Creando Objetivos

Los objetivos son la base del reclutamiento efectivo en LinkedIn con Ozzi.ai. Definen tu perfil de candidato ideal y ayudan a la IA a generar mensajes más personalizados y relevantes. Esta guía te mostrará cómo crear y configurar objetivos efectivos.

¿Qué es un Objetivo?

Un objetivo es un perfil detallado de tu candidato ideal que incluye:

Requisitos del trabajo: Título, nivel de experiencia, habilidades requeridas
Preferencias de ubicación: Restricciones geográficas y opciones de trabajo remoto
Criterios de empresa: Industria, tamaño, etapa, preferencias de cultura
Atributos personales: Objetivos de carrera, intereses, estilo de trabajo
Preferencias de mensaje: Tono, longitud, áreas de enfoque, llamada a la acción

Creando tu Primer Objetivo

Paso 1: Acceder a Creación de Objetivos

Abre el panel lateral de Ozzi.ai en LinkedIn
Haz clic en la pestaña Objetivos
Haz clic en Crear Nuevo Objetivo
Elige Objetivo Manual o Importar Objetivo

Paso 2: Información Básica

Llena los detalles esenciales:

Nombre del Objetivo: Ingeniero Senior Frontend - SF
Título del Trabajo: Ingeniero Senior Frontend, Líder Frontend
Departamento: Ingeniería, Producto
Nivel de Seniority: Senior, Lead

Paso 3: Requisitos de Experiencia

Define los criterios de experiencia:

Años de Experiencia: 5-8 años
Habilidades Requeridas: React, TypeScript, JavaScript, CSS
Habilidades Preferidas: Next.js, GraphQL, Frameworks de testing
Experiencia en Industria: SaaS, E-commerce, Fintech

Paso 4: Ubicación y Trabajo Remoto

Establece preferencias de ubicación:

Ubicación Principal: San Francisco, CA
Ubicaciones Secundarias: Nueva York, Austin, Seattle
Trabajo Remoto: Híbrido o Remoto Completo aceptado
Reubicación: Abierto a asistencia de reubicación

Paso 5: Criterios de Empresa

Define preferencias de empresa:

Tamaño de Empresa: 50-1000 empleados
Industria: Tecnología, SaaS, E-commerce
Etapa de Empresa: Serie A a IPO
Cultura de Empresa: Enfocada en innovación, colaborativa

Configuración Avanzada de Objetivos

Matriz de Habilidades

Crea una matriz de habilidades ponderada:

Debe Tener (Requerido):

React: 3+ años
JavaScript: 5+ años
CSS/HTML: 5+ años

Agradable Tener (Preferido):

TypeScript: 2+ años
GraphQL: 1+ años
Testing: Cualquier experiencia

Habilidades Bonus:

Node.js
Python
Sistemas de diseño

Progresión de Carrera

Define caminos de carrera ideales:

Rol Actual: Ingeniero Senior Frontend
Roles Anteriores: Ingeniero Frontend, Ingeniero Full Stack
Próximo Rol: Líder Frontend, Gerente de Ingeniería
Objetivos de Carrera: Liderazgo técnico, impacto en producto

Rango de Compensación

Establece expectativas salariales:

Salario Base: $130,000 - $180,000
Compensación Total: $150,000 - $220,000
Equity: 0.05% - 0.25%
Beneficios: Salud, 401k, PTO flexible

Configuración de Mensajes

Tono y Estilo

Configura cómo deben sonar los mensajes de IA:

Tono: Profesional pero accesible
Estilo: Conversacional, no demasiado formal
Longitud: 2-3 párrafos, 150-200 palabras
Nivel de Personalización: Alto (mencionar proyectos/habilidades específicos)

Puntos Clave de Venta

Define qué destacar:

Desafíos Técnicos: Arquitectura frontend compleja
Oportunidad de Crecimiento: Camino hacia liderazgo técnico
Cultura de Empresa: Innovación y colaboración
Impacto: Influencia directa en dirección del producto

Opciones de Llamada a la Acción

Establece CTAs por defecto:

Primaria: “¿Estarías abierto a una breve conversación?”
Secundaria: “Me encantaría compartir más sobre esta oportunidad”
Casual: “¿Interesado en aprender más?”

Validación y Pruebas

Validación de Objetivos

Antes de activar tu objetivo:

Revisar criterios: Asegurar que los requisitos sean realistas
Verificar disponibilidad del mercado: Verificar tamaño del pool de candidatos
Probar calidad de mensajes: Generar mensajes de muestra
Validar compensación: Asegurar rangos competitivos

Pruebas A/B de Objetivos

Prueba diferentes enfoques:

Tono de mensajería: Profesional vs. casual
Énfasis en habilidades: Técnicas vs. habilidades blandas
Enfoque en empresa: Cultura vs. oportunidad de crecimiento
Estilo de CTA: Directo vs. indirecto

Gestionando Múltiples Objetivos

Estrategias de Organización

Basado en rol: Objetivos separados para cada posición
Basado en ubicación: Diferentes objetivos para diferentes ciudades
Basado en seniority: Variaciones junior, mid-level, senior
Basado en campaña: Objetivos para campañas de contratación específicas

Relaciones de Objetivos

Padre-hijo: Objetivo base con variaciones especializadas
Superpuestos: Objetivos que comparten criterios comunes
Complementarios: Diferentes roles para mismo equipo/proyecto

Optimización de Rendimiento

Monitoreando Rendimiento de Objetivos

Rastrea métricas clave:

Tasa de Respuesta: Porcentaje de candidatos que responden
Tasa de Calificación: Porcentaje que cumple requisitos
Tasa de Entrevista: Porcentaje que procede a entrevistas
Tasa de Contratación: Porcentaje que recibe ofertas

Estrategias de Optimización

Baja Tasa de Respuesta:

Suavizar tono de mensaje
Reducir longitud de mensaje
Mejorar personalización
Verificar competitividad de compensación

Baja Tasa de Calificación:

Ajustar requisitos de habilidades
Mejorar filtrado de candidatos
Refinar criterios de experiencia
Actualizar preferencias de ubicación

Baja Tasa de Entrevista:

Mejorar claridad de descripción del rol
Mejorar puntos de venta de la empresa
Ajustar transparencia de compensación
Refinar llamada a la acción

Errores Comunes a Evitar

Objetivos Demasiado Restrictivos

Demasiados debe-tener: Reduce el pool de candidatos
Combinaciones de experiencia poco realistas: Requisitos conflictivos
Restricciones de ubicación estrechas: Limita oportunidades
Compensación inflexible: Puede perder candidatos de calidad

Personalización Insuficiente

Descripciones de trabajo genéricas: No se destaca
Puntos de venta débiles: Falla en atraer candidatos
Mala personalización de mensajes: Reduce tasas de respuesta
Falta de cultura de empresa: Pierde ajuste cultural

Mantenimiento Pobre

Requisitos obsoletos: Ya no refleja necesidades
Datos de compensación obsoletos: No competitivo en el mercado
Mensajería sin cambios: Se vuelve predecible
Datos de rendimiento ignorados: Oportunidades de optimización perdidas

Consideraciones Específicas de LinkedIn

Análisis de Perfil

Los objetivos funcionan con datos de perfil de LinkedIn:

Endosos de habilidades: Considerar habilidades endosadas
Patrones de experiencia: Buscar progresión de carrera
Conexiones de empresa: Superposición de red
Nivel de actividad: Compromiso con contenido

Optimización de Mensajes

Optimiza para mensajería de LinkedIn:

Límites de caracteres: Respetar límites de mensajes de LinkedIn
Personalización: Usar detalles específicos del perfil
Timing: Considerar tiempos óptimos de envío
Seguimiento: Planificar secuencias de seguimiento

¿Qué Sigue?

Solución de Problemas

Problemas Comunes

Objetivo no genera buenos mensajes: Revisar configuración de personalización Bajas coincidencias de candidatos: Verificar si los criterios son demasiado restrictivos Bajas tasas de respuesta: Probar diferentes enfoques de mensajería Candidatos duplicados: Mejorar filtrado y deduplicación

Obtener Ayuda

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