【エンジニア採用】施策に走る前にまずは「現状分析」と「ゴールの設定」を

皆さんは採用に関するデータをどれだけ整理・分析されていますか？

エンジニア採用ができない理由は候補者がいないからだ、と短絡的に結論付けてはいませんか？

採用にまつわるデータをきちんと整理・分析した上で母集団形成が課題だと判断されているなら問題ないのですが、そうではない企業様も多いように感じております。

まず最初にやるべきことは「現状分析」と「ゴールの設定」

エンジニア採用を成功させるには、常に何かを変えたり改善したり、と解決策を実行する必要があります。

とはいえ闇雲に解決策を実行しても効果が出づらいのは明らかです。

ではどうすれば良いのか？それは「現状分析」と「ゴールの設定」なのです。

ではなぜ「現状分析」と「ゴールの設定」が必要なのでしょうか。

端的に言うと、これをしないと課題が特定できないからです。

課題とは現状とあるべき姿のギャップです。つまり採用データを整理して現状を把握し、あるべき数値（ゴール）を設定した時に、どこに課題があるのか初めて分かることになります。

さらに、データを取って分析をすることを続けない限り、行った施策の効果も見えません。せっかく施策を行ってもその効果が見えなければ、やる意味がありません。PDCAを回して改善するためには継続的なデータ分析が必要なのです。

課題さえ分かれば、あとはそれらの課題を優先付けしながら、施策を実行しPDCAを回すだけです。この施策とはすなわち「候補者アトラクト」もしくは「選考プロセスの改善」に当たりますので、以下を参考にして下さい。

やるべきことと大事なポイント

ではどのようにして現状を分析し、ゴールを設定すれば良いのでしょうか。

手順は以下の通りです。

①直近数ヶ月のデータをかき集めて整理
②毎月のデータを入力しチェックする運用体制を決める
③目標の数字（全体or各ポジション）を決める
④運用→課題の特定
（その後は、課題の優先付け→解決策の検討→PDCAを繰り返す）

①について、取るべきデータは以下の通りです。
アプローチ数、返信数、カジュアル面談数、応募数、コーディングテスト数、一次面接数、二次面接数、最終面接数、内定数、内定承諾数

②について、これを忘れると形骸化してしまい、せっかく土台を整えた意味がなくなってしまうという恐れがあります。
データはいつ取りまとめ、誰がデータ整理に責任を持つのか、そのデータを分析するのは誰がいつ行い、誰が意思決定をするのか。
このあたりをしっかりとルール決めしておく必要があります。

③について、上記のそれぞれの数字に対して現状が把握できたら目標の数字を定めます。
ですが、実際目標の数字を決めるのは難しいことです。そもそも一般的な平均値がわからないと目標が立てられません。かつ会社によって特性も違うので、平均値をただ当てはめれば良いわけでもありません。状況に応じて適切な数字を定めることが非常に重要です。

④について、現状と目標数字のギャップがそのまま課題になるので、③までしっかりできていれば課題の特定はそこまで難しくはないでしょう。
ただし、課題は常に複数あることが通常なので、それらの中から与えるインパクトの大きい優先的な課題を決めることが必要です。
また優先課題を決めた後も、その課題に対する解決策は多くの引き出しを持ちながら会社に合わせて検討をする必要があります。

最後に

エンジニア採用を成功させるために、これから本気で変えていきたい、改善していきたいと考えている企業の方がいらっしゃいましたら、まずはこの採用データ分析を行って頂きたいと思います。

まずはどこに課題があるのかを一緒に理解し、それに向けた解決策の実行まで伴走させて頂けたら幸いです。お手伝いできることがございましたら、以下の無料相談から一度お申込み頂けたらと思います！