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採用3.0 採用業務が1分で済む未来
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パラパラ見てヒントを掴むエンジニア採用資料
February 28, 2021
Business
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45
採用3.0 採用業務が1分で済む未来
採用の最終形を考えました。
採用領域の未来を作りたい企業があれば一緒にやりたいです。
プロダクトはお任せ下さい。
パラパラ見てヒントを掴むエンジニア採用資料
February 28, 2021
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Transcript
Smart Recruiting ―採用領域の未来―
目次 【採用領域へのアプローチ】 ・エグゼクティブサマリー ・状況 ・課題 ・解決策 【洞察】 ・洞察①:データ構造(ユーザー側) ・洞察②:データ構造(企業側) ・洞察③:マッチング
・洞察④:採用工数 ・洞察⑤:パラダイム 【プロダクト】 ・プロダクト 【セールスロジック】 ・ペインの解消 ・費用対効果
エグゼクティブサマリー 【課題】 ①マッチング問題・・・採用とはマッチング問題を解くことである ・しかし、ユーザー側と企業側のデータ構造が合っていないため、マッチング問題に落とせていない ②採用CX・・・採用CXによって採用成否が決まる ・しかし、採用活動が企業優位のジャッジパラダイムであり、選考が長いため、採用CX(候補者体験)が悪い。 これが採用活動の非効率/転職活動の非効率に繋がっている 【洞察&解決策】 後にイメージ①~④で示すように、パラダイムを変えれば、上記の課題は全てプロダクトで解決できる 【お願い】
ただ、ユーザー側・企業側の両面開拓が必要な事業なので、主に企業側の開拓に関して御社のリソースを 活用させて頂くことで成功確度を高めたい/日本の非効率な採用を一緒に変えたい
状況 ②採用CX 業界のNPSが低く、候補者体験が悪い ①マッチング問題 デジタル時代にもかかわらず、求人票、履歴 書&職務経歴書が依然として使われている 出典:NTTコム NPS®ベンチマーク調査 2020 【転職関連サイト・転職エージェント】
課題 ・データ項目が不揃い ・年収600万~1200万などの大きな幅 =どんな人が欲しいのか表現出来ていない ・選考プロセスが長い ・面接官が素人でジャッジパラダイムを持つ人が多い ①マッチング問題 企業側とユーザー側のデータが不揃いなため、 マッチング問題に落とせない ②採用CX
長い選考プロセスの間、ずっとジャッジされ続ける
解決策 企業「採用要件」 ユーザー「スキル」 × ・出せる年収帯とデータ構造で先マッチングし、採用要件 を満たす人/条件マッチする人だけをアトラクトする ①マッチング問題 企業「採用要件」とユーザー「スキル」の データ構造を揃える ②採用CX
採用を短期化する
洞察①:スキル構造化(ユーザー側) 参考:パワプロ 【自己申告】 ・スキルとは「スキル名」×「経験年数」であり、多くの要素を このデータ構造で記述できる ・スキルが身に付くきっかけとなった「仕事経験」「業界経験」 もこのデータ構造で記述できる ・性質/経験/資格は、「スキル名」のON/OFFで表現できる 強みも弱みもこの表現形式で記述できる 【自己申告の確認】
・企業の選考プロセスで上記を確認する(企業負担) ↓ ・セルフリファレンスチェックで自ら証明する(ユーザー負担) ↓ ・選考支援ソリューションで証明する(お金で解決)
洞察②:スキル構造化(企業側) 【1分で求人が出せる】 ・求人票を「会社情報」+「採用要件」に分解し、求人毎に 「採用要件」のみ記述することで、1分で求人が出せる ・フリーハンドではなく、ナビゲーションがあることで、「採用要 件」を一定以上の品質で記述でき、(相場観も分かる) ・(ピンポイントの年収提示をすることで、フェアなコミュニケー ションが生まれ、ユーザー反応率と採用CXが向上する) ※「採用要件」を満たす人に対し「〇〇万円」以上出す予定 ですというコミュニケーションになる。内定オファーで「〇〇万
円」以下を提示するのは禁止とするルール
洞察③:マッチング スカウトを1人 1人に送る マッチングして からスカウトを 送る マッチング後 の体験が確 定している 第1世代
第2世代 第3世代 マッチングが 自動で 作られる スカウトを送ら なくてもいい 日程調整しな くてもいい 採用DX
洞察④:採用工数 第1世代 第2世代 第3世代 検索する 検討する スカウト を送る 求人票 作成
返信が来て 日程調整 (平均6通) 320分 220分 検索する 検討して いいねする マッチング 相手にスカ ウトを送る 求人票 作成 返信が来て 日程調整 (平均6通) 求 人 票 作 成 1人の候補者と面談する のに必要な採用工数 1分
洞察⑤:パラダイム □メディアパラダイム □選考パラダイム(履歴書・職務経歴書・非構造化面接) 『企業への招待』1962創刊 □ユーザーが数千社の中から選んで応募する 転職媒体 □ユーザーが数千社の中から選んで応募する □ユーザーの滞在時間を伸ばすためにページ 数を増やす/編集する □採用担当が履歴書/職務経歴書を見て
入社後パフォーマンスが予測する 【洞察】 転職媒体のユーザー行動を観察する限り、ニュースメディアのように次から 次に色んな企業を知りたいというニーズは感じられない。しかし、現状多くの 媒体ではメディアパラダイムを踏襲し、メディアを編集し続け、ユーザーの負 担を増やそうとしている 実際は自身にマッチする企業/ポジションの情報だけ欲しいというユーザー が大半で、スカウト媒体ではメディア内滞留ではなく、オファー確認がユー ザー行動の大半を占めている。この状況下では、オファーの魅力を高めるこ とのみがユーザーロイヤリティに繋がる。ピンポイント年収提示が有効である 転職媒体 □WEB上で履歴書/職務経歴書/プロフィール を見て入社後パフォーマンスを予測する 【洞察】 履歴書/職務経歴書/多くの企業で行われている非構造化面接(目利き) では、入社後パフォーマンスの予測精度が低いことは実証されている 選考を長くし、多くの人に判断させれば、判断精度が上がるというのは科学 的に間違っている発想なのでやめて頂く 代わりに、判断精度の底上げのため、スキル部分に関しては、採用要件定 義からの自動マッチングをご利用頂く 入社後パフォーマンスの予測精度をどうしても高めたいのであれば、構造化 面接/ワークサンプルが有効なので、それらの解決策をオススメする
プロダクト ①企業側 ②ユーザー側 求人①~④ 1分採用要件定義 システム Googleカレンダー 予約枠 スキル入力 システム
マッチング 求人① mobile表示 いいね マッチングすると3ヶ月有効な面談チケットが得られる いつでも面談を申し込める スキル入力による いいね獲得ゲーム 800万~ 自動的に該当ユーザー にいいねを届ける 面談枠が生成される 年収〇〇万を出す用意がある/スキル としては〇〇を満たす人を求めています
ペインの解消:膨大な採用工数削減/選考精度向上 □Before:人事が媒体運用をする ―求人票を作る ―書類選考する ―大量のスカウトを送る ―大量のいいねを送る ―日程調整をする (平均6通のメッセージ) □After:部門のリーダーが採用をする ―採用要件を定義する(1分)
―面談予約枠を設定する(3分) 採用工数
費用対効果 非エンジニア1人採用あたりの内部コスト 数量 単価 総額 スカウトチケット 200通 1250円 25万円 採用担当人件費
0.5人月 60万円 30万円 面接担当人件費 0.1人月 100万円 10万円 内部コスト合計 65万円 + 想定:※年収の35%/年収600万 年収×0% 年収×15% 年収×35% 成果費用 0万円 90万円 210万円 非エンジニア1人採用コスト 65万/155万円/275万円 非エンジニア1人採用コスト 50~55万円 いいね送信数 マッチング率 面談申込率 面談数 200 20% 50% 20 いいね送信数 いいね単価 総額 200 2000円 40万円 □Before □After 1人面談コスト 2万円 スキルマッチ した候補者 1ヶ月20人と面談⇒2~3人採用 数量 単価 総額 カジュアル面談 部門リーダー人件費 0.15人月 100万円 15万円 選考 面接担当人件費 0.15人月 100万円 15万円 合計 30万円 1人採用換算 10~15万円 ※エンジニア領域は求人倍率10倍&即戦力人材に需要が集 中しており、需給が歪んでいるため、この採用単価では難しい