金融業界のイメージにとらわれない採用に成功。さらに適性検査を活用することで採用工数が53%削減できることを実証。

カーライフをトータルサポートする企業でありオートクレジット（自動車の分割購入）とワランティ（自動車保証サービス）を軸に様々なサービスを展開しているプレミアグループ株式会社。OfferBoxを活用することで、「待っていても会えない学生」の採用に成功するも、数年の利用を経て、効率化の影響から「オファーを送ると会える学生」の採用への変化に気づく。活躍人材分析を用いた、自社で活躍可能性の高い学生の採用への挑戦についてお話を伺ってきました。

当時は、ナビサイトに採用情報を掲載していて、学生の応募を待っていました。

幸いなことにナビサイトに掲載さえしていれば、応募数は年間を通して採用目標人数を達成するのには十分な数で、母集団形成に困るということはありませんでした。

応募数が毎年一定数あったことから、合同説明会を含めてイベントへの出展なども行っていませんでした。

ただ、応募数は集まるのですが、我々が採用したいと思っていた人材の応募が極端に少なく、応募があっても弊社が求めている人材ではないという状態でした。

特に応募の少ない男性はもちろんなのですが、弊社の成長スピードを更に加速させるようなチャレンジ精神を持ち、変化を楽しむ学生を求めていました。

弊社の取引先の多くは自動車関連の企業でして、そこで働かれる方は、明るくエネルギッシュな方が多いんです。

しかし、ナビサイトで応募をしてくる学生は金融志望の学生で、比較的、安定志向の強い学生が大半でした。そういった状況だったので、業界イメージにとらわれない学生の採用をしたいと考えていました。

そうですね。自社の課題だけでなければよかったんですが（笑）
当時、2016年卒のときですね。広報活動期間が8月から6月に短期化することを受け、これまで通りのナビサイトだけの採用ではさすがにうまくいかないのではと予想しました。

減少が想定される応募数を補うためにも、インターンシップを行うことを決めましたが、そもそもインターンシップ自体が初であり、学生が集まるか疑問だったんです。

また、インターンシップを実施するということは、工数もかかるということになるので、ナビサイトと同様に『業種を絞る → 企業を選択』と学生の興味ありきで検索されるため、出会える学生の幅は広げられないと思いました。

そこではじめて、“これまで会えていない、特に金融志望以外の学生”に会うため、攻めの採用に戦略を転換していこうと決めました。

はい、結論から言うと成功でした。OfferBoxを利用してアプローチした学生と、ナビサイトから応募があった学生とで3.5倍も最終面接の合格率が高くなりました。

もちろん、当初の目的だった“これまで会えていない金融志望以外の学生”に会うことができました。これで他サービスと比較して、良いサービスだと確認することができました。

そうですね。ナビサイトからの応募を待つことから、こちらから会いに行く“攻め”にシフトしたことが功を奏したと思います。そのまま翌年は、エリアを広げての利用を決定しました。

色々あるとおもいますが、一番の成功要因はオファーを送ってから接触の歩留まりを上げるための微調整を繰り返したことでしょうか。たくさんのことを試したと思います。

オファー文や、オファー承認後の連絡タイミング、学生との接点方法など色々試してみました。

オペレーションノウハウが少しずつ構築されてきたので、翌年では更に採用目標人数を拡大しての採用を強化しました。

先ほどお話したように、OfferBoxの利用を継続することで弊社でOfferBoxのノウハウを溜めていくことができ、非常に効率の良い採用活動ができていたと思います。
しかし、効率の良さを求めるばかりに「会いたい学生に会いにいく」から「会える学生に会いにいく」に変化していました。

その原因を深ぼって調査してみると、どういった学生にオファーを送るべきかという見極める指標が社内で十分に定まっていないことが分かりました。

そこでOfferBoxを導入した原点に戻り、会いたい学生とはどんな学生かを再度定義し、見極める方法を言語化するためにも、分析することが必要だと思いました。そういった背景から活躍人材分析を導入することにしました。

まず、社内のメンバー内でうちのハイパフォーマーは「妥協せずにやり遂げる強い意思で進化し続ける人材」ですよねって言語化できたことは非常によかったなと思います。あと、活躍人材分析の指標を使って、OfferBox内で検索できることも非常に効率的で満足しています。

二つの指標を確認していました。

一つは最終面接の通過率、もう一つは最終面接通過者の活躍人材との合致率です。

一つ目の最終面接の通過率は、2019卒と比較すると微増しました。ただ、すごく効果があったかというと、大きな変化は見られませんでした。

しかし、二つ目の最終面接通過者の活躍人材との合致率に大きな変化が見られました。なんと、最終面接通過者の8割以上が活躍人材との合致度が一定基準以上であることが確認できました。

これにより理論上では、活躍人材との合致度が高い人材に絞って採用活動を行えば、1名の内定に対して56％のオファー送信工数が削減でき、53％の1次面接人数の削減が実現できることを実証しました。

あと、指標とは別ですが、採用期間の短縮化も行うことができましたね。採用一人あたりに対してかかっていた採用期間が、2019年卒と比較すると短期化に成功しています。

そうですね、来年も継続することを決めましたし、確かなデータもとることができたので、間違いなく成功だと思います。
なにより私自身データを活用した採用の効率化に手応えを感じています。
今年やりたくてできなかったこともあるので、次年度にチャレンジしようと思います。

OfferBoxを導入してから継続的におこなっている、学生との1to1コミュニケーションはこれからも継続的に大事にしていきたいと考えています。

ただ、継続していくだけでは難しい部分もあると思っていて。

実は今年度の採用目標は25名でしたが、来年度は50名の採用人数に増える予定です。
そのため、現在の採用効率のまま来年度を迎えると、採用工数が圧迫されて学生とのコミュニケーションが希薄化してしまうのではと恐れています。それに対処するためにも今年取得したデータを活用して、いかに弊社が採用したい学生と効率的に接点を持ち、内定承諾率をあげれるかという点に挑戦していきたいです。あと、現在は営業職のみで活躍人材分析を実施しておりますが、今後は他職種も分析を実施し、OfferBoxで採用していきたいと思っています。