イベント視聴ログを採用に活かす。学生とのミスマッチを防ぐデータ駆動型採用の進め方

採用担当者のみなさんは、日々の採用活動において、学生一人ひとりの「本当の姿」をどれだけ理解できていると感じていますか。

「企業の魅力を伝えるイベントは開催しているけれど、参加した学生が何に興味を持ったのかわからない」 「面接で話してみると、事前に抱いていたイメージとギャップがあり、ミスマッチが起きている」 「内定を出しても辞退されてしまい、母集団形成から内定までのコストが無駄になっている」

イベントを活用した採用活動において、このような悩みを抱えている企業は少なくありません。

令和8年（2026年）現在、こうした課題を解決し、データの力でミスマッチを防ぐ「データ駆動型採用（※1）」が注目されています。 この記事では、イベント管理システム（※2）を活用して学生の「イベント視聴ログ（※3）」を取得し、それを面接に活かすことで、ミスマッチを防ぐデータ駆動型採用の全貌について解説します。

※1：データ駆動型採用とは、勘や経験に頼るのではなく、採用活動で得られたデータを分析・活用し、客観的な根拠に基づいて意思決定を行う採用手法のことです。 ※2：イベント管理システムとは、イベントの企画、集客、受付、データ分析、顧客管理まで、一連の運営を支援するプラットフォームのことです。 ※3：イベント視聴ログとは、ウェビナーやオンライン説明会などにおいて、学生がどのセッションをどれくらい視聴したか、どの資料をダウンロードしたか、といった行動履歴データのことです。

この記事のポイント

• 課題： 属性データや自己申告に頼る採用では、学生の本当の志向が見えずミスマッチが発生
• 解決策： イベント管理システムで「視聴ログ」を取得し、CRMと自動連携してデータを統合
• 運用： 行動データに基づくスコアリングと面接の最適化で、データ駆動型の採用を実現

母集団形成から内定までの採用活動におけるデータ活用の重要性

採用活動において、母集団形成から内定までの一連のプロセスを最適化するためには、データの活用が欠かせません。

従来の採用活動では、学生の「属性データ（大学名、学部など）」や「面接での自己申告」に頼りがちでした。 しかし、それだけでは学生の「本当の興味」や「志向」を深く理解することは難しく、結果としてミスマッチが起きやすくなってしまいます。 面接では良い感触だった学生が、実は企業の文化に合っていなかったり、内定を出した後に辞退されたりすることは、その典型例です。

データの力でミスマッチを防ぐためには、学生の「行動データ」を蓄積し、分析することが重要です。 特に、自社が開催するイベントへの参加履歴や視聴ログは、学生の興味や志向を知るための宝の山です。

こうしたデータを採用プロセスの各段階で活用することで、ミスマッチを防ぎ、内定率を高めることができます。

eventoryが解決する、学生のミスマッチを防ぐ採用課題の要点

イベント管理システムであるeventory(イベントリー)は、採用担当者が抱えるミスマッチの課題を、データの力で解決に導きます。

多くの企業で課題となっているのが、イベント運営と顧客管理（CRM）（※4）が分断されていることです。 イベントで得られたデータをCRMに手動で登録したり、Excelで管理したりするのは手間がかかるだけでなく、データの抜け漏れや転記ミスの原因にもなります。 これでは、せっかくのデータを採用活動に活かすことができません。

eventory(イベントリー)は、イベントLP作成から集客、受付管理、データ分析、MA/CRM連携（※5）まで、一連の運営を支援するプラットフォームです。 イベント運営で得られたデータをCRMに自動で連携し、統合管理することができます。

※4：CRM（顧客管理）とは、顧客（採用活動においては学生）との関係性を構築・維持するためのシステムや手法のことです。 ※5：MA/CRM連携とは、マーケティングオートメーション（MA）ツールやCRMシステムと連携し、データを共有・活用することです。

視聴ログとCRM連携で採用のPDCAを回す、データ駆動型採用の全貌

eventory(イベントリー)を活用したデータ駆動型採用の全貌を、具体的な流れとともに解説します。

Step 1：イベント開催と視聴ログの自動蓄積

eventory(イベントリー)では、ウェビナーや説明会における学生の視聴ログをリアルタイムで確認（※6）できます。 どの学生がどのセッションをどれくらい視聴したか、どの資料をダウンロードしたか、といった行動データを自動で蓄積します。

Step 2：MA/CRM連携による学生データの統合

さらに、外部MAツール連携機能（※7）を活用することで、eventory(イベントリー)で取得した視聴ログをCRMに自動で連携できます。 学生の属性データと行動データを統合管理し、一人ひとりの学生の「本当の興味」や「志向」を深く理解するための基盤を構築します。

※6：視聴データリアルタイム確認とは、イベント開催中に参加者の視聴状況をリアルタイムで確認できる機能のことです。 ※7：外部MAツール連携機能とは、MAツール（Salesforce、HubSpotなど）と連携し、データを共有・活用できる機能のことです。

Step 3：スコアリングによる志望度抽出と個別フォロー

統合された学生データを活用して、採用プロセスの各段階を最適化します。

面接の前には、CRMにある学生のプロフィールと視聴ログを確認し、何に興味を持っているかを把握した上で臨むことができます。 「あのウェビナーでは〇〇について熱心に視聴されていましたね。当社では〇〇の分野で活躍している社員も多く……」 といったように、データの裏付けに基づいた問いかけをすることで、学生の深い本音を引き出し、ミスマッチを防ぐことができます。

Step 4：データに基づく面接での深いヒアリング

また、スコアリング機能（※8）を活用して、視聴ログやアンケート回答などの行動データに基づいて学生をスコアリングし、志望度の高い学生を抽出することもできます。 志望度の高い学生に対して、カスタマイズしたメール配信（※9）でフォローアップを行うなど、効率的な採用活動を実現します。

※8：参加者のスコアリング機能とは、参加者の行動データに基づいて点数をつけ、顧客の関心度や志望度を可視化する機能のことです。 ※9：カスタマイズしたメール配信とは、学生の属性や行動データに基づいて、一人ひとりに最適な内容のメールを配信する機能のことです。

データに基づいて内定率を高めた、企業の実績ストーリー

あるIT企業では、新卒採用において、説明会への参加者は多いものの、面接でのミスマッチや内定辞退が課題となっていました。 従来の採用活動では、学生の興味や志向を客観的に把握する手段がなく、面接官の勘や経験に頼らざるを得ませんでした。

そこで、eventory(イベントリー)を導入し、説明会の視聴ログをCRMと連携させて、データ駆動型採用に取り組みました。 学生の視聴ログに基づいて、何に興味を持っているかを把握した上で面接に臨むようにした結果、学生の本音を引き出す問いかけができるようになりました。

その結果、面接でのミスマッチが減り、内定率が前年比で約1.2倍に向上しました。 さらに、志望度の高い学生に対して効率的なフォローアップを行うことで、内定辞退率も大幅に低下しました。

■ データ駆動型採用に関するよくある質問

まとめ: イベント視聴ログを採用に活かし、学生とのミスマッチを防ぐ

イベント視聴ログを採用に活かし、学生とのミスマッチを防ぐデータ駆動型採用の全貌について解説しました。

勘や経験に頼るのではなく、客観的な根拠に基づいて意思決定を行うデータ駆動型採用は、ミスマッチを防ぎ、採用活動の成果を高めるための有効な手段です。 イベント管理システムであるeventory(イベントリー)を活用することで、視聴ログとCRM連携によるデータ統合を実現し、一人ひとりの学生の「本当の姿」を理解することができます。

手作業の多さに悩む運営から抜け出し、テクノロジーの力を借りて採用活動の成果を次のステージへと引き上げてみませんか。