JOB SEARCH REIMAGINED
Diseño de una funcionalidad para mejorar la experiencia de búsqueda de empleo
Este proyecto forma parte del Curso de Diseño de Interfaces Móviles UX/UI de LaSalle, con el fin de identificar los procesos y las herramientas de creación de contenidos para interfaces móviles.
A partir de un trabajo en equipo, abordamos un desafío propuesto sobre mejorar el proceso de búsqueda de empleo en LinkedIn, con el objetivo de aumentar la retención de usuarios y hacer la experiencia más agradable y eficiente.
A través de research, análisis de la experiencia actual y propuestas de diseño centradas en el usuario, desarrollamos una nueva funcionalidad que responde a las necesidades reales de candidatos y reclutadores, sin alterar la experiencia base de la plataforma.
EQUIPO
ALBA RECHE
MANU GRAJALES
LUIS CASTILLO
IRENE RUIZ
INVESTIGACIÓN
Para identificar una oportunidad real de mejora, desarrollamos un proceso de investigación UX estructurado que incluyó análisis competitivo (benchmark), research con usuarios reales y la definición del problema mediante herramientas como user journey mapping y affinity diagramming. Esta fase nos permitió detectar pain points reales y sentar las bases para diseñar una solución alineada con objetivos de negocio y necesidades de usuario.
PROPUESTA DE MEJORA
Decidimos centrar nuestra solución en optimizar el filtrado y la automatización de ofertas basándonos en el perfil del recruiter, con el objetivo de mejorar la experiencia del candidato. La funcionalidad contempla tres pantallas principales durante la creación de la oferta
Pantalla de cargo principal:
Se introduce el cargo libremente.
PROPUESTA: añadir un subcargo seleccionable para estandarizar datos y mejorar la precisión del filtrado.
Pantalla de descripción del puesto:
Actualmente: un único cuadro amplio que limita la filtración.
PROPUESTA: dividir en categorías diferenciadas:
Breve descripción de la empresa (opcional)
Breve descripción del puesto
Apartado de requisitos
Mantener detalles principales (cargo, modalidad, ubicación, jornada) y añadir tags de documentación requerida, skills y requisitos de idiomas.
Pantalla de recepción de solicitudes:
Actualmente solo correo electrónico o web externa.
PROPUESTA: permitir gestión interna en la plataforma.
Selección de preguntas de preselección ya configuradas por defecto.
Esta propuesta mejora la consistencia de los datos entre ofertas, potencia la automatización del filtrado y facilita la búsqueda de candidatos cualificados, sin alterar la experiencia base de la plataforma.
insights de la investigación
El diseño se centró en dos frentes: calidad de datos del Recruiter y precisión de filtrado para el Candidato.
El Origen de los Datos:
Flujo del Recruiter
Estandarización Inicial: Obligamos a definir Sector, Cargo y Nivel de experiencia (Entry a Senior) mediante selectores predictivos para evitar títulos de empleo ambiguos.
Segmentación de Información: Sustituimos el cuadro de texto único por módulos diferenciados: descripción de empresa, descripción del puesto, skills específicas (tags) y documentación requerida.
La Experiencia del Candidato:
Precisión y Control
Buscador Avanzado por «Chips»: Al buscar un cargo, el sistema sugiere etiquetas recomendadas por sector, permitiendo al usuario combinar múltiples roles (ej. UX Researcher + Frontend) en una sola búsqueda.
Filtros de Experiencia Visuales: Implementamos un menú desplegable con etiquetas claras de años de experiencia para que el usuario no pierda tiempo en ofertas que no encajan con su experiencia.
Visualización de Oferta «At-a-Glance»: La vista final de la oferta resalta mediante píldoras visuales la modalidad, jornada, salario y experiencia. Además, incluimos un contador de skills («tienes 2/7 skills») para que el usuario evalúe su afinidad al instante.
Ecosistema Conectado
A diferencia del modelo actual de LinkedIn, este diseño propone mejorar la precisión de los filtros para optimizar el match entre el perfil del reclutador y el del candidato.
La propuesta se enfoca en refinar los criterios de búsqueda y segmentación de modo que las ofertas lleguen a usuarios realmente compatibles.
Así, cada publicación tiene mayor relevancia y calidad, reduciendo el “ruido” y aumentando la probabilidad de conexión efectiva entre ambas partes.
«El éxito de la retención no está en mostrar más ofertas, sino en mostrar la oferta correcta mediante la estandarización de datos en el origen (Recruiter) y la transparencia total en el destino (Candidato).»
PROTOTIPO
Prototipo bidireccional: optimización en la publicación (Recruiter) y precisión en la búsqueda (Usuario).
PROTOTIPO RECRUITER
Implementamos una barra de progreso para motivar al usuario y reducir el abandono del formulario.
Sustituimos el texto libre por taxonomías cerradas (SECTOR y CARGO). Esto estandariza la base de datos, elimina errores tipográficos y reduce la carga cognitiva al no tener que redactar desde cero.
Usamos CHIPS visuales para el nivel de experiencia. Al añadir rangos de años específicos eliminamos la subjetividad de los términos y garantizamos que el sistema conecte con perfiles precisos.
Input Predictivo
El desplegable carga automáticamente una lista de roles sugeridos que dependen del Sector elegido previamente.
El usuario solo tiene que clicar en la opción de la mini-lista, eliminando errores tipográficos.
Aplicamos el principio de Reconocimiento sobre Recuerdo: es más fácil elegir que pensar, lo que acelera la publicación y mejora el filtrado para el candidato.
Para eliminar el «ruido» y mejorar el filtrado, hemos transformado la descripción genérica en un sistema de campos parametrizados:
Sustituimos el cuadro de texto libre por campos específicos para Empresa, Modalidad, Ubicación, Jornada y Rango Salarial.
Dividimos la descripción en bloques independientes con un mínimo de palabras para garantizar la calidad del contenido.
Implementamos un sistema de identificación por tags.
Educación al Recruiter
Al intentar cambiar los años de experiencia, un pop-up informativo notifica que el rol se ajustará automáticamente. Esto evita la mala praxis de solicitar, por ejemplo, un 'Junior con 5 años de experiencia'.
Consistencia de Datos
Garantizamos que la oferta sea coherente y realista, amoldándose a estándares del mercado.
Control de Errores
El aviso actúa como un paso de confirmación, asegurando que el reclutador tome decisiones conscientes.
Gestión Nativa (Easy Apply): Centraliza las candidaturas dentro de la app, eliminando procesos externos y permitiendo la trazabilidad total del proceso.
Impacto: Mayor eficiencia operativa para la empresa y un proceso más transparente y rápido para el usuario, pudiendo permitir respuestas automáticas en caso de no haber sido seleccionado.
PREVIEW
Implementamos una vista previa integral que consolida toda la información de las cuatro etapas previas.
Esta pantalla actúa como un punto de control crítico, permitiendo realizar modificaciones in-situ antes de publicar.
Así, garantizamos la precisión de los datos y la prevención de errores en la oferta final.
Tras la publicación, el reclutador mantiene el control absoluto sobre la oferta, permitiendo su eliminación inmediata. Implementamos un pop-up de confirmación como patrón de diseño preventivo para evitar acciones accidentales, garantizando que decisiones críticas sean siempre conscientes y reversibles en todo momento.
Jerarquía Visual
El uso del color rojo en el botón de eliminación comunica claramente la naturaleza de la acción.
PROTOTIPO USUARIO
La perspectiva desde la búsqueda de empleo
Implementamos un nuevo sistema de desplegables por cargo sincronizando directamente la taxonomía utilizada por el reclutador.
Esta mejora elimina la ambigüedad en los resultados, permitiendo que el usuario filtre vacantes
alineados con su especialización real.
Para cerrar el círculo de eficiencia, hemos optimizado el filtro de Nivel de Experiencia.
Sustituimos las categorías ambiguas por un sistema de tags parametrizados que coinciden exactamente con los introducidos por el reclutador:
Entry / Junior / Medium / Senior
Mentoría y feedback
https://www.linkedin.com/in/martinasanuy/
Este proyecto se desarrolló con el acompañamiento de Martina Sanuy, cuyo criterio y orientación fueron fundamentales para enriquecer el proceso, aclarar el enfoque metodológico y reforzar las decisiones tomadas en cada etapa.
Gracias por tu dedicación, apoyo y por compartir tu experiencia a lo largo de este recorrido.