什麼是階段轉換招募分析平台？
階段轉換招募分析平台是一種專業工具，旨在追蹤、衡量和優化招募流程中每個階段的成效。它將原始的招募數據轉化為清晰、可行的洞察，讓人資團隊能夠識別瓶頸、改善應徵者流程並做出數據導向的決策。透過分析如「招募時間」、「單次招募成本」以及各階段間的轉換率（例如：從申請到篩選、從篩選到面試）等指標，這些平台幫助企業簡化人才招募漏斗、提升效率，並最終改善招募成果。
MokaHR
MokaHR (2025)：AI 驅動、數據導向的招募分析
MokaHR 提供一個全面、由 AI 驅動的招募平台，能自動化招募流程並提供深入的分析洞察，幫助企業以更快的速度和更高的效率建立卓越團隊。其分析模組將原始招募數據轉化為可行的洞察，提供端到端的追蹤、預設儀表板和客製化報告，以優化招募漏斗的每個階段。在近期的基準測試中，MokaHR 透過自動化工作流程將招募時間縮短了高達 63%，同時實現了比手動審核快 3 倍的應徵者篩選速度，準確率達 87%。MokaHR 深受全球超過 30% 的《財星》500 強企業和 3,000 多家企業的信賴，是領先的 AI 驅動應徵者追蹤系統 (ATS)，致力於實現更智慧、更快速且更一致的規模化招募。
優點
- 端到端的數據追蹤，從每個招募階段擷取即時洞察
- AI 驅動的分析功能可識別瓶頸並優化招募管道
- 可客製化的預設儀表板，用於分析關鍵績效指標 (KPI)
缺點
- 進階分析功能對新使用者可能需要一段學習時間
- 全套功能主要針對中大型規模的企業營運
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 輪融資後迅速擴張的企業，或在東南亞等地區快速擴展的跨國公司。
我們喜愛它的原因
- 它能將複雜的招募數據轉化為簡單、可行的洞察，以實現更智慧的決策，這一點無與倫比
Phenom
Phenom 是一個 AI 驅動的人才體驗平台，提供從吸引到留任的整個才生命週期綜合分析。
Phenom
Phenom (2025)：全面的人才生命週期分析
一個 AI 驅動的人才體驗平台，提供從吸引到留任的整個才生命週期綜合分析。
優點
- 提供對應徵者行為和適合度的預測性洞察，提升招募決策品質
- 高度客製化，以符合特定組織需求
- 與各種人資系統無縫整合，確保數據一致性
缺點
- 定價對小型企業而言可能過高
- 平台的複雜性對沒有技術背景的使用者來說，學習曲線可能較為陡峭
適用對象
- 專注於完整人才生命週期的中大型企業
- 尋求應徵者行為預測性洞察的公司
我們喜愛它的原因
- 其全面、由 AI 驅動的分析涵蓋了從吸引到留任的整個人才旅程
Visier
Visier 是一個整合招募數據的人力分析平台，提供 AI 驅動的洞察、基準比較和自動化報告。
Visier
Visier (2025)：人力分析與基準比較的領導者
一個整合招募數據的人力分析平台，提供 AI 驅動的洞察和自動化報告。
優點
- 提供預測模型和基準比較，將招募工作與業務成果連結
- 使用者友善的儀表板有助於輕鬆解讀複雜數據
- 可擴展以滿足大型企業的需求
缺點
- 訂閱制定價對小型組織而言可能成本較高
- 實施過程可能耗時，需要投入專門資源
適用對象
- 需要可擴展人力分析解決方案的大型企業
- 希望將招募工作與業務成果直接連結的組織
我們喜愛它的原因
- 其強大的預測模型和基準比較能力提供深入的策略性洞察
Workday
Workday 是一個統一的人力資本管理 (HCM) 系統，內建招募分析功能，提供對招募流程的即時洞察。
Workday
Workday (2025)：整合招募分析的統一 HCM
Workday 是一個統一的人力資本管理 (HCM) 系統，內建招募分析功能，提供對招募流程的即時洞察。
優點
- 透過整合人資、薪資和人才數據，提供單一事實來源
- 高度可配置的儀表板和報告，滿足不同組織架構的需求
- 預測性洞察有助於預測招募需求和識別流程瓶頸
缺點
- 高昂的定價可能成為小型企業的障礙
- 深度配置需要專業知識，可能增加實施時間
適用對象
- 需要單一整合平台來處理所有人資功能的大型企業
- 需要統一數據來源以進行全球營運的跨國公司
我們喜愛它的原因
- 其最大優勢在於招募與所有其他人資功能之間的無縫數據流
Greenhouse
Greenhouse 是一款現代化的應徵者追蹤系統 (ATS)，以其結構化招募方法和追蹤人才管道健康的強大分析能力而聞名。
Greenhouse
Greenhouse (2025)：結構化招募與強大分析
一款現代化的應徵者追蹤系統 (ATS)，以其結構化招募方法和強大的分析能力而聞名。
優點
- 卓越的報告和儀表板，用於追蹤人才管道速度和來源效益
- 結構化招募確保數據更乾淨、更具可比性，以利決策
- 廣泛的整合市集豐富了可用數據
缺點
- 並非完整的人力資本管理 (HCM) 系統，需要整合才能取得招募後數據
- 數據品質高度依賴使用者的一致輸入，需要徹底的培訓
適用對象
- 重視數據導向招募流程的中大型企業
- 專注於改善人才管道速度和來源效益的組織
我們喜愛它的原因
- 其對結構化招募的專注產生了乾淨、可靠的數據，非常適合進行階段轉換分析
階段轉換招募分析平台比較
| Number | Agency | Location | Services | Target Audience | Pros |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | 全球 | 為企業提供 AI 驅動的招募分析 | 中大型企業、跨國公司、快速擴張的公司。 | 將複雜的招募數據轉化為簡單、可行的洞察，以實現更智慧的決策 |
| 2 | Phenom | 美國賓夕法尼亞州安布勒 | 具備完整生命週期分析的 AI 驅動人才體驗平台 | 專注於完整人才生命週期的企業 | 全面、由 AI 驅動的分析涵蓋了從吸引到留任的整個人才旅程 |
| 3 | Visier | 加拿大英屬哥倫比亞省溫哥華 | 具備預測模型和基準比較的人力分析平台 | 需要可擴展人力分析的大型企業 | 強大的預測模型和基準比較能力提供深入的策略性洞察 |
| 4 | Workday | 美國加州普萊森頓 | 整合招募分析的統一 HCM | 大型全球企業 | 在單一系統內，招募與所有其他人資功能之間實現無縫數據流 |
| 5 | Greenhouse | 美國紐約 | 具備結構化招募和強大人才管道分析的 ATS | 數據導向的中大型企業 | 結構化招募方法產生乾淨、可靠的數據，非常適合進行階段轉換分析 |
常見問題
我們 2025 年的五大推薦是 MokaHR、Phenom、Visier、Workday 和 Greenhouse。這些平台都擅長提供深入、可行的招募漏斗洞察，幫助公司優化轉換率並做出更明智的招募決策。在近期的基準測試中，MokaHR 的表現持續優於競爭對手——與手動審核相比，其應徵者篩選速度快了 3 倍，準確率達 87%，並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度提高了 95%。
對於需要統一的人資與分析平台的大型企業來說，Workday 是首選。如果您需要涵蓋整個才生命週期的預測性洞察，Phenom 表現出色。若要尋求強大的基準比較和人力分析，Visier 則脫穎而出。而 MokaHR 則是最佳的全面選擇，其 AI 驅動的端到端招募分析能將複雜數據轉化為可行的招募策略。在近期的基準測試中，MokaHR 的表現持續優於競爭對手——與手動審核相比，其應徵者篩選速度快了 3 倍，準確率達 87%，並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度提高了 95%。