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企業にとって、採用活動を通した人材の確保は重要な問題です。この採用活動を効率的に行うためには、採用におけるさまざまなデータを収集し分析しなければなりません。しかし、どのようなデータをどのように分析すればよいのか分からない人もいるのではないでしょうか。そこで、今回は収集するべきデータや集めたデータの分析方法、分析結果の活用法などについて詳しく解説します。
hrmos.co採用データを収集する目的
そもそも、なぜ採用データを集めなければならないのでしょうか。ここでは、データを収集する目的について解説します。
採用の効率化
まず、挙げられるのは採用の効率化のためです。採用データを分析すれば、どのチャネルや方法が最も効果的であるのかを特定できます。効果的なチャネルや方法が特定できれば、それらに予算とリソースを大きく振り分けることで採用の成功率を向上させられるでしょう。また、採用データの分析は選考プロセスの最適化にもつながります。なぜなら、面接回数や評価方法、選考フィードバックの品質など選考プロセスの要因を分析することは改善点の特定につながるからです。選考プロセスの改善には、プロセスを迅速化や適格な候補者を効率的の特定といった効果が期待できます。
採用データ分析は、候補者のスクリーニングや応募者情報の自動化にも有効です。あらかじめ応募者のスキルや経験に関する情報をデータベースに入れておけば、迅速かつ自動的に候補者のマッチングを行えるでしょう。また、候補者エンゲージメントの向上にも効果的です。データ分析をしていれば候補者が選考プロセスに関してどのようなフィードバックを持っているかを把握できるため、どこが選考における改善点なのかを特定できるでしょう。
さらに、採用データ分析は採用した従業員のパフォーマンスとリテンションに関する情報についても提供してくれます。そのため、優れた従業員を採用できるようになるだけでなく従業員が長期間にわたって会社内に留まるサポートができるでしょう。早期退職者の削減も、採用活動における効率化の重要なポイントです。
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経費削減のため
採用データの収集と分析は、経費削減にもつながります。なぜなら、採用データ分析を活用すればどのチャネルが最も効果的であるかを特定できるからです。効果的なチャネルを重点的に活用することで、採用広告や求人掲載にかかる広告費を最適化できるでしょう。また、データ分析を活用すれば特定のスキルや経験を持つ候補者を効果的にターゲティングできます。これにより、求人広告やリクルーターの探索にかかるコストも最小限に抑えることが可能です。
候補者のスクリーニングプロセスを自動化することも経費削減につながります。これは、スクリーニングにかかる時間とリソースを節約でき人手のコストを削減できるためです。さらに、データ分析を使用して選考プロセスや面接プロセスの効率性を評価し、改善点を特定することは採用や面接にかかる時間とリソースの浪費を減少させることにつながります。ただし、こうした分析を導入するためには初期投資や技術インフラの整備が必要です。そのため、経費削減の観点からは初期投資のコストも考慮しなければなりません。また、採用活動の本来の目的は経費削減ではなく優れた従業員を採用して企業の成長に寄与することです。そのため、データ分析は効率化だけでなく戦略的な目標達成に貢献するツールとして捉える必要があります。
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集めるべきデータ
それでは、一体どのようなデータを集めるべきなのでしょうか。主なものとして挙げられるのは、以下の4つです。
- 応募数と応募経路
- 選考プロセス
- 採用にかかったコスト
- 採用にかかった時間
ここでは、それぞれについて詳しく解説します。
応募数と応募経路
応募数と応募経路に関する情報は、採用戦略の評価と改善に不可欠な要素です。収集するべき項目としては、全体の総応募数と職種別の応募数、求人広告や自社キャリアページなどの総PV数などが挙げられます。これらのデータを収集し分析することは、より効果的な採用活動の実施や組織の人材獲得に大きく貢献するでしょう。なぜなら、応募数とチャネルの情報を収集すればどのチャネルや方法が最も候補者を引き寄せているかが把握できるからです。最適なチャネルの特定は、リソースの最適化に役立ちます。
一方、応募経路情報は候補者が求人広告やキャリアページをどのように見つけたかを示します。この情報を収集することは、採用広告のコンテンツやプラットフォームを最適化し、ターゲット候補者にリーチするのに効果的です。また、応募数と応募経路に関する情報を収集することで採用活動にかかる広告予算を適切に割り当てることができるでしょう。無駄な広告費を減少させれば、コスト効率が向上します。さらに、応募経路情報を活用すればどのターゲット市場や候補者プールから候補者を獲得しやすいかも特定できるでしょう。この分析に基づいて、ターゲット市場に合わせたメッセージやアプローチを開発することもできます。
選考プロセス
採用プロセスの評価と改善を行うためには、選考プロセスに関するデータを収集することが非常に重要です。選考プロセスのデータ収集と分析は、採用の品質と効率性を向上させるために必要不可欠なステップといえるでしょう。特に、数値を分析するべき項目としてはエントリー数や選考辞退数、選考の合否数、音信不通者数、内定承諾数などが挙げられます。こうしたデータが重要な理由として、まず挙げられるのが選考プロセスの透明化です。選考プロセスに関するデータを数値化し収集することで、選考プロセスが誰にでも分かる客観的な指標になります。
例えば、「どの段階で候補者が選考から脱落するか」「どのような評価基準が選考で使用されているのか」などが一目瞭然です。また、選考データを客観的に分析することは選考プロセスが効率的かどうかを評することにもつながります。なぜなら、選考プロセスにかかる時間やリソース、面接の数などが適切かどうかを確認できるからです。
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採用にかかったコスト
採用データを収集する際には、かかったコストに関するデータを集めることも大切です。採用コストは、大きく外部コストと内部コストに分けられます。外部コストの主なものとしては、求人媒体への掲載費用や成果報酬金、採用ツールの制作費などが挙げられます。採用担当者の人件費や、採用や面接にかかった時間は内部コストです。これら採用にかかったコストデータの収集は、プロセスの管理と最適化、リソースの効果的な配分、戦略的な決定の基盤となります。採用活動の成功を継続的に評価し、効率性を向上させるための重要なステップです。
まず、採用コストデータを収集することで採用活動にかかる実際の費用がいくらなのかを把握できます。これにより、予算の適切な管理とコントロールが可能になるでしょう。また、コストデータを分析することで、どのチャネルや方法が最も効率的であるかも特定できます。コスト対効果の高いチャネルにリソースを配分し、無駄な支出を削減しましょう。採用コストデータを収集すれば、経営陣や管理職に対して採用コストに関する客観的なデータを提供できるようになります。このことは、戦略的な人事に関する意思決定を支援するでしょう。
採用にかかった時間
採用データを収集する際には、「採用にどれくらいの時間がかかったのか」というデータも集めておく必要があります。なぜなら、採用にかかる時間データの収集はプロセスの効率性向上に貢献するからです。例えば、「どの段階で時間がかかりすぎているか」「どこで遅延が発生しているか」などが特定できます。また、採用における決定の遅延は優秀な候補者の喪失や長期間の求人空白を引き起こす可能性があるため、要注意です。時間データを収集することは、迅速な意思決定と行動につながり、結果として候補者エンゲージメントを高めることになるでしょう。
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データの分析方法
収集したデータは、適切な分析をしなければ意味がありません。ここからは、代表的なデータの分析方法についていくつか詳しく解説します。
応募者数と採用率
応募者数と採用率の分析は、効果のある求人媒体を知るのに効果的です。以下では、それぞれの分析方法を解説します。
応募者数
応募者数の分析のプロセスとして、まず行うのは応募者数の推移の追跡です。月次、または年次でデータを収集し、期間による変化を視覚的に把握できるようにしましょう。次に、応募者数をチャネルごとに分類し、どのチャネルが最も応募者を引き寄せているかを特定します。また、年齢や性別、出身地といった応募者の情報も収集し求人に対するターゲット層を理解しておくことも大切です。各求人チャネルごとの応募者数を比較し、効果的なチャネルを特定します。続いて、応募者の経路（直接応募、リクルーター経由など）を追跡し、応募者がどの経路を選好しているかを理解しましょう。
採用率
採用率は、採用された候補者数を応募者総数で割ったものです。採用率を計算し、時間の経過とともにそれがどのように変化するかを追跡します。また、各求人広告やチャネルごとの採用率を計算し、どの求人広告が高い採用率を持っているかを特定することも大切です。さらに、候補者の選考段階ごとの採用率を追跡し、どの段階で脱落が多いかを把握しましょう。これらのプロセスは、選考プロセスにおける改善点の特定に効果的です。次に、候補者の年齢や性別といった情報に基づいて異なるグループの採用率を比較してみましょう。採用活動によって、社内における従業員の均等性や多様性が向上しているかどうかが評価できます。
費用対効果
採用における費用対効果の分析は、採用活動の効果を評価しリソースを最適化するための重要なプロセスです。以下では、採用の費用対効果分析における一般的な方法を解説します。
データの収集
まずは、応募者数や面接数、オファー数、採用率などの関連データを収集し、データベースに記録します。
キーコストの把握
採用活動に関連するコスト（求人広告費用、面接官の給与、広報活動費用など）を明確に把握します。
KPIの設定
成功指標（KPI）を設定しましょう。例えば、1回の採用にかかる平均コストやプロセスの平均期間、新入社員の定着率などです。
データ分析
集めたデータを分析し、どのチャネルやプロセスが最も効果的かを特定します。過去のデータと比較して優れたパフォーマンスを示す要因を特定しましょう。
A/Bテスト
新しい採用戦略や、アプローチを試すためのA/Bテストを実施します。A/Bテストとは、2つの異なるバージョン（AとB）の何らかの要素を比較し、どちらがより効果的かを判断する分析手法です。これにより、効果的な戦略を特定しやすくなります。
調整と最適化
データに基づいて採用プロセスや予算を調整し、費用対効果を最適化しましょう。無駄なコストを削減し、成功したアプローチを強化します。
レポートと可視化
データ分析を行ったら、その結果を報告書や可視化ツールを使って視覚的に示し、関係者と共有することが大切です。これにより、意思決定の基盤を提供できます。
継続的なモニタリング
費用対効果の改善を継続的にモニタリングし、変化に対応していきます。戦略は、市場や組織の状況が変わるたびに調整なければなりません。
歩留まり率
採用における歩留まり率の分析は、組織内で新たに採用された従業員がどれだけ長期間雇用されるかを評価する重要な指標です。以下では、歩留まり率の分析方法について解説します。
データの収集
歩留まり率を分析する場合は、新たに採用された従業員の入社日や離職日、離職理由などのデータを収集します。
歩留まり率の計算
歩留まり率を計算します。歩留まり率とは、特定の期間内に離職した従業員の数をその期間に採用された総従業員数で割ったものです。例えば、「歩留まり率=（期間内の離職者数÷期間に採用された総従業員数）×100」のような式で表します。
セグメンテーション
従業員を異なるセグメントに分類し、それぞれのセグメントごとに歩留まり率を計算します。例えば、期間別や部門別、役職別、採用チャネル別などでセグメンテーションを行います。
対策と改善
歩留まり率が低いセグメントや期間を特定した場合、対策を講じて改善を行いましょう。改善策には、新入社員のオンボーディングの改善や組織文化の改善、給与と福利厚生の見直し、キャリア開発プログラムの提供などが含まれます。
監視と改善の継続
歩留まり率の監視は、継続的なプロセスであるべきです。改善策を実施したらその効果を定期的に評価し、必要に応じて戦略を修正します。
1人あたりの採用単価
1人あたりの採用単価の分析は、採用活動の効率性を評価し、費用対効果を向上させるために重要です。以下では、分析方法について解説します。
費用の収集
まずは、採用活動に関連するすべての費用の収集です。これには、求人広告の費用やリクルーターの給与、選考プロセスのコスト、面接の経費、新入社員のオンボーディングコストなどが含まれます。
1人あたりの採用単価の計算
1人あたりの採用単価は、総採用費用を新入社員の総数で割ったものです。「1人あたりの採用単価=総採用費用÷新入社員の総数」の式を用いて求めます。
時間軸の考慮
1人あたりの採用単価は、特定の期間内に採用された新入社員数に基づいて計算されるのが一般的です。通常は、年次や四半期を基準に計算します。
複数のシナリオの比較
分析を行う際には、異なる採用方法や戦略のシナリオについても比較します。例えば、内部採用と外部採用、異なる求人広告の効果、リクルートメントプロセスの効率などです。
リスク評価
分析においては、リスク要因も考慮しなければなりません。採用活動の失敗や新入社員の早期離職などのリスクがある場合、これらのリスク要因を計算に組み込みましょう。
監視と改善
改善策を実施したあとは、その効果を定期的に評価し必要に応じて戦略を修正します。
分析結果の活用方法
採用データの分析結果の活用法は、さまざまです。最後に、主な活用法をいくつか紹介します。
採用戦略の見直し
採用戦略の見直しには、データ駆動のアプローチが重要です。分析結果に基づいて戦略を最適化し、組織の人材獲得の成功を支えるために継続的な改善を行います。分析結果を採用戦略の見直しに活用するためには、以下のステップを考慮に入れることが大切です。
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分析の定期的な実施
分析を定期的に実施し、データを収集し続けます。採用戦略の見直しは、継続的なプロセスであり、時間の経過とともに変化する市場や組織のニーズに対応することが必要です。
データを評価
分析結果を評価し、特定の傾向やパターンを識別しましょう。採用活動における成功要因や問題点を明確に把握します。
問題点の特定
分析から浮かび上がった問題点や、課題を特定します。例えば、「特定の求人広告の効果が低い」「選考プロセスの一部で脱落率が高い」といった具合です。
目標の設定
見直しの際には、新たな目標を設定しなければなりません。これには、より効率的な採用プロセスの確立や離職率の削減、多様性の促進などが含まれます。
改善策の立案
問題点を解決するための具体的な改善策を立案しましょう。例えば、求人戦略の変更やプロセスの再設計、候補者エンゲージメントの向上などです。
予算とリソースの割り当て
新しい戦略を実行するために必要な予算とリソースを確保します。見直しに関連するコストとリターンを評価し、予算の適切な割り当てを行いましょう。
実施とモニタリング
新しい採用戦略を実施し、効果をモニタリングします。このプロセスは継続的であり、成果を評価しながら必要に応じて調整することが大切です。
フィードバックループの確立
フィードバックループを確立し、従業員や候補者からのフィードバックを受け入れ、戦略を改良します。フィードバックを活用して改善点を特定し、絶えずプロセスを向上させることが大切です。
求人媒体やプランの見直し
分析結果を活用して求人媒体とプランを見直すことは、採用活動の効率性とコスト効果を向上させるために重要です。データに基づいた戦略は、より優れた人材獲得結果をもたらし、組織の成功に寄与します。分析結果を求人媒体やプランの見直しに活用する際は、以下のステップを考慮に入れておきましょう。
データの収集と整理
採用活動に関連するデータを収集し、整理します。具体的には、各求人媒体の応募者数や採用率、採用単価、応募者の品質などです。データには、正確性と完全性が重要となるため、注意しましょう。
分析と評価
収集したデータを分析し、各求人媒体やプランの効果を評価します。例えば、「どの求人媒体が最も効果的か」「どのプランが費用対効果に優れているか」といったことです。
目標の設定
見直しの目標設定も重要です。これには、求人媒体の選択やプランの調整に関する具体的な目標が含まれます。例えば、応募者数の増加や採用率の向上、採用単価の削減などです。
効果的な求人媒体の特定
分析結果に基づいて、特定の求人媒体がより効果的なことを示すデータを見つけましょう。どの求人媒体が多くの質の高い応募者を引き寄せ、採用に貢献しているかを特定します。
不効果な求人媒体の除外
分析によって不効果な求人媒体を特定した場合、これらの媒体を見直し必要に応じて除外しましょう。これにより、無駄な広告費を削減できます。
プランの最適化
見直しの一環として、従来の採用プランを最適化しましょう。採用広告の配信タイミングやメッセージング、求人広告のデザインなどを調整し効果を向上させます。
テストと比較
新しい求人媒体やプランを実施する前には、A/Bテストや比較実験を行いましょう。異なるアプローチを試し、それらの効果を比較して最適な戦略を特定します。
継続的なモニタリング
変更を実施したあとも、継続的にデータをモニタリングし見直しの効果を確認することが大切です。必要に応じて戦略を調整し、改善点を特定しましょう。
フィードバックの収集
従業員や応募者からのフィードバックを収集し、見直しのプロセスに組み込みます。フィードバックをもとにプランを調整し、ユーザーエクスペリエンスを向上させましょう。
選考後のフォロー
選考後のフォローは、候補者との長期的な関係を築くために重要です。候補者にポジティブな体験を提供して将来の機会につなげることが、組織の人材プールの強化、成功につながります。分析結果を選考後のフォローに活用するためには、以下の方法が役立つでしょう。
フィードバックの提供
選考プロセスを通過しなかった候補者に対して、具体的なフィードバックを提供します。分析を通じて、どのステップで候補者が脱落したかや強化すべきスキルや経験についての情報を伝えましょう。候補者に改善のための具体的なアドバイスを提供することも大切です。
候補者エンゲージメント
選考に進んだ候補者とコミュニケーションを維持しましょう。彼らに組織への興味を持ち続けてもらうために、ニュースレターや組織のアップデートを送信します。将来の機会についても話し合い、関係を構築しましょう。
フォローアップ面接
選考プロセスの最終段階で選ばれなかった候補者と、改善の機会を提供するためのフォローアップ面接を実施します。彼らから得るフィードバックは、選考プロセスを改善するための示唆を与えてくれるでしょう。
候補者体験の改善
分析結果をもとに、選考プロセスや候補者体験を改善します。候補者がスムーズでポジティブな体験を得られるように、プロセスを最適化しましょう。
自動化とパーソナライゼーション
候補者フォローアップを効率化するために、自動化ツールやメールマーケティングプラットフォームを活用するのがおすすめです。同時に、候補者へのコミュニケーションをパーソナライズし彼らのニーズや興味に合わせて対応しましょう。
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まとめ
データ分析を行って優秀な人材を獲得しよう！
採用データの収集と分析は、採用活動の効率化と優秀な人材の獲得につながります。自社の採用プロセスのどこに問題があるかを把握し、最も効果的なチャネルにリソースをあてるためには、数値化された客観的な採用活動の評価が必要不可欠です。まずは、必要なデータが何なのかを理解したうえで、その収集を始めましょう。その際には、ツールを活用するのが便利です。
