[2023年最新] エンジニア採用ブランディングについて大公開
ベンチャー採用支援に強みを持つ当社ポテンシャライトは、これまでに250社様のエンジニア採用に携わらせていただきました。CTOの方やVPoEの方、EMの方、人事の方と並走しながら、エンジニア採用のレベルを上げるべく、日々邁進しているつもりです。
そんな中、2023年の5月に、当社のエンジニア採用におけるノウハウが大きくアップデートいたしましたので、本ブログにて公開したいと思います。
まず先出しすると、本ノウハウは「ある課題」を解決しようとした結果、生まれたノウハウです。後述しますが、その「ある課題」を解決した結果、また「別の課題①」が生まれ、その「別の課題①」を解決した結果、また「別の課題②」が生まれ… 、それを繰り返した結果、10以上の新しいノウハウが生まれた、そんな流れになります。
では、1つずつ見て参りましょう。
1. エンジニア採用における「ペルソナ」の粒度
課題(1)
エンジニアのペルソナ/インサイトは どの「粒度」まで設定すると良いのか？
このような課題を感じておりました。
採用活動においても、マーケティング活動においても、その他あらゆる仕事において「ユーザー」を定義する事は重要かと思います。当社の主戦場である採用活動においても、ユーザー(ターゲット/ペルソナ)をどこまで細かく設定するのかによって、採用活動の進め方は変わってきます。昨今、さらに熱を帯びているエンジニア採用市場において、どこまで細かくペルソナを設定すべきなのかは、悩んでおりました。
👆 ちなみに、ポテンシャライトはこちらの「TIM」というノウハウを持っています。このTIMの「粒度」に課題を感じていました。具体的な課題ポイントとしては下記です。
👆 前述の通りターゲット/ペルソナの粒度に課題を感じておりましたが、こちらの5つの項目が必要だと感じていました。こちらの5つの項目をさらに分類すると、下記の小項目の数になりました。
👆 5つの項目における小項目の数を掛け算すると、3,072通りペルソナパターンがある、という事実が炙り出てしまいました。これは数として少々厳しいと感じたので、別の角度から攻めていくことにしました。
2. ペルソナの逆アプローチ
課題(2)
「魅力」から「インサイト」を書き出して、ペルソナを逆アプローチしてみる
マーケティングの世界でも一般的には下記のような流れで業務を進めるのではないかと思います 👇
👆 ただ、3,072通りのペルソナ設計が難しいと感じ、逆方向からのアプローチをしてみた、という流れです。
👆 ポテンシャライトはこれまで250社のエンジニア採用支援をして参りましたが、その250社がPRをしていた「魅力」をすべて洗い出してみました。重複項目が発生していたのですが、その重複を60〜70ほどの魅力に絞りました。そして、その60〜70ほどの魅力のそれぞれに対して「インサイト」を作成してみました。つまり魅力に対して「この魅力はどのようなインサイト(≒潜在ニーズ)であるのか？」というアプローチです。
ここでエンジニア採用におけるインサイトが100程度抽出できましたので、このタイミングで改めて、各インサイトを「ペルソナ」に当てはめることにしました（逆アプローチです）。
3. インサイトから「ペルソナ」を当てはめてみる
課題(3)
100程度存在する「インサイト」を「ペルソナ」に当てはめてみる
繰り返しになりますが、本来であればペルソナ ⇒ インサイト ⇒ メッセージング(魅力)と進めるのですが、メッセージング(魅力) ⇒ インサイト ⇒ペルソナと逆アプローチをしてみました。100程度存在するインサイトに「ペルソナ」を当てはめてみる作業です。
👆 上記の通り、ペルソナを7通り作成してみました。変数は「企業フェーズ」です。この7つのペルソナに100程度存在するインサイトを当て込んでみました。ここで大きな気づきがありました。
👆 各ペルソナに対して100程度存在するインサイトにおいて「チェックできない(当てはまならない)項目」が存在していたのです。つまり「企業フェーズにおいて必ずしも判断をすることができないインサイト」が存在していた、ということになります（上記スライドでいう[ノーチェック]と記載している箇所ですね）。
状況が行ったり来たりしていたので、これまでの内容を整理しましょう。
👆 本スライドの最下段に記載がある通り、この「36のインサイト」を解析してみることにしました。
4. 36のインサイトの解析
課題(4)
分類しきれなかった残りの36のインサイトを分類してみる
企業フェーズに起因して、分類できなかった36のインサイトをさらに分類してみたら、何かもっと答えが見つかるのではないか、と考えました。
上記インサイトはいずれも、5つのペルソナ(職種・業種・企業フェーズ・企業業種etc…)には、なかなか分類しきれないと感じました。
それでこんなことをしてみました。👇下記ご覧ください。
分類しきれなかった36のインサイトを項目ごとにカテゴライズしてみた時に、「もしかしたら、エンジニアの方が求めるカテゴライズが見つかるのではないか」という期待感が生まれました。
こちらをユニークで纏めたものが下記👇となります。
何度も繰り返しとなりますが、エンジニアの採用においてペルソナをどこまで細かく設定するのか、が僕らの一番のissueだったわけですが、諸々分析した結果、上記の12項目が一般的な年齢・年収・業種・職種以外のペルソナ項目としては適切なのではないか、というのが少しずつ炙り出されてきたという流れになります。
ただ、12項目だと多すぎると感じたため、さらに絞ってみることにしました。👇
もう少し細かい話をしてみましょう。
👆上記の通り、ペルソナを構成する要素は、数で言うとこれほどあるということが分かりました。
5. あるエンジニアをペルソナとして文言化してみる
課題(5)
「ある企業」に勤めているエンジニアをペルソナとして、文言化してみれば良いのでは？
今まで、エンジニア採用におけるブランディングのフレームワークは、「求職者」さまに観点を置いていました。
そうではなくて、「特定の企業」に勤めているエンジニアをイメージしてみたうえで、前項目にて抽出した「ペルソナ項目 Ver.2」を当てはめてみると発見があるのでは、と閃きました。
例えばこんなイメージですね。👇下記ご覧ください。
こちらは、今までポテンシャライトがエンジニア採用支援に入らせていただいた企業様に所属しているエンジニアをイメージして作成してみました。
前項にてご説明いたしましたペルソナ項目も、当てはめてみました。
6. 複数社のエンジニアのペルソナ作成から発見できること
課題(6)
エンジニアのペルソナを複数企業分作成してみて、発見できることをみつける
前項でイメージしたエンジニアのペルソナを、15社さまほど作成してみたものが下記となります。👇
こちらを作成したところ、大きな気づきがありました。
👆複数の企業様のペルソナを分析してみたときに、6つのペルソナ項目に対してぼんやりと評価をしてみたものとなります。
それに対して、名称を付けてみました。
長々となりましたが、結論ペルソナをどこまで明確化するのかという論点に対し、紆余曲折ありましたがエンジニア採用ブランディングの表が見つかったという発見がありました。
7. パターンを洗い出してみる
課題(7)
さらに多くのエンジニアのペルソナを複数企業を作成してみて、パターンを洗い出す
👆上記のように、さらに複数の企業におけるエンジニアのペルソナを作成してみたところ、パターン化できるのではないか、という考えになりました。
👆上記ご覧いただけるとお分かりかと思いますが、つまり、全て◎の企業様に所属しているエンジニアの方は不満が少ないんだろうな、逆に△が多い企業様に所属しているエンジニアの方は常に不満があるんだろうな、等が想像できます。そういったありとあらゆるパターンを並べてみたものとなります。
その中で、勝手ながらパターンを名称化してみました。
下記ご覧ください。
あくまでも僕らが勝手に名付けた名称となりますので、それぞれどのようなイメージかというのを👆上記にて説明しております。
こちらを用いて、求職者さまのアプローチ方法(スカウト返信率)等を分析することができるようになりました。
8. 採用の魅力度合いの決め方
課題(8)
各社のエンジニア採用の魅力度合い(◎,○,△,×)をどのように決めるか？
補足すると、これまで「エンジニア採用が上手くいっている企業様はどんな特徴がありますか」という質問を受けることは多くありましたが、割と定性的な回答がメインでした。
ですが、今回ご説明しましたペルソナ項目Ver.2における6つの項目において定量的にジャッジできるようにすると、採用活動がしやすくなるとの考えより分類しております。
👇こんなことをしてみました。
エンジニア採用factシートは、通常エンジニア採用支援に入らせていただく前に実施する、複数項目のヒアリングの型を指しています。
また、エンジニア採用attractシートは、エンジニア採用における魅力を羅列したものとなります。
つまり、attractを見つけるシートとエンジニアのfactの実態を理解するシートとなりますが、今回こちらの2つのシートを統合してみることにしました。
先ほどより、ペルソナ項目Ver.2の6つの項目についてご説明しておりましたが、それだけでは荒い分類となってしまう気がしたため、最終的に👆上記の魅力項目に着地しました。
(誤解がないように申し上げますと、今回は職種横断のペルソナではなくあくまでもエンジニアに寄せたペルソナの観点でご説明しております。)
👆上記は、ポテンシャライトにおける最新のノウハウを記載したものとなるのですが、11の項目に対して当てはまるものを選択していくと自動的に数字(%)が抽出され、こちらをスコア化しているものとなります。
9. 各魅力項目の活用方法
課題(9)
エンジニア採用の各魅力項目(◎,○,△,×)の活用方法を考える
👇下記は自社と他社各社を比較してみたものとなります。
👇自社と他社各社を比較してみると、下記のように分類されるのではと考えました。
👆ご覧いただいております通り、他社と比較してどの部分が優れているのか/もしくはその逆かをご理解いただけるかと思います。
10. ◎の多い企業が採用のためにするべきこと
課題(10)
自社よりも◎が多い企業は採用するためにはどうしたら良いか？
これまでの内容を整理してみましょう。
全項目が◎となっている企業のエンジニア採用の打つ手を考えていたところ、こんなことに気付きました。
「あっと驚く優秀な方が、名もないベンチャー企業にジョインしていることもある」
こういった事象はどんな場合に起こるのか？
👇下記ご覧ください。
上記は、魅力度合いと魅力ランクを図にしたものですが、この場合、魅力ランクが自社より優れている企業に属しているターゲット候補者に自社の魅力を説明したとしても、難しいことは容易に想像できます。
では、どうしたら良いのでしょうか。👇下記ご覧ください。
自社を基点として、魅力ランクが低い企業に属している求職者さまには「魅力訴求」をするべきですが、魅力ランクの高い企業に属している求職者さまには「課題訴求」が良いのではないか、という結論に達しました。
つまり、魅力によって「魅力訴求」をするのか、「課題訴求」をするのかが変わってくるということになります。こちらが、今回の大きなポイントとなります。
最後に
皆さんいかがでしたでしょうか。
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