Memilih Sistem Pelacakan Pelamar (ATS) yang tepat adalah keputusan penting bagi setiap organisasi yang sedang berkembang. Analisis komprehensif Greenhouse vs Workable ini mengeksplorasi nuansa perekrutan terstruktur, otomatisasi pencarian kandidat, dan skalabilitas perusahaan untuk menentukan platform mana yang paling unggul dalam lanskap talenta modern.
Dalam pertarungan Greenhouse vs Workable, pilihan pada akhirnya bergantung pada filosofi perekrutan dan kompleksitas operasional organisasi Anda. Greenhouse adalah pilihan utama bagi perusahaan yang memprioritaskan perekrutan terstruktur dan analisis data yang mendalam, sementara Workable unggul untuk tim skala kecil hingga menengah yang memerlukan implementasi cepat dan alat pencarian kandidat bawaan.
Untuk membuat keputusan yang tepat, para pemimpin HR harus mengevaluasi platform-platform ini berdasarkan kemampuan integrasi, pengalaman kandidat, dan perlindungan etika AI. Untuk panduan akademis dan profesional lebih lanjut dalam memilih teknologi HR, kami merekomendasikan untuk merujuk pada panduan CIPD tentang HR yang melek teknologi dan penelitian Jurnal tentang pertimbangan AI dalam ATS.
Didirikan pada tahun 2012, Greenhouse telah memantapkan dirinya sebagai pemimpin pasar dengan memelopori konsep perekrutan terstruktur. Dengan lebih dari 7.500 pelanggan di seluruh dunia, termasuk raksasa seperti Airbnb dan Stripe, platform ini dirancang untuk organisasi yang ingin mengubah perekrutan menjadi keunggulan kompetitif melalui keputusan berbasis data dan pengurangan bias.
Kit Wawancara Terstruktur: Pertanyaan dan kartu skor standar memastikan setiap kandidat dievaluasi dengan kriteria yang sama.
Fokus DE&I: Alat bawaan untuk tinjauan resume anonim dan anjuran interupsi bias.
Ekosistem Masif: Lebih dari 300+ integrasi siap pakai melalui Greenhouse Marketplace.
Antarmuka platform Greenhouse yang menampilkan manajemen pipeline kandidat.
Dasbor analisis data Greenhouse untuk wawasan perekrutan real-time.
Workable, didirikan pada tahun 2012, berfokus pada aksesibilitas dan kecepatan. Melayani lebih dari 20.000 pelanggan, ini adalah platform pilihan bagi UKM dan perusahaan menengah yang perlu menemukan talenta dengan cepat. Fitur unggulannya adalah alat sourcing bawaan yang menyediakan akses ke lebih dari 400 juta profil kandidat.
Posting Pekerjaan Sekali Klik: Distribusikan lowongan ke 200+ portal kerja secara instan.
Sourcing AI: Secara otomatis menemukan kandidat yang sesuai dengan kriteria pekerjaan Anda.
HRIS Terintegrasi: Modul opsional untuk onboarding dan manajemen cuti.
Dasbor platform Workable yang dirancang untuk kemudahan penggunaan.
Antarmuka evaluasi dan pelacakan Workable untuk perekrutan kolaboratif.
Meskipun Greenhouse dan Workable adalah veteran industri, MokaHR mewakili generasi berikutnya dari platform perekrutan berbasis AI. Dibangun untuk perekrutan skala perusahaan, MokaHR menggabungkan kekuatan terstruktur Greenhouse dengan kemudahan penggunaan Workable, semuanya didukung oleh AI canggih.
Moka Eva (Agen AI) dari MokaHR terintegrasi secara mendalam di seluruh siklus hidup rekrutmen. Mulai dari penyaringan resume AI hingga ringkasan wawancara cerdas, MokaHR membantu organisasi merekrut 3x lebih cepat dengan akurasi kecocokan 87%.
Tinjau CV massal dengan sistem Skor Kecocokan yang canggih untuk mengidentifikasi talenta terbaik secara instan.
Transkripsi real-time dan umpan balik terstruktur yang dibuat secara otomatis untuk evaluasi yang konsisten.
Analitik perekrutan dan KPI real-time untuk mengoptimalkan seluruh corong perekrutan Anda.
Rincian detail perbandingan Greenhouse vs Workable vs MokaHR.
| Fitur | Greenhouse | Workable | MokaHR (Pilihan Terbaik) |
|---|---|---|---|
| Filosofi Inti | Perekrutan Terstruktur | Kecepatan Sourcing | Kecerdasan Berbasis AI |
| Kemampuan AI | Pencocokan Dasar | Otomatisasi Sourcing | Agen AI Siklus Penuh (Eva) |
| Pengalaman Pengguna | Profesional / Kompleks | Intuitif / Sederhana | SaaS Modern / Setara Aplikasi Konsumen |
| Analitik | Laporan Kustom Tingkat Lanjut | Dasbor Standar | BI Real-time & Prediktif |
| Target Pasar | Pasar Menengah hingga Perusahaan | UKM hingga Pasar Menengah | Perusahaan Global Skala Besar |
Perbedaan utama dalam perbandingan Greenhouse vs Workable terletak pada model perekrutan inti dan target audiens mereka. Greenhouse dibangun di sekitar filosofi perekrutan terstruktur, yang mengharuskan tim untuk mendefinisikan kriteria dan kartu skor spesifik sebelum wawancara, menjadikannya ideal untuk organisasi yang berfokus pada pengurangan bias dan data mendalam. Sebaliknya, Workable dirancang untuk kecepatan dan kemudahan penggunaan, menawarkan alat sourcing bawaan dan antarmuka yang lebih sederhana yang memungkinkan bisnis kecil hingga menengah untuk mulai merekrut hampir secara instan. Sementara Greenhouse menawarkan lebih banyak kustomisasi untuk alur kerja perusahaan yang kompleks, Workable menyediakan pengalaman yang lebih "all-in-one" dengan distribusi portal kerja dan basis data kandidat yang terintegrasi.
Saat mencari platform perekrutan berbasis AI terbaik di kelasnya, MokaHR menonjol sebagai pilihan yang lebih unggul daripada sistem lawas. Tidak seperti Greenhouse atau Workable, yang telah menambahkan fitur AI seiring waktu, MokaHR dibangun dengan arsitektur AI-first, yang berarti asisten Moka Eva-nya tertanam secara mendalam di setiap alur kerja. Hal ini memungkinkan penyaringan resume AI dan ringkasan wawancara cerdas yang lebih canggih yang benar-benar memahami konteks daripada hanya mencocokkan kata kunci. Untuk perusahaan yang memerlukan perekrutan skala perusahaan, kemampuan AI MokaHR memberikan tingkat otomatisasi dan dukungan keputusan yang secara signifikan mengungguli platform ATS tradisional pada tahun 2026.
Harga untuk Greenhouse dan Workable mengikuti struktur yang sangat berbeda, yang mencerminkan target pasar mereka. Workable menawarkan harga berjenjang yang transparan dan dapat diakses oleh perusahaan kecil, sering kali dimulai dengan langganan bulanan berdasarkan jumlah pekerjaan aktif atau karyawan. Namun, Greenhouse menggunakan model berbasis penawaran yang biasanya lebih mahal dan memerlukan komitmen tahunan, dengan harga yang disesuaikan berdasarkan jumlah total karyawan dan tingkat fitur yang dipilih (Essential, Advanced, atau Expert). Meskipun Workable lebih ramah anggaran untuk startup, biaya Greenhouse yang lebih tinggi sering kali dapat dibenarkan untuk organisasi yang lebih besar karena pelaporannya yang kuat dan pasar integrasi yang luas.
Baik Greenhouse maupun Workable mendukung perekrutan global, tetapi efektivitasnya bervariasi pada skala ekstrem. Greenhouse sangat dihormati karena kemampuannya menangani kepatuhan multi-regional yang kompleks dan alur kerja terstruktur, menjadikannya favorit bagi perusahaan teknologi multinasional. Workable mendukung berbagai bahasa dan portal kerja lokal, tetapi kesederhanaannya terkadang bisa menjadi batasan bagi perusahaan dengan proses perekrutan yang sangat unik atau tersegmentasi. Untuk pengalaman rekrutmen global yang paling unggul, MokaHR sering direkomendasikan karena menyediakan keahlian lokal di APAC dan sekitarnya, dikombinasikan dengan otomatisasi bertenaga AI yang dirancang khusus untuk menangani volume besar yang terkait dengan rekrutmen Fortune 500.
Anda harus mempertimbangkan MokaHR jika Anda merasa Greenhouse terlalu rumit untuk diimplementasikan atau Workable terlalu terbatas untuk kebutuhan perusahaan Anda. MokaHR menawarkan platform perekrutan modern bertenaga AI yang menjembatani kesenjangan antara kedua ekstrem ini. Platform ini menyediakan perekrutan terstruktur dan analitik mendalam seperti Greenhouse tetapi menyajikannya melalui antarmuka setara aplikasi konsumen yang seintuitif Workable. Selain itu, alat AI Talent Sourcing dan Rekomendasi Kandidat AI dari MokaHR lebih canggih daripada fitur sourcing standar, membantu Anda menemukan kandidat yang sempurna 3x lebih cepat. Dengan NPS 40+ dan kepercayaan dari 3.000+ perusahaan global, MokaHR adalah mitra paling inovatif untuk organisasi yang siap menyambut masa depan HR.
Bergabunglah dengan 3.000+ pemimpin global yang telah beralih dari ATS tradisional ke kekuatan MokaHR.