知ってさえもらえれば採用できるのにな…

オファー型は受け身な学生が多いのでは?

工数がかかるイメージが

やってきたことを評価してもらいたい!

活躍できる仕事を見つけたい

もっと企業のこと知りたい

新卒市場に浸透しつつある
オファー型

年々多様化する新卒採用の手法。

HR総研が2019年卒の就活生を対象に実施した「利用した就職ナビ・逆求人サイト」の調査の結果では、10位以内に逆求人サイト(=オファー型)が3つもランクイン。就職ナビに次いで5位(2018年卒8位,2019年卒5位)にOfferBoxが登場。

【調査概要】
調査主体:HR総研(ProFuture株式会社)
調査協力:楽天「みんなの就職活動日記」
調査対象:2018年、2019年卒の大学生・大学院生
調査方法:webアンケート
有効回答:2018年卒 2,513名、2019年卒 802名

認知の壁を超えられる

学生に直接企業の魅力を届けられるのがオファー型の特徴。

学生がエントリーする企業の約半数が「もともと知っている企業」という調査結果がありますが、オファー型採用では77%の学生が第一志望の業界ではない業界の企業に就職を決めています。

※株式会社ディスコが実施した「学生がエントリーした企業」に関する調査では、約半数の学生がもともと知っていた企業にエントリーしたとの結果が出ています。
つまり学生のエントリーを待つ場合、企業は就活前の段階で学生に存在を知ってもらい、興味を抱いてもらう必要がありました。

※不一致率…OfferBox経由で就職した学生の内、第一志望の業界に登録していない業界の企業に最終的に就職した割合

就職した企業の業界と、
もともと志望していた業界との一致度
OfferBox 2019年卒利用実績データより

不一致
一致
23%

就活生の4人に1人が利用。会いたい学生に出会える。

OfferBoxに登録している学生は10万人を突破。
機電系や情報系、語学力の高い学生など多様な専門性を持った学生がまだ見ぬ企業からのオファーに期待を膨らませています。

文理

文系

68%

24%

理系

8%

その他

大学群

11%

14%

18%

20%

その他

37%

日東駒専・産近甲龍クラス

旧帝大・早慶クラス

その他国公立

MARCH・関関同立クラス

  • 経済・経営系

    17,860

  • 法学・政策系

    8,313

  • 文学系

    6,683

  • 外国語系

    5,690

  • 社会福祉系

    5,597

  • 国際関係系

    4,296

  • 情報系

    4,292

  • 商学系

    3,593

  • 体育・芸術・音楽系

    3,213

  • 化学・物質系

    2,645

  • 生物系

    2,602

  • 教育系

    2,255

  • 機械系

    1,836

  • 電気・電子・制御系

    1,635

  • 農業・農学系

    1,489

OfferBox 2019年卒利用実績データより
※43万人:民間企業就職希望者数、第35回ワークス大卒求人倍率調査(2019年卒)より

学生のパーソナリティが分かる

OfferBoxの学生プロフィールには、自己PRだけでなく幼少~大学までのエピソード、さらには将来像まで学生のこれまでを表す情報が豊富に入っています。 留学経験や部・サークルの活動の取り組み、インターンシップの参加状況なども確認できます。

  • 自己PR

    平均347文字

  • 過去エピソード

    平均262文字

  • 私の将来像

    平均146文字

OfferBox 2019年卒利用実績データより
プロフィール入力率80%以上の学生27,858名の平均文字数を算出(エピソードに関してはエピソード1のみ対象)

学生のパーソナリティが分かる適性診断

OfferBoxでは「適性検査eF1-G」を搭載。受験した学生のデータを活用して、活躍人材を検索して、多くの学生のなかから将来の活躍が期待できる層を可視化できます(詳しくはこちら)
自社が今採りたい、未来に向けて育てたい学生を適性診断によって浮彫にすることが可能です

学びスタイル

Artist

13%

Liberalist

21%

Moralist

43%

Strategist

14%

Neutralist

10%

CLタイプ

キツネ

16%

タヌキ

8%

ヒツジ

18%

トラ

10%

モグラ

13%

ライオン

10%

サル

7%

ウマ

19%

オファー型選びのポイントは学生がアクティブかどうか

学生が何人登録しているかよりも利用企業にとって大事なのはMAU
なぜならば、アクティブな学生が多いからこそ、オファーを送ったときの反応も高く、会いたい学生にも出会えるから。

※MAU(月間アクティブユーザー数)の定義… 該当月にログイン後のページのセッションが1以上カウントされたユーザーの人数

  • 2019年卒登録数
  • 2020年卒登録数
  • 2021年卒登録数
  • 2019年卒MAU
  • 2020年卒MAU
  • 2021年卒MAU

開封率が高いから努力が無駄にならない

アプリで利用している学生の割合はなんと68%。
メールでは埋もれがちなオファー通知も、アプリならプッシュで通知されるため、気付きやすくなります。

OfferBoxではオファーメールの87%が開封。つまり、企業の魅力を高い確率で学生に届けることができます。

OfferBox 2019年卒利用実績データより

未開封

13%

オファー承認率の決め手は
個別コメント

DM型の同じ文章で送るより個別コメントを添えるだけでオファーの承認率(オファーを受諾してもらえる率)が12%上がります。

DM型定型文
個別コメントを添える

承認率

15%

承認率

27%

送信数 369,585

承認数 55,372

送信数 248,507

承認数 66,392

対象期間:2017年5月~2019年3月
OfferBox 2019年卒利用実績データより

1人ひとりと向き合う方が採用効率は高まる

説明会より少人数セミナー、少人数セミナーより個別面談の方が出会える可能性は高くなります。

説明会
(頻度:1/週)

少人数制座談会/セミナー
(頻度:3/週)

1対1面談

  • オファー送信

    43

    67

    110

  • オファー承認

    13

    20

    33

  • 面談・面接

    10

    10

    10

  • 内定

    2

    2

    2

  • 内定承諾

    1

    1

    1