如何製作招募漏斗報告：步驟指南

招募主管詢問補齊一個職缺需要多少時間。你說是 34 天，會議室裡的另一個人卻說是 51 天。

你們雙方看的是同一個候選人追蹤系統。你是從職缺申請獲批的那天開始計算，而他們則是從職缺刊登廣告的那天開始計算。

這就是招募指標經常出現的問題：階段名稱看起來很標準，但起點和終點卻不一致。

本指南將介紹招募漏斗報告中應包含哪些內容，以及為什麼兩個速度指標容易混淆。接著，我們將說明如何修正階段定義，以及如何透過匯出的資料來製作報告。

招募漏斗報告中應包含哪些內容

招募漏斗報告是由一組人數統計以及各階段之間的流失率所組成，其他所有數據都是由此衍生而來。

首先是特定期間內各階段的人數統計：收到申請、篩選、面試、發送錄取通知以及接受錄取。

報告項目	項目定義	資料來源
階段人數統計	達到各階段的候選人數	候選人追蹤系統匯出資料
階段轉換率	各階段人數除以前一階段人數	由人數統計衍生計算
補缺時間	職缺申請獲批至接受錄取	職缺相關日期
聘用時間	進入招募流程至接受錄取	候選人相關日期
錄取接受率	接受錄取人數除以發送錄取通知人數	錄取通知紀錄
每人招募成本	招募成本除以聘用人數	財務部門，而非追蹤系統

接著加入相鄰階段之間的轉換率。Workable 將其稱為 招募轉換率（recruiting yield ratios），這些指標能將原始的人數統計轉化為診斷依據。

接下來是兩個速度指標，它們需要有各自獨立的定義。稍後會對此進行詳細說明。

最後是錄取接受率，Workable 將其定義為接受錄取的人數除以發送錄取通知的總數。這是清單中獲取成本最低、但往往最能說明問題的指標。

關於哪些內容不應包含在內，有一個警告。Workable 指出，雖然候選人追蹤系統可以報告補缺時間和轉換率，但它「無法計算您的平均每人招募成本」。

因此，每人招募成本需要財務數據，而不僅僅是招募漏斗的資料。其計算公式為：內部加外部招募成本除以總聘用人數。

補缺時間與聘用時間並非同一個指標

這是最容易引起爭議的定義，而資料來源對此的描述也異常直接。

Workable 的 補缺時間與聘用時間指南 將補缺時間定義為「從職缺申請獲批到候選人接受錄取所經歷的時間」。

聘用時間則不同。它「衡量的是從候選人進入招募流程到接受錄取通知這段期間」。

接下來這句話非常值得牢記。Workable 指出，「聘用時間通常被視為補缺時間的同義詞。」但它補充說，您「也可以將它們視為獨立的指標，從中獲得不同的洞察」。

因此，在實際應用中，這兩個名稱經常被混用。這正是為什麼您的數據會與其他公司的數據對不上的原因。

一旦區分開來，這項差異就會非常有用。補缺時間衡量的是整個流程，包括有人投遞履歷之前的幾週時間。而聘用時間則衡量您辨識並推進最終錄用人選的速度。

Workable 提供的實際範例讓這一點更加具體：如果職缺在第 1 天開放，最終錄用的人選在第 10 天投遞履歷，並在第 25 天接受錄取，那麼聘用時間就是 15 天。

在開始計算前先確定定義

必須明確記錄以下四個決定。如果忽略它們，您的趨勢線測量出來的只會是您自己標準的不一致。

計時起點。 Workable 列出了三個合理的選項：招募主管提交職缺需求、HR 或財務部門核准職缺，或是招募人員刊登職缺廣告。

它的建議是選擇其中一個並保持一致。指南指出，請「選擇最適合您公司的做法」，然後「對所有職位和團隊」都採用相同的計算方式。

排除哪些職缺。 Workable 在此給出了具體建議，指出應排除常態性招募的職缺（evergreen roles）。這類長期開放的職缺「會大幅拉高您的平均補缺時間，卻無法反映出您招募流程的真實效率」。

日曆天或工作天。 Workable 的定義使用的是日曆天。如果您使用 NETWORKDAYS 函數，您會得到一個較小的數值，這與公開發布的版本將無法進行比較。

平均值或中位數。 大多數報告顯示的都是平均值，但一個懸缺 200 天的職缺就會嚴重拉高平均。當招募量較低時，建議在平均值旁同時呈現 中位數。

Workable 計算平均值的範例非常簡單，值得借鏡：三個職缺的補缺時間分別為 20 天、30 天和 40 天，平均值即為 30 天。

如何手動製作報告

方案 1：階段人數統計與轉換率

使用 COUNTIFS 函數來統計每個階段的人數，並依據特定期間和階段欄位進行篩選。

檢查人數是否呈遞減趨勢。如果後續階段的人數超過前一階段，說明您匯出的資料中包含了跳過某些階段或重新進入流程的候選人。

接著將各階段的人數除以前一階段的人數。這些比例就是最基礎的招募漏斗。

相同數據的漏斗圖比表格更容易快速閱讀。我們在 什麼是漏斗圖 的說明文章中，介紹了這種圖表形狀在何時能提供幫助。

這種方法的局限在於，您只能得到特定期間的一組轉換率，無法得知是哪些職缺或團隊導致了這些數據。

方案 2：每個職缺佔用一列

建立一個表格，每個職缺佔用一列。欄位包括開放日期、廣告刊登日期、接受錄取日期、申請人數以及天數差距。

用較晚的日期減去較早的日期來計算天數差距。微軟關於 DATEDIF 函數 的指南中警告，該函數「在某些情況下可能會計算出不正確的結果」。

現在可以對報告進行交叉分析，例如按部門、資歷、招募人員或管道來源進行細分。

交叉分析正是答案所在。一個綜合計算出來的 40 天數據，背後往往隱藏了工程部門需要 70 天，而客服支援部門只需要 18 天的真實情況。

限制在於資料的關聯。將候選人匯出資料與職缺表格進行比對，已經超出了公式能輕鬆處理的範圍。

方案 3：定義分頁

記錄上述四個決定，加上目前使用的階段名稱，以及該清單凍結的日期。

明確加入排除清單。常態性招募職缺、取消的職缺以及內部轉調，都需要有明確的處理方式。

局限性顯而易見：僅僅記錄規則並不等於實際執行，下個季度還是會有人重新設定篩選條件。

共同的局限。 這三種方案都假設您匯出的資料包含階段歷史紀錄，而不僅僅是當前階段。如果資料只顯示候選人今天所處的位置，您將完全無法重建上個季度的漏斗。

手動流程在哪裡會遇到瓶頸

製作第一份招募漏斗報告需要花費一個上午。但到了第四份時，花費的時間會更長，因為底層的流程已經發生了變化。

階段重新命名通常是罪魁禍首。例如，某個團隊將電話篩選併入初步篩選中，這會導致這兩個階段之間的轉換率中斷，而實際的招募情況其實並沒有改變。

取消的職缺是第二個原因。一個未招到人就關閉的職缺沒有結束日期，它要麼從平均值中消失，要麼在表格中留白。

接著是基準的問題。有人會問 42 天算不算好，而 Workable 自身的警告在此同樣適用：其他公司「計算補缺時間的方式可能與您不同」。

關於工具方面的整理，請參閱 適用於 HR 與人才數據分析的 AI 工具。

如何使用 Powerdrill Bloom 製作報告

步驟 1：上傳您的 ATS 匯出資料

上傳候選人匯出資料，或將候選人與職缺檔案一起上傳。Powerdrill Bloom 會在檔案匯入時分析欄位，因此在計算任何轉換率之前，就能找出空白日期、不一致的階段名稱以及重複的候選人紀錄。

步驟 2：用自然語言描述報告需求

直接說明定義，而不需要手動設定。指定計時起點、階段順序、排除條件，以及您需要日曆天還是工作天。

接著提出能找出錯誤的問題。例如，詢問哪些職缺沒有結束日期、哪些階段名稱僅出現在特定期間內，然後要求提供按部門和資歷細分的招募漏斗。

步驟 3：匯出圖表、報告或簡報

匯出包含轉換率的階段人數統計、相同數據的漏斗圖，或是將定義與數據並列呈現的簡報投影片。

常見錯誤

將補缺時間與聘用時間視為同一個數值。 它們的起算時間不同。請為您報告的指標加上明確標籤，並保持一致。

將常態性招募職缺留在平均值中。 長期開放的職缺會拉高數據，卻無法反映招募流程的真實速度。

將您的數據與其他公司進行比較。 起點不同會使比較失去意義。請改為追蹤您自己的趨勢。

在招募量低時報告平均值。 僅有六次聘用和一次困難的尋才，會產生具誤導性的平均值。請在旁邊同時呈現中位數。

默默剔除已取消的職缺。 未招到人就關閉的職缺也是一種真實的結果。請將其納入某處統計，而不是直接篩選掉。

混用日曆天與工作天。 兩者皆有其合理性，但無法互相比較。請選擇其中一種並在報告中註明。

忽略重新命名的階段。 合併階段會破壞其中一個轉換率，而使其他轉換率保持不變，這看起來像是真實的發現，但實際上並非如此。

結論

確定計時起點、排除常態性招募職缺、統計每個階段的人數，並將相鄰階段相除以獲得轉換率。然後以不同的名稱報告這兩個速度指標。

人數統計並非最終成果。候選人停滯不前的階段，才是告訴您下個月該調整哪些地方的關鍵。

這正是製作招募漏斗報告、而非僅引用單一平均值的全部理由。單一數字只能告訴您成效如何，而漏斗則能指出問題發生在哪裡。

如果每個週期重新建立該視圖會耗費您整個季度的時間，請嘗試在您的 ATS 匯出資料上使用 Powerdrill Bloom。另請參閱我們的 建立員工人數與流失率報告 指南以及 AI 報告生成器 頁面。

常見問題

補缺時間與聘用時間有何不同？

補缺時間是從職缺申請獲批到接受錄取。聘用時間則是從最終錄用人選進入招募流程到接受錄取。

如何計算平均補缺時間？

將該期間內填補的每個職缺的補缺時間相加，然後除以職缺數量。Workable 建議從該平均值中排除長期開放的職缺。

良好的補缺時間是多少？

Workable 引用了人力資源管理協會（SHRM）給出的平均 42 天。它同時警告，其他公司計算該指標的方式可能與您不同。

招募漏斗報告應包含哪些階段？

您的流程實際擁有的任何階段，依序排列，並包含人數統計以及每對相鄰階段之間的轉換率。不同期間之間的一致性，比套用特定範本更為重要。

我的候選人追蹤系統可以產生這份報告嗎？

它通常可以報告階段人數統計、轉換率和補缺時間。Workable 指出，它無法計算平均每人招募成本，這需要財務數據。