サービス導入背景

とても忙しい採用担当者だったのですが「採用できないと考えていた機電系学生を効果的に獲得したい」というご要望がありました。それにお応えするため、機電系の学生を狙えるLabBase(ラボベース)の導入を提案しました。

以前導入していたナビサイトでは攻めの採用が難しく、狙っていたターゲットの母集団形成ができなかったため、数を集める採用ではなく質を高める採用にシフトしましょうという提案に採用担当者もご納得いただけました。

サービスの特徴

LabBase（ラボベース）は理系学生を採用できないとお考えの企業におすすめの理系特化型ダイレクトリクルーティングサービスです。理系院生の3人に1人が登録しており、全国6,000ヶ所以上の研究所との繋がりを強みとして学生へアプローチしています。

LabBase（ラボベース）のスカウト返信率は約40％で、ほかのダイレクトリクルーティングサービスと比べて倍以上の返信率を誇ります。研究キーワードやプログラミングスキルなどさまざまな観点から絞り込むことができ、詳細なプロフィールを閲覧した上でスカウトを送付することが可能です。

サービス活用方法

LabBase(ラボベース)を導入する前はナビサイトでの掲載とWeb広告のみで母集団形成をおこなっていました。しかし、それだけでは思ったように機電系学生を採用できない状況が続いていました。そこで、今年は攻めの採用をするべく、それまでナビサイトの運用に使っていた工数を少し削減する方向でLabBase(ラボベース)を運用しました。

多くのキーワードを使って学生を検索し、よりニッチなワードでヒットする機電系学生に絞ってスカウトを送付しました。
さらに返信があった学生に対し、そのまま個別面談へ誘導することで特別感を醸成し、温度感が高いまま接点を持てるようなフローを構築しました。

また、LabBase(ラボベース)のフォロー体制が手厚く、月に1回程度振り返りMTGをしているので、運用の検証と改善をタイムリーにおこなうことができました。

具体的施策

10パターン以上の検索軸を活用

機電系学生の中でも専門的な知識を身に着けたい学生をピンポイントに狙っていたため、30パターン以上の検索軸を作成し、試行錯誤しながら10パターン程度をメインで使いました。

さまざまな専門的キーワードで検索することで対象を絞り、さらに経歴を詳しく見た上で、機電系学生の個性を把握したスカウトメールを送ることで返信率も良くなるように工夫しました。

検索軸は経験や希望職種、プログラミング言語など自社に合いそうな機電系学生のみに絞ることで質の高い母集団形成をし、採用に割く工数ができるだけ少なくなるようにしました。

結果

ターゲット学生との接触数は昨対比225%

そもそも学生の母数が少ない機電系学生のなかでもピンポイントな母集団を狙っているにも関わらずターゲット学生とは30名以上接触でき、接触数は昨対比225%と大きな成果を出すことができました。

昨年同時期と比べて250％の内定数を担保

23年卒では5月時点での内定出し人数が2名でしたが、24年卒では5月段階での内定出し人数が5名となりました。狭いターゲットでありながら質の良い母集団形成により、本当に欲しい機電系学生との接触を持てたことが一番の成功要因でした。

工数削減によりターゲット学生の惹きつけに注力

昨年まではターゲットではない学生ばかりが集まってしまったことにより、本来採用したいターゲットのフォローやコミュニケーションがおろそかになってしまい、結果的に採用に至らないケースが多くありました。しかし、今年はLabBase(ラボベース)を活用したことにより母集団の質が変化し、本来のターゲット学生に絞って接触することができたため、採用全体の工数削減につながりました。これによりターゲット学生への手厚いフォローが実現しました。

まとめ

今回はターゲットの機電系学生を採用できないとお悩みの企業が新卒採用を成功させた事例をご紹介しました。効率的な採用を実現するためには、活用サービスの見直しにより母集団の質を高め、狙っていた学生のみを効果的に獲得することが重要です。今回の事例は1人で採用を担当していたり、ほかの業務と兼任していたり、忙しい採用担当者にとって模範解答となるような成功事例ではないでしょうか。さらにこの企業の担当者からは、今回の採用手法を継続しながら今後は学生の惹きつけを強化したいとご要望をいただいています。忙しい採用こそ工夫をし、質を落とさず効率良く採用成功へと導いていきましょう。