HRog編集部が徹底比較!人材紹介の求人開拓は自社と求人データベース、どっちがお得?

人材紹介会社にとって欠かせない企業求人。以前までは自社で求人開拓をしていくことが必要でしたが、最近は企業求人をシェアする求人データベースサービスも多く登場しています。

人材紹介会社やこれから人材紹介を立ち上げる企業でも、求人データベースについて関心を寄せている企業は多いのではないでしょうか。

そこで今回は、求人データベースを利用した場合と自社で求人開拓をする場合ではどちらがお得なのかを比較してみたいと思います!

フロッグでは、人材業界のための“求人”企業リスト『HRogリスト』をご提供しています。

求人開拓とは

ここでの求人開拓とは、人材紹介を行う企業が求職者へ紹介するための求人を集める営業活動のことを指します。

人材紹介を行う企業では、求職者へ紹介するための求人票が必要なため、求職者の集客と合わせて求人開拓も行なっていく必要があります。

「求人を募集している企業へ電話営業(テレアポ)をして、商談を行い、求人票をもらう」という流れが一般的な求人開拓の一連の流れになります。

求人開拓にかかるコスト

それでは、求人開拓を自社で行うと一体どれぐらいのコストがかかるのでしょうか。今回は例として「40求人」を新規で開拓するために必要な求人開拓のコストをご紹介いたします。

まずは40求人を開拓するために必要な商談数と電話営業数を出していきます。

1社あたり求人票を1.2求人持っているとすると、「40求人」を開拓するために必要な契約社数は「33社」です。

そして商談を行なった際に求人を獲得できる確率を60%とすると、33社と契約を結ぶためには「55社」を新規で訪問する必要があります。

求人獲得1社あたりにかかる時間を準備30分・商談1時間・移動1時間の計2.5時間と仮定すると、40求人(55社)を開拓するためには137時間確保する必要があります。

電話営業(テレアポ)でのアポイント獲得率を2.00%とすると、55社の商談を生み出すためには、2,750件の稼働量が必要です。また電話営業では1時間あたり20件程度の稼働量が限界ですので2,750件をこなすためには、こちらも137時間が必要となります。

つまり1カ月で40求人を開拓するためには、商談137時間と電話営業137時間を足した、274時間が必要ということになります。

これを営業マンの稼働量に直すと約2人分(1.7人=274時間/1人あたり月間160時間)に当たります。

営業マン一人あたりの給与を30万円だとして、交通費や賞与、福利厚生費などを合わせた一人当たりの人件費は約45万円です。つまり、40求人を開拓するためには月間90万円もの人件費がかかることがわかります。

※あくまで例として作成しておりますので、ぜひご自身の数値を入れてみてください

自社開拓と求人データベースの比較

先ほど自社で求人開拓を行なった際のコストをご紹介しました。では、求人データベースを使って求人開拓をおこなった場合のコストはどうなるのでしょうか。

自社開拓と求人データベースのコスト比較をおこなう前に、求人データベースサービスのビジネスモデルをご紹介します。

「求人データベースサービス」とは、人材紹介会社の業務に必須な求人開拓業務を削減・効率化してくれるサービスです。

クラウドシステム上で掲載されている求人票すべてに対して候補者を推薦できるため、いままで自社の求人票しか紹介できず、マッチングがうまくできなかった求職者に対して複数の求人を紹介することが可能になります。

今回は、株式会社ROXXが提供しているクラウド求人データベースagent bankと自社開拓の比較をしたいと思います。

agent bankとは

agent bankとは、株式会社ROXXが提供している月額固定制の求人データベースサービスのことです。常時2,000件以上の求人が掲載されており、月額費用は最低20万円からで決定時の成功手数料は不要。業務管理などの機能を備えた多機能な求人データベースサービスです。

さらに詳しい説明はこちらからどうぞ。(agentbank公式サイトへ)

自社開拓とクラウド求人データベースagent bankを使った場合の比較

先ほどの計算で、自社開拓の場合は、月間90万円のコストがかかることがわかりました。これを年間で計算すると1080万円です。

一方で求人データベースは月額20万円ですので年間240万円。結論から言うと求人データベースの方が840万円もコストが低いです。

さらに、求人数においても自社開拓では年間を通しても480件しか開拓することができませんが、求人データベースであれば利用開始からすぐに2,000件以上の求人を利用することができます。

ここまで見ると求人データベースの方が良いように感じますが、必ずしもそうではないようです。求人企業とのやりとりにおいては、自社開拓の方に軍配が上がります。

求人データベースサービスを利用すると、求人企業へ出向いて人事担当者と直接やり取りすることができません。そのため、求人企業についてより深く理解しマッチング効率を上げる、条件交渉をスムーズにおこなうといった点では自社開拓の方に分があります。

ただし、コストと求人数の面では求人データベースの方がより効率的と言えます。人材紹介立ち上げ時で求人開拓に時間をかけられない場合や、求職者のプールが既にありマッチングの数を増やしたい場合は、求人データベースを利用して見るのも一つの手です。

求人データベースの一覧

今回の比較では、月額定額制の求人データベースのみを比較してみましたが、他にも月額+成果報酬などの料金体系の求人データベースも多数存在します。

また求人データベースによって保有している求人にも違いがあるため、自社にあった求人データベースを選ぶことが大切です。ここではHRog編集部おすすめの求人データベースをご紹介します。

agent bank

agent bankは、未経験OKの求人や大手企業の求人が豊富に掲載されているクラウド求人データベースです。求人だけでなく求職者管理、選考管理などの業務管理システムとしての機能も備えています。

また成約時に手数料が発生しないので、agent bank経由で成約をすればするほど1人あたりの成約単価が下がり利益率が上がっていくのも特徴です。

agent bankサービス情報

サービス名  :agent bank
サービスURL :https://agent-bank.com/
月額利用料  :月額20万円~
成果報酬   :なし 
提供企業   :株式会社ROXX

Crowd Agent

Crowd Agentは、事業運営歴が最も長い老舗の求人データベースです。営業職・管理部門の求人が多く、管理部門系の求職者が多いエージェントにおすすめです。また地方銀行との提携も進めており、地方企業の求人も多くあります。

Crowd Agentサービス情報

サービス名  :Crowd Agent
サービスURL :https://www.crowd-agent.com/agent/
月額利用料  :10万円
成果報酬   :入社時に紹介手数料の30%
提供企業   :株式会社grooves

JoBins

JoBinsは、月額利用料0円、成果報酬課金なしで利用できる求人データベースです。登録後即日利用が可能なため、導入までのハードルが低いのが特徴です。自社求人をデータベース上にシェアするときに課金が発生する仕組みになっています。

JoBinsサービス情報

サービス名 :JoBins
サービスURL:https://jobins.jp/agent/
月額利用料 :0円 
成果報酬  :なし
※1件あたり月額2,500円(税別)で求人票のシェアが可能
提供企業  :株式会社JoBins

カウレポ

カウレポは、人材紹介会社から求職者の紹介を受けるだけでなく、求人企業からも直接人材紹介会社にアプローチできることが特徴です。

求人企業から指名を受けた場合、同サービスを経由せず企業と直接やりとりし、契約できます。

カウレポサービス情報

サービス名  :カウレポ
サービスURL :https://courepo.jp/lp
月額利用料  :月額固定費プラン20万円/成功報酬プラン10万円
成果報酬   :なし/成功報酬手数料の20%
提供企業   :株式会社オトラビスタ

circus AGENT

circus AGENTは、年収400万円~700万円のジュニア・ミドルレンジの求人が豊富な求人データベースです。成約手数料の平均額が117万円(※2020年12月現在)となっており、成約時に受け取れる報酬が高いのが特徴です。

また、自社で保有する求人案件を掲載することで、他の人材紹介会社と効率的に協業を行うことも可能です。

circus AGENTサービス情報

サービス名  :circus AGENT
サービスURL :https://circus-group.jp/circus/foragent/
月額利用料  :月額20万円
成果報酬   :なし
提供企業   :circus株式会社

まとめ

人材業界においても業務の効率化が進んでおり様々なサービスが普及してきています。今回ご紹介したような求人データベースサービスもその一つです。

自社で行う求人開拓も、求人データベースでもどちらにもメリットはありますので、事業のフェーズに合わせて活用していくのが良いのではないでしょうか。そのためには両方の特徴を正しく把握することが重要です。

(HRog編集部)

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