🏆 実践・応用編
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採用データ分析と改善
データに基づく採用活動の改善
採用の質を継続的に向上させるには、データの計測と分析が不可欠です。感覚ではなく数字で判断する習慣をつけましょう。
追跡すべき採用KPI
| KPI | 計算方法 | 改善のヒント |
|---|---|---|
| 応募数 | 媒体別の応募総数 | 媒体の見直し、求人文の改善 |
| 書類通過率 | 通過数 ÷ 応募数 | 要件が厳しすぎないか確認 |
| 面接通過率 | 通過数 ÷ 面接数 | 面接官間のばらつきを確認 |
| 内定承諾率 | 承諾数 ÷ 内定数 | フォロー施策の見直し |
| 採用単価 | 採用費用 ÷ 採用人数 | 媒体コストの最適化 |
| 採用リードタイム | 応募→入社の平均日数 | プロセスのボトルネック解消 |
| 1年定着率 | 1年後在籍数 ÷ 入社数 | 採用基準とオンボーディングの改善 |
面接官レベルの分析
- 面接官ごとの通過率比較：極端に高い・低い面接官がいないか
- 面接官が採用した人材の定着率：「採用した人が残っているか」で面接力を測る
- 候補者からの面接フィードバック：面接官の印象や対応について
PDCAサイクルの回し方
- Plan：KPI目標を設定する
- Do：採用活動を実行する
- Check：月次でKPIを確認し、問題点を特定する
- Act：改善施策を実行する