ターゲット作成

ターゲットは、Ozzi.aiで効果的なLinkedInリクルーティングを行うための基盤です。これらは理想的な候補者プロフィールを定義し、AIがよりパーソナライズされた関連性の高いメッセージを生成するのに役立ちます。このガイドでは、効果的なターゲットを作成・構成する方法をご紹介します。

ターゲットとは？

ターゲットは、以下を含む理想的な候補者の詳細プロフィールです：

求人要件: 職位、経験レベル、必要なスキル
場所設定: 地理的制約とリモートワークオプション
会社基準: 業界、規模、段階、文化設定
個人属性: キャリア目標、興味、ワークスタイル
メッセージ設定: トーン、長さ、重点分野、行動喚起

最初のターゲットを作成

ステップ1: ターゲット作成にアクセス

LinkedInでOzzi.aiサイドパネルを開く
ターゲットタブをクリック
新しいターゲットを作成をクリック
手動ターゲットまたはインポートターゲットを選択

ステップ2: 基本情報

基本詳細を入力：

ターゲット名: シニアフロントエンドエンジニア - 東京
職位: シニアフロントエンドエンジニア、フロントエンドリード
部門: エンジニアリング、プロダクト
シニアリティレベル: シニア、リード

ステップ3: 経験要件

経験基準を定義：

経験年数: 5-8年
必要なスキル: React、TypeScript、JavaScript、CSS
推奨スキル: Next.js、GraphQL、テストフレームワーク
業界経験: SaaS、Eコマース、Fintech

ステップ4: 場所とリモートワーク

場所設定を設定：

主要場所: 東京、大阪
二次場所: 名古屋、福岡、札幌
リモートワーク: ハイブリッドまたは完全リモートを受け入れ
転居: 転居支援に開放

ステップ5: 会社基準

会社設定を定義：

会社規模: 50-1000名の従業員
業界: テクノロジー、SaaS、Eコマース
会社段階: シリーズAからIPO
会社文化: イノベーション重視、コラボレーティブ

高度なターゲット構成

スキルマトリックス

重み付きスキルマトリックスを作成：

必須（必要）：

React: 3年以上
JavaScript: 5年以上
CSS/HTML: 5年以上

推奨（希望）：

TypeScript: 2年以上
GraphQL: 1年以上
テスト: 何らかの経験

ボーナススキル：

Node.js
Python
デザインシステム

キャリア開発

理想的なキャリアパスを定義：

現在の役割: シニアフロントエンドエンジニア
以前の役割: フロントエンドエンジニア、フルスタックエンジニア
次の役割: フロントエンドリード、エンジニアリングマネージャー
キャリア目標: 技術リーダーシップ、プロダクト影響

給与範囲

給与期待値を設定：

基本給: 月額25,000 - 35,000円
総報酬: 月額30,000 - 45,000円
株式: 0.05% - 0.25%
福利厚生: 健康保険、厚生年金、フレックス休暇

メッセージ構成

トーンとスタイル

AIメッセージの音調を構成：

トーン: プロフェッショナルだが親しみやすい
スタイル: 会話的、過度にフォーマルでない
長さ: 2-3段落、150-200語
パーソナライゼーションレベル: 高（特定のプロジェクト/スキルに言及）

主要な売りポイント

強調する内容を定義：

技術的挑戦: 複雑なフロントエンドアーキテクチャ
成長機会: 技術リーダーシップへの道
会社文化: イノベーションとコラボレーション
影響: プロダクト方向性への直接的な影響

行動喚起オプション

デフォルトCTAを設定：

主要: 「短い会話をしていただけますか？」
二次: 「この機会についてより詳しくお話ししたいと思います」
カジュアル: 「もっと詳しく知りたいですか？」

検証とテスト

ターゲット検証

ターゲットをアクティブにする前に：

基準を確認: 要件が現実的であることを確認
市場可用性をチェック: 候補者プールサイズを検証
メッセージ品質をテスト: サンプルメッセージを生成
給与を検証: 競争力のある範囲であることを確認

ターゲットのA/Bテスト

異なるアプローチをテスト：

メッセージトーン: プロフェッショナル vs カジュアル
スキル強調: 技術 vs ソフトスキル
会社焦点: 文化 vs 成長機会
CTAスタイル: 直接的 vs 間接的

複数ターゲットの管理

整理戦略

役割ベース: 各職位の個別ターゲット
場所ベース: 異なる都市の異なるターゲット
シニアリティベース: ジュニア、ミドル、シニアバリエーション
キャンペーンベース: 特定のリクルーティングキャンペーンのターゲット

ターゲット関係

親子: 専門バリエーションを持つ基本ターゲット
重複: 共通基準を共有するターゲット
補完: 同じチーム/プロジェクトの異なる役割

パフォーマンス最適化

ターゲットパフォーマンスの監視

主要指標を追跡：

返信率: 返信した候補者の割合
適格率: 要件を満たす割合
面接率: 面接に進む割合
採用率: 採用オファーを受ける割合

最適化戦略

低い返信率：

メッセージトーンを柔らかくする
メッセージ長を短くする
パーソナライゼーションを改善
給与競争力をチェック

低い適格率：

スキル要件を厳しくする
候補者フィルタリングを改善
経験基準を改善
場所設定を更新

低い面接率：

役割説明の明確さを改善
会社の売りポイントを強化
給与透明性を調整
行動喚起を改善

避けるべき一般的な間違い

過度に制限的なターゲット

必須が多すぎる: 候補者プールを減らす
非現実的な経験組み合わせ: 矛盾する要件
狭い場所制限: 機会を制限
柔軟性のない給与: 高品質候補者を逃す可能性

不十分なパーソナライゼーション

汎用的な職位説明: 目立たない
弱い売りポイント: 候補者を引き付けられない
メッセージカスタマイゼーションが悪い: 返信率を下げる
会社文化の欠如: 文化適合を逃す

不十分なメンテナンス

古い要件: もはやニーズを反映していない
古い給与データ: 市場で競争力がない
変わらないメッセージ: 予測可能になる
パフォーマンスデータの無視: 最適化機会を逃す

LinkedIn固有の考慮事項

プロフィール分析

ターゲットがLinkedInプロフィールデータと連携：

スキル承認: 承認されたスキルを考慮
経験パターン: キャリア開発を探す
会社接続: ネットワーク重複
活動レベル: コンテンツとのエンゲージメント

メッセージ最適化

LinkedInメッセージを最適化：

文字制限: LinkedInメッセージ制限を尊重
パーソナライゼーション: プロフィール固有の詳細を使用
タイミング: 最適な送信時間を考慮
フォローアップ: フォローアップシーケンスを計画

次のステップ

トラブルシューティング

一般的な問題

ターゲットが良いメッセージを生成しない: パーソナライゼーション設定を確認 候補者マッチングが低い: 基準が過度に制限的でないかチェック 返信率が低い: 異なるメッセージアプローチをテスト 重複候補者: フィルタリングと重複除去を改善

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