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僕が知りたいのは何をしたら良いのかだった

 僕が知りたいのは何をしたら良いのかだった

僕が知りたいのは何をしたら良いのかだった on hacking hr vol.4

threetreeslight

October 25, 2018
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Transcript

  1. 僕が知りたいのは何をしたら良
    いのかだった
    on Hacking HR! #4
    @threetreeslight
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  2. VP of Engineering at
    最近は⼈事部⻑やEvent Organizer
    おじさんと揶揄
    されます
    @threetreeslight
    Repro
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  3. WHAT'S REPRO?
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  4. MA TOOL
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  5. 4
    桁万DAU
    のデータを処理・分析
    数億のプッシュを毎⽇配信
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  6. グローバルで
    とりあえずREPRO
    いれとこ
    を⽬指してます
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  7. はじめます
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  8. みなさまは応募者への対応管理
    は尽くされているので
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  9. 今⽇話すこと・話さないこと
    話すこと
    採⽤管理をしてやりたい・やりたかったこと
    話さないこと
    ATS
    を使ってapplicant
    対応の管理や⽇程調整する⽅法
    ⾯談のプロセスやアテンドの管理
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  10. 当時
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  11. 採⽤業務ちゃんとやんなきゃ
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  12. 管理を始める
    talent pool
    の形成と応募者プロセスおよび対応を管
    理。
    他のツールちょろっと⾒たけど、最終的には
    speadsheet + trello + slack
    を連携していい感じに
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  13. 思ったよりできた
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  14. で、何したら良いんだっけ?
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  15. そもそも管理とは
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  16. 管理原則の⽗ HENRI FAYOL
    ⽈く
    管理とは、計画し、組織し、指揮し、調整
    し、統制するプロセス
    -- Wikipedia - Management
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  17. そして
    世のツール、なぜ計画を作るに
    資する情報出せないのか
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  18. ほしいのは問題の発⾒
    組織・指揮・調整・統制などのプロセスの最適化
    をする前にやることがある。
    現状を監視・観測し分析し、問題を発⾒、そして
    何をするべきか計画を⽴てたい。
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  19. やりましょう
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  20. スタートは
    DO NOT GUESS,
    MEASURE
    にある
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  21. やること
    1.
    どの点を観測するか決める
    2. Raw data
    を貯めまくる
    3.
    負けパターン・損切りパターンを⾒出し
    4.
    パターンを⾃動化・仕組み化
    5.
    各プロセスの⽬標値を決める
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  22. これ、OODA
    では?
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  23. どの点を観測するか決める
    観測するべきKPI
    のtree
    を考える。決定した数値に
    ついては、他社ヒアリングやAgent
    などを通してベ
    ンチマーク値を把握する。
    ⾯談通過率などATS
    で表⽰される数値はKPI
    ではな
    い。
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  24. e.g. KPI Tree
    の⼀部
    採⽤数
    オファー許諾率
    オファー数
    採⽤に値する候補者からの応募数
    既存候補者リード数:
    当時採⽤に値して当⽉動く可能性のある⽅
    既存候補者リード数:
    成⻑ポテンシャルの⾼く、⼀定期間経過し
    た⽅
    新規候補者リード数:
    採⽤に値する当⽉に知り合った⽅
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  25. RAW DATA
    を貯めまくる
    必要に応じて過去も掘り返しKPI
    の数値を出す。
    問題のあるKPI
    への問題仮説を考え、候補者の属性
    や⾯談内容から特徴量を抽出し分析する。
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  26. e.g.
    オファー許諾率の特徴量の⼀部
    オファーするまでの接触回数
    提供した接触コンテンツごとのpositive/negative
    オファーしてから回答までのインターバル
    初回⾯談からオファーするまでのインターバル
    オファーしている(するであろう)競合数
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  27. 負けパターンの分析
    問題となっているKPI
    と特徴量の相関を考え、負け
    パターン・損切りパターンを把握する。
    勝ちパターンの再現は難しいため、何をすると負
    けるのかを把握するのが⼤事。
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  28. e.g.
    許諾率の負けパターン
    A Position
    は、オファーしてから回答までのインターバ
    ルがX
    ⽇以内でないと内定許諾率がベンチマーク以下
    になる
    接触時の平均Positive
    値がX
    以下の⼈は許諾率がベンチ
    マークを下回る
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  29. パターンを⾃動化・仕組み化
    ココやりきれてない
    ⾒つけ出されたしきい値をもとに候補者ごとに⾃動で
    アラートを出す
    候補者属性ごとの対応をパターン化する
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  30. 各プロセスの⽬標値を決める
    先⽉までのKPI Tree
    の数値をもとに、当⽉以降の⾏動⽬
    標数値にfeedback
    するようにする
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  31. e.g.
    翌⽉以降の⽬標数値を決定
    先⽉までの改善施策の影響は⼤きい
    何回オファー出せばよいのか
    何回⼈と会わなければいけないのか
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  32. 全て
    speadsheet
    アプリ作るかsalesforce add-on
    作るか悩んでる
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  33. お気持ちの表明
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  34. とはいえ悩ましいところ
    ⾯談などを通した定性情報の⼊⼒に際し、均⼀な判断
    基準を作るのが難しい
    採⽤活動をする担当者が少ないとタレントプール作り
    と採⽤の波ができることを意識して活動する必要があ

    チームのリーダークラスの⼈間が状況に応じて⾃⾝の
    活動を判断することができない
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  35. 頑張っていく
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  36. そんなデータドリブンな意思決
    定と積極的な⾏動をして⽣きて
    いきたいあなたに
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  37. WE ARE HIRING

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  38. APPENDIX
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  39. REFERENCE
    Linkedin - talent blog
    CNBC - CAREER
    GreenHouse - Structured Hiring 101: Your Blueprint for
    Success
    GreenHouse - 5 Recruiting Key Performance Indicators
    Google - How we hire
    Amazon - Interview at Amazon
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  40. GLOBAL
    のPRODUCT
    の筋の良さ
    を感じる
    salesforce
    Workable
    Greenhouse
    Bamboo HR
    Lever
    recruitee
    Hire by Google
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