採用の歩留まりを可視化し、応募から内定までの通過率を1.3倍にする

相談の背景

採用担当はいた。足りていなかったのは分析のほう。

HERP に採用のデータは溜まっていたが、そこから何が言えるかを出せていなかった。 応募が来ていること自体は分かっても、どの職種で、どの段階で人が減っているかが見えない。

データがあるのに使えていない状態は、無い状態より判断を誤りやすい。「応募は来ている」で止まると、実際には最終面接で落ち続けていても気づかない。

やったこと

別々のシステムを1本に繋ぐ

GA と HERP のデータを BigQuery に送り、SQL で中間テーブルを作った。

繋いだのはサイトの訪問から、応募、内定までの一連の流れ。別々のシステムに入っている状態では、「サイトを見た人がどうなったか」が追えない。 採用サイトの効果を語れないのは、多くの場合ページの問題ではなく、繋がっていないことが原因になる。

そのうえで応募から決定までの通過率を可視化し、職種別・面談者別など複数のセグメントで見られるようにした。

どこで落ちているかが分かると、打ち手が絞られる。 結果として、応募から内定までの通過率が1.3倍になっている。

体制 —— 週8時間、窓口は人事責任者

週8時間で、打ち合わせは週1回・1時間。フルリモート。

窓口は人事責任者。 マーケティングの部門を通していない。扱っているのが採用のデータなので、持ち主のところに直接入る形になっている。

分かったこと

採用も、歩留まりを見えるようにして要因を分析し、施策を改善していく対象だということ。

応募をリード、内定を受注と読み替えると、採用はマーケティングとほぼ同じ構造をしている。 途中の通過率が落ちている段階を特定して、そこに手を入れる。媒体を変えるか、母集団を変えるか、選考のやり方を変えるかは、どこで落ちているかで決まる。

違うのは、セグメントの切り方に「面談者別」が入ること。 マーケティングの経路別・キャンペーン別にあたるものが、採用では誰が面談したかになる。ここは媒体を変えるのとは別の打ち手になり、外から買ってくることができない。