Hace unos meses necesitamos contratar a uno de esos perfiles de desarrolladores que son difíciles de encontrar. Para ello pusimos muchísimo esfuerzo como equipo en redactar una oferta de trabajo que resonara entre el tipo de candidatos que buscábamos y que respondiese la mayoría de dudas que se suelen tener cuando se busca un cambio de proyecto. Además intentamos ser lo más transparentes posible acerca de nuestra forma de trabajar, el estado del proyecto y el nivel actual del equipo, para evitar que aplicaran personas con falsas expectativas y perdiéramos tiempo ambas partes.
Buscábamos “software crafters” con experiencia aplicando ciertos patrones de arquitectura y prácticas de extreme programming. Normalmente nadie se describe como tal en LinkedIn, en plataformas de empleo o en Twitter, sino que listan su nivel de experiencia con ciertas tecnologías o simplemente por qué empresas han pasado.
Con la oferta publicada en nuestra web, lanzamos un par de tweets orgánicos con un toque muy personal.
El recibimiento superó toda expectativa, pero a pesar de que hubo mucha interacción con el tweet y comenzaron a llegar aplicaciones, la calidad de estas no era la deseada. Así que decidimos hacer una campaña de publicidad para una audiencia muy específica.
Dado que la audiencia objetivo era difícil de categorizar, tuvimos que recurrir a una estrategia avanzada de segmentación de audiencias, basada no en cómo los desarrolladores (nuestro público objetivo en este caso) se describen a sí mismos, sino en quiénes son sus referentes.
Para construir la audiencia partimos analizando la cuenta de Twitter de @CodelyTV. Codely.TV es una plataforma de formación en materias muy alineadas con la oferta que habíamos publicado. Dentro de su comunidad identificamos un segmento de “software crafters” que combinaba justo lo que estábamos buscando, los conocimientos que se imparten en Codely.TV y esa mentalidad y prácticas inherentes al movimiento de “software craftsmanship”.
La comunidad de @CodelyTV no supera los 3000 seguidores y dentro de ella este segmento de “software crafters” constaba de apenas unos 500 ingenieros, así que necesitábamos más potenciales candidatos.
Al analizar los influencers de este segmento, ordenando por afinidad encontramos a referentes de la comunidad de desarrollo española como David Bonilla. Si bien no ponemos en duda que Bonilla es un software crafter de corazón, no todos sus 15.5K seguidores lo son ya que él tiene un alcance más generalista.
Al ordenar por nuestro algoritmo de unicidad nos encontramos con otros referentes que sin ser tan mediáticos (con audiencias de unos 1000 seguidores de media) un gran porcentaje del segmento que nos interesaba tenía afinidad con ellos.
Navegando entre los influencers más únicos, dentro del top 150, vimos que se trataba de personas que contaban con las mismas características:
Por ejemplo Pablo Albizu, con apenas 760 seguidores, sólo un 7,71% de la comunidad de @CodelyTV le sigue pero le sigue un 24% del segmento de Software Crafters.
Sin duda estos influencers también iban a ser público objetivo de nuestra campaña por varios motivos:
Así que sumamos estos 150 candidatos a los 500 que ya teníamos y creamos nuestra primera audiencia.
650 candidatos es una audiencia muy pequeña ya que lo normal es que no todos estén activos en Twitter y muchos menos van a estar disponibles para un cambio de trabajo.
La estrategia de ampliación que desarrollamos consistió en buscar a más personas fuera de la audiencia original que siguieran al menos a un grupo de estos referentes.
Para ello utilizamos nuestro Audience Manager y creamos una audiencia que cumpliera con los siguientes criterios:
Después hicimos una curación manual eliminando en lote ciertos patrones que descubrimos que no encajaban con la oferta.
Con todo esto conseguimos otra audiencia de unos 12000 potenciales candidatos.
Gracias a nuestra integración con las audiencias personalizadas de Twitter Ads sincronizamos la audiencia en Twitter y creamos una campaña dirigida solamente a esas dos audiencias que con tanto mimo habíamos curado previamente. Creamos una campaña con objetivo “Awareness” y pagando el bid máximo.
Aunque el nivel de engagement e impresiones fue menor que con el tweet orgánico, la calidad de los leads fue muy superior.
El fee estándar de un proceso de selección para un perfil como el que buscábamos en España está entre los 8000€-10000€. En esta campaña invertimos unos 3 días de preparación y apenas $100 en Twitter Ads por lo que nos ha supuesto un ahorro del 99%. Por dar un ejemplo concreto: nos costó solamente $5,50 (ver imagen a continuación) poner el anuncio de la oferta de empleo delante de los ojos de los 150 influencers mencionados anteriormente, que son potencialmente más inalcanzables por otras vías.
El otro gran coste que se suele atribuir al reclutamiento es el tiempo dedicado por el equipo al proceso. Al haber afinado tanto con la segmentación ahorramos mucho tiempo no entrevistando perfiles que no fueran afines y el 46% de los candidatos procesados son elegibles para futuras oportunidades.
La semana posterior a nuestra campaña asistimos a la Pamplona Software Crafters Conference, donde también acudieron la mayoría de influencers que utilizamos como “semilla” de esta campaña y a quienes tuvimos oportunidad de preguntar en persona el impacto causado por ella.
En general, el feedback que obtuvimos fue que:
Foto de Tim Mossholder en Unsplash.