媒体でのスカウトリクルーティングとコーポレートリクルーティングの違いを図示したのが以下の通りになります。
媒体リクルーティングには4つのデメリットがあり、多くの企業がコーポレートリクルーティングに乗り出しています。
しかし、自社サイトの改善をするためには、正しく客観的に自社サイトの現状分析をしたり、
改善箇所を明確に示す必要があります。
KOBITでは、求職者からのエントリーを最大化出来るように、現状のアクセス数を自動的に解析し、
改善案を毎月レポート形式でお送りしています。
トップページです。ここには貴社のお名前や貴社のお客様の名前が自動挿入されます。
来訪しているユーザーの属性はどうなっているのか、一覧で分かります。男女比や年齢、興味のあるものを分析することが出来ます。
１ヶ月のアクセス数の変化や、アクセス数の多い曜日、時間帯などを分析することが出来ます。
アクセス数が多い参照元を分析出来ます。「こんなサイトからリンクされていたことを知らなかった」。そんな声が上がることもあります。
アクセス数の多い都道府県を分析することが出来ます。アクセス数やコンバージョン率が高い地域を分析すれば、マーケティングに活かすことが出来ます。
新規ユーザーとリピートユーザーの比率に関する分析が出来ます。さらに過去から比べたときの変化を抑えることが出来るため、自社のマーケティングの傾向を分析出来ます。
ユーザーの利用デバイスを把握することが出来ます。また、デバイスごとの直帰率やコンバージョン率も分析するため、課題を抽出することが出来ます。
サイトの流入元分析をすることが出来ます。オーガニック、検索エンジン広告、ソーシャル、外部サイト、直接流入、メール、ディスプレイ広告、アフィリエイト、その他広告に分解し、どの経路が成功していてどの経路がうまくいっていないのか、を分析します。
サイトのコンバージョンに至るまでのファネル分析をします。ゴールページへの流入と、その後のコンバージョンを見ることにより、どこに課題があるのかをハッキリさせます。
サイトのアクセスが売上や生涯顧客価値にどのような影響を与えているか、を分析します。「1アクセス増えると、500円の売上に結びつく。などと表現することで、WEB担当者と経営者のコミュニケーションの橋渡しをしていきます。
ユーザーがどのページからサイトに流入しているのか、そしてそのランディングページごとに直帰率やコンバージョン率などを分析した結果を出力します。また流入数100位までのランディングページについては、分析結果を別途エクセルにて出力します。
これまでの全ての情報を元に、現状のサイトの課題を独自のアルゴリズムでスコアリングし、最も改善すべき3つの要素を出力します。この順番通りにサイトを改善することで、さらなるサイト貢献度アップが期待出来ます。
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いつもはどんな研究をされていますか？
メインでは、オンライン最適化というものを行っています。普通の最適化ですと、ある場所から別の場所への最短経路を調べたい、といったときに間の道路の情報は全て分かっているとします。一方、オンライン最適化では未知の情報がある中で，あとから後悔しないように選択を最適化するという研究分野です。想定される最悪の状況において、後悔が最小となる選択は何か、というミニマックス戦略がこれに該当します。
最悪の状況を比較して、どっちを行くべきかなどというミニマックス戦略などがこれに該当します。
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「最適化」の観点から見たKOBITの魅力
最適化を行うときは、まず現実の問題を数理モデルで表すところから始まります。モデル化を行うことで、はじめて最適化が出来る。我々の研究は、モデル化した後の世界を分析していくものです。KOBITではマルコフ連鎖という数理モデルを現実のweb解析の問題に適用する訳ですが、モデルのアップデートにより現実とモデルとの隔たりをどんどん小さくしていくことで、KOBITの魅力は増していくのではないでしょうか。
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KOBITに期待するものは？
アカデミックな視点では、理論が実際に現場に使われることは望ましいと考えています。私自身は理論家でして、「100年後に役立てばいい」という研究を中心に行っているところがあります。理論が実社会で使われることは、研究する上では大きなモチベーションになります。
アカデミックの理論を実社会に使って良いものを作るという取り組みはこれからも色んな分野で行われて欲しいですし、その先駆けとして期待しています。
