プロセスマイニングで採用とタレントアクイジションを合理化
ProcessMindは、採用ワークフローにおける隠れた非効率性やボトルネックを明らかにするのに役立ちます。遅延が発生する場所を容易に特定し、手戻りのループを理解し、標準化の領域を明確にします。当社のプラットフォームは、プロセスの真の実行状況を可視化し、データに基づいた最適化を可能にします。
事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。
詳細な説明を表示
採用とタレントアクイジションは、組織の将来の成功への入り口を形成する極めて重要な機能です。しかし、最初の応募からオンボーディング成功までの候補者の実際の流れは、複雑なワークフローと異なるシステムに存在するデータによってしばしば不明瞭になります。採用とタレントアクイジションのためのプロセスマイニングは、前例のないレベルの透明性を提供し、仮定を超えてプロセスがどのように機能するかを真に理解することを可能にします。既存のシステムからのイベントログを分析することで、ProcessMindは候補者がたどるすべてのジャーニーの包括的なビジュアルマップを構築します。これは、意図されたステップの順序だけでなく、採用期間と全体的な効率に影響を与えるすべての逸脱、手戻りループ、予期せぬ遅延を明らかにします。面接段階の隠れたボトルネックを発見し、コンプライアンスプロトコルがバイパスされたインスタンスを特定し、自動化に適した正確な領域を明確にすることで、データが存在するシステムに関係なく、すべてのステップを最適化する力を得られます。
組織は、採用活動においてしばしば多くの課題に直面しており、その多くは異なるテクノロジースタック全体で存在します。これには、優秀なタレントが他の機会を探す原因となる長時間の採用期間メトリクス、遅いまたは煩雑な応募プロセスによる高い候補者離脱率、貴重な採用担当者や採用マネージャーの時間を消費する非効率な面接スケジュール設定が含まれます。予算超過、GDPRなどの現地の規制や社内ポリシーへのコンプライアンス追跡の困難さ、最適ではない候補者経験も一般的な問題点です。多くの場合、これらの問題は、応募者追跡、バックグラウンドチェック、HRオンボーディングなどの異なる段階からのデータがさまざまなシステムに断片化されているため、エンドツーエンドの可視性が不足していることに起因します。統合された視点がなければ、これらの非効率性の根本原因を特定することは困難なタスクとなり、データに基づいたプロアクティブな改善ではなく、反応的な解決策につながります。プロセスマイニングは、この不可欠な統合されたパースペクティブを提供し、これらの課題が運用効果に与える真の影響を明らかにします。
ProcessMindで採用とタレントアクイジションのプロセスを分析することは、具体的な利益に直接つながる実用的な洞察を提供します。重要なボトルネックを特定し、排除することで採用期間を大幅に短縮でき、より迅速な人材配置とタレント確保における競争優位性につながります。手戻りのループや不要なステップを明らかにすることで、ワークフローを合理化し、運用コストを削減し、採用チームが管理タスクではなく戦略的イニシアチブに集中できるようにします。ProcessMindは、すべての段階でコンプライアンスを確実に保証し、義務付けられた手順からの逸脱を強調し、リスクをプロアクティブに軽減できるようにします。さらに、候補者のジャーニーを最適化することで、候補者経験を向上させ、雇用主ブランドを高め、オファー承諾率を改善します。データがERP、ATS、またはその他のソースシステムのいずれから発生するかに関係なく、ProcessMindはプロセス改善、自動化イニシアチブ、およびより効果的なリソース割り当てのためのデータに基づいた意思決定を可能にし、最終的にはより効率的でコンプライアンスに準拠した候補者中心の採用エコシステムを育成します。
ProcessMindを使用して採用とタレントアクイジションのプロセスを最適化する作業は簡単であり、既存のすべてのデータソースを包含するように設計されています。当社のプラットフォームは、主要なHRシステム、専門の応募者追跡システム、または採用パイプラインの特定の段階を管理するカスタムデータベースのいずれであるかに関係なく、あらゆるシステムからのイベントログデータを取り込むように構築されています。ITインフラストラクチャ全体をオーバーホールする必要はありません。ProcessMindは、すでに持っているデータで動作します。迅速かつ効率的なセットアップを促進するために、直感的なデータインジェストウィザードと明確で使いやすいデータテンプレートを提供します。このテンプレートは、イベントログの構造化をガイドし、「求人応募」のようなケース識別子、アクティビティ名、およびタイムスタンプなどの必要なすべての情報が正しくフォーマットされていることを保証します。これらの簡単なステップに従うことで、採用ジャーニー全体のマッピングを迅速に開始し、実際のプロセスフローを可視化し、運用データがどこに存在するかに関係なく、タレントアクイジション戦略を変革するために必要な洞察をアンロックすることができます。
採用とタレントアクイジションを最適化するための6つのステップ
データの接続と発見
実施すること
採用システム、HRIS、またはATSからイベントログを抽出します。主要なアクティビティ、タイムスタンプ、求人応募識別子をキャプチャします。
その重要性
これによってプロセス分析の基礎が築かれ、手作業を介さずにすべての応募プロセスを完全に可視化できます。
期待される成果
初期プロセス可視化と分析に対応する網羅的なイベントログ。
提供内容
採用プロセスに潜む非効率性を発見する
- 実際の採用プロセスの流れを可視化する
- ボトルネックと手戻りのループを特定
- リソース配分を効果的に最適化
- 候補者経験の改善と定着率向上
想定される成果
採用プロセスにおける卓越性の実現
プロセスマイニングを活用して採用・タレントアクイジションのワークフローを最適化することで、組織は目に見える改善を実現できます。ボトルネックや非効率な箇所を特定することで、応募からオンボーディングまでの採用プロセスをスムーズに進めることが可能になります。
採用期間全体の短縮
応募からオファー受諾までの採用ライフサイクル全体におけるボトルネックを特定し、除去することで、空席を埋めるのに必要な時間を大幅に短縮します。これにより、優秀なタレントをより迅速に確保し、組織のアジリティを高めます。
候補者定着率の向上
有資格の候補者がプロセスから撤退する正確な段階を特定し、その根本原因を理解します。候補者経験を改善するための的を絞った介入を実施し、より多くの応募者をパイプラインに保持します。
規制要件および社内ポリシーの順守
採用ワークフローにおけるコンプライアンス違反の採用アクティビティや必須ステップの見落としを自動的に検出し、防止します。これにより、規制要件および社内ポリシーの一貫した順守を保証し、法的および風評リスクを効果的に軽減します。
合理化された意思決定段階
候補者面接から求人オファー提示までの重要な段階を、フィードバック収集および承認ワークフローのボトルネックを特定し、排除することで迅速化します。これにより、優秀なタレントをより迅速に確保し、候補者を競合他社に奪われるリスクを低減します。
採用成功率の向上
内定を出すタイミングから候補者の体験まで、内定承諾率に影響を与える主要な要因を把握し、全体的な戦略を最適化します。これにより、承諾率が向上し、優秀な人材を確実に採用へと繋げることができます。
結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られる改善幅です。
推奨データ
カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、既存のシステムからのデータを活用し、実際の採用プロセスの客観的なX線視点を作成します。応募提出からオファー受諾までのすべてのステップを視覚的に再構築し、逸脱、ボトルネック、非効率性を特定するのに役立ちます。この深い洞察は、プロセスがどのように機能しているかという仮定ではなく、実際の運用状況を明らかにし、データに基づいた最適化を可能にします。
プロセスマイニングは、過度に長い採用期間や特定の段階での頻繁な候補者離脱など、さまざまな一般的な問題を特定できます。面接スケジュール設定、最適な採用担当者のワークロード分散、オファー承認の遅延におけるボトルネックを可視化するのに役立ち、的を絞った改善のための明確な証拠を提供します。また、候補者の情報源パフォーマンスの非効率性や手動での手戻りも特定できます。
始めるには、主にケースID、アクティビティ名、および各イベントのタイムスタンプを含むイベントログが必要です。採用の場合、ケースIDは「ジョブアプリケーション」または「候補者ID」であり、アクティビティは採用ワークフローの各個別のステップであり、タイムスタンプは各アクティビティが発生した時点を示します。「採用担当者名」、「職務」、「候補者ソース」などの追加属性は、分析を大幅に豊かにすることができます。
データは、レポート機能、APIアクセス、またはソースシステムからの直接データベースアクセスを使用して抽出されます。私たちはしばしば貴社のITチームと協力し、イベントログと関連する属性をエクスポートする最も効率的かつ安全な方法を特定します。目標は、各プロセスステップのケース識別子、アクティビティ名、およびタイムスタンプを含む構造化されたデータを取得することです。
初期セットアップとデータ分析段階は、データの可用性と複雑さによって通常数週間かかります。初期の発見が提示されれば、実用的な洞察は直ちに実装できます。測定可能な改善は、最初の3~6ヶ月以内にしばしば見られ、継続的な監視により、継続的な最適化が可能になります。
はい、プロセスマイニングは、標準化されコンプライアンスを遵守した採用ルートからの逸脱を特定するのに非常に適しています。必須ステップのスキップ、承認の漏れ、期限の未達などを浮き彫りにできます。これにより、潜在的なコンプライアンスリスクにプロアクティブに対処し、社内規定や外部規制の遵守を徹底させることが可能になります。
いいえ、プロセスマイニングは、既存のHRアナリティクスおよびレポート作成ツールを補完し、プロセス実行のより深い、エンドツーエンドの視点を提供します。従来のツールが「何が起こったか」を伝えるのに対し、プロセスマイニングは、プロセス内で「どのように」「なぜ」物事が起こったかを明らかにします。標準的なダッシュボードを超えた診断的かつ処方的な洞察を提供します。
主な技術要件は、システム内の履歴プロセスデータへのセキュアなアクセスです。通常、直接統合または定期的なデータエクスポートを通じて行われます。次に、プロセスマイニングソフトウェアプラットフォームを使用してこのデータを取り込み、分析します。ほとんどの最新ソリューションはクラウドベースであるため、お客様側での特定のハードウェアや大規模なソフトウェアのインストールは通常不要です。
初期のセットアップには、データアクセスとコンテキストのために貴社のITチームとHRチームとの協力が必要となります。しかし、一度実装されれば、現代のプロセスマイニングソリューションはデータを直感的に可視化します。これにより、HRプロフェッショナルは深いテクニカル専門知識がなくても、複雑なプロセスを容易に理解し、改善の領域を特定できるようになります。
プロセスマイニングの主な目的は、個人を特定することではなく、プロセスそのものを改善することです。特定のチームやステップのパフォーマンスが低い領域を浮き彫りにすることはできますが、焦点は採用ワークフロー全体のシステム的な課題と、集団的な改善機会に置かれます。これは、プロセス全体の効率を最適化することを目的としています。
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