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。

Transcript

1. Smart Recruiting ―採用領域の未来―
2. 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
3. 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
4. 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】
5. 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
6. 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
7. 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)
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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