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Einführung in das Problem des leeren Interfaces

Kürzlich hat einer unserer Entwickler in unserem Slack-Chat die Frage aufgeworfen, wie unsere Website für neue Nutzer aussieht. Besonders betraf dies Seiten, auf denen noch kein Inhalt vorhanden war. Eine unserer Nutzerinnen bemerkte in den Kommentaren zu einem PR, dass das Fehlen von Daten den Eindruck von Unvollständigkeit erweckt und das Vertrauen in das Produkt mindert. Wir erkannten, dass dies ein ernsthaftes Problem war, und beschlossen, so schnell wie möglich eine Lösung zu finden.

Warum das wichtig ist

Das Problem des leeren Interfaces betraf nicht nur die visuelle Wahrnehmung der Website. Wir wussten, dass der erste Eindruck vom Produkt eine entscheidende Rolle dabei spielen kann, wie Nutzer unseren Service wahrnehmen. Dies ist besonders wichtig für Seiten mit Stellenangeboten und Angeboten von Unternehmen. Wenn Nutzer leere Seiten sehen, kann dies ihre Bereitschaft, mit unserem Produkt zu interagieren, verringern und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, potenzielle Kunden zu verlieren.

Details zum Problem

Ein prägnantes Beispiel war die Seite mit den Stellenangeboten. Beim Aufrufen der Seite sahen die Nutzer nur die Überschrift, fanden jedoch keine offenen Positionen. Dies führte zu Verwirrung und einem negativen Erlebnis. Wir erhielten mehrere Rückmeldungen von Nutzern, die darauf hinwiesen, dass das Fehlen von Informationen die Website unattraktiv macht und sogar Zweifel an ihrer Aktualität aufwirft.

Erste Versuche zur Problemlösung

In der Anfangsphase beschlossen wir, die Seiten manuell mit fiktiven Daten zu füllen. Dieser Ansatz stellte sich jedoch als zeitaufwendig und ineffektiv heraus. Wir erkannten schnell, dass die manuelle Erstellung von Inhalten für jede Seite alles andere als optimal war. Daher begannen wir, nach einer automatisierteren Lösung zu suchen, die es uns ermöglichen würde, Daten für alle Seiten gleichzeitig zu generieren.

Technischer Ansatz

Letztendlich entschieden wir uns, ein Skript zur Generierung von Seed-Daten zu entwickeln. Wir verwendeten die Programmiersprache Python und die Bibliothek Faker, um realistische Daten zu erstellen. Das Skript generierte Stellenangebote, Unternehmen und Kandidatenprofile basierend auf vordefinierten Vorlagen. Hier ist ein Beispiel für den verwendeten Code:

from faker import Faker
import random

fake = Faker()

def generate_job():
    return {
        'title': fake.job(),
        'company': fake.company(),
        'location': fake.city(),
        'description': fake.text(max_nb_chars=200)
    }

jobs = [generate_job() for _ in range(100)]

Dieser Code ermöglichte es uns, in wenigen Minuten 100 Stellenangebote zu erstellen. Wir integrierten das Skript in den Bereitstellungsprozess, was sicherstellte, dass bei jedem Update aktuelle Daten vorhanden waren.

Änderungen im Produkt

Nach der Implementierung der Generierung von Seed-Daten hat sich die Benutzeroberfläche der Website deutlich verändert. Nutzer sahen nun reale Stellenangebote und Unternehmen auf den Seiten, was das Engagement erheblich steigerte. Das Vorhandensein von Inhalten auf den Seiten machte sie attraktiver und informativer für die Nutzer. Dies führte wiederum zu einer erhöhten Seitenbesucherzahl auf den Stellenangebotseiten und steigerte das Interesse von Bewerbern auf /jobs und von Unternehmen auf /companies.

Was wir gelernt haben

• Automatisierung - Die Erstellung eines Skripts zur Generierung von Daten hat die Zeit für das Befüllen von Inhalten erheblich verkürzt.
• Datenqualität - Die Verwendung von Bibliotheken zur Datengenerierung ermöglicht es, realistischere und vielfältigere Einträge zu erstellen.
• Benutzererfahrung - Das Vorhandensein von Inhalten auf den Seiten hat einen direkten Einfluss auf die Wahrnehmung des Produkts durch die Nutzer.

Was das für Bewerber bedeutet

Für Bewerber bedeutet dies, dass es jetzt auf unserer Website aktuelle Stellenangebote gibt, die sie in Betracht ziehen können. Dies vereinfacht den Job-Suchprozess erheblich und macht unser Angebot zu einem wertvollen Werkzeug in ihrer Karriere. Nutzer können leicht Angebote durchsehen und passende Optionen finden, was das gesamte Nutzungserlebnis auf der Plattform verbessert.

Was das für Recruiter bedeutet

Recruiter haben Zugang zu einer größeren Anzahl aktiver Kandidaten, da wir die Seiten mit Inhalten gefüllt haben. Das Vorhandensein realer Stellenangebote schafft Vertrauen und zieht mehr Bewerber an, was den Recruitern hilft, geeignete Kandidaten schneller und effektiver zu finden.

Nächste Schritte

Trotz der erfolgreich umgesetzten Lösung beobachten wir weiterhin die Qualität der generierten Daten und deren Einfluss auf das Nutzerverhalten. Wir planen, die Generierungsalgorithmen zu verbessern, indem wir mehr Vielfalt und Aktualität in die Daten einbringen. Wenn wir etwas ändern könnten, würden wir mehr Zeit auf die Testung verschiedener Datenformate verwenden, um die besten Ansätze für die Nutzer zu identifizieren. ---