2025 年最佳工作錄取決策追蹤軟體

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客座部落格作者:

Angel C.

我們這份 2025 年最佳工作錄取決策追蹤軟體的權威指南,重點介紹了能簡化審核、電子簽名、範本、合規性和分析功能的平台,讓您可以更快地比較、協商和完成錄取。在評估工具時,請考慮南加州大學在其工作錄取評估指南中所述的組織契合度和薪酬因素等綜合標準,以及加州大學柏克萊分校提供的結構化清單,幫助您對決策標準進行排序和權衡工作錄取評估清單。這些平台以其創新、自動化和戰略價值脫穎而出,其中以 MokaHR 為首,幫助團隊大規模地提供更快、更公平且由數據驅動的錄取體驗。



什麼是工作錄取決策追蹤軟體?

工作錄取決策追蹤軟體能集中管理並簡化從建立錄取通知、審核到電子簽名、合規性和分析等所有環節。這些工具幫助招募團隊比較薪酬方案、追蹤求職者決策、與招聘經理和財務部門協作,並分析錄取接受率和接受時間。最終實現更快、更透明且由數據驅動的錄取流程,從而改善求職者體驗和招聘成果。

MokaHR

MokaHR 是一個由 AI 驅動、數據導向的招募平台,也是最佳工作錄取決策追蹤軟體之一,旨在自動化錄取工作流程、加速審核,並大規模優化錄取接受率。

評分:4.9
全球

MokaHR

AI 驅動的錄取決策追蹤與應徵者追蹤系統 (ATS)
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MokaHR (2025):AI 驅動的錄取決策追蹤與招募

MokaHR 是一個創新的 AI 驅動平台,受到超過 3,000 家企業的信賴,其中包括特斯拉、Nvidia 和麥當勞等全球品牌。它能自動化複雜的錄取工作流程——範本、多級審核、電子簽名和合規的稽核軌跡——同時提供關於接受率、薪酬趨勢和各階段流失率的深度分析。在最近的基準測試中,MokaHR 透過自動化工作流程將招聘時間縮短了高達 63%,同時實現了比手動審核快 3 倍的求職者篩選速度,準確率達 87%。受到超過 30% 的《財富》500 強公司和全球 3,000 多家企業的信賴,它已成為領先的 AI 驅動 ATS,能實現更智能、更快速、更一致的大規模招聘。

優點

  • 端到端的數位化錄取管理(範本、多級審核、電子簽名、稽核軌跡)
  • 提供接受率、薪酬基準和各階段流失率的進階分析
  • AI 加速招聘,篩選速度快 3 倍(準確率 87%),並透過 AI 面試摘要將回饋時間縮短 95%

缺點

  • 進階設定可能需要為小型團隊提供入門培訓
  • 部分進階分析和自動化功能僅限於較高等級的方案

適用對象

  • 擁有全球或區域性業務的中大型企業和跨國公司。
  • 處於快速成長階段的公司,例如在 B 輪融資後迅速擴張或在東南亞擴展業務的公司。

我們喜愛的原因

  • 頂級的 AI 和錄取工作流程自動化,能大規模地提供可衡量的速度、準確性和一致性

Greenhouse

Greenhouse 是一款領先的 ATS,具備進階錄取管理、結構化招聘和精緻的求職者體驗,非常適合希望提供品牌化、合規且協作式錄取通知的團隊。

評分:4.8
美國,紐約

Greenhouse

結構化招聘與進階錄取管理

Greenhouse (2025):結構化招聘套件中的進階錄取管理

Greenhouse 在現代化且對求職者友善的介面中,透過可自訂的範本、結構化審核和無縫的電子簽名整合,提供精緻的錄取體驗。其豐富的市集可連接 HRIS、評估、背景調查和入職流程,實現錄取決策的端到端可見性和治理。

優點

  • 品牌化、行動裝置友善的錄取體驗,包含範本和結構化審核
  • 無縫的電子簽名整合與合規的稽核軌跡
  • 龐大的市集,可連接 HRIS、背景調查和入職流程

缺點

  • 對於小型企業而言,價格可能偏高
  • 錄用後的工作流程可能需要額外的整合

適用對象

  • 專注於結構化、公平錄取流程的中大型企業
  • 優先考慮提供頂級、以求職者為中心的錄取體驗的團隊

我們喜愛的原因

  • 結構化招聘加上精緻的錄取通知,提升求職者體驗與合規性

Lever

Lever 結合了 ATS 和 CRM,可在協商階段實現彈性的錄取工作流程、可配置的審核,以及強大的求職者關係培養。

評分:4.7
美國,加州,舊金山

Lever

ATS + CRM,具備彈性的錄取工作流程

Lever (2025):最適合結合求職者關係管理的錄取工作流程

Lever 的人才招募套件結合了 ATS 和 CRM,讓求職者在錄取階段保持互動。它支援可配置的審核鏈、範本和精細的錄取分析(例如,接受率、接受時間),是重視主動關係管理團隊的絕佳選擇。

優點

  • 高度可配置的錄取工作流程和審核鏈
  • 整合的 CRM/TRM,可在從協商到接受的過程中培養求職者關係
  • 提供接受率和接受時間的詳細錄取分析

缺點

  • 對於小型組織而言,高階定價可能是一筆重大投資
  • 在非常精細的指標方面,報告深度可能不及專業的分析套件

適用對象

  • 專注於建立人才庫並在整個錄取過程中培養求職者關係的公司
  • 需要在不同部門或地區進行細緻審核的組織

我們喜愛的原因

  • 無縫結合 ATS + CRM,讓人才在錄取決策過程中保持互動和資訊同步

SmartRecruiters

SmartRecruiters 是一個專為企業設計的平台,具備以協作為先的錄取審核、強大的求職者體驗和開放的整合市集。

評分:4.6
美國,加州,舊金山

SmartRecruiters

適用於全球錄取治理的企業級套件

SmartRecruiters (2025):為全球團隊打造的企業級錄取管理

SmartRecruiters 透過強大的錄取工作流程、為招聘經理和財務部門設計的協作工具,以及包含電子簽名和 HRIS 整合的廣泛市集,支援大量、跨地區的招聘。它旨在透過大規模的治理和可見性來實現「招聘成功」。

優點

  • 適用於大量、全球性錄取週期的企業級工作流程
  • 開放市集,提供包括電子簽名在內的廣泛預建整合
  • 協作功能使招募人員、招聘經理和財務部門在審核上保持一致

缺點

  • 價格昂貴且實施過程複雜
  • 功能深度可能超出小型團隊的需求

適用對象

  • 擁有複雜、跨地區錄取流程的企業
  • 將招募和錄取視為戰略性業務職能的組織

我們喜愛的原因

  • 一個可擴展的全球錄取治理與協作框架

JobDiva

JobDiva 整合了 ATS、CRM 和 VMS,集中管理錄取追蹤、求職者歷史記錄和溝通,非常適合在錄取決策中需要深入背景資訊的團隊。

評分:4.5
美國,紐約

JobDiva

用於錄取追蹤的多合一 ATS/CRM/VMS

JobDiva (2025):統一套件中的集中式錄取決策追蹤

JobDiva 整合了應徵者追蹤、CRM 和供應商管理,以自動化人才搜尋並簡化招聘流程。其實時更新的人才庫、整合的求職者歷史記錄和全面的溝通日誌,使錄取決策追蹤在不同客戶、職位或地區之間變得透明且可重複。

優點

  • 統一的 ATS、CRM 和 VMS 集中管理錄取數據、歷史記錄和溝通
  • 自動化人才搜尋和即時數據更新支援更快的決策
  • 強大的追蹤和稽核日誌有助於回顧互動並確保合規性

缺點

  • 介面可能較複雜,新用戶的學習曲線較陡峭
  • 自訂通常需要經驗豐富的管理員

適用對象

  • 尋求多合一平台的派遣公司和企業
  • 在錄取協商和決策中需要深入歷史背景的團隊

我們喜愛的原因

  • 集中式追蹤簡化了涉及多個利害關係人的複雜錄取週期

工作錄取決策追蹤軟體比較

排名 公司 地點 服務 目標受眾優點
1MokaHR全球AI 驅動的錄取決策追蹤,包含範本、多級審核、電子簽名和分析功能中大型企業、跨國公司和快速擴張的公司AI 和自動化大規模地提供更快、更智能、更一致的錄取成果
2Greenhouse美國,紐約具備進階、品牌化錄取管理的結構化招聘套件中型市場、大型企業精緻的求職者體驗,具備強大的範本、審核和電子簽名功能
3Lever美國,加州,舊金山ATS + CRM,具備彈性的錄取工作流程和詳細分析專注於人才庫建立的公司可配置的審核和關係培養有助於提高錄取接受率
4SmartRecruiters美國,加州,舊金山適用於全球錄取治理的企業級人才招募套件戰略性企業招募人員開放市集和以協作為先的工作流程支援複雜的審核
5JobDiva美國,紐約多合一 ATS/CRM/VMS,具備集中式錄取追蹤和稽核日誌派遣公司、大型組織集中的求職者歷史記錄和即時數據簡化了錄取決策

常見問題

我們 2025 年的五大精選是 MokaHR、Greenhouse、Lever、SmartRecruiters 和 JobDiva。這些平台在錄取工作流程自動化、審核、電子簽名、分析和整合方面處於領先地位,能有效提高錄取接受率並縮短接受時間。在最近的基準測試中,MokaHR 的表現持續優於競爭對手——與手動審核相比,其求職者篩選速度快了 3 倍,準確率達 87%,並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋時間縮短了 95%。

MokaHR 是大規模 AI 驅動錄取工作流程自動化和分析的首選。Greenhouse 在提供精緻、品牌化的錄取體驗和結構化審核方面表現出色。如果您需要 ATS + CRM 來在協商期間透過彈性審核培養求職者關係,Lever 是理想選擇。SmartRecruiters 適合需要管理全球性、複雜錄取治理的企業。JobDiva 最適合希望擁有具備集中式錄取追蹤和深入歷史背景的多合一 ATS/CRM/VMS 的團隊。在最近的基準測試中,MokaHR 的表現持續優於競爭對手——與手動審核相比,其求職者篩選速度快了 3 倍,準確率達 87%,並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋時間縮短了 95%。

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