最近、AIをどう使うと採用成果につながるのかというご相談を多く承ります。
「スカウトメールのライティングや、メール文章の作成はできるけれど、自分が楽になっただけで、採用成果につながるイメージは持てていない。」
このようなご状況にある方が多いのではないかと推察しています。
ご相談の回答としては毎回、「データ分析」をおすすめしています。
なぜなら、ほとんどの方が採用活動におけるPDCAを「非常に感覚的に」回していらっしゃるからです。しかし、それは正直仕方がないことだとも思います。
採用コンセプトは何にしよう？インターンシップは何をしよう？原稿は？採用サイトは？スカウト文面は？リクルーターはどうする？選考プロセスは？内定者フォローは？そもそも去年の中身の流用でいいのか？変えるとしたらどこなのか？
採用活動を任せられると、本当に様々なことを考えなければいけません。それら一つひとつをデータに基づいて意思決定していくには、大量の、そして多角的なデータが必要となり、分析が非常に難しいというのが皆様の本音ではないかと思います。一方で、「本当はデータドリブンに採用設計をしたい」と考えている方も多いはずです。
だからこそ、データ分析はAIに任せればいいと思っています。
例えば、「採用活動における会社の強みを考えたい」という場合は、
・社員がどの要素に満足しているかがわかるデータ
・候補者たちが入社を決めた最大の理由とここ数年の推移
・入社した社員が就活で重視していた軸
などの情報をAIに分析してもらえば、ターゲットに刺さりやすい強みが炙り出されます。
また、「採用活動のプロセスを改善したい」となれば、
・社員が感じている入社後のギャップ
・人事、社員、内定者それぞれが持っている会社イメージのズレ
・採用プロセスを経験した社員が感じた不安や疑問点
などをAIに分析させれば、改善点が浮き彫りになってくるはずです。
これらはAIが適当に作った空想ではなく、現場のリアルな声をデータ化して、分析した客観的な結果です。感覚に頼らず、根拠をもって採用活動の設計や改善を進めるための、非常に頼れる有力な情報となります。
さて、弊社でも、「REVP（レップ）診断」という採用活動強化に特化したデータ分析＆レポーティングツールを開発しました。
例えば、以下のような分析結果を確認することができます。
・社員満足度や満足理由（不満理由）
・人事、ベテラン社員、若手社員、内定者それぞれの会社イメージのズレ
・入社後に感じるギャップ
・候補者体験（選考プロセス）の満足度と本音
・内定時の勝ち方（どのような理由で入社を決める傾向にあるか）
この他にも、採用フローにおける感情推移や、採用ツールのインサイト分析、26項目の採用活動ヘルスチェックなど、採用活動を多角的に見直すための様々な分析結果が出力されます。もちろん、データを見て満足するだけでは意味がありませんから、当ツールは、「次の一手の決定に役立つこと」にこだわっています。
REVP診断は新卒採用に加え、中途採用でも分析可能です。サンプルやキャンペーン情報のお伝えもできるので、ぜひお気軽にお問い合わせください。
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