採用サイトでの活用方法

RECRUIT

募集要項の中で
求職者の関心度の高い内容を知る

FUNNEL & RECORDING

採用応募したユーザーを分析

mouseflowによる採用サイト分析は

  • 応募したユーザー
  • 応募に"なりかけた"ユーザー

をファネルとレコーディングの組み合わせによって観察することから始まります。

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採用応募したユーザーを分析イメージ画像

採用応募したユーザーを分析

採用応募したユーザーの行動パターンや閲覧傾向を把握しレコーディングにコメントを残します。

給与確認をしたが応募に至らなかったユーザーを確認イメージ画像

給与確認をしたが応募に至らなかったユーザーを確認

給与など募集要項を確認したにも関わらず採用応募に至らなかった「CV未遂ユーザー」がフォーム入力をやめた後に閲覧したコンテンツを確認します。フォーム入力をやめた後に閲覧したコンテンツには、採用応募に対するユーザーの懸念事項や不安・不満が隠れています。

HEATMAP

注目度されている
募集要項の内容を確認

ムーブメントヒートマップで募集要項を閲覧して、注目を集めている要素を特定します。また、アテンションヒートマップによって、募集要項の中で注目を集めているコンテンツセクションの確認も可能です。

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FEEDBACK

応募理由をフォーム入力完了後に
ヒアリング

応募完了後のユーザーは、そのウェブサイト上で非常に活発に動きます。たくさんのページを閲覧したり、アンケートにも非常に協力的です。採用応募完了ページをトリガーとして、ユーザーが何故応募してくれたのかを直接聞いてみましょう。それは自社の採用の強みを理解することにつながります。

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FORM

フォームの離脱箇所を分析

mouseflowのフォーム分析機能を使うと、フォームの訪問数や送信数、入力時間、離脱数などがわかります。また、離脱が多い箇所や入力時間が長い箇所は赤く表示されます。フォーム改善は、要素の削除・順番の変更・入力形態変更のパターンに沿って行います。

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CUSTOM VARIATION

ユーザーがハイライトしたテキストを
変数に格納

ユーザーがハイライトしたテキストをカスタム変数として格納することができます。データをCSVでダウンロードし、形態素解析をかけることで、ユーザーが記事内の文章の中で、別途コピーしてGoogleなどの検索エンジンで調べた単語の特定を行うことが可能です。

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AB TEST

分析によって得た知見をABテストで
検証し採用応募数を増やす

分析結果を元にウェブサイトを改善します。ABテストという方法を使うことで素早く、正確な実験と検証が可能です。mouseflowは様々なABテストツールと簡単に連携することができます。

  • グーグルオプティマイズ
  • Optimizely
  • その他ABテストツール

などです。得られたインサイト(気づき)を元に、採用応募数を最大化しましょう。

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