相互評価データによる競争優位性の獲得
マッチングするごとに蓄積される相互評価データは、タイミーの中でも1、２を争う重要な経営資源でしょう。
タイミーは相互評価データを活用することで、
- マッチング精度の向上
- 営業活動の強化
を実現し、ライバルに対する競争優位性を高めています。
相互評価データを活用したマッチング精度の向上
相互評価データは、情報の非対称性を解消することでハズレ店舗/労働者を淘汰する働きがあることを前のページでお伝えしました。
しかし、メリットはそれだけではなく、双方のマッチング精度の向上にも良い影響があります。
利用者にとっては、単純にマッチングするだけでなく、仕事が終わった後に双方の満足度が高いに越したことはありません。
そのためには、求職者に仕事内容が適切に伝わると同時に、店舗側も求職者のスキルを正確に把握できることが重要です。
タイミーでは、相互評価データに労働者のスキル評価項目が設定されているので、店舗側が業務に適したスキルを持っている求職者を探すことが可能です。
また、このような仕組みは一度作ったら終わりではなく、利用者の行動を分析しながら絶えず改善していくことも必要です。
さらに求人広告、求職者、相互評価データの傾向を機械学習（AIの活用など）させれば、求人情報を表示する段階で、相性の良い情報をおすすめとして表示することも可能です。
実際にタイミーはエンジニアを非常に多く雇用しており、得られた利益・資金を研究開発費に回すことで、マッチング精度の向上を日々行っています。
雇用支援と相互評価データの活用による営業活動の強化
相互評価データと既存顧客に対する雇用支援から得られたノウハウは、顧客となる店舗への営業活動にも活用することができます。
相互評価データからは、
- 良質なマッチングを得られる店舗の特徴
を知ることができます。
既存顧客への雇用支援からは、
- マッチング後の円滑な運用に関するノウハウ
を得ることができます。
このように、マッチング前とマッチング後のノウハウを事例として提供できれば、潜在顧客に対する営業活動の内容も、より具体的かつ実践的なものになるはずです。
