機械学習を用いた内定辞退リスクの予測とリテンション施策の最適化

機械学習を用いた内定辞退リスクの予測とリテンション施策の最適化とは

「機械学習を用いた内定辞退リスクの予測とリテンション施策の最適化」とは、過去の採用データや候補者の行動データ、面接評価、コミュニケーション履歴などを機械学習モデルで分析し、内定者の辞退リスクを事前にスコアリングする手法です。この予測に基づき、個々の内定者に対してパーソナライズされたフォローアップや魅力的な情報提供といったリテンション施策を計画・実行することで、内定辞退率の低減と優秀な人材の確保を目指します。特に採用管理システム（ATS）と連携することで、応募から内定までの候補者データを一元的に管理し、より精度の高い予測と効率的な施策実行が可能となります。これにより、採用活動全体の効率化と質の向上に貢献し、企業の競争力強化を支援します。

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