ここのところ、採用の世界でも「データ」の観念が重要視されるようになってきました。
でも、「人」という不明瞭なものを扱う人事の世界で、どんなデータ分析をしたら良いのでしょうか？
採用データ分析の目的は？
まずは目的からです。 採用データ分析でできることは、下のようなことです。
例） ・費用対効果のよい採用経路の把握 ・採用に繋がりやすいコンテンツ内容の把握 ・採用ターゲットの練り直し ↓ 採用成果につなげる。
「採用成果」は、それぞれの企業様によって異なります。 応募数なのか？採用数なのか？１年定着数なのか？ データ分析でよくある失敗が、 媒体社や広告代理店、WEB広告代理店から出てくるレポートの細かい部分にばかり目が行ってしまい、いつの間にか無為な時間を過ごしてしまっていること。
「解決策あってこそのデータ分析」ですし「この分析は何のためにやっているのか？」を常に意識する事が必要です。
それでは、次のチャプターから、 入門編ではありますが、実は意外とできていないかも知れないデータ分析の初歩を、フローチャートに従って解説します。
採用データお悩みフローチャート（入門編）
＜全媒体の費用対効果の記録ができている？＞
① まずは記録から
あらゆるデータ分析は、記録から始まります。
上記を弊社では、基本７項目と呼んでいます。 採用成果の定義は企業様によりそれぞれですが、あらゆる企業活動に「投資と効果」観点での振り返りが伴われるのは必然。 上記データを集めるのは必要不可欠と言えるでしょう。
◆手段・方法
・費用データ →各媒体社や代理店からの見積書、申込書メールを地道にフォルダに保管し、集計します。
もしくは、請求書送付のタイミングでも良いかと思います。 ・応募数/採用数データ →各媒体社や代理店に応募数・採用数レポートを求めて、それを集計します。 また、最近は便利な採用支援システム（ATS）が各社さんから発売されていますので、そちらを使うと良いかも知れません。 下のような表ができれば、まず第一歩は完了と言えるでしょう。
＜採用ＫＰＩが明らかになっている？＞
② 採用ＫＰＩを決めよう
各社様によって、採用ＫＰＩは異なります。 主だったものは下表のようになります。
◆まずはシンプルに考えよう
データ分析といえば、細かく○○別、○○別、○○別… と見ていくんだろう、とお考えの方も多いかと思いますが、まず最初に選ぶ指標値は、シンプルなものにしたほうが良いです。
「今月は目標採用数を達成したから良かった」 「今月は目標採用数を達成していないから来月どうしたらいいだろう？」
このシンプルな指標があるからこそ、 次月の戦略の土台がはっきり決まります。
例えば「今月は○○の採用率は良かったけど、○○の応募数は悪かった」など、 複数指標を並行して見てしまうと、話がややこしくなるばかりです。
◆絶対数とコストパフォーマンスはコインの表と裏
よくありがちな誤解は
「費用対効果の良いもののみが良い採用経路である」
という考え方。
この考え方に従い、費用対効果の良い経路のみを残していった結果、その月の採用目標を大幅に下回ってしまった企業様もいらっしゃいました。 単価だけではなく「応募絶対数」も大事に見るようにしましょう。
只、そうは言っても、少しでもコストパフォーマンスの良い経路を使いたいというもの。 たとえば、「採用１０名」を目標にした際、どこまでの採用単価が許容できるかのデッドラインは決めておく必要があるかも知れません。
＜ＫＰＩに即して適切なレポートが出力できている？＞
③ レポートフォーマットを決めよう
ＫＰＩが決まったら、次はレポートフォーマットです。
下図は、弊社で利用しているレポートフォーマットの一例です。 基本となるＫＰＩを大きく表示し、その下に詳細なディメンションの分析データがあります。
◆ディメンションとは？
データの「分け方」のこと。例えば、
・媒体別
・媒体別年齢層別
・性別
・店舗（支店）別
・地域別
・コンテンツの見出し別
などがあります。
分析結果によりこまめに変えていくのが良いかと思いますが、
まずは上記の基本フォーマットを網羅すると良いかと思います。
◆見やすさは「宝」
筆者がレポートを選ぶ際に重要視しているのは下記の項目です。
まれに、Ａ３用紙２０枚の月次データレポートを見ることがあるのですが、最初の１枚で見る気がなくなってしまいます。
ビジネスのスピード感の中で、物事を判断しやすくするために、見やすいレポートは「宝」と考えておきましょう。
＜週次または月次で振り返り会議ができている？＞
③ 振り返り会議を開催しよう
意外に見落としてしまうのが、データを「見る時間」。
データには、日々の進捗管理から仮説の抽出まで、さまざまなメッセージが隠れています。
「データを見るのが面倒だ」という理由で、形だけの会議を行っている企業様と、しっかりと数字に向き合って日々の管理やブレストをしている企業様では、採用成果が天と地ほど異なるのは歴然。
まず「データを見る時間」と言う形でも良いので、時間をとることから始めていきましょう。
◆２種類ある、データ分析ＭＴＧ
データ分析ＭＴＧには、主に下記の２種類があります。
管理系ＭＴＧは週次で行われることが多く、採用目標の達成に向けてシビアな追及が行われる場です。 時には辛くても、PDCAを一歩一歩回す会議として、とても重要な会議です。
ブレスト系データ分析ＭＴＧは、月次で行われることが多く、みんなでざっくばらんにデータを眺め、仮説やアイデアフラッシュを次々と出していく会議です。 世にいうブレストと同様、ここでの意見の否定は可能な限り避けましょう。
余談ですが、ある求人媒体のフリーワード検索ランキングには「タピオカ」がかなり上位に入っています。
普段、こういった現場で仕事をしていると「タピオカって原稿に書きましょうよ」なんて提案、ちょっとバカみたいに思えたりしますよね。
でも、データはそうは言っていません。
このあたりが人を扱う仕事の面白いところで、真実は意外と、奇妙な場所に転がっていたりするものです。
次回につづく
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