indeedでも成果が出る会社・出ない会社

こんにちわ。代表の山本です。 先日、介護関係の会社に訪問しました。 indeedの採用改善で契約です。 実はその会社はindeedの活用経験があり、先日もある代理店で運用したそうです。 具体的には採用サイト構築で50万円 さらに広告費も毎月30万〜50万円 使っていました。 しかし、成果が出なかったそうです。 このようにindeedの有料広告を活用しても成果が出る会社と出ない会社が存在します。 その違いを書いてみたいと思います。  

規模が小さい会社でもindeedで成果を出すことは可能です

当社の母体企業を創業して3年です。 その間に約300程度の事業所に 採用支援を導入してきています。 支援実績も北海道から九州まであります。 また規模も年商1億円程度の会社から 数千億の上場企業まで取引が増えてきています。 indeed求人支援ではクリック・応募率も 一般の1.7〜2.0倍の実績があります。 しかしその結果は広告費の規模や 会社の大きさには関係ありません。 規模が小さくてもindeedで結果を出すことは可能なんです。  

悲報:広告代理店に丸投げでは成果は出ません

結論から書くと 企業の採用担当者がindeedの仕組みを 理解してることが重要です。 多くの会社ではindeedを折込み広告や タウン誌の求人と同じと考えています。 例えば  
・広告媒体に掲載するのが求人 ・内容はその都度考えている ・数値で広告効果を捉えていない ・広告費を増やせば求人は来ると考える
  などです。 これまでは求人の反応を数字での把握が 難しかったのが原因でもあります。   そのため 😢応募が来なかった→残念、次どうしよ? 😆応募が来た!→よかった。いい媒体だ。 これが全てでした。 本当は次のように考えないといけません。 ✅ なぜ応募が来たか、来なかったか? ✅ どこを改善すればくるのか? でも、誰もわからなかったんです。 だから担当者がひとりで疲弊していました。   indeedで成果が出なかった会社のイラスト

indeedはうまくいった理由もうまくいかない理由もわかる

  indeedが優れているところはここです。 ・広告が見られているか? ・興味を持たれているか? ・求人内容は魅力的か? が数値で現れてきます。   具体的には、  
「表示回数」:広告が見られているか 「クリック率」:興味を持たれてるか 「応募率」:魅力的な求人か
でわかります。 こちらは以前動画でも説明しました。   https://engit.co.jp/blog/teppannkoushiki/  

知識があれば戦略が変わる

  これからは応募が来ても、来なくても そこから学んで次に生かす事ができます。   良い投資といえます。   しかし次に生かせなければ 控えめに言っても投資失敗です。   具体的に説明します。  
応募が少ないケースで「表示回数」が悪かった場合  <考えられる原因の例>  ・検索されるキーワードが足りない  ・見られる時間帯に広告が出ない
 などが考えられます。 この場合、ひとつひとつ修正すれば 次は結果が代わりますし、 自社のデータとして蓄積できます。   仮にまだ成果が出ていなくても まとを得た改善を行うことができます。   無駄打ちにはなりません。  
応募が多いケースで「応募率」がよかった場合  <考えられる原因の例>  ・求人内容の表現が適切だった  ・響くコンテンツがあった
  この内容を他の媒体や求人に組み込み 成果をさらに加速できます。 ただの広告費用がデータ収集と 改善に役立つことになります。   indeedでデータを効果的に使えたらの図  

妥当な改善は複利なのでコスパが圧倒的

  クライアントの支援をしていても、 この部分の理解度合いによって 成果も変わるので徹底的にご説明します。 逆にまとを得た改善を続けると 例外なく成果が上がり出します。 広告費をかけなくても 結果が出るケースもあります。 毎日1%ずつ改善すると 1年間で37.8倍になります。   1.01の365乗=37.8   適切な改善の効果は控えめに言って コスパ最高なのでぜひおススメします。 ちなみに的を得ない改善は最悪です。   0.99の365乗=0.03

まずは何から始めればいい?

  自分たちの求人や改善が適切かどうか はどうすればわかるでしょうか? お金がかからずオススメなのは こんな質問に答えることです。   自社の求人広告では  
・どんなキーワードで応募が取れるか? ・1応募とるのにいくら必要か? ・自社のキラーコンテンツは何か?
  一度ゆっくり考えてみてください。 もしどれもハッキリと答えられなかったら、 御社の求人広告は まだまだ伸びしろがある ということかもしれません。 ではまた!]]>

この記事を書いた人

山本 浩平