200416_HERPウェビナー_採用データの活用入門（ナイル大西パート）_配布資料.pdf

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1. 採用成果を見える化し、 データから改善施策を導き出す 　　　　の場合 採用データの活用入門
2. 自己紹介 大西 優志 @0024UZ 上智大学 経済学部 経営学科卒業。 ナイル株式会社へ新卒入社。 内定者時代からデジタルマーケティングのコンサルタントとし て従事。2018年8月より人事に異動し、20卒採用を担当。 2019年より中途採用ほか全ポジションの採用に関わる。 現在は主にリクルーティング・イネーブラーとして、採用全般 の数値可視化、課題発見・解決に注力している。
3. リクルーティング・イネーブルメントの役割 可視化 議論 計画
4. ナイルの紹介(会社概要) デジタルマーケティングを強みとした 事業開発カンパニー ・デジタルマーケティング事業 ・メディアテクノロジー事業 ・モビリティサービス事業
5. ナイルの紹介(デジタルマーケティング事業) デジタルマーケティングのノウハウを活かし、 様々なクライアント企業のデジタル課題を解決
6. ナイルの紹介(メディアテクノロジー事業) 約1,100万人
 
 月間ユニークユーザー 
 2012.8
 2014.1
 2015.1
 2016.1
 2017.1
 2018.1
 2019.1
 - 国内最大級のアプリ発見メディア
7. ナイルの紹介(モビリティサービス事業) - 月額定額マイカーリース 月間数千件の 審査申し込み
8. ナイルの採用 • 従業員数：150名（正社員 100名） • 中途：新卒 ＝ ８：２ • 採用手法：紹介(4)/媒体(2)/スカウト(2)/社員(1)/自社HP(1) • 採用特徴：ポジションマッチ採用、採用"狭"報、 　　　　　ワークサンプル、採用委員会、オファー資料
9. ナイル採用チームの変遷：採用計画と共に拡大中！ 2018年末　→　2019年4月　→　2019年8月　→　2020年1月 　　　　　　　　 資金調達 　　　　　　　 70職種100名採用へ
10. 採用チームの去年一年間の取り組み ▪チーム ・採用チーム5名体制確立（1月から6名体制） ▪選考フロー ・キャスターオペレーション体制（1月からインハウス化） ・ジョブ・ディスクリプション型作成 ・ワークサンプル型作成 ・リファレンスチェック「backcheck」導入 ▪選考データ管理 ・採用管理ツール 「HERP」導入 ・選考歩留まりデータ可視化 ・スカウト歩留まりデータ可視化 ・面接所感フォーム改善 ・ミッションフォーム改善 ▪エージェント強化 ・大手エージェントのリレーション強化 ・両面型エージェントのリレーション強化 ▪面接力強化 ・面接マニュアル作成 ・現場社員向け面接勉強会 ・リファラルマニュアル作成 ▪発信 ・ピッチスライドWeb公開（カルモ） ・かだんの記事：32記事公開
11. 特徴的な取り組みを いくつか紹介します
12. 前提としての思想：事業家集団という組織像 - 全員が「事業家」精神を持つ - 事業を創ることにコミットする人を採用する - 事業を伸ばす上での組織作りや採用も現場がやるという考え
13. 「ワークサンプルテスト」によるジョブ/スキルマッチ判定 - 入社後業務に模したワーク - ポジション別に用意 - 現場社員が作成して人事が添削
14. 「面接マニュアル/勉強会」による社員の面接力向上 - 面接マニュアルの作成 - 項目定義によって属人性の排除 - 不定期開催の勉強会でインストール
15. 「採用分報Slack」で採用人事の活動状況をオープンに - 採用活動のブラックボックス化を防ぐ - リアルタイムの行動報告 - 現場社員が採用に興味を持つきっかけに
16. 「オウンドメディア」で現場面接官の取材実施 - オウンドメディアは選考目的で利用 - 面接官のインタビュー記事 - 喋る訓練になる、自己紹介になる、 組織や採用について考える機会になる
17. 採用にデータを用いた背景
18. なぜ採用データを蓄積・活用していなかったのか？ ・採用職種がどんどん増加していた（20→70職種） ・結局は「母集団増やそう」という話になる（と思ってた） ・ATSを入れるまでデータをちゃんと蓄積できてなかった 　（HERPを導入したのは2019年6月） ・ほぼ一人人事オペレーションで余裕なかった
19. ATS導入前に使っていたスプレッドシート コンフィデンシャル
20. なぜ採用データを蓄積・活用し始めたのか？ ▪採用職種増加に伴い工数が爆増 →スカウト/エージェントの通過率改善の必要性が強まった ▪経営/現場からのムチャ振り発生 →実績を元に現実的な計画を提示する必要性が出てきた
21. 実際にナイルで使用している歩留まり コンフィデンシャル
22. 実際にナイルで使用しているエージェント実績表 コンフィデンシャル
23. 実際にナイルで使用しているスカウト実績表 コンフィデンシャル
24. 実際にナイルで使用しているOKR（目標管理）シート コンフィデンシャル
25. 無駄応募 無駄紹介 無駄スカウト 選考期間が長い データ可視化 課題抽出 断捨離&改善 有効応募の増加 工数の削減 選考期間の短縮 課題 施策 結果 これらのデータをどう活用してきたか？
26. ナイルの採用活動×データの話 事例：
27. 今回の登壇で伝えたいこと ・データに基づいてコミュニケーションを取るのは大事 ・ただし、データを取ることが目的になってはいけない ・データは仮説出し・施策検証のツールでしかない！ ・n=1を探しに行く嗅覚を鍛える→行動と振り返りあるのみ
28. 採用データの活用場面は？ ネクスト アクション決め （仮説出し） 振り返り （施策検証） 予算・計画 の策定 現場との交渉 経営への報告
29. AGTからの大量推薦 →対応工数ハンパない →でも決定少ない… （書類通過率20%） AGTごとに実績確認 注力AGTに特化 数値目標を決定 注力職種を調整 書類通過率が大幅改善 （書類通過率35%） 月間推薦数300件→200件 （通過/採用者数も純増） 課題 施策 結果 エージェントの通過率を上げる：「選択と集中」
30. 70職種×4媒体 社内外30名で スカウト実行 ↓ スカウト可否の チェックだけで 数時間かかる！ スカウトデータ可視化 担当者/媒体評価 アサイン/稼働調整 振り返り会の実施 振り返り→改善のサイ クルが回り始めた チェック工数削減 11名採用 （中途のうち20%ほど） 課題 施策 結果 スカウトの効率を高めるためにデータを使う
31. 選考フローが6段階に 分かれている ↓ 一人あたりの選考期間 が長く（1ヶ月以上） なっていた 各選考期間を可視化 ↓ ボトルネック特定 ↓ フローの修正 ↓ 社内連携 選考期間が1ヶ月以内 に短縮！ 1次面接までの速さは 昨年の2倍に上昇 課題 施策 結果 選考にかかる時間を短縮する
32. いらなかったデータ ▪週次の歩留まりデータ 経営への報告（計画充足見込みの確認）用に作成 有力候補者がいるかわかればよかった→シート不要 ▪データだけ見て作った「過度な目標」 過去データを元に目標面接数・スカウト数を出してみた 一次面接1,500回、スカウト10万通送付という結果に
33. データ活用実践編 ポジション/経由別に歩留まりを作ってみる
34. 前提：採用データにできること・できないこと ▪データは魔法ではない ・自社の採用活動の傾向や「やったことの結果」はわかる ・なぜそうなったのか？どうすればいいのか？はわからない ・課題と仮説は自分で考える必要がある
35. 歩留まり作成に必要な知識 ・ピボットテーブル、INDEX関数、MATCH関数だけ！ ・やる気（やってるうちに上手くなる） ・社内交渉力（作れる人に依頼する）
36. 歩留まり作成に必要なデータ（最低限） 名前 応募職種 応募時刻 応募経路（チャネルの種類） 応募経路詳細（チャネルの個別名） 選考ステップ（歩留まり）
37. 基本の発想はクロス集計 深堀り対象（職種/チャネル） 実績（歩留まり） ×
38. 加工：生データ→ピボットテーブル→ダッシュボード ダッシュボード 生データ ピボットテーブル ↑ ↑
39. 加工：生データ→ピボットテーブル→ダッシュボード 生データ コンフィデンシャル
40. 加工：生データ→ピボットテーブル→ダッシュボード ピボットテーブル コンフィデンシャル
41. 加工：生データ→ピボットテーブル→ダッシュボード ダッシュボード コンフィデンシャル
42. 加工：生データ→ピボットテーブル→ダッシュボード ダッシュボード コンフィデンシャル
43. 実際ナイルではどう使ってるか？ 見ている指標 　 - 応募数は担保できているか 　 - 有効応募率（書類/選考通過率）は低くないか 　 - 内定承諾率は低くないか（ポジション別/担当者別） 　 - これらの「月次での推移」（施策効果検証）
44. ナイルの採用チームの計測指標は？ コンフィデンシャル
45. まとめ： 採用のデータ活用入門
46. 今回の登壇で伝えたいこと ・データに基づいてコミュニケーションを取るのは大事 ・ただし、データを取ることが目的になってはいけない ・データは仮説出し・施策検証のツールでしかない！ ・n=1を探しに行く嗅覚を鍛える→行動と振り返りあるのみ
47. ご静聴いただき、 ありがとうございました
48. 質疑応答
49. 付録： データに関するあれこれ
50. 定期的に確認しているデータ ▪予実とリアルタイム進捗 採用計画に対して、母集団は足りているのか？を日々確認 ▪ポジション/経由別の歩留まり 特定ポジションやエージェントの課題のヒントを得る 施策実行後、数値に良い変化があったのかを検証
51. 今後のデータ活用：ナイルで「今」できていること ・採用状況を数値で可視化できるようになった ・数値をもとにした改善を行い、成果が出始めている
52. まだうまくいっていないこと ▪より良い予実/計画管理 「採用計画から逆算した目標設定→ギャップを可視化」 というような、より「実務に資するデータ」は出せていない
53. 今後のデータ活用の方針 ▪OKRの計測・評価 月次の重要指標と達成度を可視化 採用活動状況の定量的判断に役立てる ▪直接採用に紐付かないデータの活用 採用サイトや自社求人ページのアクセス解析など、 自社経由でコストをかけずに成果を上げる挑戦
54. 1年前に時を戻せるならば… ・データを一元管理する ・最低限、歩留まりはちゃんと出す ・歩留まりをもとに経営・現場と交渉 　リソースに対して現実的な採用活動を行う