e.g.掲載日: 2019年8月23日5:56
複数の自動学習機能で求職者のニーズに合った求人情報をリアルタイムでレコメンド
- 人材、
- 営業/マーケティング、カスタマーサービス、
- レコメンド/マッチング、
- 実施企業
- SBヒューマンキャピタル株式会社
- 技術提供
- シルバーエッグテクノロジー株式会社
- 目的
- 求職サイトでのユーザーレコメンドの実現
- 概要
- 転職サイトや採用代行サイトなど各種人材サービスを提供しているSBヒューマンキャピタル株式会社は、ニーズの変化が激しい求人サイトに、シルバーエッグテクノロジー株式会社の「HotView」「アイジェントレコメンダー」「レコガゾウ」を導入し、応募者数の増加に成功した
- 効果
- 応募率が20%向上,メルマガ経由の応募数が2.5倍
- 課題/背景
- 求職サイトで自社開発のレコメンド機能を使用していたが、新たな職種が生まれて求人が細分化するなど、求職者および企業のニーズが急速に変化しており、その変化のスピードに追随して効果を上げ続けることが困難になっていた。
- 実施内容
- SBヒューマンキャピタル株式会社は、自社の求人サイトに、シルバーエッグテクノロジー株式会社の「HotView」「アイジェントレコメンダー」「レコガゾウ」を導入し、複数の機械学習技術を組み合わせ、求職者の閲覧や応募の履歴を解析することで、求職者のニーズをリアルタイムで反映した求人情報を抽出。サイトのトップページにレコメンドとして表示するとともに、メール開封時にリアルタイムでデータベースと連動してレコメンドを自動表示する。レコメンド用に収集したデータを用い、サイトから離脱した訪問者のリターゲティングを行い求人詳細ページへ誘導。
- 結果
- 自社開発のレコメンドと比較して、導入後3カ月で応募率が20％向上し、特にメルマガ経由の応募数が約2.5倍に増加。自社運用が不要になったことで運用工数も削減され、良好な広告費用対効果を実感。
- e.g.掲載日 2019年8月23日5:56
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