КАК ЗЕКСЛЕР СОБИРАЛ ДАННЫЕ ДЛЯ БОЛЬШОГО ИССЛЕДОВАНИЯ НЕГАТИВНЫХ ОТЗЫВОВ О РАБОТОДАТЕЛЯХ

Запуск фундаментальные исследования рынка

    Всем привет! По связи рекламное агентство  Зекслер . Вот уже более 10 лет мы занимаемся полным циклом маркетинга. Для понимания глубинных причин и процессов в интернет-сегменте решили запустить фундаментальные исследования рынка. На всех своих инсайтах по результатам исследования мы уже обращались к этой  статье , а данные выгрузили на сайт нашего проекта —  Zexlab.ru . Сегодня рассмотрим о том, как мы собирали данные.

А пока подписывайтесь на наш  ТГ-канал , будем рады новым подписчикам:)

  ВЫБОР ИСТОЧНИКОВ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ Начали выбор источников. Собрали список самых, на наших, адекватных HR-сайтов отзывов и выбрали самые посещаемые взгляды. Их и определили в качестве темы Диптихи.

Подбор источников исследования Прописали поисковые запросы и объект тональности, запустили сбор упоминаний. В результате система собрала 18 637 отзывов за месяц.

И вот их то мы и решили взять для фундаментальных исследований. Точнее не все отзывы, а только негативы. Положительные отзывы не всегда отражают полную картину, так как многие компании занимаются управлением HR-репутацией и часть таких отзывов создается исключительно для корректировки рейтинга работодателя.

  КОРРЕКТИРОВКА ТОНАЛЬНОСТИ Обработка данных началась с корректировки тональности, так как она не всегда обеспечивает корректность – было очень много разметок, которые правильны в ручном режиме. Ниже приведены положительные отзывы, которые никак нельзя назвать.

Отзыв Правила в несколько этапов. Сначала используйте фильтр по оценке. 

Фильтрация Понятно, что иногда авторы обзоров промахиваются с оценкой, но в 98% случаев, если в тексте отрицательно, то и количество звезд меньше 4-х. Фильтр по оценке, использованный от противного, сначала составили все отзывы с оценкой 5 и 4 звезды и размечали их как позитивные, при этом отметили, что этот кластер отработан.

К сожалению, нет на всех сайтах отзывов с описанием рейтингов. С такими отзывами работали по другой схеме. Сначала отработали все отзывы категорий «Агрессия» и «Нецензурная лексика». Но и такого выхода наружу, защиты проявлений оказалось недостаточно. Стали подбирать слова-индикаторы и, с помощью поиска, выбирать отзывы, в которых они представлены. Какие-то маркеры отрабатывали очень хорошо, какие-то слабее.

Всего отобрали 55 маркеров для отрицательных отзывов и 63 для позитивных.

Маркеры для отзывов Маркеры отзывов   ТЕГИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ СОИСКАТЕЛЕЙ Попутно с корректировкой тональности работал с настройкой тегов проблем соискателей:

  1. Низкая заработная плата.
  2. Обман по заработной плате.
  3. Собеседование.
  4. Упоминание конкретного сотрудника.
  5. Руководство.
  6. Обман при найме.
  7. Плохие условия труда.
  8. Плохой коллектив.
  9. Нарушение режима рабочего времени.
  10. Текучка в коллективе.
  11. Система штрафов.
  12. Специалист по кадрам.
  13. Плохая организация трудовых процессов.
  14. Стажировка.
  15. Нет системы мотивации.
  16. Серая заработная плата.
  17. Большая нагрузка.
  18. Нарушение порядка представления.
  19. Нарушение ТК РФ.
  20. Неофициальная заработная плата.
  21. Нет карьерного роста.
  22. Неофициальное трудоустройство.
  23. Накрутка отзывов по работодателю.
  24. Плохой социальный пакет.
  25. Бюрократия.

Тут всё по классике, подбирали запросы и прописывали минус-слова. 

Подбор запросов и минус-слов   СОРТИРОВКА ПО ТИПАМ БИЗНЕСА И, казалось бы, всё – можно закрывать сбор вопросов. Но тут нам пришла идея проверить во всех секторах бизнеса одинаковое соотношение претензий к работодателю. Начали искать, как рассортировать все замечания по секторам бизнеса. Ответ нашел во вкладке «Продукты».

Исследование Сначала обрадовались, но когда поняли, что сортировка продуктов даже путем тегирования невозможна, пришли к мысли, что кампании все сортируют самостоятельно.

Выгрузили сводный отчёт и уже вручную стали вести сектор бизнеса. Сначала фильтровали фрагменты по темам, которые характеризуют бизнес. Например:

Фильтрация сниппетов Те, компании, в сниппетах которых не было характерного слова (приблизительно 40%), отрабатывали вручную. Да, муторно. Но результат того стоил.

  ВМЕСТО ЗАКЛЮЧЕНИЯ Интересный получился опыт. Будем пробовать ещё. Есть задумка, продумать свою систему для подобных исследований.

Спасибо, что дочитали нашу статью до конца. Мы рады поделиться с вами довольно подробностями сложного и длительного процесса.

Не будьте внимательны на  канале ТГ . Здесь публикуем посты на темы рекламы, продвижения, дизайна, разработки и просто новости нашей дружной команды:)

В карточку агентства

Письмо автору кейса

Пользуйтесь реальным опытом в IT и следите за успехами потенциальных подрядчиков и конкурентов
Подпишитесь на рассылку
Читайте также
Кейсы по теме#Маркетинг, дизайн, реклама
Проекты компании Proactivity Group