採用データの収集・活用に役立つ26項目をご紹介 | 人事部から企業成長を応援するメディアHR NOTE

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採用データの収集・活用に役立つ26項目をご紹介

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こんにちは!HR NOTE編集長 根本です。最近、採用領域にもデータの活用が求められてきているように感じます。
データを活用した採用事例も頻繁に見かけますし、HRTechのようなテクノロジーサービスも数多く生まれてきています。データをうまく活用できれば、自社の課題や、業務に役立つ知見を導き出すことができ、採用活動の中で収集したデータをもとに振り返りや改善を行うことができます。

しかし、実際に「どんなデータをとればよいのか」「どこから手をつけたらよいのか」お悩みの方もいるのではないでしょうか。

そこで今回は、採用活動でどのようなデータを収集でき、どのように有効利用できるのかご紹介します。

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採用活動で収集できるデータとは

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まず、採用活動においてどのようなデータを収集できるのか、以下に挙げてみました。

【応募経路、応募率など】

  • 総応募者数
  • 求人広告別の応募者数
  • 各エージェント別の紹介者数
  • 各学校からの紹介者数(新卒)
  • 社員紹介数
  • 自社HP採用ページエントリー数
  • 説明会参加者数/全体・各回
  • 説明会アンケート提出数
  • 説明会アンケートの内容/満足度・理解度など

【採用プロセス】

  • 属性別の書類選考合否数
  • 属性別の筆記試験合否別数
  • 属性別の一次面接合否別数
  • 属性別の最終面接合否別数(面接回数は各企業による)
  • 属性別の選考辞退数
  • 内定通知を出した数
  • 内定受諾数
  • 内定辞退者数
  • 内定前研修参加者数(新卒)
  • 入社式出席者数(新卒)
  • 面接官ごとの面接回数と合否
  • どの面接官を経由すると内定承諾につながりやすいか

【コスト】

  • 各求人広告やエージェントに支払った金額
  • ひとりあたりの採用単価
  • 採用イベントで使用した金額

【時間】

  • 採用活動に関わった社員の時間
  • 応募から内定までの所要日数

ここに挙げただけでも26個の項目があります。
求人広告の管理画面で収集できるものや担当者が把握できているもの、手元で保管しているデータなどを眠らせてはいませんか。

まずは、現時点で自社でどのようなデータがとれるのか、把握することからはじめましょう。

採用活動で収集できたデータを有効利用するには?

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1.目的を明確にする

採用活動で収集できたデータを有効活用するには、まず何のために活用するのか、目的を明確にしましょう
目的もなくデータを眺めても、何も生まれません。

「現状の採用活動で上手く行っていない点」「採用はできたが求める人材要件と少し相違がある」「採用にコストがかかりすぎている」など問題点を洗いだして、その問題解決に向けてデータを紐解いていきましょう。

2.新卒1人当たりの採用費を削減したい際には?

たとえば、「新卒の1人当たりの採用費」に関してデータを紐解いていきます。
「新卒の1人当たりの採用費」は、採用や内定者研修などでかかった費用を計算して採用した人数で割るとわかります。
仮に今年度の新卒の1人当たりの採用費が50万円となり、来年度は1人当たりの採用費を減らしたいと考えたとします。

そこでまずは、応募経路を見ていきます。
各求人広告やエージェントに支払った金額と採用できた人数を計算して費用対効果を検証します。
その中で費用対効果が良くなかったものが、「求人広告A」だとしたら、来年度は「求人広告A」を使用せずに他の媒体に変更するのか、媒体数を減らすのかなどを検討していきましょう。

また、会社説明会や採用イベントでの費用対効果も検証しましょう。
お金をかけて会社説明会を行ったとしても、参加率や理解度・満足度が低ければコストパフォーマンスがいいとは言えませんし、採用イベントに関しても母集団形成はできても、そこから採用につながらなければ、意味がありません。

採用費について検証が終わったら、来年度の新卒1人当たりの採用費を設定して、来年度に求人広告やエージェントなどにあてる予算を設定していきます。

予算が決まったら採用計画を立てましょう。
その際にも、「求める人物像と母集団が乖離していないか」「誰が面接をすると内定承諾に至りやすいのか(見極め・惹きつけがしっかりとできているのか)」「歩留まりの悪かった選考箇所はないか」などを分析して、考慮したうえで計画をたてていきましょう。

データを用いて振り返ることで、自社の採用状況を明確にすることができ、さらに何が良くて何が悪かったかも可視化して把握することができるようになります。

3.分析結果をPDCAサイクルと組み合わせる

分析結果とPDCAサイクルを組み合わせて採用活動の改善をしていきます。

たとえばPlan(計画)では、「新卒1人当たりの予算を減らして自社が求める人材を採用する」という目標を軸にした来年度の採用計画を立てたとします。
「1人当たりの予算を減らして自社が求める人材を採用する」を目標としてPDCAサイクルをまわしていきます。

Do(実行)はここでは、新卒の採用活動になり、Check(評価)はDo(実行)の内容を評価します。
採用に対する費用対効果はどうか、またイベントで急な費用が発生する、追加オプションのDMを購入することになっていないかなどをチェックしていきます。

Act(改善)では行ってきた新卒の採用活動の見直しを行います。
1シーズンの新卒採用活動を行った後、収集したデータをもとに新卒1人当たりの採用費を算出して、Plan(計画)の通りできたか、検証をします。

「新卒1人当たりの採用費は減らせたが、応募者数が激減して求める人材要件に満たない人を採用しなければならなかった」などの新しい問題が起きた場合は、何が原因なのか検証をして、また次の年の採用計画や採用の予算を決めてPDCAをまわして、採用活動の改善を行っていきます。

まとめ

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  • 採用で収集できるデータは多くの種類があり、自社でどのようなデータがとれるのか把握する
  • データを分析する時には、課題を洗い出し目的を明確にする
  • 分析結果を次の採用計画や予算を決める時に活用する
  • 採用計画を実行する時にはPDCAサイクルをまわして採用活動の改善を図る

採用活動で得たデータを分析することで、「今まで長年行ってきたことが実は費用対効果が悪かった」など、新たな気づきを与えてくれ、意思決定に関わるバイアスを排除してくれることにもつながります。

さらに入社後に「誰がパフォーマンスを出しているのか」「誰が早期離職をしてしまったのか。その理由は何か」など、採用した後のデータを取り続けていくことにより、採用に活かすこともできます。

また、採用管理システムを活用すれば、データの収集・分析を、手間をかけずに簡単に行えるため、より経営に近い業務に時間をかけることができ、「戦略的人事」として企業の根幹である「ヒト」の部分に貢献していくことができます。

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