※お詫びして訂正いたします。WEBリクルーティング入門」が幻冬舎より発売されます。この書籍は、WEBリクルーティングの基礎的な内容と、統計学(多変量解析)を用いて1応募者を増やす2面接率、採用率を上げる3採れる採用サイトを作るといった内容が書かれています。エビデンスが求められる採用戦略において、採用サイトのアクセスデータ、求職者の応募者データをどのように活用して次の採用戦略に結びつけるかをまとめてみました。書店でお確かめください。けの「WEBリクルーティング」の入門書です。上げるための分析、採用サイトを強化する分析など「WEB」と「統計学」を活用した採用実務の実践書となっています。分析手法は高度なものとなりますが、これからWEBリクルーティングを始められる方向けに丁寧な解説を心掛けました。WEBリクルーティングで秘かに求職者を奪われているWEBリクルーティングは、求人メディアと異なり、企業から求職者へ直接アプローチが行われるため、他社の取り組みを知ることがとても難しい世界です。求人」と検索した結果画面の上部に人材募集の広告を掲載していたり、あるタクシー会社では、採用サイトに訪れた求職者にリマーケティングを活用した間接募集をしていたり(会社説明会や研修体験会など、応募よりハードルが低いものに参加を促す施策)、ある派遣会社では、採用ターゲットの性別や年齢、資格によって広告文と採用サイトを使い分けしたりしています。「人と接する仕事がしたい」という20代の女性を採用ターゲットにしているアパレル企業が求人メディアに募集を出していても、求人メディアに募集を出していないコールセンターのWEBリクルーティングによって秘かに求職者を奪われている(可能性がある)のです。アパレル企業の採用担当者がこのことに気がつくのはとても難しいのです。コールセンターの募集広告は20代の女性にしか広告が配信されていないからです。このように、採用担当者の目に触れないところで行われているのがWEBリクルーティングです。そのため、多くの採用担当者にとってWEBリクルーティングは「よくわからないもの」として、上司に相談ができず判断に迷うといった方が多いと感じています。この判断の迷いは、1年後、2年後の採用に大きな影響を与えます。Web解析の強化書』を上梓させて頂いたのは2015年のことです。振り返ると、企業がWEBリクルーティングを活用し始めたのはこれより少し前の2013年頃からだと理解しています。この頃からWEBリクルーティングをスタートした企業と、これからWEBリクルーティングをスタートする企業の間には、すでに大きな差が生まれています。それは、質が担保された「データの量」です。1,000人の応募者データを分析したWEBリクルーティングの施策と、経験と勘で出稿を続ける求人メディアでは、すでに結果に差が出ているのです。1,000人分の応募者データがあれば、1,000人を複数のクラスター(小集団)に類別して、どのクラスターの採用率が高いのか、どのような期待を持って応募してきているのか、などを考察して、次の採用戦略に活かすことができるのです。話を少し変えて、求職者の仕事探しの変化についても振り返っておきましょう。1990年代の首都圏の求職者は、リクルートの「フロム・エー」、学生援護会の「an」、新聞折込みの「アイデム」、この3つの求人メディアがあれば、アルバイト・パート募集のほとんどを入手することができました。多くの求人情報を少ない求人メディアで入手することができた時代です。募集を出す企業も、フロム・エーかanかアイデムに募集を出せば、多くの求職者にアプローチすることができました。2000年代になると、求人メディアは紙からWEBに変化します。WEBは流通の必要がなく、エリアも限定しないので、特定の職種に特化した専門の求人サイトやSNSを活用した求人メディアなどが次々に登場しました。求職者にとって選択肢が増えたことは嬉しいことですが、その反面、求人情報が拡散したため、多くの求人情報を少ない求人メディアで入手することが困難になったのです。そこで求職者は、自分が欲している求人情報を漏れなく入手・検討するために「検索」を行います。Trendsで「求人」という単語を調査すると、右肩上がりのトレンドが確認できます(2004年1月1日~現在)。2004年頃と現在を比較すると、4倍近く検索回数が増えているのです。したデータからも「職種名+求人」「職種名+雇用形態+求人」などの「仕事探しのクエリ」で仕事探しを行っていることが読み取れます。WEBのテクノジーの進化と身近になったデータ分析、そして求職者の仕事探しの変化に対応した「WEBリクルーティング」は、企業にとって喫緊の課題であり、採用競合との差別化の一手となるのです。本書の構成そこで本書は、序章でWEBリクルーティング全般について、第1章でWEBリクルーティングのツールについて、第2章で現状を整理・要約するための分析について、第3章で応募者を増やすための分析について、第4章で面接率・採用率を上げるための分析について、第5章で、採用サイトを強化するための分析について解説をしています。データ測定と統計学(多変量解析)について詳しく述べているので「データドリブン採用」のファーストブックに適しています。統計学や○○分析と聞くと専門知識が必要であったり、難しい公式や定理をイメージされたりするかもしれませんが安心してください。自動車の詳しい構造を知らなくても免許があれば運転ができるように、統計学の数理的な知識がなくてもデータとツールがあれば分析を行うことはできるのです。運転には交通ルールがあるように統計学にもいくつか大切なルールがあるので注意してください。さあ、はじめよう、WEBリクルーティングさて、筆者の会社では、2013年ころから採用サイトの制作、求人リスティングの運用、採用サイトのアクセス解析・統計分析といったWEBリクルーティングの採用コンサルティングを事業の柱として参りました。この間、採用環境は厳しさを増してきましたが、WEBリクルーティングによって採用成功を収める企業が増えてきました。これは、求人メディアを選択するだけの採用手法から、データを元にした自社採用を確立した企業の拡がりでもあります。した新しい取り組みは、求人メディアを取扱う広告代理店にも広がっています。株式会社プライムサーヴ(http://www.prime-solve.co.jp/)、株式会社デルタマーケティング(https://www.deltamarketing.co.jp/)、上級ウェブ解析士(WACA)が多数在籍する株式会社リクルーティング・デザイン(https://www.rd-woods.co.jp/)です。これらの広告代理店では、WEBリクルーティングの分析結果を求人メディアの原稿制作に活かす新しい提案が行われています。本書を読み進める中で、「自社のデータはどうなっているのか」「早速データを集めて分析してみよう」といった具体的なアクションを起こしていただければ、著者として大変嬉しく思います。