応募数月間50名、応募コスト2,000円!ドライバー自社採用の事例紹介!応募支援システム「コレクトハック」
求職者募集を、より安価に、簡単に、効率的にする求人募集ソリューション
- 業種
- 物流・運送
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
- 費用
- 情報非公開
<Before>
・地域:全国
・業種:ドライバー
・求人数:15件
・応募コスト12000円
<実施事項>
コレクトハックを導入し、求人を管理、入稿
<結果>
・初月応募数50名
・応募コスト2,000円
担当者のコメント
「コレクトハック」は応募数UPと応募コストを削減するための、採用支援システムです。
❖コレクトハックのメリット
(1)応募単価削減!
システム利用料のみで、Indeedをはじめとした求人検索エンジンに無料掲載できます。求人検索エンジンへの広告費は一切不要です。細かな広告費の使用状況なども気にする必要もありません。
(2)応募数UP!
最大1万件まで複数の求人を一括掲載できるので、求人検索エンジンの露出を最適化できます。複数経路から求職者募集が可能となり応募数UPにつながります。
(3)作業もカンタン!
求人検索エンジンの管理画面を1つ1つ開く必要はありません。コレクトハックの管理画面から一括で掲載できるので、大幅な作業工数の削減が可能です。また管理画面から、いつでも、好きなときに、好きな求人の出し入れが可能です。
❖求人件数に応じたプランを用意!
小規模の事業者様から大量募集をしている企業様まで、幅広いニーズにお応えしております。
❖ご相談は無料です。まずはお気軽にお問合せください。
たった30分いただければ、詳しいご説明をさせていただきます。
経験豊富なコンサルタントが貴社の現状をお聞きしながら、最適なご案内いたします。サービス以外のご相談も承っております。
応募数や応募単価に課題を持たれている企業様、この機会にぜひご相談ください。
業務内容
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【採用の応募数UP×コスト削減】求人広告費を一切使わない 最新の自社採用サービス「コレクトハック」
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人気 5
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実績 3
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価格 -----
これから始める、新時代の求人募集サービス
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【人材派遣・人材紹介会社様向け】求人広告費を一切使わない 最新の求人募集サービス「コレクトハック」
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人気 5
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実績 3
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価格 -----
これから始める、新時代の求人募集サービス
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クチコミ
実績・事例
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賃金テーブルシミュレーター
—— データの予測/分析/自動化を行い、クライアントの新規ビジネスおよびビジネスインパクト創出を支援します- 業種
- 情報非公開
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
<実施事項> ・同一労働同一賃金の派遣法改正に伴う、賃金計算ロジックを整理、自動化。 ・簡易的に給与計算を行う賃金シミュレーターを開発。 <結果> ・全国数百社社の派遣元企業がヘビーユーズする新規サー …
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人材ビジネス向け、Webマーケティングインハウス支援
—— 応募コスト削減、応募数UPのための、求人サイトやIndeed直接投稿を活用した、Webマーケティング内製化支援- 業種
- 情報非公開
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
<Before> ・複数経路を使用していたが、応募数や広告費の反響管理ができていなかった ・担当者による属人的な仕事が多く、Webマーケティングの業務内容が確立していなかった ・求人原稿の品質にもばらつきがあり …
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応募数月間50名、応募コスト2,000円!ドライバー自社採用の事例紹介!応募支援システム「コレクトハック」
—— 求職者募集を、より安価に、簡単に、効率的にする求人募集ソリューション- 業種
- 物流・運送
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
<Before> ・地域:全国 ・業種:ドライバー ・求人数:15件 ・応募コスト12000円 <実施事項> コレクトハックを導入し、求人を管理、入稿 <結果> ・初月応募数50名 ・応募コスト2,000円
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応募数月間350名、応募コスト1714円!製造派遣業の事例をご紹介!応募支援システム「コレクトハック」
—— 求職者募集を、より安価に、簡単に、効率的にする求人募集ソリューション- 業種
- その他
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
<Before> ・1000件以上の求人を扱う求人メディアサイトを運営 ・Indeedのクローリングによる効果が、Indeedの仕様変更により激減 ・月間応募数30名、応募単価1万円 <実施事項> コレクトハックを導入し、CSVで …
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メーカーの販売実績可視化
—— データの予測/分析/自動化を行い、クライアントの新規ビジネスおよびビジネスインパクト創出を支援します- 業種
- 製造業
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
<Before> ファイルが膨大で分散しており「何の商品がどのように売れているか」正確に把握できなかった。 <After> ・データ統合、クレンジング作業を経て、販売データを1ファイルに一元化。 ・販売動向を可視 …