое из этих событий сигнализирует о намерениях и дает подсказки о том, чем интересуется данный пользователь. Со временем вы узнаете, что данный пользователь часто просматривает открытые вакансии в Apple или, возможно, он / она ищет работу, ориентированную на определенный язык программирования. . Эти небольшие события накапливаются и позволяют вам создать профиль об интересах данного пользователя.

Шаг 3 - Используйте сеть

Еще один способ предоставить наиболее подходящие вакансии - использовать остальную базу пользователей для улучшения рекомендаций о вакансиях. Найдите пользователей с похожими критериями и узнайте, на какие вакансии они претендуют. Существует множество корреляций, которые можно использовать на основе истории работы пользователей (должности, компании, местоположения), а также поведения пользователей.

Шаг 4 - Цикл обратной связи

Сочетание этих 3 техник создаст сильный цикл обратной связи. Каждый раз, когда пользователь посещает ваше приложение, вы узнаете больше об его интересах, поэтому ваши рекомендации по работе улучшаются. Даже пассивные соискатели постоянно получают лучшие рекомендации, если они даже время от времени открывают ваше электронное письмо с дайджестом. Эти индивидуальные рекомендации побуждают людей возвращаться на ваш сайт, что еще больше улучшает качество ваших рекомендаций. Как вы понимаете, этот цикл обратной связи значительно улучшает взаимодействие с пользователем.

Повышение вовлеченности пользователей с помощью персонализированных рекомендаций по работе и рекомендательных систем

Представить рекомендации по работе соискателям можно несколькими способами. Совершенно очевидно, что на главной странице вашего приложения отображается один канал. Альтернативный подход - еженедельный электронный дайджест с рекомендуемыми вакансиями.

Большинство владельцев продуктов постоянно ищут способы повысить вовлеченность пользователей, время, проведенное в приложении, и методы повторного вовлечения. Электронное письмо с интересными и актуальными вакансиями не только напоминает соискателям о необходимости вернуться в приложение, но также может заинтересовать пассивных соискателей. Взаимодействие с электронным письмом (открытие, клики и т. Д.) Также отслеживается и передается в движок, что еще больше улучшает результаты.

Возможности машинного обучения и каналов

Этот движок, о котором я говорил, использует машинное обучение, которое позволяет создавать, обучать и настраивать модель, предназначенную для прогнозирования индивидуальных интересов пользователей. Пионерами этого типа технологии стали такие социальные сети, как Youtube, Instagram и Facebook. Два отличных примера машинного обучения в действии - это новостной канал Instagram и дайджест электронной почты Quora. Каждый раз, когда вы взаимодействуете с Quora или Instagram, рекомендации становятся более целенаправленными.

Представьте себе список вакансий, представленных пользователям, которые становятся все более и более актуальными - собирая воедино вещи, которые вызвали их интерес, даже не подозревая об этом. Внезапно идеальная работа поднимается наверх, объединяя все, что они ищут, давая им возможность расти, но используя лучшее из их опыта, чтобы сделать их идеальным кандидатом. Персонализация дает сайтам вакансий прекрасную возможность создать конкурентное преимущество за счет лучшего понимания интересов пользователя.

Создание этих персонализированных фидов внутри компании может оказаться непростой задачей. Для этого требуется опыт работы с крупномасштабным хранилищем каналов, отслеживанием аналитики и машинным обучением. Для многих компаний это непомерно дорого. Стрим предоставляет технологию персонализированной подачи как услугу. Наш API используют более 500 компаний и 200 миллионов конечных пользователей. Запланируйте демонстрацию, чтобы поговорить с одним из наших экспертов по продуктам и узнать, как персонализированные каналы могут улучшить ваше приложение.

Изначально опубликовано в The Stream Blog.