こんにちは、中途採用支援サービス「HR forecaster」の編集部です。

 なかなか採用が思うようにいかないため原因を突き止めたい。
もっと効率的に採用活動を行えないだろうか。
採用活動の効果分析を提出するよう上司から指示が出た…
こんな時には、採用データの分析が必要です。

日々、これらのデータが必要となっている採用担当の方も多いのではないでしょうか。

今回は、採用活動に欠かせないデータの収集方法、分析・活用方法について解説します。

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採用データ分析の目的と意義

採用データ分析により、採用活動における問題点が浮き彫りとなり、採用活動の効率化、求人票の適正化、母集団の質や量の最適化が行え、採用担当者の負担軽減に繋げることができます。

また、コスト効果の高い採用戦略の立案、採用予算の妥当性の確認、採用活動の効果検証にも活用でき、結果的にコスト削減に繋げることも可能です。

採用データ分析で注目すべき項目

採用データ分析は非常に重要です。しかし、やみくもにデータを収集しても、担当者の手間が増えてしまうだけです。

実際、どのようなデータに注目すればいいのでしょうか。

まずは、何を分析するべきかを定義することが必要です。そのためには自社の採用活動で躓きがちな工程はどこなのかを見極めましょう。

【躓きがちな工程の例】
・応募数が集まらない
・採用したいターゲットが集まらない
・応募から内定承諾までの割合が低い
・何の求人媒体が効率的なのかわからずコストが嵩んでいる

 躓きがちな採用過程がわかったら、どういったデータに注目すべきかを検討しましょう。

データには大きく分けて、応募者（母集団形成）に関わるデータ、選考プロセスに関連するデータ、採用コストに関わるデータがあります。

 これらのデータについて、詳しくみていきます。

応募者（母集団形成）に関わるデータの種類

 応募数が集まらない、何の求人媒体が効率的なのかわからずコストが嵩んでいるなどの問題点がある場合は、まずは、応募者（母集団形成）に関わるデータを見てみるといいでしょう。

応募者（母集団形成）に関わるデータには、主に下記の数値があります。

 ・全体の応募者数
・求人サービス別の応募者数
・採用ページからのエントリー数
・スカウト送信数、返信数
・説明会への参加者数

 求人サービス、自社の採用ページ、人材紹介経由、説明会など、応募経路ごとに応募者数と内定者数を把握することで、効果的なチャネルを重点的に活用可能となり、効率的な母集団形成ができるほか、コスト削減に繋がります。

 なお、応募経路ごとの内定率は「内定者数 / 応募者数 × 100」で算出可能です。

応募者数を増やし、採用効率を向上させるには、母集団形成に関するデータ分析が鍵です。HR Forecasterなら、応募経路別のデータを簡単に管理し、成果を最大化する戦略を立案できます！
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選考プロセスに関連するデータの種類

 期待している人材が集まらない、応募から内定承諾までの割合が低いという問題がある場合は、選考プロセスに関連するデータを確認しましょう。

 選考プロセスに関連するデータには、主に下記の数値があります。

・選考への合格者数
・選考の辞退者数
・書類通過率
・面接通過率
・面接辞退率
・内定者数
・内定承諾数
・内定辞退数

それぞれの工程で次の工程に進んだ人の割合を「歩留まり率」といいますが、この数値を確認することによって、採用活動の中でどの工程に問題があるのかを見極めることができます。

「どの段階で候補者が選考から脱落してしまうのか」が浮き彫りとなり、自社の求めるターゲットと応募者の思考にズレがあるのではないか、面接官の採用基準が均一化されていないのではないか、などの仮説を立て採用過程の改善をすることができます。

「歩留まり率」は、「通過した人数 / 各工程の人数 × 100」で算出できます。

採用コストに関わるデータの種類

採用予算の立案や、効果的な採用チャネルの見極めを行いたい場合は、採用コストに関わるデータを確認しましょう。

 採用コストに関わるデータには、主に下記の数値があります。

 ・一人当たり採用単価
・採用活動にかかった時間
・採用イベントの費用
・人材紹介サービス、求人広告へ使っている利用料
・応募から内定までかかった日数/時間

 これらのデータを試算することで、新たな採用戦略の立案、予算の計画などに役立ちます。

また、どの採用チャネルが最も効果的であるかを特定でき、求人広告やリクルーターの探索にかかる広告費の最適化が可能です。

求人媒体ごとのコストは、「求人媒体の利用料 / 採用人数」で算出できます。

HR Forecaster の「ターゲット設定機能」では、候補者の内定までの日数を概算するだけでなく、競合の提示する平均年収との乖離を可視化し、自社の採用コストをより正確に試算することが可能です。これにより、採用戦略をデータに基づいて最適化するお手伝いをします。
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 具体的な採用データの分析方法

必要なデータの数値を算出したら、次にそれぞれの数値の分析が必要となります。 

応募者データの分析

応募経路ごとに応募者数と内定者数が把握できたら、数値でだけでなく、定性的なデータを確認することも忘れないでください。どのチャネルからどういった人材が応募しているのかを分析しましょう。

応募者の職歴やこれまでの経験などを確認し、自社としてきてほしい求職者と実際に応募してくる人材の詳細を比較し可視化しましょう。そうすることで、ギャップを埋めるための対策が立てやすくなります。

さらに求人票やスカウト文に反映でき、効率的な採用活動に繋げられます。

  自社が期待する応募者からの応募がきていないような場合は、求人票の書き方に原因があるかもしれません。

たとえば、無料で利用できるHR forecasterの「ヒアリングノート機能」を使えば、求職者が知りたい情報を効果的に収集可能です。理想の求職者に出会える確率をあげるために利用してみましょう。

応募経路の可視化

応募者（母集団形成）に関わるデータ、採用コストに関わるデータを確認することで、求人広告や人材紹介など、どういったところからどれだけの応募があるのかの可視化が可能です。さらに、チャネル別に分析することでどのチャネルが効果的かがわかるため、コスト削減に利用できます。

また、応募数だけでなく、そこからどれだけの内定が出ているのかも把握しましょう。より求人要件にあった人材の獲得につなげられます。

応募における歩留まり率

前述したように、どれだけの割合の人が書類通過や一次面接に通過したのか（歩留まり率）を把握しておくことも大切です。たとえば一次面接の通過率が二次面接や最終面接の通過率と比較して非常に低い場合、面接官によって一次面接の合格判断基準にばらつきがある可能性も考えられます。それぞれの歩留まり率を確認し、採用方針や採用方法の見直しを行うことで内定率向上につながる一手が見えてくる可能性があります。

採用コストに関わるデータ分析

求人広告費や人材紹介手数料など、一人あたりの採用単価を確認しましょう。

人材紹介や求人広告、説明会などそれぞれのセグメント別での一人あたりの採用単価を出すことで、どういうところでコストをよりかけるべきか、かけるべきでないかの判断をつけられます。

採用コストを効果的に把握し、適切に配分するためには、細かなデータ分析が欠かせません。しかし、これを手動で行うのは時間も手間もかかります。HR forecasterでは、選考過程のどこで歩留まりが発生しているのか、費用対効果が悪いのか、またどの点が競合と比較して弱く、注力すべきなのかをデータを通して見ることができます。

そのほか、採用担当者の人件費や求職者の交通費など内部でかかるコストについても分析をし、全体の採用コストについての把握も重要です。例えば面接の人件費が多い場合、書類選考の選考ハードルを上げるなどをしてコスト削減をする必要がでてくるかもしれません。

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みなければいけない数値、分析事項はわかったけれど、やることが多すぎてどこから手をつけてよいかわからないという場合には、簡単な設定でさまざまな必要データを確認できるHR forecasterの活用がおすすめです。

HR forecasterは、dodaの200万件以上の求職者データをもとに収集したデータを元に、募集から採用決定までのデータが確認可能です。

まずは、HR forecasterを利用して自社の求人が市場感とあっているかを診断してみましょう。

そこから、求人の適正さや母集団の質や量など、自社と市場とでズレている点に関する定量データを確認していくことをおすすめします。採用市場の動向も可視化できるので、採用ターゲットの最適化や魅力的な求人票作成の補助としても利用可能です。

 HR forecasterで確認できるデータ
・母集団の平均年収
・母集団の人数
・競合求人の提示年収
・競合他社数
・doda転職求人倍率
・競合の採用決定までの平均日数
etc

また、採用市場の動向がわかる「トレンドキャプチャー機能」や求める人材の採用成功度がわかる「ターゲット設定機能」があります。あらかじめどういった層を狙えばよいのかが簡単にわかり、採用コストの削減につなげられます。

まとめ

採用活動における課題の発見と改善をするためには、採用活動で得られるさまざまなデータを分析することが重要です。
一方、収集・分析するデータは多ければ多いほど担当者の負荷を増やしてしまう原因にもなります。
採用データ分析の目的を明確にし、目的に合った分析を行うことを心がけましょう。
また、採用データの抽出に、便利な機能を導入することも大切です。
HR forecasterなど、無料で利用できるものを積極的に利用してみてください。

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