Наш опыт разработки критериев для определения уровней исследователей.
Привет, Хабр!
Мы – сотрудники Лаборатории исследований MANGO OFFICE. Главная задача отдела – улучшать цифровые продукты нашей экосистемы.
Но это не всё. Еще мы занимаемся образовательными инициативами:
пишем внутренние руководства для нашей Лаборатории и продуктологов
готовим статьи об исследованиях
В этом материале мы расскажем о том, как правильно грейдировать исследователей. А также обсудим различия между этими уровнями.
Как оценить грейды исследователей
Грейдирование специалистов – одна из самых горячих тем IT-сообщества.
Наша команда регулярно слышит вопросы «В чём разница между сотрудниками разных грейдов?», «Как перейти с одного уровня на другой?», «Как узнать реальный грейд кандидата на собеседовании?».
Мы поняли, что не знаем точного различия между грейдами исследователей. И решили это исправить. А заодно – помочь нашим рекрутерам при найме специалистов.
Начали с изучения наработок других компаний в этом направлении: Альфа-Банка, Авито, ДуаМентес и Pinkman.
В их матрицах детально описывается опыт, профессиональные и социальные навыки. На первый взгляд – всё просто и логично.
Наша команда стала вникать подробнее и поняла – все карты компетенций были разработаны с учетом специфики найма в конкретной компании.
Мы на 100% не знали, подойдут ли они рекрутерам MANGO OFFICE.
У нас было три возможных направления:
адаптировать эти наработки под нас
создать собственные матрицы с учётом наших нужд и ценностей
научиться правильно использовать эти карты компетенций
Начало работы
Традиционная система грейдов исследователей состоит из трёх элементов:
уровень ответственности
необходимые знания
профессиональный опыт
Эта информация помогает рекрутерам при найме. С ее помощью они могут выявлять уровень специалистов на собеседованиях. А также формулировать требования к вакансиям.
Наша команда решила проверить правильность такого подхода.
Качественное исследование
Мы провели интервью с людьми, которые занимаются подбором исследователей – нашими рекрутерами.
Задали им вопросы:
Какие уровни специалистов вы знаете? Чем они различаются? В чём измеряется разница?
Учитываете ли вы hard и soft skills, занимаемые должности, количество лет в профессии?
Что такое опыт? Можно ли определить его через умение управлять командой?
Есть ли принципиальная разница между подбором людей разных грейдов? Какие уровни сложнее всего подбирать?
Большинство опрошенных считает, что грейд зависит от навыков.
Синьоры — готовые эксперты, которым требуется минимальная адаптация. Они могут работать за пределами поставленных задач. Находят решения даже в условиях неопределённости. Но иногда ими сложно управлять.
Миддлам нужно больше времени для погружения в проекты. Они выполняют таски медленнее синьоров. Могут проводить исследования полного цикла: от брифа до презентации результатов.
У них есть опыт работы над несколькими проектами. Но миддлы хуже синьоров прогнозируют результаты и улучшают процессы.
Джуниоры делятся на две категории:
начинающие специалисты с бэкграундом в другое сфере
выпускники ВУЗов
***
Мы решили взять ответы рекрутеров и создать на их основе матрицу грейдов.
Наша главная цель — понять, как меняются ожидания и возможности исследователей на разных этапах карьеры.
Параметр | Джуниор | Миддл | Синьор |
Самостоятельность | |||
Автономность | Только под присмотром старшего | Автономно | Автономно и с распределением задач на других |
Готовность работать за пределами своих задач | Нет | Редко | Да, проявляет инициативу |
Ответственность за себя / команду | |||
Ответственность | Не несёт даже за себя | Только за себя | За всю команду |
Инициация улучшений в процессах | Нет | Только как помощь инициатору | Да |
Умение управлять командой | Нет | Скорее нет | Да |
Харды / Опыт | |||
Проектирование исследований (подбор методов) | Знание базовых методов | Может подобрать метод | Может подобрать цепочку методов |
Работа в сложных продуктах, высоконагруженных, трафиковых | Нет | Скорее нет | Да |
Насмотренность в смежных областях | Нет | Мало | Много |
Знания / Подход | |||
Способность увидеть за задачей бизнес-цель | Нет — что дали, то и буду делать | Редко — если нет, то буду копать неглубоко | Всегда — если не вижу, то буду копать несмотря ни на что |
Умение работать с высокой неопределённостью в процессах | Нет | Только при поддержке | Да |
Адаптивность к изменениям в процессе решения задачи | Нет, это блокирует всю его работу | Низкая, сложно находит решение | Готов всё быстро поменять |
Отслеживание трендов в индустрии | Нет | Скорее нет | Да |
Софты | |||
Способность легко коммуницировать с коллегами вне отдела | Нет | Если дали их контакты | Да |
Гибкость в работе над совместными задачами | Не работает с такими задачами | Отстаивает свою точку зрения | Способен принять чужую точку зрения |
Мы пришли к выводу: это хорошая матрица. Но до конца не поняли, как её правильно применять.
Количественное подтверждение качественных данных
Результаты качественного исследования — это мнения разных людей, а не статистика. Мы решили проверить их с помощью количественного исследования.
Честно признаемся. Нам было непросто преобразовать результаты качественного исследования в вопросы для количественного. Что-то наша команда просто убрала, а что-то — существенно доработала.
Мы использовали классификацию грейдов по общему стажу. Дополнительно учитывали, как сами респонденты оценивают свой грейд.
Опрос проводили в сообществе UX-исследователей ResearchOps Russia. Результаты свели в таблицу:
Вот несколько выводов:
1) Опыт работы не коррелирует с оценкой своего грейда респондентами.
2) Некоторые навыки не развиваются линейно.
Иногда ответы показывали, что скилл растет только на ранних грейдах. А потом идёт на спад. Например:
Было непонятно, как с этим работать. Наша команда снова попала в тупик.
***
В результате мы решили взять за основу только годы работы – без оценки респондентами своего грейда.
Вот к чему мы пришли.
Некоторые навыки действительно развиваются по мере роста грейда. Чем выше уровень специалиста, тем лучше он умеет:
применять сложные методы исследований
вести несколько проектов одновременно
работать с трудными рынками и продуктами
действовать в условиях неопределённости
предвидеть возможные риски
организовывать правильную последовательность этапов исследований
адаптироваться к изменениям
Отдельно поговорим про синьоров.
Они чаще других берут на себя ответственность за запуск новых проектов. Могут самостоятельно работать над сложными задачами. Плюс у них лучше «прокачаны» навыки управления коллективом.
***
Но были и параметры, развитие которых никак не коррелирует с грейдом:
частота выполнения задач, не связанных напрямую с исследованиями
стремление к новаторству
коммуникация с коллегами
понимание процесса работы над продуктом
К чему мы пришли
Вот наш финальный список критериев для определения грейда исследователей:
Социальные и управленческие навыки
Автономность работы. Чем опытнее специалист, тем более сложные задачи он решает самостоятельно
Адаптация к внезапным изменениям в процессе решения задачи. Чем выше грейд, тем увереннее приспосабливается специалист
Умение управлять другими исследователями. Навык растёт с опытом
Инициация исследовательских задач. По мере развития специалист чаще инициирует исследовательские задачи
Процессы
Понимание того, как будут применены результаты исследования. Младшие специалисты хуже представляют, где и как применяются результаты их исследований
Умение работать в условиях неопределённости. Опытный исследователь чувствует себя увереннее
Прогнозирование рисков. С ростом квалификации улучшается точность прогнозирования рисков исследований в продуктовых командах
Профессиональные навыки и знания
Знание методов. Чем выше грейд исследователя, тем более сложные методы он может применять
Работа со сложными рынками. У высокогрейдовых специалистов больше опыта в этой сфере
Количество выполненных проектов. Чем больше стаж, тем больше проектов
Знание смежных областей. С накоплением опыта растёт знание смежных областей: дизайна, менеджмента, разработки, бизнеса, системного анализа, тестирования, маркетинга
Использование UX-метрик. Чем выше грейд исследователя, тем с большей вероятностью он применял UX-метрики в исследованиях
Надеемся, наши критерии помогут вам эффективнее подбирать исследователей в команду.
Над статьёй работали: Анастасия Стрельникова, Дмитрий Волков, Дмитрий Мелентьев, HR-департамент.
