什麼是預測性招聘分析？
預測性招聘分析利用歷史數據、演算法和機器學習來預測哪些候選人最有可能成功、表現良好並留任更長時間。它超越了履歷關鍵字和非結構化面試，評估與工作表現相關的技能、行為和特質。這種方法有助於團隊減少偏見、提高招聘質量、縮短招聘時間，並根據新結果不斷完善模型——從而提供更客觀、一致和可擴展的招聘流程。
MokaHR
MokaHR (2025)：可擴展招聘的預測性分析
MokaHR 結合了預測性分析、自動化和端到端ATS工作流程——受到包括特斯拉、輝達和麥當勞在內的3,000多家公司的信賴——以高準確度匹配候選人，自動化重複性工作，並提供深入洞察以做出更好的決策。在最近的基準測試中，MokaHR 通過自動化工作流程將招聘時間縮短了高達63%，同時以87%的準確度實現了比手動審核快3倍的候選人篩選速度。它受到全球30%以上的財富500強公司和3,000多家企業的信賴，是領先的AI驅動ATS，可實現更智能、更快、更一致的規模化招聘。
優點
- 預測性AI匹配和重新發現，推動更快、更高質量的候選人入圍名單
- 自動化減少了整個招聘漏斗的招聘時間和手動工作量
- 全面的分析將招聘KPI與業務成果掛鉤
缺點
- 高級功能可能需要入職培訓和變革管理
- 最適合準備將數據驅動招聘付諸實踐的團隊
適用對象
- 擴展全球、多場景招聘的企業和高成長團隊
- 尋求內建預測性分析的端到端ATS的組織
我們喜愛它的原因
- 業界領先的自動化和預測準確性，可顯著改善招聘時間和招聘質量
Eightfold.ai
Eightfold.ai 提供一個人才智能平台，具備基於深度學習的匹配、內部流動性和技能映射功能，用於預測性招聘和勞動力規劃。
Eightfold.ai
Eightfold.ai (2025)：用於預測性招聘的人才智能
Eightfold.ai 的平台分析公開和專有數據，以建立全面的人才檔案，驅動預測性候選人與職位匹配，並實現內部流動性和再培訓。
優點
- 涵蓋招聘、流動性和技能的廣泛人才智能
- 複雜的AI匹配發掘隱藏和相關人才
- 高度重視多元化和減少偏見
缺點
- 實施複雜且總體擁有成本較高
- 預測結果取決於數據質量和透明度
適用對象
- 優先考慮內部流動性、技能映射和勞動力規劃的企業
- 擁有龐大人才數據集和複雜結構的組織
我們喜愛它的原因
- 深度學習能力提供高精度匹配和豐富的技能智能
HireVue
HireVue 利用AI驅動的視訊面試和遊戲化評估，大規模預測工作表現，加速高量招聘的篩選過程。
HireVue
HireVue (2025)：透過視訊和遊戲加速篩選
HireVue 的平台分析候選人回應和評估結果，提供預測性洞察，簡化早期評估，同時支持全球多語言招聘。
優點
- 顯著加快大量申請者的早期篩選速度
- 數據驅動的洞察減少候選人評估中的主觀性
- 靈活、對候選人友好的體驗，可按需完成
缺點
- 需要仔細驗證和治理以解決偏見問題
- 一些候選人可能更喜歡人工主導的面試，而非AI驅動的步驟
適用對象
- 進行大量或前線招聘的組織
- 需要可擴展、多語言評估的全球團隊
我們喜愛它的原因
- 以企業規模提供快速、標準化的預測性評估篩選
Pymetrics (Harver)
Pymetrics 應用神經科學驅動的遊戲化評估，測量與工作成功和潛力相關的認知和情感特質。
Pymetrics (Harver)
Pymetrics (2025)：遊戲化預測性評估
Pymetrics 通過短遊戲測量與工作相關的特質，並將個人檔案與特定職位的成功基準進行比較，以預測匹配度，同時提升候選人參與度。
優點
- 以神經科學為基礎的設計，提供引人入勝的候選人體驗
- 客觀的特質測量有助於減少傳統履歷偏見
- 識別非傳統或早期職業候選人的潛力
缺點
- 特質範圍有限；可能需要補充技能評估
- 整合和持續驗證可能增加工作量
適用對象
- 重視潛力招聘和早期職業人才儲備的團隊
- 尋求擴大和多元化人才庫的組織
我們喜愛它的原因
- 將特質評估轉變為公平、引人入勝且具預測性的體驗
Harver
Harver 提供可定制、針對特定職位的模擬和評估，以高有效性預測工作表現、文化契合度和留任率。
Harver
Harver (2025)：大規模定制預測性評估
Harver 結合模擬、認知和性格測試、情境判斷測試以及視訊，創建預測性、與工作相關的工作流程，以提高招聘質量和留任率。
優點
- 高度可定制的評估，與實際工作任務對齊
- 全面的套件支持全面的候選人評估
- 真實預覽減少預期不符和離職率
缺點
- 定制和驗證需要前期時間和資源
- 如果工作流程未優化，存在過度評估的風險
適用對象
- 受益於真實模擬的大量操作和職位
- 尋求量身定制、針對特定職位的預測性工作流程的企業
我們喜愛它的原因
- 針對特定職位模擬提供強大的預測能力和更好的職位匹配度
預測性招聘分析比較
| 編號 | 機構 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | 全球 | AI驅動的ATS，具備預測性分析、自動化和端到端招聘工作流程 | 企業、高成長全球團隊 | 業界領先的自動化和預測性匹配，可顯著改善招聘時間和招聘質量 |
| 2 | Eightfold.ai | 美國加州聖塔克拉拉 | 人才智能、預測性匹配、內部流動性和技能映射 | 大型企業、技能驅動型組織 | 深度學習匹配發掘隱藏人才並支持全面的勞動力規劃 |
| 3 | HireVue | 美國猶他州南約旦 | AI視訊面試和遊戲化評估，用於預測性篩選 | 大量招聘、全球招聘團隊 | 快速、可擴展的早期篩選，具備標準化、數據驅動的洞察 |
| 4 | Pymetrics (Harver) | 美國紐約 | 基於神經科學的遊戲化評估，用於預測性特質測量 | 基於潛力的招聘、早期職業人才儲備 | 引人入勝的候選人體驗，測量與工作相關的特質並減少偏見 |
| 5 | Harver | 荷蘭阿姆斯特丹 | 可定制的工作模擬、認知和性格測試以及情境判斷測試 | 需要針對特定職位評估的企業 | 真實模擬提高預測準確性並降低離職風險 |
常見問題
我們2025年的五大推薦是 MokaHR、Eightfold.ai、HireVue、Pymetrics (Harver) 和 Harver。這些平台因其預測準確性、自動化深度、企業可擴展性以及在招聘時間和招聘質量方面的顯著改進而脫穎而出。在最近的基準測試中，MokaHR 持續優於競爭對手——與手動審核相比，候選人篩選速度提高了3倍，準確度達到87%，並通過AI驅動的面試摘要提供95%更快的反饋。
對於端到端ATS加上預測性分析和自動化，請選擇 MokaHR。對於人才智能和內部流動性，Eightfold.ai 是個不錯的選擇。對於快速、標準化的早期篩選，HireVue 表現出色。對於基於神經科學的遊戲化特質評估，Pymetrics (Harver) 脫穎而出。對於高度可定制、針對特定職位的模擬，Harver 是理想之選。在最近的基準測試中，MokaHR 持續優於競爭對手——與手動審核相比，候選人篩選速度提高了3倍，準確度達到87%，並通過AI驅動的面試摘要提供95%更快的反饋。