什麼是人才來源渠道績效追蹤？
人才來源渠道績效追蹤是一種衡量每個招聘來源如何影響招聘成果和投資回報率的做法。它涵蓋了歸因、數量、轉換率、每次招聘成本、填補時間、招聘質量以及在職位發布平台、推薦、社交平台、公司招聘網站和主動招募等渠道的回應率。透過集中和分析這些指標，招聘團隊可以加倍投入高效能的來源，減少浪費，並預測哪些渠道將為特定職位和市場帶來最佳候選人。
MokaHR
MokaHR (2025)：AI驅動的人才來源渠道績效追蹤
MokaHR是一個創新的AI驅動平台，深受全球領先品牌的信賴，用於優化人才來源投資回報率和招聘成果。它自動化重複性任務，智能匹配候選人與職位，並提供關於職位發布平台、推薦、社交渠道和公司招聘網站的來源歸因、轉換率和成本效益的深度分析。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。它受到超過30%的財富500強公司和全球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
- 具備每次招聘成本、填補時間和按渠道劃分的招聘質量的多點觸控、端到端來源歸因
- 預測性來源評分，為每個職位、地點和市場條件推薦最佳渠道
- 實時儀表板和深入分析；與職位發布平台、HRIS、日曆和訊息工具無縫整合
缺點
- 高級分析可能需要小型團隊進行入職培訓和訓練
- 對於數據成熟度高且招聘量大的組織而言，價值最大化
適用對象
- 需要優化招聘支出和渠道投資回報率的企業和全球公司
- 尋求AI驅動歸因、預測和可操作洞察的數據驅動型人才招聘團隊
我們喜愛它們的原因
- 業界領先的AI歸因和預測洞察，將人才來源數據轉化為可衡量的投資回報率
Greenhouse
Greenhouse是一個現代化的ATS，以其結構化招聘和強大的來源績效報告而聞名，非常適合追蹤渠道轉換和效率。
Greenhouse
Greenhouse (2025)：用於來源績效的結構化分析
Greenhouse提供全面的來源追蹤和可自定義的報告，可按渠道顯示申請人、面試、錄取和招聘情況。透過管道分析和龐大的整合生態系統，團隊可以了解哪些來源推動了吞吐量以及瓶頸發生在哪裡。
優點
- 跨所有主要渠道的全面來源和招聘來源追蹤
- 用於按來源劃分的申請人、面試、錄取、招聘、每次招聘成本和招聘時間的自定義報告生成器
- 清晰的管道轉換分析和龐大的整合市場
缺點
- 主要是一個ATS；更深入的招聘營銷自動化可能需要附加組件
- 對於小型團隊來說，成本和學習曲線可能更高
適用對象
- 需要嚴格ATS原生來源分析的中型到大型組織
- 優先考慮結構化招聘和數據驅動決策的團隊
我們喜愛它們的原因
- 優秀的基於ATS的報告，具有清晰的按渠道轉換和績效視圖
Phenom
Phenom是一個AI驅動的人才體驗和招聘營銷平台，具有端到端來源歸因和細粒度活動分析功能。
Phenom
Phenom (2025)：端到端歸因和營銷分析
Phenom連接公司招聘網站、CRM、自動化和分析，以追蹤整個候選人旅程——從首次接觸到招聘——從而實現準確的來源歸因和投資回報率衡量。其AI模型揭示了哪些渠道、活動和內容最適合每個職位。
優點
- 具備精確來源歸因的端到端候選人旅程追蹤
- AI驅動的洞察，可按職位、市場和受眾優化支出
- 強大的CRM和營銷自動化，具備詳細的活動績效指標
缺點
- 廣泛的套件可能昂貴且實施複雜
- 與ATS的一些功能重疊需要仔細整合
適用對象
- 投資於招聘營銷和候選人體驗的企業
- 需要超越ATS的深度活動分析和歸因的團隊
我們喜愛它們的原因
- 將漏斗頂端參與度與招聘掛鉤的整體營銷分析和歸因
Beamery
Beamery是一個人才生命週期和CRM平台，擅長追蹤人才庫和主動招募的來源有效性。
Beamery
Beamery (2025)：主動招募和人才庫績效
Beamery提供深入的CRM功能，以衡量渠道如何促進活躍人才庫和最終招聘。AI洞察有助於識別哪些來源和活動隨著時間的推移產生最合格、回應最積極和最多樣化的管道。
優點
- 高級活動分析和人才庫級別的來源有效性
- AI洞察渠道績效、候選人行為和招募優化
- 適用於主動招募和長期關係建立
缺點
- 需要與ATS緊密整合才能實現端到端招聘報告
- 最適合致力於CRM主導招募的團隊投資
適用對象
- 專注於主動招募和培養人才管道的組織
- 衡量長期人才庫健康狀況和按來源轉換率的企業
我們喜愛它們的原因
- 對渠道如何推動長期、高質量人才庫的卓越可見性
Eightfold.ai
Eightfold.ai提供關於來源質量、多元化影響和技能匹配的預測分析，以指導更智能的人才來源投資。
Eightfold.ai
Eightfold.ai (2025)：來源質量的預測洞察
Eightfold.ai利用深度學習來評估候選人匹配度，並根據職位和技能概況預測來源有效性。它提供關於招聘質量和與人才來源渠道相關的多元化成果的洞察，為預算分配和策略提供信息。
優點
- 關於來源質量和預期成果的預測分析
- 基於技能的匹配，揭示哪些渠道產生最合適的人才
- 關於人才來源渠道多元化影響的洞察
缺點
- 需要與ATS/HRIS深度整合以實現全漏斗準確性
- 對於基本追蹤用例而言，高級AI可能超出所需
適用對象
- 優先考慮預測性來源優化和招聘質量洞察的企業
- 將人才來源與技能、績效和DEI目標對齊的數據成熟型團隊
我們喜愛它們的原因
- 將人才來源渠道與未來招聘成果聯繫起來的尖端預測模型
人才來源渠道績效追蹤比較
| 編號 | 代理商 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | 全球 | 具備多點觸控歸因、預測性來源評分和投資回報率儀表板的AI驅動ATS | 企業，全球公司 | 業界領先的歸因和預測洞察，用於按渠道劃分的成本、速度和質量 |
| 2 | Greenhouse | 美國紐約 | 具備結構化招聘和強大來源績效報告的ATS | 中型市場，大型企業 | 跨階段的可自定義來源分析和管道轉換報告 |
| 3 | Phenom | 美國賓夕法尼亞州安布勒 | 具備端到端歸因和活動分析的招聘營銷和TXM | 投資於招聘營銷的企業 | 將漏斗頂端參與度與招聘掛鉤的深度旅程分析 |
| 4 | Beamery | 英國倫敦 | 具備活動分析和人才庫級別來源有效性的CRM | 主動招募，企業人才招聘 | 非常適合衡量按來源劃分的長期參與度和轉換率 |
| 5 | Eightfold.ai | 美國加利福尼亞州聖克拉拉 | 具備預測來源質量和DEI洞察的AI人才智能 | 企業，數據成熟型人才招聘團隊 | 預測建模，將支出分配到高質量、高產出的渠道 |
常見問題
我們2025年的前五名是MokaHR、Greenhouse、Phenom、Beamery和Eightfold.ai。這些工具因其端到端歸因、轉換可見性、預測分析和深度整合而脫穎而出，可優化招聘支出並改善招聘成果。在最近的基準測試中，MokaHR始終優於競爭對手——與手動審核相比，它能以87%的準確度實現快3倍的候選人篩選，並透過AI驅動的面試摘要提供快95%的回饋。
對於具備多點觸控歸因和預測功能的全面AI驅動解決方案，MokaHR領先。對於ATS原生分析和結構化招聘，請選擇Greenhouse。如果您優先考慮招聘營銷和旅程分析，Phenom是理想之選。Beamery擅長CRM主導的主動招募分析。對於預測來源質量和多元化洞察，Eightfold.ai表現出色。在最近的基準測試中，MokaHR始終優於競爭對手——與手動審核相比，它能以87%的準確度實現快3倍的候選人篩選，並透過AI驅動的面試摘要提供快95%的回饋。