· Алгоритм формирования рекомендаций, который бы предсказывал предпочтения конкретного пользователя на основе его прошлых действий и действий других студентов;

· База отзывов пользователей о прохождении курсов, необходимая для работы алгоритма фильтрации и их ранжирования;

· База мероприятий, проводимых университетом и партнерами, для составления подборок для пользователей.

Каналы распространения:

· Социальные сети, репутация которых не нуждается в подтверждении;

· База корпоративных адресов электронной почты студентов для проведения рассылок.

Источники доходов:

· Подписка на сервис.

Ключевые виды деятельности

Действия, которые необходимо провести для работы сервиса:

· Разработка эффективного метода фильтрации выдачи;

· Разработка понятного и привлекательного интерфейса;

· Разработка методологии сбора информации о пользователе в автоматическом режиме, чтобы снизить вероятность ошибки при вводе или намеренного подлога;

· Формирование списка партнеров из числа компаний и образовательных платформ;

· Сбор и формирование в виде базы данных информации о действиях и предпочтениях пользователей;

· Формирование списка требований работодателей для различных позиций и направлений трудовой деятельности.

Действия, направленные на каналы сбыта:

· Подготовка плана рекламной компании в социальных сетях университета;

· Составление текста почтовых рассылок для студентов, который бы детально описывал преимущества сервиса и целесообразность его использования;

· Подготовка стенда сервиса, предназначенного для продвижения продукта на днях карьеры и прочих мероприятиях университета.

Действия по выстраиванию отношений с клиентами:

· Формирование базы отзывов пользователей сервиса, которые бы способствовали возникновению доверия студентов к сервису.

Получение и учет доходов:

· Платная подписка на сервис.

Ключевые партнеры

Партнеры:

· Крупные компании с хорошей репутацией;

· Массовые открытые онлайн-курсы;

· Сторонние образовательные курсы;

· Сайты-рекрутеры.

Поставщики:

· Студенты, пользующиеся сервисом;

· Учебный офис университета;

· Крупные массовые открытые онлайн-курсы, которые хорошо себя зарекомендовали и являются партнерами ВУЗа;

· Компании-партнеры с хорошей репутацией;

· Школы и курсы, занимающиеся дополнительным образованием.

Ресурсы, которые мы получаем от поставщиков:

· Информация о предпочтениях и поведении студентов при построении образовательной траектории;

· Списки курсов с их описанием;

· Требования, предъявляемые к соискателям;

· Список курсов, аудиторией которых являются студенты.

Структура издержек

Самые дорогие ключевые ресурсы:

· Создание и наполнение базы знаний, которая бы соответствовала мировым стандартам и была пригодна для качественного и эффективного подбора курсов для конкретного пользователя.

Самые важные затраты:

· Самое главное это эффективность и работоспособность сайта, что означает, что особое внимание должно уделяться технической стороне вопроса, то есть разработке базы данных и алгоритма фильтрации результатов, которая стоит больших средств.

Самые дорогие действия:

· Техническая разработка, отвечающая за качество и стабильную работу сервиса;

· Детальный бизнес-анализ проекта, гарантирующий, что создание данного сервиса целесообразно и не будет убыточным.

Анализ потребителей: компании

Потребительский сегмент

Сервис нацелен на:

· Компании, заинтересованные в найме молодых специалистов, студентов и выпускников ВУЗов-лидеров, обладающих должным уровнем подготовки, не нуждающиеся в долгом обучении, заинтересованные в работе в данной отрасли или данной компании.

Самыми важными клиентами из вышеперечисленных для нас являются:

· Компании-партнеры НИУ ВШЭ, имеющие наиболее полное представление об учебном процессе в университете, о качестве образования, имеющие представительство в стенах ВУЗа, которые наиболее заинтересованы в найме студентов и выпускников, имеют хорошую репутацию.

Ценностные предложения

Какие проблемы призвана решить разрабатываемая система:

· Подготовка кадров, обладающих определенным списком знаний и умений, которые наиболее полным образом удовлетворяют требованиям компании к соискателю на определенную должность;

· Подбор кадров, из числа молодых специалистов, обладающих конкретными характеристиками и профессиональными навыками, требующих минимальное обучение.

Ценности предложения:

· Фильтрация. Программа позволяет отфильтровать студентов по определенным умениям и навыкам, по успеваемости, пройденным курсам и прочим правилам;

· Информативность. Пользователь сервиса может получить информацию о курсах в сжатом и простом для восприятия виде, сформировать из них список тех, прохождение которых рекомендуется соискателю;

· Временной фактор. База данных, к которой работодатель имеет доступ содержит только студентов, что сокращает время поиска кандидатов для компаний, желающих нанять молодых специалистов, что очень важно, так как компании желают как можно скорее найти сотрудника на вакантное место, не поступившись качеством;

· Достоверность. Работодатель видит достоверную информацию о студенте, его успеваемости по ключевым для позиции дисциплинам, курсах, пройденных им на сторонних платформах, собранную в одном месте и защищенную от редактирования, что делает практически невозможным ее подлог при попытке трудоустройства;

· Эффективность. Компания может сделать предложение или пригласить на мероприятие сразу группу студентов, отфильтровав их по определенному признаку.

Услуги, предлагаемые пользователям:

· Подбор кандидатов на определенную вакансию, основываясь на требованиях, предъявляемых к соискателю;

· Фильтрация студентов по различным признакам, их группировка для рассылки приглашений на собеседования или анонсов мероприятий;

· Подбор мероприятий, которые представляют потенциальный интерес для студента, учитывая его интересы и цели;

· Проверка предоставляемой студентом информации.

Каналы сбыта

Повышение осведомленности о сервисе осуществляется через:

· Почтовую рассылку менеджерам компаний;

· Распространение информации о сервисе на базовых кафедрах;

· Социальные сети университета.

Демонстрация ценности предлагаемого сервиса для клиентов осуществляется через:

· Достоверная база данных студентов, которые находятся в поиске работы, которая может быть отфильтрована по интересующим признакам;

· Инструмент для проведения различных кампаний и информирования студентов.

Приобретение услуг производится через:

· Подписку на сервис. Данная модель оплаты сервиса имеет ряд преимуществ, например, регулярные платежи от компаний, возможность отписки и корректировки тарифов, гарантии качества сервиса, так как только эффективность и польза от использования сервиса может удержать пользователя

Срок поставки ценностного предложения:

· Помесячная оплата сервиса или разовый доступ к базе студентов-соискателей.

Взаимоотношения с клиентами

Отношения с данным сегментом потребителей:

· Для поддержания доверительных отношений с компаниями-партнерами нужно уделять должное внимание контролю качества данных и правильности работы сервиса, пользователь отплатит лояльностью и продлит подписку, если использование данного сервиса будет приносить ему квалифицированные кадры, а использование сервиса будет простым и эффективным

Степень заинтересованности компаний в сервисе:

· Компании постоянно находятся в поиске молодых кадров, которые можно «вырастить» под себя, обучив отличного сотрудника;

· Из-за того, что нанятые сотрудники, как правило, не полностью соответствуют требованиям вакансии, компании вынуждены проводить обучение, которое требует времени, сил и средств.

Потоки поступления доходов

Компании готовы платить за:

· Достоверную базу студентов, ищущих работу, с которыми можно связаться;

· Инструмент для проведения информирования студентов о мероприятиях и новостях и прочих кампаний;

· Возможность помочь студенту подготовиться к найму в процессе получения образования, чтобы максимально сократить издержки на подготовку сотрудника в стенах компании;

· Размещение объявления о вакансии на ресурсе, где собрана целевая аудитория.

Что приобретает компания:

· Достоверная база студентов, заинтересованных в получении работы, которую можно фильтровать исходя из требований конкретной вакансии;

· Канал информирования студентов;

· Инструмент воздействия на процесс подготовки будущих сотрудников.

В течение действия подписки пользователь получает следующие возможности:

· Доступ к базе данных студентов и выпускников, ищущих работу;

· Доступ к инструментарию для проведения рассылок и кампаний.

Ключевые ресурсы

Ресурсы, необходимые для создания ключевых ценностей:

· База знаний, включающая полный список курсов, представленных в университете и на платформах-партнерах, с их подробным описанием; для составления списков рекомендуемых курсов для позиций в компании;

· Инструментарий для фильтрации списка соискателей по различным признакам;

· База почтовых адресов студентов для проведения рассылок.

Каналы распространения:

· Записи на официальных страницах компаний в социальных сетях;

· Почтовые рассылки менеджменту компаний.

Источники доходов:

· Подписка на сервис;

· Реклама компаний-партнеров;

· База данных студентов, которая представляет интерес для работодателей и сайтов-рекрутеров.

Ключевые виды деятельности

Действия, которые необходимо провести для работы сервиса:

· Разработка инструментария для создания фильтров компетенций для определённых должностей;

· Разработка понятного и привлекательного интерфейса;

· Разработка методологии контроля качества информации и ее защиты от редактирования;

· Формирование списка студентов, ищущих работу, которая может быть передана третьим лицам;

· Разработка инструментария для проведения фильтрации списка студентов.

Действия, направленные на каналы сбыта:

· Подготовка PR-компании в сообществах университета в социальных сетях;

· Составление текста почтовых рассылок для менеджмента компаний, чтобы привлечь внимание к сервису.

Действия по выстраиванию отношений с клиентами:

· Формирование базы отзывов клиентов-компаний сервиса, чтобы повысить доверие к сервису.

Получение и учет доходов:

· Платная подписка на сервис;

· Получение комиссии за найденных в компании сотрудников;

Ключевые партнеры

Партнеры:

· Студенты, предоставляющие свои данные;

· Массовые открытые онлайн-курсы;

· Учреждения дополнительного образования.

Поставщики:

· Студенты, пользующиеся сервисом;

· Учебный офис университета;

· Крупные массовые открытые онлайн-курсы, которые хорошо себя зарекомендовали и являются партнерами ВУЗа;

· Школы и курсы, занимающиеся дополнительным образованием.

Ресурсы, которые мы получаем от поставщиков:

· Информация о пройденных курсах и успеваемости;

· Списки курсов с их описанием;

· Список сторонних курсов, аудиторией которых являются студенты.

Структура издержек

Самые дорогие ключевые ресурсы:

· Создание и наполнение базы знаний, которая бы соответствовала мировым стандартам и была пригодна для качественного и эффективного подбора кадров с возможностью последующей фильтрации.

Самые важные затраты:

· Разработка алгоритмов фильтрации и пользовательского интерфейса, что необходим, чтобы заполучить и сохранить лояльность этого сегмента потребителей, необходимо, чтобы сервис работал стабильно и выполнял свои функции.

Самые дорогие действия:

· Техническая разработка, отвечающая за качество и стабильную работу сервиса;

· Детальный бизнес-анализ проекта, гарантирующий, что создание данного сервиса целесообразно и не будет убыточным;

· Рекламная кампания.

Анализ потребителей: массовые открытые онлайн-курсы и учреждения дополнительного образования

Потребительский сегмент

Сервис нацелен на:

· Массовые открытые онлайн-курсы, заинтересованные в привлечении студентов и выпускников ВУЗов на свои программы на платной и бесплатной основе.

Самыми важными клиентами из вышеперечисленных для нас являются:

· Платформы-партнеры НИУ ВШЭ, имеющие соглашение с университетом, имеющие хорошую репутацию и должный уровень обучения.

Ценностные предложения

Какие проблемы призвана решить разрабатываемая система:

· Привлечение студентов и выпускников к обучению на данных платформах путем дачи рекомендаций курсов.

Ценности предложения:

· Доверие. Платформы, представленные на подобном портале, проходят проверку, следственно их присутствие на страницах сервиса вызывает доверие со стороны студентов;

· Огласка. Все пользователи сервиса узнают обо всех платформах-партнерах;

· Временной фактор. Так как система помогает студенту подобрать нужный курс, он тратит на это меньше времени, что снижает вероятность того, что студент не дойдет до этапа выбора курса или бросит его не завершив;

· Продвижение. Размещение на сервисе, аудитория которого совпадает с целевой аудиторией МООК, способствует эффективной рекламе платформы.

Услуги, предлагаемые пользователям:

· Размещение курсов образовательной платформы в сервисе и показ данного перечня пользователям-студентам и пользователям-компаниям.

Каналы сбыта

Повышение осведомленности о сервисе осуществляется через:

· Почтовую рассылку менеджерам МООК;

· Социальные сети МООК.

Демонстрация ценности предлагаемого сервиса для клиентов осуществляется через:

· Целевая аудитория МООК, собранная в одном сервисе, который так же имеет инструментарий для проведения информационных и рекламных кампаний.

Приобретение услуг производится через:

· Подписку на сервис, которая дает доступ к функциям добавления курсов, редактирования информации о них, инструментарию для информирования студентов и прочим. Данный метод оплаты особенно популярен сегодня из-за того, что позволяет разбить большой единый платеж на серию небольших.

Срок поставки ценностного предложения:

· Помесячная оплата сервиса.

Взаимоотношения с клиентами

Отношения с данным сегментом потребителей:

· Для поддержания доверительных отношений с платформами-партнерами нужно уделять должное внимание продвижению курсов, представленных на платформах, среди студентов университета.

Степень заинтересованности компаний в сервисе:

· Массовые открытые онлайн-курсы непрерывно ищут новых клиентов, так как количество студентов не ограничено размерами аудиторий, не требуется постоянное участие преподавателя в образовательном процессе.

Потоки поступления доходов

Компании готовы платить за:

· Информацию о студентах, заинтересованных в прохождении дополнительных курсов;

· Инструмент для проведения информирования студентов о предложениях и новостях платформы;

· Продвижение курсов платформы среди целевой аудитории, которая склонна доверять.

Что приобретает платформа:

· Достоверная база студентов, заинтересованных в прохождении курсов в дополнение к тем, которую представлены в университете;

· Канал информирования студентов;

· Инструмент для привлечения новых клиентов на платформу.

В течение действия подписки пользователь получает следующие возможности:

· Доступ к базе данных студентов и выпускников, желающих пройти курсы;

· Доступ к инструментарию для проведения рассылок и кампаний.

Ключевые ресурсы

Ресурсы, необходимые для создания ключевых ценностей:

· База знаний, включающая полный список студентов и выпускников;

· Инструментарий для фильтрации списка студентов по различным признакам;

· База почтовых адресов студентов для проведения рассылок;

· База требований работодателей, которая бы служила источником информации для построения рекомендаций для студентов.

Каналы распространения:

· Записи на официальных страницах платформ в социальных сетях;

· Почтовые рассылки менеджменту платформы.

Источники доходов:

· Подписка на сервис;

· Комиссия за проданные курсы;

· Контекстная и нативная реклама платформ-партнеров;

Ключевые виды деятельности

Действия, которые необходимо провести для работы сервиса:

· Разработка инструментария для фильтрации студентов по различным признакам;

· Разработка понятного, удобного и привлекательного интерфейса;

· Разработка методологии контроля качества информации и ее защиты от редактирования.

· Создание базы всех онлайн-курсов, которая бы содержала всю необходимую информацию о каждом курсе и метаданные, необходимые для сравнения и фильтрации результатов.

Действия, направленные на каналы сбыта:

· Подготовка PR-компании в сообществах университета в социальных сетях;

· Составление текста почтовых рассылок для менеджмента платформ, чтобы привлечь внимание к сервису.

Действия по выстраиванию отношений с клиентами:

· Количественный показатель переходов на платформу с разрабатываемого сервиса будет самым точным образом отражать эффективность сервиса.

Получение и учет доходов:

· Платная подписка на сервис;

· Получение комиссии за проданные курсы;

Ключевые партнеры

Партнеры:

· Студенты, предоставляющие свои данные;

· Компании-партнеры;

· Учреждения дополнительного образования.

Поставщики:

· Студенты, пользующиеся сервисом;

· Учебный офис университета;

· HR-менеджеры компаний-партнёров;

· Школы и курсы, занимающиеся дополнительным образованием.

Ресурсы, которые мы получаем от поставщиков:

· Информация о пройденных курсах и успеваемости;

· Списки базовых курсов с их описанием;

· Список требований, предъявляемых кандидату на определенную позицию.

Структура издержек

Самые дорогие ключевые ресурсы:

· Создание и наполнение достоверной базы курсов, отвечающей мировым стандартам и которая могла бы быть использована для качественного и эффективного подбора кадров с возможностью последующей фильтрации.

Самые важные затраты:

· Разработка алгоритмов контроля качества данных и пользовательского интерфейса, так как данные компоненты необходимы, чтобы заполучить и сохранить лояльность этого студентов, что позволит заинтересовать платформы в продолжении сотрудничества.

Самые дорогие действия:

· Техническая разработка, необходимая для качественной и бесперебойной работы сервиса;

· Детальный бизнес-анализ проекта, который позволит убедиться, что создание данного сервиса целесообразно и прибыльно;

· Рекламная кампания.

Алгоритм

Тип фильтрации

В первой главе данной работы я рассматривал классификацию методов фильтрации, используемых в рекомендательных системах, останавливаясь на преимуществах и недостатках каждого. Как уже было отмечено, эффективность разных типов фильтрации варьируется в зависимости от условий, в которых находится система.

На начальных этапах, сразу после запуска системы, когда в базе еще не содержится достаточного объема информации о поведении пользователей, более эффективным будет использование фильтрации по содержимому, то есть, имея достаточное количество информации о том, что любит конкретный пользователь, система может подобрать для него соответствующий вариант.

По мере увеличения количества информации о пользовательском поведении более эффективной становится коллаборативная фильтрация, так как она учитывает поведение всех пользователей, и на его основе прогнозирует, что буде интересно активному пользователю. Комбинирование методов фильтрации является приемом, который во много раз повышает эффективность рекомендательного сервиса (Orad, 1998).

Так как выбор учебной дисциплины - это ответственный шаг, где нельзя всецело полагаться только на мнение окружающих, а стоит учитывать и содержание курса, было решено использовать гибридный метод фильтрации, сочетающий в себе как фильтрация по содержимому, так и оба типа коллаборативной фильтрации.

Таким образом, этот вид фильтрации более предпочтителен для использования в учебной среде, так как учитывает общее впечатление от дисциплины у студента, так как неотъемлемой частью данного метода является оценивание и обратная связь от пользователя.

Ранжирование

Как описывалось выше, процесс фильтрации и функционал будет меняться в зависимости от того, на каком этапе находится проект, то есть каким объемом информации о поведении пользователей располагает система.

На начальном этапе система будет иметь в основном информационные функции, так как с самого запуска будет иметь достоверную информацию о курсах и требованиях компаний-работодателей. Для составления рекомендаций будет использоваться фильтрация по содержанию, по окончании курса студенту предлагается оценить курс в бинарной системе «мне нравится-мне не нравится» при этом он должен учитывать, как впечатление о курсе, так и полезность курса в его понимании, после чего полученная обратная связь добавляется в базу данных.

По мере наполнения базы действий пользователя, к фильтрации по содержанию добавляется коллаборативная фильтрация, чтобы сделать алгоритм эффективнее и точнее.

При запросе к рекомендательному сервису запускается алгоритм формирования рекомендаций, который всегда имеет схожий принцип действия:

1. Система определяет, какие пользователи похожи на активного пользователя. Для этого для каждого пользователя проверяем количество совпадающих оценок с активным пользователем назначаем «коэффициент похожести», то есть вероятность, с которой его предпочтения совпадут с предпочтениями активного пользователя относительно интересующей нас дисциплины;

2. Система ранжирует пользователей по «коэффициенту похожести» от большего к меньшему, чтобы наверху списка оказались те пользователи, чьи предпочтения максимально похожи на предпочтения активного пользователя;

3. Выбираются первые n результатов из списка (n может варьироваться в зависимости от того, насколько велик список альтернатив, так как чем больше значение n, тем выше точность оценки);

4. После того, как сформирован пул похожих пользователей, происходит фильтрация всех позиций по параметрам, которые выбрал пользователь, среди них могут быть теги, фильтры, созданные компаниями, площадки, на которых находятся курсы, или стоимость курса.

5. Система строит матрицу студентов и курсов для данного пула пользователей, которые максимально похожи на активного;

6. Для каждой из альтернатив система рассчитывает предполагаемую оценку активного пользователя, исходя из оценок пользователей со схожими предпочтениями;

7. Система ранжирует все альтернативы по получившемуся значению от большего к меньшему, то есть по оценки, которую должен дать активный пользователь;

8. Выдача формируется из опций с самой высокой предполагаемой оценкой, то есть на первых местах оказываются альтернативы, которые активный пользователь предпочтет с наибольшей вероятностью;

Таким образом, данный алгоритм учитывает все аспекты: мнение студентов, интересы пользователя, требования работодателя. Это все может быть реализовано, так как выбор достаточно узок, студенту не предлагается более 10 альтернатив, как правило их около 4, в первых строках выдачи указываются самые интересные для студента варианты, однако никакие из них не убираются из выдачи совсем, что дает возможность сделать правильный выбор, получив максимум информации. В выдаче студент видит самые интересные дисциплины по мнению студентов, прошедших их, видит их оценку, понимает, какие из них будут цениться при приеме на работу и прохождение каких курсов будет представлять интерес для него.

Реализация

Принцип

Разрабатываемый сервис рекомендаций, как и любая система должен иметь определенную структуру, список элементов, таких как вход, понятийное ядро, сценарий (результат работы системы) и выход (См. Рисунок 2).



Рисунок 2. Структура рекомендательного сервиса

Рассмотрим каждый элемент подробнее:

· Вход. Данный элемент включает в себя все данные которые получает система, среди них: личная информация пользователя, параметры сделанного запроса и прочая информация;

· Понятийное ядро системы. Элемент системы, отвечающий за логическую обработку поступившей информации, после получения запроса он предлагает необходимые решения;

· Сценарий. После того, как полученный запрос обработан, есть вероятность возникновения множества решений вместо единственного, в таком случае система должна выбрать более предпочтительный сценарий, а ходе которого будут получены максимальные результаты и пользователь будет удовлетворен работой системы;

· Выход. Элемент, отвечающий за выдачу информации пользователю в удобном для восприятия виде, где все данный формализованы и систематизированы.

Необходимые данные и проблемы, связанные с их сбором

Персональные данные студента

Персональные данные студента необходимы сервису для заполнения профиля пользователя, определение его интересов для проведения фильтрации по содержимому на первых этапах. Данная информация особа важна, так как используется для связи с пользователем, защищена законом «О персональных данных».

Сложность в том, что, дабы не нарушать закон, для использования сервиса студент должен подписать соответствующий документ, который бы разрешал обработку, хранение и передачу его персональных данных для предоставления услуг по подбору курсов, мероприятий и поиска работы. Поскольку достоверность данных является приоритетом разрабатываемой системы, количество данных, вводимых вручную должно быть минимизирована, так как это снижает вероятность ошибки или намеренного подлога информации.

Для того, чтобы формировать профиль пользователя автоматически, можно использовать загрузку данных их существующей информационной системы университета. При регистрации пользователь указывает свою корпоративную почту, по ней осуществляется поиск профиль в системе LMS, откуда впоследствии загружается вся необходимая информация о студенте, образовательной программе, курсе и группе, список базовых дисциплин и так далее. Дополнительные сведения о предпочтениях, опыте, школьном образовании и прочем пользователь вводит вручную.

Такая схема сбора информации будет являться гарантом того, что база студентов достоверна, в ней нет случайных людей, а информация о пользователях максимально точная и актуальная.

Информация о базовых курсах

Помимо загрузки персональных данных из системы LMS, как было описано выше, данная система располагает информацией о том, какие базовые курсы входят в данную образовательную программу, какие курсы по выбору взял студент. Автоматическая загрузка этих данных делает невозможной ситуацию, когда студент забыл указать, что выбирал ту или иную дисциплину, что помогает сформировать верную базу действий пользователя, чтобы после получения обратной связи понять, какие предпочтения имеет данный студент и рекомендовать ему заведомо интересные курсы.

Однако, по какому признаку можно фильтровать учебные дисциплины? Они имеют не такой уж большой список метаданных, которые могли бы служить признаками для фильтрации в выдаче, каждому курсу соответствует кафедра и преподаватель, однако этого недостаточно для полноценной фильтрации, поэтому решением будет добавление пула тегов к каждой дисциплине, которые бы описывали суть предмета и помогали системе в фильтрации. Данные теги могут быль добавлены сотрудниками учебного офиса или пользователями, добавив в конечный вариант самые популярные теги.

Информация о курсах на сторонних площадках

Помимо курсов, предлагаемых университетом, разрабатываемая система занимается подбором курсов, которые представлены на образовательных платформах и открытых университетах. В продвижении курсов заинтересованы сами платформы, поэтому в их интересах предоставить максимально полную информацию о курсе, указав теги, которые будут использоваться для сортировки и подбора курсов системой.

Список требований работодателя

При построении своей образовательной траектории студент может ориентироваться на существующие в данный момент вакансии, однако данный подход имеет ряд недостатков.

Во-первых, как было упомянуто в описании процесса найма сотрудника, компании чаще указывают в объявлениях о вакансиях не полный перечень требований, а минимальный их набор, это делается, чтобы привлечь большее внимание к вакансии, и чтобы сделать поправку на текущую ситуацию на рынке труда, где может не хватать квалифицированных кадров.

Во-вторых, информация о вакансиях быстро устаревает, особенно в высокотехнологичных сферах, что делает неэффективной ориентацию на конкретную должность в течение нескольких лет, ведь к тому времени вакансия уже давно будет закрыта, что сделает набор имеющихся компетенций не столь полезным.

Для того, чтобы при подборе курсов учитывать конъюнктуру рынка труда, при составлении рекомендаций необходимо брать в расчет, какие требования работодатель предъявляет к кандидату, однако, как говорилось ранее, выстраивать образовательную траекторию с учетом требований в конкретной должности неэффективно, так как вакансии, как правило, закрываются значительно быстрее. Таким образом, сбор информации с сайтов-рекрутеров не является верным решением, так как данные там не отличаются высоким качеством, быстро устаревают.

По перечисленным причинам было решено предлагать компаниям составлять фильтры из набора требований, которые предъявляются к целому направлению, например, «разработчик Яндекс». Таким образом набор требований будет достаточно универсален, чтобы в случае закрытия вакансии обратиться в аналогичную компанию или сменить направление на смежное. Заменив конкретные вакансии на направления, мы добьемся значительного численного снижения данных смарт-фильтров, что облегчит работу в сервисе для компаний. Как следствие, компании смогут создавать фильтры вручную, максимально точно и детально указывая все требования и рекомендации. Это повысит качество фильтров. А значит и эффективность работы сервиса, что положительно скажется на лояльности всех категорий пользователей.

Информация о действиях студентов и обратная связь от них

Для работы коллаборативной части алгоритма фильтрации система должна располагать информацией о действиях пользователей в прошлом. Выбор того или иного курса система регистрирует автоматически через систему LMS и API образовательных платформ. Обратная связь получается в виде бинарной оценки и комментария (по желанию), которые будут видны остальным пользователям. Оценка заносится в базу напротив соответствующего курса и учитывается при следующем запуске алгоритма фильтрации. Коллаборативная фильтрация очень хорошо себя показывает, когда в системе имеется достаточное количество данных, однако на начальных этапах данный тип фильтрации практически бесполезен. Эта ситуация называется «проблемой холодного старта».

Решение проблемы «холодного старта»

На этапе запуска сервиса база действий пользователей будет совершенно пустой, что сделает невозможным использование коллаборативной фильтрации. Для решения данной проблемы будет применен метод контентной фильтрации, однако для его использования нужно собрать информацию о каждом пользователе, чтобы на ее основе фильтровать выдачу. Для получения необходимой информации могут быть использованы следующие методы:

· Анкетирование. Пользователю предлагается ответить на ряд простых вопросов о его предпочтениях и умениях, на основе полученных ответов заполняется информация о пользователе, пригодная для осуществления фильтрования;

· Заполнение действующими студентами. Когда бы не состоялся запуск системы, в университете будут обучаться студенты всех курсов, предложив им заполнить обратную связь о курсах, которые они проходили последними, мы получим выборку оценок каждой дисциплины достаточную для применения алгоритмов коллаборативной фильтрации.

Кроме данных о пользователе нужно собрать данные об опциях, чтобы осуществлять фильтрацию на их основе. Для образовательных курсов подойдет анализ описания курса на предмет ключевых слов и добавление тегов, описывающих основные особенности дисциплины.

Процесс сбора информации

По данным причинам было решено не собирать требования конкретных вакансий, а создавать фильтры требований к областям, например, «аналитик по мнению Яндекс» или «программист SAP». Таким образом данное решение будет носить достаточно общий характер, выполнение данных требований «откроет двери» во многие компании, но в то же время они будут составлены авторитетными организациями, которые диктуют правила рынка в нашей стране.

При создании такого фильтра менеджер указывает компетенции, которые необходимы, чтобы претендовать на должность из этой сферы в данной компании. Полученные данные сравниваются с тегами, которые содержатся в описании дисциплины, и система понимает, насколько данная дисциплина пригодится при трудоустройстве.

Благодаря данному решению каждой дисциплине будет соответствовать одно или несколько профессиональных направлений, видимых пользователю, по которым он сможет фильтровать выдачу.

Для того, чтобы менеджерам компаний не нужно было писать код и запросы к базе данных, в сервисе будет создан конструктор фильтров, который поможет выбрать все, что нужно без особых сложностей, назвать фильтр и загрузить в систему для дальнейшего использования.

Необходимо минимизировать поток информации от пользователя, чтобы сократить возможность получения недостоверной или искаженной информации. Также сокращение требуемой информации от потребителя сможет снизить отток пользователей сервиса, ввиду минимального ввода информации о себе и не затруднительности данной процедуры.

Как связать с существующей системой

На данный момент в университете используется система LMS (Learning Management System), которая имеет доступ к большей части необходимой информации: персональные данные студентов, информация о проходимых в университете курсах, информация о самих курсах университета, успеваемости студентов и прочее. Подключаясь к базе LMS с использованием идентификатора студента, сервис избавляется от необходимости в хранении персональных данных пользователей, на что нужно дополнительное разрешение, так как данные этого типа защищаются законом о персональных данных (Федеральный закон "О персональных данных" от 27.07.2006 N 152-ФЗ).

Данные о требованиях работодателя представители компании вносят в систему вручную, используя инструментарий сервиса, который позволяет это сделать, не вникая в технические подробности и функционирование сервиса.

Данные о курсах, представленных на обучающих платформах-партнерах могут быть внесены как вручную, так и загружены с сайта МООК, чтобы ускорить и упростить процесс.

Требования к интерфейсу

Кроме того, что сервис должен быть качественным и эффективным, он должен быть удобным, интуитивным и привлекательным. За это отвечает визуальный интерфейс сервиса, то есть то, как он выглядит для пользователей различных сегментов.

Для того, чтобы сервисом было приятно и легко пользоваться, при разработке нужно учитывать следующие аспекты:

· Интерфейс не должен быть перегружен элементами, информация должна быть равномерно распределена по страницам;

· Сервис должен иметь сдержанную цветовую гамму, минимальное количество рекламных баннеров и картинок;

· Сервис должен быть интуитивно понятным, пользователь не должен тратить большое количество времени на обучение использованию сервиса.

Монетизация

Из описанных в первой главе методов монетизации интернет-проектов далеко не все подходят для применения в разрабатываемом сервисе. Рассмотрим каждый из них:

· Подписка

Как видно из построенной бизнес-модели, основными источниками прибыли является продажа подписки на сервис компаниям и массовым открытым онлайн-курсам. Делать большую ставку на студентов я бы не стал, так как, во-первых, студенты являются не очень платежеспособным сегментом потребителей, во-вторых, именно база студентов является основным активом сервиса, так как за нее и готовы платить компании и платформы, значит, мы должны создать все условия для ее наполнения, в то время как плата «отпугнет» большое количество пользователей из данного сегмента;

· Расширенная подписка (Freemium)

данная модель монетизации, по моему мнению, неприменима в данном проекте так как предоставляемые услуги взаимосвязаны и их невозможно сегментировать для разных пользователей;

· Разовая покупка

В случае сервиса в сфере образования монетизация посредством единовременной покупки уступает модели доступа к сервису по подписке, так как пользователи-студенты по большей части ограничены в средствах и из-за нерегулярности платежей финансовое планирование сервиса будет усложнено;

· Продажа виртуальных товаров.

Модель неприменима, так как виртуальные товары не интересуют пользователей разрабатываемого сервиса;

· Получение комиссии с продаж.

Взимание комиссии с курсов-партнеров за проданные курсы будет достаточно эффективным способом заработка для образовательного сервиса, так как его пользователи - целевая аудитория образовательных платформ;

· Контекстная реклама.

Перспективным источником прибыли баннерная реклама, то есть которая демонстрируется на страницах сервиса. Очень важно не добавлять слишком много рекламы, чтобы не терять доверие пользователей, не создавалось впечатления, что главная задача сервиса - продать рекламное место, а не оказать качественные услуги;

· Партнерские программы.

Помимо получения комиссии с платформ-партнеров за проданные курсы, заключение партнёрского договора тоже может быть платным, что будет хорошей мотивацией для платформ продвигать только качественные курсы и активно заниматься продвижением и информированием, развивать сервис;

· Офферы (плата за сбор информации).

Дополнительным источником прибыли может быть продажа базы пользователей или ее части третьим лицам, которые заинтересованы в каналах распространения какой-либо информации среди пользователей. Не стоит забывать, что подобная политика ударит по имиджу сервиса, пошатнет доверие пользователей, что пагубно скажется на всем сервисе и его качестве. Более «этичным» способом будет предложение студентам заполнить анкету или пройти опрос для продолжения работы с сервисом;

· Product placement.

Нативная реклама в сервисе может принести дополнительные средства в проект, так как пользователи сервиса - конкретный сегмент рынка, студенты, а значит размещение рекламы будет стоить дороже, чем на многопрофильных площадках;

· Оплата за продвижение.

Данная модель неприменима в сервисе, так как цель сервиса - формирование рекомендаций, исходя из полезности и предпочтений пользователя, а не на платной основе;

· Продажа виртуальной валюты.

Использование виртуально валюты нецелесообразно в рамках образовательного сервиса.

· Добровольные пожертвования.

Модель добровольной помощи проекту в виде пожертвований легко встраивается в любой проект, однако из-за того, что пользователи студенты не слишком платежеспособны, а остальные сегменты потребителей пользуется сервисом на платной основе, пожертвований ждать не стоит.

Важно понимать, что политика получения доходов должна быть выстроена таким образом, чтобы она была достаточно прозрачной, чтобы не вызвать недоверие у пользователей-студентом, не снижать их мотивацию пользоваться сервисом. Таким образом, нужно понимать, что продажа подписки компаниям и платформам должна являться приоритетом для сервиса. И проведенного анализа можно сделать следующий вывод, что для того, чтобы проект генерировал прибыль или хотя бы не был убыточным, нужно использовать основные методы монетизации:

· Подписка;

· Получение комиссии с продаж;

· Контекстная реклама;

· Партнерские программы.

В качестве дополнительных источников средств, по моему мнению, можно использовать:

· Офферы;

· Product placement.

В графическом виде модель взаимодействия агентов можно представить в следующем виде:

Рисунок 3. Модель взаимодействия агентов

Комбинирование вышеперечисленных источников прибыли позволит не привлекать дополнительных средств на содержание сервиса, более того, при правильной настройке данных компонентов сервис может приносить своим владельцам прибыль.

Глава 3. Пользовательский интерфейс: студенты

Для того, чтобы понять, как должен выглядеть разрабатываемый сервис, нужно было заняться прототипированием, создать образцы интерфейса, который бы мог лечь в основу сервиса в будущем. Большая часть страниц сервиса является доступной для всех сегментов пользователе, однако личный кабинет и главная страница сервиса меняются в зависимости от того, кем является конкретный пользователь и какой функционал его интересует. Рассматривать интерфейс мы будем на примере интерфейса пользователя студента, а в разделе об интерфейсе компаний и платформ укажем на отличие функционала для данных сегментов.

Пользовательский интерфейс: студенты

На рисунке 4 представлен внешний вид раздела, который рассказывает о требованиях и рекомендациях курсов для людей, желающих заниматься разработкой в компании Яндекс. Верхняя часть страницы представляет собой список разделов сервиса, среди которых главная страница, «Курсы», «МООК», «Компании», «Новости» и «Помощь». Все данные разделы за исключением первого являются в первую очередь информационными, работа с сервисом осуществляется на главной странице сервиса, где пользователь оставляет обратную связь о курсах и разделе «Курсы», где пользователь может получить рекомендации по выбору курса на базе предпочтений и дополнительных условий, в том числе на рынке труда.



Рисунок 4. Страница описания направления от компании

Рисунок 5 показывает, как могла бы выглядеть главная страница сервиса, предназначенная для информирования пользователя о взятых курсах, о процессе их прохождения, тут же можно оставить обратную связь о пройденных курсах, бинарно оценив их и оставив комментарий во всплывающем окне. На верхней панели помимо ранее перечисленных элементов находится имя пользователя, при нажатии на которое мы переходим в профиль пользователя, где можем поменять настройки.

Рисунок 5. Главная страница пользователя-студента

На рисунке 6 можно наблюдать внешний вид профиля компании при просмотре пользователем. Помимо описания самой компании здесь представлен перечень направлений, открытых работодателем, куда он ищет молодых сотрудников, кликнув на которые, можно получить более подробную информацию, о требуемых компетенциях и рекомендованных курсах.



Рисунок 6. Раздел "о компании"

Рисунок 7 демонстрирует внешний вид страницы, предназначенной для осуществления поиска курсов по пользовательским требованиям. Помимо поиска по тематикам, который реализован через левую панель, присутствует система фильтров, способных сделать поиск более точным и гибким. При выборе режима поиска по пользовательским требованиям пользователю предлагается выбрать такие параметры как платформа, язык, сложность и длительность из вложенных списков, указать, интересуют ли его платные курсы и добавить теги, описывающие терминами то, что он ищет (поиск по ключевым словам). После нажатия кнопки «Поиск» информация обрабатывается на основании алгоритмов фильтрации и ранжируется при выдаче.

Рисунок 7. Страница поиска курсов по пользовательским требованиям

При поиске курсов по рекомендациям работодателя, который демонстрируется на рисунке 8, для запуска поиска пользователь должен выбрать компанию и(или) сферу желаемой должности, а система предложит ему курсы, прохождение которых, по мнению потенциального работодателя, может быть полезна. При выдаче система ранжирует курсы по степень их потенциальной привлекательности, и показывает рейтинг дисциплины, то есть какой процент прошедших курс пользователей остался доволен. Таким образом пользователь не вынужден всецело полагаться на систему, а может сделать осознанный выбор, получив максимум информации.

Рисунок 8. Раздел поиска курсов по требованиям компаний

Страница МООК выглядит, как представлено на рисунке 9. Здесь имеется название курса, его краткое описание, учебный план, где можно посмотреть полную информацию по каждому курсу более детально, кликнув на значок информации напротив курса. Ниже учебного плана идет перечисление сфер и компаний, посчитавших данный курс полезным. Если курс интересен пользователю, то он может нажать на кнопку «записаться», после чего он будет перенаправлен на сайт МООК по специальной ссылке, которая позволяет отслеживать количество переходов с сервиса, что необходимо за получения комиссии с продаж курсов.

Рисунок 9. Интерфейс раздела "МООК"

Пользовательский интерфейс: компании

В случае, когда мы используем сервис от лица компании, на главной странице сервиса, как видно на рисунке 10, располагается информация об имеющихся фильтрах, о которых можно посмотреть информацию или изменить их настройку. В скрытом списке «неактивные» доступны старые фильтры, которые не используются в данный момент, однако могут быть восстановлены в один клик.

Рисунок 10. Главная страница пользователя-компании

При сознании нового или настройке существующего фильтра пользователь-компания попадает в конструктор, представленный на рисунке 11. Пользователю предлагается заполнить описание курса, чтобы студент мог сформировать представление о том, что из себя представляет дисциплина, ориентировочный уровень заработной платы. Следующий этап - добавление рекомендованных курсов, которые, по мнению компании, принесут пользу в процессе подготовки к работе в конкретной сфере. Нажатие на кнопку «+» открывает окно поиска курсов, которые можно добавить к фильтру. Заключительный этап в процессе подготовки фильтра компании - добавление тегов, которые отображают сущность этой сферы деятельности, данная информация будет использована для поиска по ключевым словам и для работы алгоритма фильтрации по содержанию. После нажатия кнопки «сохранить» данный фильтр будет добавлен в систему и станет доступен пользователям.

Для компании мотивацией совершать все эти действия служит желание найти хорошо подготовленного сотрудника, чтобы потратить минимум времени на обучение. В то же время процесс достаточно прост, чтобы не занимать большого количества времени у пользователя.

Рисунок 11. Создание фильтра пользователем-компанией

Рисунок 12. Поиск студентов компаниями

На рисунке 12 показана страница сервиса, позволяющая компаниям находить нужных студентов и связываться с ними. Для осуществления поиска пользователь-компания может использовать фильтрацию студентов по различным параметрам, например, по образовательной программе, курсу, по списку пройденных дисциплин, по опыту работы.

Данная функция может быть использована как для адресной рассылки (приглашение на собеседование, стажировку), так и для массовой рассылки, так как можно выбирать сразу группу пользователей.

Таким образом, разрабатываемый сервис является отличным каналом для связи и распространения информации, за это отвечает функция обмена сообщениями, которую можно вызвать, нажав на значок письма напротив конкретного студента, или отправить сообщение сразу группе пользователей, по нажатию на аналогичный значок в шапке выдачи, предварительно отметив интересующих пользователей (галочка в левой части строки студента).

Важно понимать, что так как общение между пользователями будет проходить внутри сервиса, отпадает необходимость показывать адрес электронной почты, что делает невозможными кражу базы студентов или спам-рассылку.

Пользовательский интерфейс: МООК

Интерфейс при работе с сервисом как пользователь-образовательная платформа практически не отличается от того, что видят студенты и представители компаний. Единственное разница в том, что в отличии от компании на главной странице у МООК отображаются не фильтры, а курсы, которые занесены в систему. Следовательно, и страница добавления курсов отличается от пользовательского интерфейса для добавления фильтров (см. Рисунок 13). После добавления названия курса МООК предлагается заполнить следующие поля: описание курса, категория, в которой он будет отображаться при поиске студентами и компаниями, ссылка на страницу курса на сайте самой платформы, тэги, которые будут служить ключевыми словами при осуществлении поиска, и длительность курса. Заносить достоверные данные в интересах представителей платформы, так как разрабатываемый сервис является перспективным источником клиентов, а, следовательно, и прибыли.

Рисунок 13. Добавление курса пользователем-МООК

Заключение

В ходе проделанной работы была проделана следующая работа: изучены теоретические аспекты смежных областей, проанализированы российские и зарубежные научные статьи на смежные тематики. В силу своей сложности и новизны данная тема недостаточно активно изучается.

После изучения теоретической базы был составлен бизнес-план проекта, который помог понять, как организовать данный проект, на кого он должен быть направлен, откуда можно извлекать прибыль, какие каналы можно использовать и какие издержки будет иметь проект.

Для того, чтобы проект не был убыточным и даже мог приносить доход, были рассмотрены существующие модели монетизации интернет-проектов, выбраны те, которые могут быть использованы в разрабатываемом сервисе в силу специфики оказываемых услуг и особенностей различных сегментов потребителей.

Важнейшим аспектом при создании рекомендательного сервиса является выбор и разработка метода фильтрации. В своей работе я рассмотрел классические методы фильтрации и их разновидности. Для каждого из них я обозначил сильные и слабые стороны, обозначил ситуации, когда каждый из них наиболее эффективен в использовании. В итоге сформулировал принцип выбора метода фильтрации в зависимости от внешних факторов, количества информации, которой располагает система и желаний пользователя.

После определения алгоритма обработки информации был проведен анализ необходимой для функционирования сервиса информации и источников, откуда она может быть получена.

Заключительным этапом проделанной работы было прототипирование пользовательского интерфейса, с учетом требований к разрабатываемой системе, особенностям пользователей и их потребностей.

Данный проект является весьма перспективным как с точки зрения полезности, которую он несет, так и с коммерческой стороны, так как может монетизироваться и приносить прибыль.

Кроме того, данная концепция имеет большие перспективы развития, так как может масштабироваться на другие ВУЗы, и образовательные учреждения, однако, в таком случае будет необходима доработка системы, чтобы учитывались особенности учебного процесса в заведениях отличных от НИУ ВШЭ.

...