採用活動で、次年度以降の採用成功率を左右するのが採用データの分析です。
採用データを分析することによって採用活動を戦略的に行うことができます。
では、採用データの分析によってどのような情報が得られ、どのようなメリットにつながるのでしょうか。
この記事では、採用データ分析でできることやメリットに加え、分析した採用データの活用方法について紹介します。
目次
採用データから分析できること
まずは、採用データからどのようなことが分析できるのかという点について見ていきましょう。
分析によって得られるデータをどのように活用するかをイメージしながら、毎年データを蓄積していくことが大切です。
分析結果から割り出せること
- 自社ページからのエントリー数
- 書類選考通過率
- 説明会参加者数
- 内定辞退数
- 応募から内定までの期間
- 1人採用するあたりの必要工数
- 採用コスト（1人あたりの採用単価や広告費など）
- 就職・転職エージェントからの紹介数
採用データの分析によって、さまざまな要素を数値で割り出すことができます。
上記で挙げたものはあくまで一例ですが、このようなデータを分析することで次年度以降の採用活動に活かすことができます。
参考元にする採用・人事データの種類
- 新入社員の個人情報
- スキルや成果
- 勤怠情報
- 外部媒体からの流入経路があればその広告費用
- どの媒体からの応募が多いのか
- 説明会や面接官などマンパワーが必要な業務の規模
参考元となる採用・人事データの種類も、採用データの分析によって明らかになります。
選考基準の策定や必要な人材の資質・スキルなどを含め、どのような人材をどのようにして確保すべきなのかが明確になるのも特徴です。
採用データの分析は採用活動に必要なデータの分析でもあり、採用に関わる人事のデータ収集も並行して行うことで効果アップにつながります。
採用データ分析を行うメリット
採用データの分析を行うメリットは、数多くあります。
分析によって得られたデータを基に、論理的に改善や新たな採用方法の策を打ち出すことができるのもメリットのひとつです。
採用活動における課題解決に必要なアプローチ方法が明確化され、PDCAを経て目標達成率をアップさせることができます。
採用データ分析で担当者ごとの差をなくす
人事担当者の経験や勘による不確定な要素をサポートし、理論的な採用戦略を組み立てることができるので、担当者による差もなくなるでしょう。
具体的には、担当者が代わる際の情報共有が容易になり、採用担当未経験のメンバーの教育にも役立ちます。
日頃からデータ収集を行っておくことが重要で、データをきちんと分析して整理しておけば簡単に確認することができます。
こうしたデータがあることで、引き継ぎや教育の業務の効率化につながります。
そして、人事担当者の業務負担軽減になるだけでなく、データを元に採用活動ができることで採用コストの削減にも役立ちます。
採用データをもとに効果のある採用手法を把握できる
母集団形成や広告出稿などにより、どの流入経路でどのくらいの学生から応募が来たのか、選考移行率はどの程度かなど、採用データを取得しておくことで効果のある採用手法が分かります。
たとえば、 複数の 採用チャネルを利用しているのであれば、 どの採用チャネルからの流入が多かったのか データとして分かれば翌年の採用活動に活かせます。
効率的かつ効果的な採用手法を把握できれば、 コスト削減 だけでなく採用担当者の負担も軽減されます。
より、自社とマッチした人材確保もできるようになるため、採用活動のクオリティ向上としても有効です。
分析した採用データの活用方法
採用データを分析するだけでは、効果的な採用活動につなげることはできません。
ここからは、分析した採用データをどのように活用していけば良いのか、活用方法のポイントについて紹介します。
データ分析をすることで課題を明確にする
データ分析をしたことで、どこに課題があり何を改善すべきかが見えてきます。
たとえば、移行率の改善や選考フローの見直し・最適化、人材データのプールによる潜在層の構築など、用途はさまざまです。
複数の目的を達成することも可能ですが、達成したいものを明確にしていなければ分析したデータを活用できなくなります。
目的を割り出すために必要な数値を収集する
分析したデータをどのように活かすかだけでなく、必要な情報を得るためにデータ収集を行う方法もあります。
選考移行率や承諾率、採用コストや負担になっている業務など、改善につなげたい要素や目的のためにデータを集めるのも重要です。
目的が明確になっていることでデータ収集が容易になります。
既存のデータだけでなく新たな情報を参考にし、数値による裏付けや適宜アップデートを行っていくことが重要です。
アンケートによる情報収集であれば、自由記述式よりも選択式のほうが定量データを集めることができます。
数値として分析できるデータを収集することで、目的達成につながる戦略的な採用活動が可能になるのではないでしょうか。
仮説を立て、検証を行う
採用データの分析は、PDCAサイクルを回すなど、仮説（計画）・実行・評価・改善を行いながら戦略の最適化につなげる必要があります。
会社説明会の内容を変えれば移行率が上がるのか、オンラインを取り入れると参加数が増えるのか、などです。
改善策を講じる際に改善したことによる効果の予測を行い、予測通りに結果が得られたかを評価していきましょう。
参考値として議題に挙げる
採用戦略を練るうえで、新たな方法を打ち出す際の参考値として議題に挙げることができます。
必要に応じて分析したデータを活用することで、戦略の裏付けが可能になるためです。
新たな方法にチャレンジする際の説得力が増すため、従来の採用方法を変えるメリットを提示することができるようになります。
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実際にそれによってエントリー率が上がったという事例もありますので、ぜひお気軽にご相談ください。
まとめ
採用データの分析は、1年だけで終えてしまうのでは効果がありません。
数年、数十年単位でデータを蓄積することで、採用活動におけるニーズの変化にもいち早く対応できるようになるでしょう。
データ収集と同時に実行と改善を繰り返しながら、自社に合う形の採用手法や業務の取り組み方などを構築してみてはいかがでしょうか。
