スカウト採用をどう始めていいかわからない

スカウト活動を始める前提の考え方

スカウト活動を始める前に、まず土台を固めるという考え方

スカウトではなく、自然応募でもエンジニアを採用できるのでは?と思われている方へ

エージェント依存の体制からスカウト採用を検討されている方へ

良いスカウト返信率を得るためにそもそもどのチャネルの情報を整備しておくべきか?

要件定義をする

一般的な要件定義について

要件定義から、より一層デジタルな条件に落とし込んだスカウト要件の定義について

ペルソナ(スカウトをしたい人物像)を設計する

ペルソナ設計のポイント

サーバーサイドエンジニアを例にしたペルソナ設計例

ペルソナ(スカウトをしたい人物像)を設計する

訴求の洗い出しのためのプロダクト理解

訴求の洗い出しのための自社の歴史理解

開発組織の訴求内容はどういう内容を洗い出すべきか?

どのような訴求点を洗い出す必要があるのかをご紹介

一般的な魅力ポイントや他社との差別化点を洗い出しても訴求にならないという話

訴求を設計する(採用ブランディングを設計する)

ペルソナ設計から訴求設計の流れのご説明

そもそも想起をどう考えるのか

企業の採用市場におけるブランドのコンセプト設計をする

採用ブランドとスカウト返信率の考え方

同じエンジニアと言えども、実は訴求を設計することは極めて難しいという話

アンケートデータから見るエンジニアの意識、行動

リモートワークは訴求になるのか?を考える材料として

媒体を選定する

媒体選定の考え方

エンジニア採用の媒体の種類

求人、スカウトを作る

求人を作る上でのポイント

スカウト文章を作るためのステップ

スカウト文章量の考え方

スカウトの文章構造を考える必要性

エンジニア転職候補者がスカウトにどう向き合っているかについて

スカウトの再送文章について

媒体を運用する

媒体が枯渇してしまった場合の考え方

候補者ピックアップの際に注意すべき変数について

検索条件設定の際に注意すべき年代について

成果を振り返る

現在がどういう状況なのかを数字で振り返り、改善点の仮説を見出す

媒体の成果をどう評価するのか、媒体との相性というバイアスについて

より良い活動が出来ないかデータ分析する

スカウト活動をデータで科学する方法(ホワイトペーパーのPDFファイル)

スカウト活動をデータで科学する方法

採用をデータで科学するとはどういうことか?

データを根拠にした改善について

エンジニアなどの転職にかかる意識をデータで科学する

分析の結果を踏まえて、改善活動を実施する

改善施策を考える上で前提となる考え方

そもそも返信率はどういう要素で構成されているか?

スカウト文章改善の方法論

求人内容改善の方法論

スカウトの振り返り期間について

スカウトをエンジニアが返信しない理由を考える

スカウト文章と返信率の関係

工数に対する1to1メッセージの考え方

課題別の知見まとめ

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