平行分析

分析

アンケートを分析して求職者の潜在ニーズを探る

この記事では、求職者から回収したアンケートの分析方法と、分析結果を次の採用戦略でどのように活用するかについて投稿します。求職者から何かしらのアンケートを回収していたり、これからアンケートを実施しようとする企業に適しています。

弊社のあるクライアントでは、職場体験会に訪れた求職者に対して「仕事選びで重視する項目」を5段階で評価していただき、その回答を因子分析して求職者の潜在ニーズを調査しています。

アンケートの狙いは、求職者(特に職場体験会に参加する転職意識の高い求職者)は、仕事選びでどのような項目に重点を置いているのかを知ることです。

アンケート用紙

質問項目は、12問。回答は、「とても重要」「重要」「どちらでもない」「あまり重要でない」「重要ではない」の5段階。

アンケート
※上記の他にも採用施策の認知度や他社との比較などを聞いています

続いて、このアンケートを分析できるようにcsvに加工します。

データの加工(csv)

まずは、アンケート結果を次のように置換してcsvにまとめます。

「5」<- とても重要
「4」<- 重要
「3」<- どちらでもない
「2」<- あまり重要でない
「1」<- 重要でない

因子分析csv
※Rで因子分析を行う準備ができた

今回分析するアンケートは、88名分を使用します。

因子分析

Rを使ってデータの読み込みから相関行列まで一気に行きます。

因子分析_01

因子分析は変数間の相関係数をよく見ることからスタートします。
「休日」と「勤務時間」の相関係数が「0.6」を超えていたり、「寮」は全体的に相関係数が低いことが見てとれます。

続いて、因子分析で最も重要な因子数を決めます。固有値と固有ベクトル、スクリ―プロット(平行分析)を見てみましょう。

固有値、固有ベクトル
※固有値と固有ベクトル

平行分析
※スクリ―プロット(平行分析)

スクリ―プロットのElbowの位置から、2因子と3因子で探索することにしました。
このブログでは3因子の結果のみを掲載します。

因子分析結果

因子分析の結果

各変数の個別因子・独自性(Uniquenesses)の値が高いので、3因子の累積因子寄与率(Cumulative Var)は0.411と低い値。また、全体的にcomが高いのも目立ちます。とはいえ、この辺りはアンケートの設問を改修する次の課題とし、結果について見ておきましょう。

第1因子は、将来性、出世、給与、保険など、会社や仕事の基本的な項目が並んでいます。正社員募集ですが委託色が強いため、出世はあまり気にしていないのではないかと予測していましたが、そんなことはないようです。
第2因子は、勤務時間と休日です。勤務体系と休日に特徴のある職種なので高い値が付いています。恐らく若い人の点数が高いと思われるので、クラスタ―分析をして元データを確認することにします。
第3因子は、当然と言えば当然の結果なのでしょう。職場体験会でのアンケートなので、雰囲気が高い値を付けています。この項目はアンケートになくても良かったのかもしれません。

次の採用戦略に活用する

上記の結果から、将来性や出世、給与、保険など、転職先として不安がないように採用サイトをリニューアルしました。将来性について社長のビジョンを追加、出世は昇進の期間、モデルを追加、給与は評価制度について、保険はいつから適応されるかなどです。これらのことをひとつにまとめて求職者にアピールすることで、分かりやすさと転職先としての魅力を的確に伝えることにしました。
また、勤務時間と休日については特色のある職種なので、実際に働く社員を取材し、1日の流れ、1週間の流れ、1ヶ月の流れ、3ヶ月の流れというように、求職者がイメージする勤務と休日をできる限りわかりやすくすることにしました。
これらの打ち手は採用サイトのリニューアルに留まらず、求人情報メディアでも活かしています。メディアの特性に合わせて、第1因子用の原稿、第2因子用の原稿を使い分けています。

biplot
※biplot

まとめ

今回紹介したアンケートの項目は、多くの企業で汎用できると思います。当社のクライアントでは上記の結果となりましたが、企業が変わると結果は異なるものになります。求職者が何を大切に思っているのか、簡単なアンケートで潜在意識を知ることができます。アンケートの分析およびアンケートの実施のご用命はお気軽にお声掛けください。。

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