Antes de intentar responder esto, algunas cosas …
1. ¿Por qué el interés de tu parte? Definitivamente tengo curiosidad acerca de cómo hacen lo que hacen, al igual que tengo curiosidad sobre cómo varias empresas potencian sus productos y servicios. También tengo curiosidad por saber qué hace que otros sientan curiosidad por lo mismo. Si no trabaja para ellos, lo que supongo es el caso, ¿por qué el interés? El mío es haber visto cómo se combinan algunos servicios de datos e información, tener ideas de cómo podría hacerlo, por lo que me gusta entender los enfoques de otras compañías como un método para validar mis propios pensamientos y para aprender más.
2. No trabajo para Identified, por lo que todo lo que sigue es una conjetura completa. Podría estar encaminado o podría estar muy, muy lejos. Y no espero que nadie de Identified tenga suficientes detalles para determinar cuál es el caso.
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3. Empecé a completar un perfil, pero me di por vencido tan rápido que ni siquiera puedo decir que mis conjeturas se basan en la experiencia con su servicio. De nuevo, hay más razones para equivocarme completamente aquí.
Dicho esto, déjame compartir lo que haría si estuviera en su lugar …
1. Usaría las clasificaciones escolares de US News, Newsweek, etc. Fuentes confiables y bien consideradas para clasificar escuelas basadas en factores razonables serían un punto de datos importante para la calificación de una escuela. Para las empresas, usaría listas de los mejores empleadores, las marcas más confiables y las compañías más respetadas de una manera similar a las clasificaciones universitarias. Tendría que profundizar en los datos y hacer el trabajo de análisis para saber si esta es una buena fuente de información para el puntaje, pero supongo que lo es.
2. Usaría métricas internas relacionadas con la distribución actual de cualquiera de dichas escuelas entre la base de usuarios. Si quisiera atraer a más usuarios de una escuela en particular (no está claro que quisiera hacer esto, pero …) aumentaría el peso de dicha escuela hasta que alcanzara un cierto umbral, momento en el que me normalizaría. Entonces, si bien Harvard puede no ser una escuela que yo pueda clasificar mucho más alto, NYU o Georgetown o UCLA podrían no ser tan altas como a los estudiantes o ex alumnos, lo que hace que esas escuelas sean perfectas candidatas para un poco de inflación intencional. Cualquier escuela decente con una gran población estudiantil sería el objetivo probable de este tipo de ponderación, ya que podría conducir a una mayor actividad de los usuarios. También haría esto para algunas empresas, pero probablemente un subconjunto más pequeño, relativamente hablando.
3. Específico para las empresas, usaría datos financieros, aunque eso se desmorona con las empresas privadas. Para aquellos que son públicos, trabajaría para utilizar uno o dos puntos de datos simples que están disponibles en un gráfico de cotizaciones o confiar en algo de Hoovers o Dun & Bradstreet. No sé qué funcionaría mejor, pero algo que indica la fortaleza general de la empresa que podría ser algo tan cursi como los indicadores promedio de compra / venta de los analistas bursátiles.
4. Para las empresas, aunque posiblemente también para las escuelas, usaría la presencia en las redes sociales, particularmente la cantidad de seguidores de Facebook y seguidores de Twitter. No le daría tanto peso, pero un poco dada la naturaleza social de Identified. No está de más tener ex alumnos de una escuela con una fuerte presencia social para involucrarse más en la plataforma, ¿verdad?
Sobre todo, diseñaría el mecanismo de puntuación para generar puntajes que influyeran en el tipo de comportamientos que más quería que ocurrieran. Es un requisito que seas consistente, pero también puedes ser bastante opaco. Una puntuación debería ayudar a ilustrar las diferencias reales entre un usuario y otro, por lo que maximizaría la probabilidad de separación de la puntuación, lo que podría forzar límites más claros para cada desviación estándar a lo largo de la curva de puntuación del usuario. Digo esto porque he visto sistemas de puntuación que no fueron diseñados para seguir una curva en absoluto, sino más bien un patrón escalonado para ayudar a impulsar la toma de decisiones y fue efectivo. Tenga en cuenta que Identified no solo está usando datos de usuario o datos de la escuela y la empresa para generar puntajes, sino que probablemente también está capturando datos de actividad del usuario y usándolos para construir puntajes. Ciertamente lo haría.
Por último, encuentro la respuesta de Leon bastante fascinante, ya que tendría menos fe en la información pública, relevante personal y profesionalmente disponible que en mi capacidad de construir una puntuación razonablemente correlativa en los factores que he enumerado anteriormente. Parece que está diciendo que tienen una forma única de precalificar a los usuarios y que usan los puntajes reales de los usuarios para determinar los puntajes de la empresa y la escuela, aunque en realidad debe ser más un sistema autorreferencial por el cual los puntajes de los usuarios influyen los puntajes de la escuela y la compañía y viceversa, particularmente a medida que crece la base de usuarios. Solo puede desarrollar tantos puntajes previos al usuario, pero un pequeño conjunto podría usarse para calificar a las empresas y escuelas, iniciando casi un efecto de red en torno a la puntuación. En lugar de puntos de datos estáticos, podría seguir refinándose a medida que se incorporen más usuarios y se desarrollen más puntajes. Sin embargo, creo que tomaría mucho más trabajo desarrollar puntajes basados en los datos del usuario, como el título del trabajo o el valor de la propia red de un usuario, pero prefiero usar esos datos junto con la comprensión de qué usuario asistió a qué universidad y trabajó en qué compañía que extraer de fuentes como Spokeo o ZoomInfo, no es que esas sean las compañías que Identified está usando (no lo sabría).