O JobAdder está simplificando o recrutamento paraagências de recrutamento, empresas de staffing e equipes de RH e aquisição de talentos que querem tudo em umsó lugar, sem complexidade.
A JobAdder precisava de feedback dos usuários para embasar uma reformulação da interface, mas os métodos tradicionais de coleta de feedback eram demorados, tendenciosos e não ofereciam insights acionáveis.
O Pendo Analytics e as ferramentas de pesquisa no aplicativo identificaram pontos de atrito e ajudaram a priorizar o desenvolvimento de funcionalidades com feedback direto dos usuários em tempo real.
Usando insights do feedback coletado pelo Pendo, a JobAdder reformulou sua interface e economizou meses de tempo de pesquisa.
Com sede em Sydney, JobAdderO objetivo é ajudar os recrutadores a identificar os melhores candidatos e simplificar o processo de entrevistas e contratações, para que possam se concentrar mais nas pessoas que estão avaliando e menos na gestão da logística. Isso significa que a equipe de produto da JobAdder está constantemente buscando maneiras de melhorar a eficiência da plataforma.
Recentemente, Akhila Bhatt, gerente sênior de produto da JobAdder, e sua equipe trabalharam arduamente na reformulação da interface do usuário da plataforma, e o Pendo tem sido uma ferramenta essencial ao longo do projeto. A equipe está usando o Pendo's análises para ajudar a identificar quais funcionalidades devem ou não ser incluídas na nova experiência e para priorizar quais serão desenvolvidas primeiro. Eles também estão usando pesquisas no aplicativo para coletar feedback e acompanhar o progresso em direção à adoção de funcionalidades.
Bhatt afirma que os dados de uso fornecidos pelo Pendo permitiram que a equipe para entender o que os usuários estão realmente fazendo no aplicativo e onde estão encontrando dificuldades em tempo real. Isso permite que eles tomem decisões táticas com base em tendências e comportamentos, em vez de depender exclusivamente de dados qualitativos — muitas vezes predominantemente negativos — obtidos em entrevistas individuais.
"As vozes mais altas e as que tendem a reclamar mais são as vozes que você tende a ouvir", diz Bhatt. "[Com os dados do Pendo] você não é mais tendencioso em relação às pessoas que reclamam. Você tem algumas estatísticas para embasar ou contestar isso."
Bhatt disse que adotar essa abordagem na reformulação economizou meses de trabalho para a equipe. Conseguir ver em apenas alguns minutos que um recurso em uma página foi utilizado 1.000 vezes por dia, enquanto outro não foi clicado nenhuma vez nos últimos seis meses, tornou a tomada de decisões simples.
"Não podemos entrevistar manualmente todos os usuários do nosso produto, e não podemos fazer tantas perguntas em pesquisas [como podemos ao explorar os dados do Pendo]", ela diz. "É muito, muito mais rápido ter algo em segundo plano coletando todos esse tipo de informação."
A equipe de Bhatt também está usando o Pendo's recursos de mensagens no aplicativo para realizar pesquisas. Elas ajudam a equipe a identificar os recursos que precisam de melhorias e a trabalhar neles após o lançamento. As pesquisas de acompanhamento permitem medir se os esforços estão gerando os resultados esperados.
Recentemente, por exemplo, os resultados de uma pesquisa indicaram que muitos usuários consideravam a conclusão de uma tarefa específica na plataforma muito ineficiente. Ao analisar os dados de uso, Bhatt descobriu que os usuários precisavam abrir vários recursos, cada um em sua própria página, para concluir o trabalho, devido à forma como a nova interface havia sido projetada. Assim, a equipe decidiu reunir todas essas funcionalidades em uma única página.
Bhatt diz que a capacidade do Pendo de aproveitar a análise de produtos para segmentar e agendar as pesquisas torna sua realização muito mais fácil e economiza tempo que, de outra forma, teria sido gasto conectando dados externos a uma ferramenta de pesquisa dedicada. "É muito mais fácil ter segmentos " no Pendo para fazer isso", ela diz.
A entrega das pesquisas no aplicativo resultou em taxas de engajamento mais altas do que os métodos tradicionais de pesquisa, disse Bhatt, e o feedback foi menos negativo do que o esperado.
"Você tem uma espécie de maioria silenciosa, que está mais ou menos satisfeita com o produto, mas não vai te dar esse feedback diretamente. Poder colocar a pesquisa no aplicativo, no produto, no momento em que estão usando, torna isso muito poderoso," diz Bhatt.
