人类既是理性动物，又是情感动物。 当我们感到脆弱时，我们会寻求支持系统。 我们的研究目标之一是能够了解用户通过求职平台时的情绪变化。 为此，首要任务是确定组成流程的步骤。
我们分析了求职应用程序的站点地图以及工作委员会的工作方式，以确定构成整个过程的9个阶段。
我们需要集中精力创建混合地图，该地图可以组织合理的旅程，然后根据用户的情感进行映射。
- 搜索：您已经开始了该过程，开始在工作委员会和社交/专业网络中进行搜索。
- 剖析：建立您的个人资料，以数字形式表示您自己。
- 筛选：列出并实现您可以应用的作业数量。
- 比较：从结果中比较他们寻找的东西和您提供的东西。
- 选择：描述匹配后，选择可能成为工作的要约。
- 申请：联系并提交文件的过程。
- 等待中：所有卡片都摆在桌子上，现在是招募人员的举动。
- 已解决（否定或肯定）：首次联系或没有响应。
- 响应（反馈）：过程的最后一部分，您要么被录用，要么被录用。
我们决定保持描述简短合理，以便被访者能够处理和表达自己的情感，而不会受到这种方法的偏见。
人们可以选择在每个步骤中根据需要圈出尽可能多的情绪。 我们决定不要求提供个人信息，因为我们希望用户在此过程中能够自由表达自己的真实感受。
一旦我们收集了样本（30个），我们就需要添加情感以创建一个代表性地图，该地图描绘了情感的平均值并跟踪用户在整个过程中的旅程。
方法：对于在顶部圈出的每个情感，用户在类别的余额上添加一个点（+1），中间被视为中性情感（0），最后一行被视为负面（-1）。 一旦添加了不同的选择，它就会给出该类别总体感觉的总体结果。
搜索=沮丧（-1）+无聊（0）+欢乐（+1）= 0
一旦我们添加了所有民意测验，我们就对整个样本的总体类别进行了相同的处理。 考虑到样本总数，得出每个类别的总数。
也许现在您更好地理解了本文的标题。 基于此图，我们可以可视化一张情感图，描绘用户在整个求职过程中的旅程。
我想评论一些可以从中得出的见解：
- 即使在采样中将中性区域视为0，我们仍将其视为正/负（+/-）。 因此，当我们确定搜索值为0时，这意味着50％的情绪为负，而50％的运动为负。 随着数据点垂直移动，它会增加构成其的情绪的百分比。
- 在案头研究中，痛点之一是通过数字媒体无法很好地展现我们的角色，但我们可以观察到，与建立角色相比，人们比在搜索时更加乐观和放心。 见解：人们喜欢代表自己。
- 过滤是过山车的第一滴水。 人们为什么要遇到不相关的信息。 平台不应该首先专注于了解用户，然后再尝试显示大量的工作，而这些工作随点击次数会立即减少。 见解：看不见的眼睛，没有感觉的心脏。
- 但是我们可以看到，一旦用户站起来与与他们相关的特定职位互动，他们的情绪就会变得更加积极。 见解：梦想的力量。
- 申请过程是产生负面情绪价值的第一阶段，也是图表中跌幅最大的阶段。 正如我之前提到的，统计数据反映出大约50％至60％的申请人未完成申请流程。 我们在这张图中可以看到，不仅系统出现故障，而且还会产生负面情绪。 而且，将其与下一阶段相关联也很重要。 在所有阶段中，等待得分最低。 在努力保持积极情绪之后，遇到用户的等待时间长且缺乏使用户失去动力的响应。 如果他从应用程序中获得响应，并且继续进行面试过程，他的情绪将会上升，但用户将来自旅程中最低的情绪价值。 该用户如何解决？ 如果他得到了要约，但与公司不匹配，他会接受吗？ 他会在获得工作后的91天内寻找新工作吗？ 现在想象他没有得到报价，他将需要在最低点重复该过程。 他会投入和第一次一样多的精力吗？ 见解：付出的代价远不止于此。
一旦我们专注于每个阶段的个体分析和用户情绪的波动性，我将分享更多的结论。 通过本练习，我们可以得出结论，求职是一种情绪过山车。 该过程需要重新构想。 用户需要开始通过与该平台的交互来获取价值，因此他们的体验不会依赖于不可预测的结果。
过山车很有趣，再过一次应该没有问题。 过山车通常会付出更多。
