Как я ищу будущую вакансию ещё до её публикации
В поиске работы большинство людей действует вполне логично: появилась вакансия -> откликнулся. Но в этот момент компания уже вышла на рынок и вместе с тобой откликнулись десятки или сотни других кандидатов.
Я решил посмотреть на эту задачу примерно так же, как смотрел бы на подход к b2b-лидогенерации.
Я в данном случае - продукт. Целевые компании - TAM (Total Addressable Market). Открытая вакансия на роль CMO - уже сформированный спрос. CEO, собственник или HRD - ЛПР. Интервью - opportunity. Оффер - сделка.
И тогда возникает интересный вопрос - а возможно ли находить спрос ещё до публикации вакансии? Например, компания несколько месяцев растёт в продажах, активно расширяет ассортимент, открывает вакансии e-commerce менеджеров, маркетологов, аналитиков или руководителей отдельных направлений. Каждый такой сигнал по отдельности ничего не доказывает, но несколько таких сигналов одновременно уже могут говорить о том, что бизнес растёт и скоро ему понадобится усиление на уровне руководителя.
С этой логикой я решил собрать автоматизированный MVP своего job-market радара. Система должна последовательно находить компании из разных источников, проверять их по ряду заданных мной критериев, искать сигналы роста и найма, следующим шагом проводить оценку соответствия моему опыту, находить потенциальных ЛПР и расставлять приоритеты для контакта.
По сути это тот же скоринг лидов, который я уже создавал весной, только теперь чуть более сложный и применимый к рынку труда.
Мне очень нравится такой подход к управлению - не ждать, пока проблема или возможность уже станут очевидными всем, а заранее искать пусть даже еле видимые сигналы и готовить несколько сценариев последующих действий.
· вчера
Все это упрется в известное "а давайте посмотрим ещё". А иначе почему вакансии по 3 месяца висят? Люди приходят, их резюме кладут в стопку "перспективные", люди, естественно, за эти 3 мес находят работу, поскольку перспективные. А потом либо припрет либо НР устанет и берут кто остался
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён