今日の雇用市場の状況により、優秀な人材を惹きつけ、高業績のチームを構築することは、より必須となっている。それに関連して、リクルーターは従来の方法では不十分で、「直感」ではもう通用しないことに気づいている。
データ主導の採用活動が、より効率的な選択肢として浮上している。高度な分析と強力なアルゴリズムにより、採用担当者はより賢く、より多くの情報に基づいた採用決定を下すことができる。その結果は？より多くの有能な候補者、偏見とコストの削減、合理化されたプロセス。
この記事では、データ主導型採用の利点と、採用に関する重要な課題を解決する方法について説明します。本題に入ろう。
データ主導の採用とは何か？
データ主導型採用とは、データと分析を用いて採用プロセスを計画、実行、改善することである。これは、情報に基づいた採用決定を行うために、様々な情報源からデータを収集し、活用することを含みます。
クラウドPBXシステム・ソリューション企業で採用活動を行っているとしよう。従来の方法では、主観的な意思決定や手作業に頼り、履歴書や面接、個人的な判断に頼っていた。
いつも失敗するわけではない。しかし、偏見や限られた見識が漏れてしまい、不適切な人材を採用してしまうこともある。
データ主導型採用のメリット
ここでは、従来の方法からデータ主導の方法に切り替えることで得られるものを紹介する。
より良い人材を雇用する
データ主導の採用活動は、より良い採用決定を下すのに役立ちます。データは、採用成功者のパターンや傾向を特定するのに優れているからだ。
理想的なペルソナを構築するようなものだ。過去の採用者のデータを収集し、新しい候補者を探す際の基礎としましょう。UXデザイナーからドメイン構築の専門家まで、企業が必要とする最も重要なスキルと経験を特定する。そして、新入社員のパフォーマンスを長期的に追跡しましょう。
そうすることで、その職務で成功するためにはどの要素が最も重要かが見えてくる。
効率的な採用プロセス
適切な候補者を採用するだけでなく、より迅速かつ効率的に採用することができます。データを活用した採用活動では、候補者のソーシング、履歴書のスクリーニング、面接の日程調整などを自動化できます。これにより時間とコストを節約し、採用プロセスの精度を高めることができます。
さらに、どのような方法やチャネルが効果的かを特定することもできます。例えば、リクルーターと候補者間のコミュニケーションやコラボレーションを促進するクラウド・ビジネスフォン・システムを使えば、より多くの時間を節約できることがデータからわかる。そうすれば、時間を浪費するハードルを取り除き、プロセスをスピードアップすることができる。
個人的なバイアスを取り除く
偏見は人間の性質であり、採用担当者も人間です。そのため、人種、性別、年齢、外見など、個人的な要因に基づいて候補者を好んだり（あるいは嫌ったり）することはあり得る。また、似たような候補者の間で選択を迫られたとき、本能や直感が働くこともある。これはほとんどの場合、無意識のうちに起こります。
それに対して、データ主導型の採用では、客観的な基準を使って候補者を評価します。例えば、アルゴリズムを使用して、候補者の個人的な特徴ではなく、その資格に全面的に基づいて候補者を採点することができる。
節約
SHRMのレポートによると、新入社員の採用コストは平均4,700ドル。合理化されたプロセスとデータからの洞察を活用することで、採用コストを大幅に削減することができる。
ひとつは、採用コストの把握に役立つことだ。これにより、コストを削減できる分野を特定することができます。採用から定着率」、「ソースごとの採用単価」、「応募者の離職率」などの指標を追跡・分析することで、最も効果的なチャネルや方法を特定し、採用プロセスを最適化することができます。
候補者により良い体験を
あなたの会社でポジティブな経験をした候補者は、あなたの会社で働きたいと思い、定着する可能性が高くなります。データを使って応募状況を追跡し、定期的に最新情報を提供することで、応募者はプロセスについてより自信を持ち、情報を得られるようになります。また、驚きや遅れを避けることもできます。
さらに、データは候補者ごとに採用プロセスをパーソナライズすることができる。これには、その人に合わせたメッセージを送ったり、スキルや経験に関連した特定のリソースを提供したりすることが含まれる。また、候補者をスピードアップさせるのにかかる時間、効果的なオンボーディング・ソフトウェア、最も効果のあるリソースを追跡することで、オンボーディング・プロセスを改善することもできる。
より多様な候補者を採用する
多様な従業員は、異なる視点をテーブルにもたらし、より良い意思決定、創造性の向上、イノベーションの増加につながる。
伝統的な採用方法の問題点は、意図的でない場合でも、限られた候補者にしか届かない可能性があることだ。
データ主導の採用活動では、応募者の多様性指標を追跡することで、偏りを特定することができます。そしてそれは、代表的でないグループをターゲットにするのに役立ちます。
さらに、remote 仕事を受け入れることで、 remote さまざまな地理的条件や背景を持つ候補者を採用する機会を大幅に拡大することができる。remote 採用の可能性を広げることで、企業はより幅広い人材プールを活用し、より包括的な職場環境を育むことができる。
その結果、会社はデータを使って従業員の多様性を追跡し、改善が必要な分野を特定することができる。
あなたがすべきことは以下の通りだ。
データ主導の採用活動で採用プロセスを改善したいと考えているなら、役に立つかもしれないヒントをいくつか紹介しよう：
- 必須指標を決定し、情報を収集する：採用目標に共鳴する採用指標を特定する。採用までの期間、採用単価、候補者充足率、応募充足率、多様性など、どのような指標に注目するのか。
- 候補者ペルソナを作成する：候補者ペルソナとは、理想的な採用を架空の人物像で表したものです。成功事例のデータを収集し、理想的な候補者の主な属性を特定します。ペルソナごとにプロフィールを作成し、採用活動の指針としましょう。
- 自分の判断を使う：これは直感に反するように聞こえる。しかし、データは貴重なツールになり得るが、採用時に考慮すべき要素は他にもあり、数値化するのは容易ではない。最善の決断を下すために、自分の知識や経験を完全に否定してはならない。さらに、あなたの判断力は、データの偏りや状況の変化を見抜くのに役立ちます。
- 結果を記録し、調整する：何がうまくいっていて、何がうまくいっていないかがわかります。定期的にデータを分析してボトルネックを特定し、傾向を把握し、継続的な改善のために戦略を微調整します。
データに裏打ちされた採用：重要なポイント
データ主導の採用活動は、企業やリクルーターが優秀な人材を見つけ、採用する方法を大きく変える。新規採用者の質を高め、採用コストを削減し、先入観を取り除き、より良い候補者体験を促進する。
アナリティクスは一過性の作業ではなく、継続的な取り組みであることを忘れてはならない。常にアプローチを最適化することで、競争力のある人材を確保し、パフォーマンスの高い人材を育成しましょう。
