バイトル

ケーススタディ

BytePlus レコメンド:

バイトルのパート
タイム求人の成功
1|

ケーススタディ日本独自の労働文化の変化

世界第3位の経済大国である日本には、経済状況や生産性、社会規範に大きく影響された独自の労働文化があり、過去数十年間で、この国の労働者の構造は大きく変化しています。CNNによると、2021年時点で、日本全体の労働者の40％近くがパートタイムで雇用されているか、不規則な時間に働いており、1990年の割合：約20％から大幅に増加しています。

このパートタイム勤務者の増加は、経済見通しの変化や労働者の進化するニーズを反映しています。しかし、この変化には、所得の伸び悩みや職業の安定性の欠如などの課題も伴い、多くの日本の労働者にとって、適切なパートタイムの仕事を探すことは大きな問題となっています。

パートタイムで雇用されているか、不規則な時間に働いており
1990

20%

2

2021

40%

バイトル

|

ケーススタディバイトル

日本のパートタイム求人の状況に明かり

3|

ケーススタディこのような状況において、ディップ株式会社を運営するバイトルが、日本の主要なパートタイム求人のプラットフォームとして現れました。
バ

イトルの理念は、幅広い仕事の機会を提供し、求職活動を通して求職者をサポートすることに根ざしています。

バイトル
このプラットフォームは特に若い労働者の間で人気が高く、コンビニエンスストアやレストラン、外国語講師や翻訳者のお仕事まで、幅広い分野のお仕事情報を提供しています。バイトルのしごと体験・職場見学機能などの独自のサービスは、気になったお仕事の職場環境や業務内容への理解を促進するため、多くの人に好まれ支持されています。

日本のパートタイム求人市場の活性化と迅速な対応

バイトルの事業成功はありながらも、近年パートタイムの仕事に対する需要はさらに高まっり、求職者の働き方のニーズは複雑化しています。この状況は、バイトルでも大きな課題となっていました。ここで登場したのが、BytePlusのレコメンデーションです。

BytePlusのレコメンデーションは、高度な推奨アルゴリズムとディープラーニング機能を備え、バイトルがよりパーソナライズされたマッチング性の高い求人情報をユーザーに早く提供できるようにサポートします。BytePlusのレコメンデーションは、ユーザーの行動、仕事の好み、市場動向を分析することで、バイトルの求人検索エクスペリエンスを強化して、より効率的かつ効果的なものにすることができます。これは、求職者が適切な仕事をより迅速に探すだけでなく、雇用主が適切な候補者を探すことにも役立ち、それによって、日本のパートタイム求人市場の活性化と迅速な対応に貢献します。

4|

ケーススタディ

バイトル

ハードル:

画期的な結果の必要性|

ケーススタディバイトルのビジネスモデルは、シンプルかつ効果的なモに直面しました。既存のレコメンデーションシステムはの求人に応募できます。バイトルが作るプラットフォーていませんでした。プラットフォーム全体の新規応募者きく関係します。仕事に応募する人が増えるほど、プラッ大幅に応募数を伸ばせる改善可能性を強く感じていまデルです。雇用主は求人情報を掲載し、求職者はこれらムとしての成功と収益化には、発生する応募件数が大トフォームが雇用主と雇用者の両方に提供する価値が高まります。そのため、バイトルの主要な目標は、自社のプラットフォームを通じて、仕事に応募する人を増やす機能していましたが、期待されるほどの成果を得られ数は増加傾向にありましたが、バイトルはより迅速かつした。その解決策として選んだのが、BytePlusのレコメンデーションツールでした。

ことです。

バイトルはパートタイム求人のプラットフォームとして著しい成果をあげているにもかかわらず、大きなハードル

BytePlusのレコメンデーションツールには、候補者に適切な求人を自動的に推奨するという利点があります。この仕組みにより、求職者は自分に適した仕事見つけやすく、選びやすくなります。バイトルはBytePlusのレコメンデーションツールを採用した後、著しい改善が見られました。既存のレコメンデーションエンジンをBytePlusのレコメンデーションツールに置き換えることで、より良い結果を導き出し、プラットフォームの付加価値を高めました。

5

バイトル
BytePlusのレコメンデーションツールの重要な利点の一つは、顧客のニーズに応じて機能をカスタマイズできることです。
例えば、バイトルは、異なる時期や季節にさまざまなマーケティングキャンペーンやプロモーションを行うことがあります。BytePlusのレコメンデーションツールは、バイトルの異なる時期のさまざまなビジネスの方向性に基づいたアルゴリズムを最適化できます。BytePlusのチームは定期的に顧客と面談し、機能を強化するための要件を収集します。

6|

ケーススタディバイトル

BytePlusレコメンデーションの革新的な影響

BytePlusのレコメンデーションツールの統合により、バイトルのウェブプラットフ

ォームとモバイルアプリケーションの両方に革新的な進化を促し、新たな成功の領域に向けて進んでいます。

バイトルのサービスは、様々な料金体系で運営されています。ウェブサイトは、膨大なアクティブユーザ数にサービスを提供し、戦略的にユーザー体験を高め、コンバージョンの増加に重点を置いて運用されています。18ヶ月間の稼働期間で取り組み続けたレコメンデーションの改善活動が実を結び、主要なパフォーマンス指標を大幅に向上させることに成功しました。プラットフォームでは、セッションごとの全体的なコンバージョンが急増し、セッション中に目的にしっかり沿った行動を取るユーザー数が増加していることも証明されました。さらに、セッシ

ョンあたりの流通総額 (GMV) も上昇しており、各ユーザーのセッション中のトランザクションまたはインタラクションの価値が急速に増加していることを判明しました。

同時に、様々な料金体系と膨大なアクティブユーザ数を誇るバイトルのモバイルアプリは、ユーザー体験を向上させ、コンバージョンを高めるために細心の注意を払って設計されています。6 ヶ月間の稼働期間にわたり、この重点的な取り組みは目覚ましい改善のきっかけとなりました。このアプリでは、セッションごとの全体的なコンバージョンが増加し、ユーザーエンゲージメントが強化されていることを示しました。さらに、セッションあたりの流通総額 (GMV) も上昇し、プラットフォーム全体の収益に大きく貢献しました。
指標

セッションごとのコンバージョン（すべてのセッション）
セッションごとの流通総額（GMV）（すべてのセッション）
セッションごとのコンバージョン (コーポレーションシーン)
セッションごとの流通総額（GMV）(コーポレーションシーン)

7

ウェブの上昇率

4%
4%
15%
15%

以上
以上
以上
以上

アプリの上昇率

9%
8%

以上
以上

|

ケーススタディバイトル
パートタイムの仕事を活性化させる状況において、バイトルが先駆者として現れ、BytePlusのレコメンデーションの力を活用してプラットフォームとアプリケーションに大変革をもたらしました。戦略的に焦点を合わせ、革新的な技術を特徴とするこの取り組みは、ユーザー体験とコンバージョン率の大幅な向上につながり、業界におけるバイトルの確固たる地位を強固にしました。

BytePlusのレコメンデーションの統合により、プラットフ

ォームのパフォーマンスの指標が強化されただけでなく、何百万ものユーザーの求職体験も変わりました。
このツールの高度なアルゴリズムとディープラーニング機能により、バイトルはパーソナライズされた正確な求人レコメンデーションを提供でき、ユーザーにとって求人検索がより効率的かつ効果的なものになりました。

バイトルのサクセスストーリーは、BytePlusレコメンデーションの変革の可能性を証明しています。複雑な課題に取り組み、新たな機会を切り開くテクノロジーの力を明確に示しています。バイトルは進化と成長を続け、業界の他のプラットフォームにとって刺激的な実例を示し、イノベーションがデジタル時代の成功をどのように推進できるかを実証しています。

8|

ケーススタディ