求人データベース「Bee」

課題・導入背景

TC Career株式会社は​大阪を​拠点と​する​5名規模の​人材紹介会社です。​Beeの​導入当初は​代表と​取締役の​2名体制で​事業を​運営していました。​以前は​他社の​求人データベースを​主に​使っていましたが、​20代の​若手層、​なかでも​社会人経験1年未満の​第二新卒や​既卒の​求職者との​マッチングに​苦戦していました。​大手の​データベースは​案件数は​多い​ものの、​若手向けは​アウトソーシング系に​偏っており、​本人の​希望と​提案できる​求人が​合わない​状態が​続いていた​ためです。​条件交渉にも​制約が​ありました。​採用企業とは​営業担当を​挟んだ​チャットでしかやり​取りできない​仕組みの​ため、​勤務地や​給与の​細かい​調整が​しづらく、​求職者の​希望を​叶えきれませんでした。​求人の​性質上、​平均決定単価も​約40万円にとどまり、​収益が​伸びにくい状態でした。

解決策

同社は​過去に​一度​Beeを​解約していましたが、​前職で​Beeを​使った​経験を​持つ木寺氏が​加わった​タイミングで​再導入を​決めました。​他社サービスも​比較したうえで、​それまでの​データベースにはない​若手向けの​優良求人が​揃っている​点を​評価しています。​木寺氏は​代表に​対し、​未経験層向けでも​決定単価が​高く​利益率の​改善に​つながる​こと、​情報の​鮮度と​粒度が​高く​決定率の​向上が​見込める​ことの​2点を​挙げて​再導入を​説得しました。​運用面では、​担当の​カスタマーサクセスと​毎日​チャットや​電話で​連絡を​取り、​「こういう​経歴の​求職者が​いるが​合う​求人は​あるか」と​相談すれば、​いま採用意欲の​高い​求人や、​面接で​企業が​重視する​点と​いった​求人票に​ない​情報が​すぐ​返ってくる​体制を​作っています。

結果

導入後まもなく​成果が​出ました。​木寺氏の​参画後、​若手層の​決定は​月1〜2名で​推移していましたが、​Bee導入直後の​単月で​5名が​決定し、​決定率は​従来の​約2倍に​なりました。​集客の​方法は​特に​変えておらず、​面談に​来る​求職者の​層は​ほぼ​同じです。​紹介できる​求人の​幅と​精度が​上がった​ことで、​以前なら​「紹介できる​案件が​ない」と​断っていた​求職者にも​自信を​持って提案できるようになったことが、​数字に​直結したと​同社は​分析しています。​平均決定単価は​約40万円から​約70万円に​上がり、​支援できる​求職者の​層も​広がりました。​カスタマーサクセスとの​連携に​ついて​同社は、​自社の​外部の​法人営業担当のような​存在だと​評価しています。