オファー対象者の精度を上げることで不要な学生との接触を削減した事例のご紹介

今回は、前回配信させていただいた記事でお伝えさせていただいた、

①オファー対象者の精度を上げることで不要な学生との接触を削減した事例についてご紹介いたします。

 

エイチーム社の事例

採用数が増えていく中でターゲット学生に効率良く接触することで、

自社にマッチする学生に絞ってアプローチを実現されました。

 

適性検査を活用し、活躍可能性の高い人材にアプローチされ、

採用の効率化につなげていただいた事例になります。

【記事引用】 活用事例:https://offerbox.jp/company/cases/16985.html

 

 

ーーOfferBoxを利用する上で意識しているポイントなどはありますか?

データをしっかりと分析し、自社ならではのノウハウとして蓄積していくことでしょうか。

弊社では、頻度を決めてOfferBoxのデータ分析のためのMTGを実施してPDCAを回しています。

 

結果として「 どのように絞り込んだ場合どれくらいの反応があるのか」

「目標の採用数を達成するためにはどの適性を持った人にどんなオファーをどれくらい送ればいいのか」

といったノウハウをかなり蓄積できました。

実際、オファーを承認してくださった学生の半分以上が、

採用選考に進むための会社説明動画を見てくださっています。

この反応率は、しっかりとデータを分析して改善していった結果かなと。

適性検査検索 参考記事:https://offerboxuser.jp/138/

 

日本マイクロソフト社の事例

学生からの人気も高く待っていても多くの学生からエントリーが来る

マイクロソフト社もOfferBoxを活用いただいております。

 

マイクロソフト社では1つの面接をカットできる情報量があり、

欲しい学生にのみ効率良くアプローチすることで2名の内定承諾につながっています。

【記事引用】 活用事例:https://offerbox.jp/company/cases/22201.html

豊富な学生の登録情報。プロセスの効率化にも寄与。

 

--OfferBoxを導入してみて、採用活動に変化はありましたか。

弊社が目指している『効率化』という点で非常に役立っています。

弊社にとって『効率化』は会社全体で徹底しているもので、もちろん採用活動においても意識しています。

 

そんな中、狙ったターゲット学生に対してピンポイントで出会うことを目指しているのですが、

それがOfferBoxでは実現できていると思います。

実現できている要因は、学生の登録情報の豊富さだと考えています。

 

OfferBoxの特徴の一つだと思いますが、ここまで学生が自分をオープンにしているサービスは他にはありません。

その情報量は面接一つ分をカットできるぐらいの内容を入れくれているので、

スクリーニングとしてのプロセスの効率化に寄与しています。

 

まとめ

・プロフィール内容から、マッチする可能性が高い学生にオファー

・適性検査を活用し、入社後活躍可能性の高い学生にオファー

 

スカウト型の特性を活かし、自社にマッチする可能性が高い学生にオファーをお送りいただくことで

質の高い母集団形成を実現し採用成功に繋げていただいております。

 

次回は②個別フローを設計することで工数削減を実現した事例について、

お伝えさせていただきますので、よろしくお願いいたします!