記事更新日: 2024/11/28
「優秀な人材が欲しいけど応募がこない」「内定を辞退される」といった悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか。
そこでおすすめするのが「採用活動のデータ分析」です。
データを上手く活用すると採用活動の成果につながります。
今回は採用活動におけるデータ分析の概要と活用方法、成功事例などを解説するのでぜひ参考にしてください。
目次
採用活動のデータ分析は、効率的な採用を行うのが目的です。
応募者や採用プロセス、採用コスト、応募経路ごとの内定率などをデータ化のうえ分析することで、人材獲得を強力にサポートします。
意外な盲点が発見できたり、効率的に採用手法を改善できたりという意味で、採用活動におけるデータ分析は極めて重要です。
応募者の特徴や応募数、採用にかかったコスト、応募経路ごとの内定率といったデータを分析して採用フローを見直すことで、応募者が増える、内定承諾率が上がるなどの成果が出ることが少なくありません。
しかも従来よりコストや時間をかけずに済む点も、データ分析の大きなメリットです。
採用分析は、設定するデータ項目によって得られる分析結果が異なります。
具体的には以下の4項目が有効です。
応募者に関するデータは、採用分析において不可欠です。
年齢、性別、職歴、学歴などのデータを分析すると、応募者の特徴や属性が明確になります。
例えば、年齢層や職歴が期待と異なる応募者が多い場合は、採用サイトを変えたり、募集要項を作り直したりといった対策が考えられます。
採用プロセスごとのデータは、エントリーの人数、各面接ごとの人数や属性、また、選考辞退・内定者・内定承諾者・内定辞退者の人数と属性、及びその理由などです。
採用経路ごとの人数や採用にかかった期間のデータ化も有効です。
採用プロセスごとのデータを分析すると、採用プロセスのどの段階に課題があるかを把握しやすくなります。
採用コストに関連するデータは、以下の通りです。
以上のデータを時系列で比較すると、採用活動の費用対効果がはっきりします。
採用イベントの内容や時期、広告を掲載した媒体、エージェントなどを変更した場合は、その良し悪しが検証しやすくなるでしょう。
採用は、成功もあればミスマッチもあります。
そのため採用後の人材データを収集することも大切です。
ハイパフォーマーの職歴や属性などのデータは、優秀な人材を採用するのに役立ちます。
期待ほどの活躍が見られない社員や、早期退職した社員のデータも採用時の参考になります。
採用活動のデータ分析で把握できるのは、以下の3点です。
採用活動は、ハイパフォーマーが数多く採用できれば成功と思われがちです。
しかしコスト負担が多い場合、経営目線で考えるとそうともいえません。
そこで採用活動全般のコストがわかれば、一人当たりの採用単価が算出でき、以下の計算式で採用活動の費用対効果が把握できます。
採用活動全般のコスト÷採用人数＝一人当たりの採用単価
この値が低いほど、コスト効率よく採用活動ができたといえます。
求人サイトやSNS、会社説明会といった応募経路ごとの応募者数や内定率も採用分析の重要項目です。
応募経路ごとの内定率は、以下の計算式で算出できます。
内定者数÷応募者数×100＝内定率（％）
応募経路ごとに内定率を算出し、時系列で比較すれば自社にとって親和性の高い応募経路を把握できます。
歩留り率とは、採用プロセスの中で次のフェーズに進んだ人の割合です。
例えば、会社説明会に50名が参加し、書類選考に進んだ数が20名であれば歩留り率は40％になります。
応募者が多すぎて大幅に絞らなければならない場合は、歩留り率が低くても問題ありません。
しかし、「書類選考になると大きく減少する」「内定辞退者が多い」といった意味で歩留り率が低い場合は深刻です。
そのフェーズでなぜ歩留り率が下がるのか、原因を追求して相応の対策を練る必要があります。
歩留り率を上記の「一人当たりの採用単価」や「応募経路ごとの応募数」などとリンクさせると、ハイパフォーマーを効率的に採用できる手段を探ることも可能でしょう。
採用活動のデータは、課題によって活用できる項目が異なります。
以下の4つの課題について活用方法を解説しましょう。
求人サイトやエージェントといった求人媒体の一人当たりの採用単価で、自社にとって費用対効果の高い求人媒体かどうかがわかります。
以下の式で各媒体ごとの採用単価が算出できます。
求人媒体ごとのコスト÷採用人数＝採用単価
仮に求人媒体Aが90万円で採用人数が2人なら、採用単価は45万円です。
一方、求人媒体Bが50万円で採用人数が同じく2人なら、採用単価は25万円となり、Bの方が費用対効果が高いことがわかります。
したがって、今後はAよりBに予算を投入した方がコストメリットが高いという意思決定が選択肢として挙げられます。
会社説明会や一次面接といった選考フローや内定時の辞退者を減らすには、歩留り率の活用が有効です。
例えば、会社説明会には参加したのにエントリーの歩留り率が低かったとすると、会社説明会の内容を変えるべきかもしれません。
簡易的にエントリーできる方法に変えたり、カジュアルな服装での気楽な面接を導入したりといった工夫の仕方もあります。
内定率を向上させるには、直近の内定者がどのような応募経路を選択したかを精査します。
そのためには、先ほどの「求人媒体ごとの採用単価」が有効です。
また、ハイパフォーマーの関連データを分析して、その共通項を採用条件に加えるのもよいでしょう。
あるいは、過去の内定者や社員から自社を選択した理由を詳しくヒアリングして、採用フロー見直しに活かすのもおすすめです。
実際に採用した人材のデータを活用すると、採用人材の偏りやミスマッチが回避できます。
面接官が異なると、どうしても評価の基準が曖昧になり、ある面接官が高評価する人物を別の面接官が低評価してしまう事態が起こり得ます。
そこで自社に必要な人物像や属性をデータを元に定義し直して、必要な人材を見落としたり、不要な人材を採用したりということがないように、基準を公平化することが大切です。
実際に採用活動のデータ分析を行うのために有効なツールを紹介します。
採用管理システムとは「Applicant Tracking System(ATS)」のことで、採用に関するあらゆる情報をリアルタイムで追跡できるシステムのことです。
上記の管理を一元的に行えるので、コストを抑えた効率の良い採用活動が可能となります。
事務作業に追われて大切な採用活動に集中できないといった課題も解決できます。
採用管理システムでも採用分析は可能ですが、より分析に特化しているのが採用分析システムで、最近ではAI搭載ツールも登場しています。
以上のような分析が可能なため、無駄やヒューマンエラーによる取りこぼしが防げます。
上記のようなシステムの導入には、ある程度のコストがかかります。
採用規模がそこまで大きくない場合や、コストを抑えたい場合は、エクセルでも対応可能です。
応募者情報や選考フローの内容や日程、関数を利用した内定率や各種歩留り率の算出、グラフ表示など、機能を駆使すればかなり上質なシステムが作成できます。
採用データ分析の成功した事例を2つ紹介します。
金融系スタートアップの同社は、HRチーム6名で、60超のポジションで年間150名超の採用増を計画していました。
目的達成のため、担当者の中で共通言語となる採用データの可視化と、それによる採用リードタイムの短縮を目指しました。
例えば、応募経路別の目標進捗度をエントリー・一次面接・内定・内定承諾の4項目で表示。歩留り率や目標内定受諾数もモニタリングできるようにしました。
他部門のデータも可視化できるので、成果に差があればどこに原因があるのか部門を超えて議論できます。
各データは時系列で確認可能なため、成果が出た時の要因を分析し、戦略立案に役立てています。
共通言語としての採用データシステムが構築されたことで、関係者が同じデータを直接見ながら議論できるようになり、データドリブンな採用活動をサポートしています。
参考：HERP Hire “データドリブンな採用”はどう進める？ UPSIDERのデータ可視化基盤を活用したRecruiting Ops事例
ママ向けQ&Aアプリ「ママリ」を運営しているKDDI子会社の「コネヒト株式会社」では、中途採用の内定承諾率が低下した時期がありました。
社内では、その原因が最終面接にあると考えていたそうです。
ところが選考プロセスのデータを分析した上、実際に入社した10名の社員にヒアリングすると、最終面接に問題があるとの見方が間違っていたことが判明しました。
むしろ1次・2次面接の好印象が内定承諾に繋がっているとわかったそうです。
そこで1次・2次面接の内容を充実させるために、以下の取り組みを行いました。
この結果、約2ヶ月という短期間で2次面接通過率が39％から68％に増加。
候補者の入社意欲が高まっていることにより、最終の社長面接が以前よりもスムーズに行えるように変化し、内定承諾率も2倍にアップしました。
参考：HRMOS採用 データ分析による課題抽出で、ダイレクトリクルーティング比率が全体の7割に。選考途中の離脱数は3分の1に、内定承諾率は約2倍に向上！
今後、採用活動のデータ分析は、ますます重要度が増すと考えられます。
適切にデータを活用すれば、費用対効果の高い求人方法を精査したり、選考プロセスにおける歩留り率や内定承諾率の向上がはかれたりします。
具体的には、採用管理システム(ATS)や採用分析システム、エクセルの活用などがおすすめです。
自社に適した方法を導入し、効率的かつ低コストな採用活動を目指してみてはいかがでしょうか。
画像出典元：Pixabay
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