WeCreativez WhatsApp Support
Our customer support team is here to answer your questions. Ask us anything!
Hi, ada yang bisa dibantu?
freelancer

Bagaimana Freelancer.com Membangun Tim Growth Yang Hebat

freelancer

Growth Hacking dan Data Science adalah kata-kata yang sangat canggih belakangan ini, dan di sinilah analytic, statistik, ilmu komputer dan marketing bertemu. Growth Hacking pada dasarnya adalah mencari platform yang menyediakan layanan one to many dan mengembangkan cara yang cerdas untuk memanfaatkannya.

Perusahaan teknologi itu secara harfiah adalah memperkerjakan ilmuwan roket untuk memanfaatkan kanal ini (teknologi) dan mendapatkan customer dengan cepat sebelum pemainnya semakin ramai dan keuntungannya hilang karena biayanya tergolong mahal atau terbatas. Jika anda menginginkan hypergrowth (pertumbuhan yang sangat cepat), marketing yang konvensional tidak akan membawa anda kemana-mana, karena metode marketing yang tradisional memberi hasil pertumbuhan yang linear dan tidak memberikan hasil yang eksponensial.

Matt Barrie – Freelancer.com CEO

Editor’s Note: Artikel ini ditulis oleh Willix Halim, Vice President of Growth & Analytics di Freelancer.com

Dalam tulisan ini, saya akan membagikan pengalaman bagaimana saya membangun Growth Team (tim pertumbuhan) di Freelancer.com dari dasar hingga menjadi seperti saat ini.

Perlu anda ketahui bahwa saya tidak memiliki online marketer dalam tim saya. Itu bukan karena saya tidak menganggap keberadaan dan pentingnya mereka, tetapi karena apa yang saya lakukan di perusahaan ini sangatlah matematikal, scientific dan bisa dihitung. Sebagian besar marketer, hal yang berbau matematikal itu adalah sesuatu yang berlawanan dengan apa yang mereka kerjakan.

Saya mempunyai tim yang berisikan 12 orang – terdiri dari manajer produk dan data scientist.

1. 4 lulusan terbaik dari suatu universitas

2. 4 PhD

3. Mekatronika/Robotic Engineer

4. Computer Scientist – Machine Learning Expert

5. Computer Engineer

6. Ahli Matematika

7. Ahli Fisika

 

Jadi apa yang anda inginkan dari mereka?

1. Mereka adalah engineer dan seharusnya tahu bagaimana cara pemrograman

Semua growth hacker di perusahaan saya harus melalui wawancara yang sama intensifnya dengan engineer lain lalui saat mereka diwawancara tentang produk/analytic.

Kenapa? Karena mereka adalah jenis manusia yang berbeda – mereka adalah kombinasi dari marketer dan engineer seperti yang dijelaskan oleh Andrew Chen (orang yang berpengalaman dan paham betul tentang Growth Hacking, online advertising, dan masih banyak lagi). Menurut saya, mereka seharusnya menjadi ahli strategi juga dan bisa memandu tim kami bermain pada peran yang sangat penting dalam strategi produk inti perusahaan dan pengambilan keputusan.

Contoh yang nyata: AirBnB berhasil untuk memposting iklan secara otomatis di Craiglist (salah satu website yang berisikan iklan baris terbesar di dunia) tanpa API apapun. Jika anda bukan seorang programmer, anda tidak akan bisa melakukannya. Tidak perlu dikatakan lagi, inilah bagaimana AirBnB meraih pertumbuhannya di masa awal.

Selain itu, tidak akan ada banyak perubahan konteks dalam komunikasi di perusahaan. Anda tidak perlu bolak-balik ke engineer untuk memberitahukan mereka perbaikan dan tweak yang perlu mereka kerjakan. Tim kami mengirimkan sekitar 15-20 A/B test setiap minggu dan jika kami beruntung, kami akan mendapatkan 2-3 perbaikan kecil. Jadi, jika kami ingin melibatkan engineer inti pada hal ini, anda pasti bisa membayangkan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melakukannya.

2. Orang yang suka membaca berita teknologi

Untuk menyederhanakannya, jika anda tidak membaca hackernews, techmeme atau techcrunch atau e27 (jika anda di Asia) atau situs yang mirip lainnya, anda seharusnya tidak berada di tim tersebut. Bahan bacaan ini adalah universitas kami.

3. Pekerjakan orang yang terbaik

Saya mempunyai satu filosofi: anda tidak akan pernah salah dengan memperkerjaan lulusan terbaik universitas. Setidaknya, kecerdasannya telah terbukti dan berkeinginan untuk bekerja keras – anda tidak mungkin bisa meluluskan kelas atas jika anda tidak memiliki komitmen pada pekerjaan anda.

4. Passionate – Hungry (selalu ingin belajar) – Driven (selalu tergerak untuk terus bekerja)

Manager yang cerdas selalu memperkerjakan orang yang lebih cerdas dari dia. Carilah anggota tim yang passionatehungry dan driven. Saya lebih nyaman memperkerjakan lulusan berumur 22 tahun yang cerdas, pemahaman teknis yang mendalam, passionate, dan hungry – yang mudah didapat daripada membayar veteran dari luar. Umur rata-rata dari growth team kami sekitar 23 tahun.

5. Paham dengan statistik & data mining (proses analisis pada database)

Anda mungkin tidak perlu memiliki tim yang semuanya ahli dalam statistik dan machine learning, tetapi semua tim anda haruslah mempunyai tingkat pemahaman yang tinggi pada area-area seperti:

  • A/B testing dan statistiknya
  • Binary State Classifier dan aplikasinya
  • Analisis regresi
  • dll

Jadi kesimpulannya adalah anda harus memiliki pemikir dalam tim anda dan biarkan data scientist untuk memvalidasi ide dengan rangkaian angka yang mereka hitung.

Anda harus melihat setiap perbaikan yang anda dorong secara mendasar, anda harus bisa mengkualifikasikan apapun yang anda lakukan agar menghasilkan dampak pada metriks inti yang sedang anda coba untuk diperbaiki. Itulah kenapa dalam freelancer.com kami memiliki ribuan grafik dalam dashboard yang diciptakan oleh tim kami dan tersedia ke semua orang di perusahaan karena kami sangat menghargai transparansi.

Oo ya, anda juga akan kagum dengan informasi yang mendalam yang berasal dari Machine Learning.

Sebagai contoh dalam kasus mencari tahu customer yang membayar:

Aplikasi Binary State Classifier seperti Random Forest Classifier pada dasarnya bisa memprediksi apakah seorang user akan membayar atau tidak. Bahkan bisa memberitahu anda atribut yang diperlukan agar semakin banyak user yang membayar pada produk anda.

Wawancara semacam apa yang anda tanyakan kepada calon tim anda?

1. Pertanyaan teknis engineer

Mungkin saya akan memulai dengan wawancara yang berhubungan dengan engineering – wawancara normal yang biasanya akan dilalui oleh software engineer. Pertanyaan yang berhubungan dengan algoritma mungkin akan saya tekankan di sini agar saya tahu bagaimana mereka berpikir.

2. Dasar – Pertanyaan data analytic yang mendalam

Pertanyaan ini bergantung apakah anda akan memperkerjakan manajer produk atau data scientist, anda mungkin perlu bertanya kepada mereka dari dasar hingga pertanyaan data analytic yang mendalam seperti:

  • Apa artinya 95% Confidence Interval?
  • Bagaimana anda menjalankan A/B test anda jika ada lebih dari 10 test yang sedang berjalan dalam waktu yang bersamaan?
  • Apa itu Type1 & Type2 error dan kenapa ini penting dalam data mining?
  • Jika anda mempunyai data apapun dari Google, apa yang akan anda berikan kepada perusahaan kami dan kenapa?
  • Value apa yang anda harapkan?
  • Kutukan apa yang ada pada dimensionalitas dalam machine learning dan bagaimana anda menyelesaikannya?
  • Anggap saja anda mempunyai log file dari website kami, informasi apa yang bisa kami ambil dari sana?

3. Pertanyaan pengetahuan umum yang random

Saya juga suka untuk bertanya pertanyaan random karena ini menunjukkan betapa beragam dan serbagunanya mereka:

  • Apa itu krisis Subprime Motgage dan kenapa gagal di belakang?
  • Apa itu Big Mac Index?
  • Kenapa bentuk bubuk susu itu silindris dan bukan kotak?
  • Apa pendapat anda tentang online marketplace yang memungkinkan user untuk meng-outsource pekerjaan dan tugas kecil ke orang lain dalam area lokal seperti taskrabbit.com, airtasker.com? Masalah apa yang anda lihat dari bisnis tersebut?

4. Studi kasus

Pada akhirnya, jalankan semuanya melalui beberapa studi kasus, terutama pada masalah yang sedang dialami tim anda dan kemudian pecahkan masalah itu.



Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *