求職者の「ニーズ」に
最速でたどり着く
データが導く高精度マッチングで、決定率を最高点へ
求職者の「ニーズ」に
今求められるのは
「見えない求職者のニーズ」
を掴む力
求職者が登録する、給与やスキルといった表面的な条件だけでは、
求職者の本質的なニーズは見えません。
リモートワークや副業が広がり働き方が多様になる中、
言語化できていない求職者の真意を読み解くことが、
マッチング成功の鍵となります。
採用ミスマッチのコストは
年間1兆円超
入社1年以内の離職者の約半数が
「仕事内容や社風とのミスマッチ」を
理由に挙げており、一人あたりの採用失敗
コストは数百万円とも言われています。
求職者の6割以上が
「価値観」を重視
求職者の約60%が
「自分らしく働ける環境」や「社風」
といった主観的な価値観を
重視していることが分かっています。
言語化できない本音が、
ミスマッチを生む
従来のヒアリングだけでは、
言語化されていない深層心理に
踏み込むことは難しく、マッチング後の
決定辞退や早期離職という
結果に繋がっています。
表面的な情報だけでは
終わらない
AIが読み解く
求職者の深層心理
b→dashは、求職者が自らも気づいていない
「潜在的なニーズ」や「価値観」をデータから炙り出します。
単なるスキルや経歴のマッチングを超え、
求職者の内面に深く踏み込むことで、
真に定着する人材とのマッチングを実現します。
従来のマッチング
多様な働き方が広がる中で、履歴書や面接だけでは
捉えきれない求職者の本質的な希望や価値観を
把握しきれず、ミスマッチが頻発していました。
- 求職者の希望条件が多様・変化しやすく、マッチした求人案内が困難
- チャネル特性を活かした配信設計が弱く、一括配信が中心
- 求職者の「行動のサイン」を見過ごしていた
b→dashが提供する
高精度マッチング
b→dashは、求職者の行動データを分析し、
言葉にならない「本音」を可視化。
勘に頼らない、高精度なマッチングを実現します。
- 過去の応募傾向から将来マッチしそうな求人のパターン提示
- 各チャネル（メール、LINE、SMSなど）の開封・反応傾向を分析し、個別最適化を提案
- 行動を起点にした自動シナリオの配信
採用決定率を加速させる
b→dashの機能
b→dashは、人材業界特有の課題を解決し、
求職者の決定率を最大化します。
求職者の本音を読み解く
AIレコメンド
web行動や応募履歴、閲覧履歴といったデータをAIが分析し、リアルタイムで最適な求人をレコメンド。
さらに、過去の傾向から将来マッチしそうな求人パターンも提示することで、担当者の経験や勘を超えた高精度なマッチングを可能にします。
クロスチャネルで実現する
個別最適化コミュニケーション
各チャネル（メール、LINE、SMSなど）の開封/反応傾向を分析し、求職者ごとに最適なチャネルで配信。
クロスチャネルでのコミュニケーションを最適化することで、面談実施率などの歩留まりを改善し、最終的な決定率の向上に貢献します。
応募機会を逃さない
自動追客
求人には期限があり、終了後の訴求は貴重な機会損失につながります。b→dashは、求人が「終了間近」や「締切延長」といった情報をトリガーに、閲覧ユーザーへ自動でリマインドを配信。
さらに、応募途中で離脱したユーザーにも再訴求を行うことで、決定に繋がる機会を最大限に確保します。
その他、b→dashでこんなことも
実現できます
エンゲージメントを高める
求人コンテンツ配信
閲覧履歴や登録条件から、求職者ごとにパーソナライズされた求人メールを自動配信。ランキング形式など、興味を惹くコンテンツで、サイトへのエンゲージメントを高めます。
長期検討層を逃さない
戦略的ナーチャリング
直接的な応募だけでなく、応募前のアクション（閲覧、保存など）を評価。段階的なシナリオで追客を支援し、潜在的な候補者との関係性を長期的に築くことで、最終的なLTVを最大化します。
ファネルを可視化し
離脱を防止
会員登録から応募までのファネルを設計し、マイクロコンバージョンをもとに施策を実行。「気になる」機能などからの再訴求も自動で行い、貴重な候補者の離脱を防ぎます。
b→dash導入で得られる効果
決定率の向上
求職者の本音を理解した上で
アプローチできるため内定辞退が減り、
決定率が向上します。
採用コストの最適化
早期離職が減ることで、採用にかかる
コストや再募集の手間を削減。
長期的に見た採用活動全体のコストを
最適化できます。
採用業務の負担軽減
求職者ごとの最適な求人提案や
アプローチ方法が明確になるため、
業務の属人化を防ぎ採用担当者の負担を
軽減します。
導入事例
導入企業様の実績に基づく、
具体的な効果をご紹介します。
-
株式会社 ネオキャリア
面談実施率を70％から80%に
向上させた裏側
課題
面談実施率向上の施策に必要となるデータの作成を行うためには、数百万のコストを払う、もしくは数ヶ月間待たなくてはならない状況だった。
背景
データの加工/統合のテンプレートが豊富に揃っており、かつ直感的に使いやすいUI/UXになっているため、SQLの知識がないマーケティング部門のメンバーだけでも運用できると感じた。
成果
複数チャネルでのアプローチ施策を、自社マーケターのみで企画〜実施まで行うことができ、面談実施率を70%から80%へ向上させることを実現した。
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株式会社 学情
データ基盤構築により実現した
メール経由での求人応募率を
140%改善させた裏側を大公開！
課題
分析や施策を実施するには、会員データやサイトアクセスデータを統合する必要があったが社内のIT環境にはデータ統合を実現する仕組みがなかった。
背景
データ基盤ツール、MA、さらにはBIといったデータ分析の機能までAll in Oneで提供されており、かつサポート面も充実しており、データに関するアドバイスを実施してくれる点が魅力だった。
成果
会員データやサイトアクセスデータを統合したことで、分析から施策実施までのPDCAサイクルを構築。分析結果をしっかりと施策に活かすことができた結果、メール経由の求人応募率を前年度比較で140%、サイトアクセス数はPVベースで377％向上を実現した。
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SBヒューマンキャピタル 株式会社
2〜3日かかっていたメルマガ配信の準備を
30分程度で実現できるようになった秘訣
課題
メルマガを配信するにあたり、毎回データ準備作業に開発部門の工数が必要で、かつ2〜3日もの待ち時間が発生してしまっていた。
背景
SQLといったプログラミングスキルが不要なため、開発部門に依頼せず、マーケティング部門だけでデータの準備作業を行うことができる点が魅力だった。
成果
開発部門へ都度依頼をする必要がなくなり、結果的にメルマガ配信の準備にかかる時間を30分程度まで短縮。また、レコメンド機能によって自動で求人情報をメルマガ内に差し込むことができるようになった。
データマーケティングを
もっとスマートに。
