- 供应商声明
- 由招聘软件或招聘服务供应商发布。
- 调研
- 源自针对企业的调研，由调研机构直接公布或由第三方引用。
- 次要报告
- 转引自第三方引用的数据，未查阅原始文献。
- 经验法则
- 行业内广为流传的数据，但未经实际测量验证。
- 未经验证
- 已报告，但未提供可供核验的链接。
概览
公开行业数据显示，招聘人员每周大约要花费9小时筛选简历，基于成功付费的猎头订单中最终仅约四分之一能成功入职，且多数录用人才均来自机构自身数据库之外。此类数据主要来自招聘软件供应商而非独立调研。以下每一项数据均列出了来源性质及参考链接（如有）。
最近更新
初筛时间都花在哪里了。
简历初筛每周占用招聘人员数小时，而人均收到的应聘申请量仍在持续攀升。
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9 小时
每周花费在简历筛选上的时间，每份简历平均需审阅 30 至 90 秒。
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25 至 30 分钟
用于单名候选人的全套初步资质评估。
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177%
2022 年至 2024 年间，每位招聘人员面对的求职申请增长率。
数据解读
前两项指标衡量的维度不同：浏览一份简历的秒数，以及对单个候选人进行初筛的分钟数。由于原始资料未说明这些分钟包含的具体环节，两者不应直接相加。目前尚无针对猎头机构招聘人员的独立用时研究。
ATS Pal 的解决方案
ATS Pal 会根据招聘需求的要求逐一评估简历，并生成附带评分依据的排名列表，让您直接从契合度最高的候选人开始查阅。后续的电话沟通与候选人面试仍完全由您掌控。
您人才库中已有的候选人。
招聘机构往往会从外部渠道搜寻人才，而这些候选人其实早已存在于自有人才库中。
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70%
的中介推荐入职人才均来自于机构内部数据库之外的外部渠道。
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66%
外部获取的候选人其实早已存在于机构的 ATS 中。
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25% 至 30%
的商务联系人数据每年因跳槽、更换邮箱和电话号码而失效。
数据解读
如果这些数据与您的实际情况相近，说明部分搜寻时间其实花在了重新寻找已接触过的人选上。该失效数据反映的是通用商务联系人数据的普遍情况。目前尚无针对招聘机构数据库的专项基准数据。
ATS Pal 的解决方案
您可以通过文件上传或集成 API，将所选候选人与新的职位需求一并提交，ATS Pal 会根据岗位要求对他们进行匹配排序。系统不会直连您的私有数据库，也无法读取其中的人才名单。
简历推荐速度与成功付费佣金机制。
在按结果付费的猎头模式下，只有当客户正式录用您推荐的候选人时才会结算佣金，绝大多数职位委托最终都不会产生任何费用回报。
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15% 至 25%
候选人首年基本薪资的一定比例是美国市场常见的成功佣金水平，中级岗位的收费中位数约为 20%。
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25%
的成功付费委托最终能完成招聘。大约四分之三的岗位需求未能产生任何佣金收入。
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3 至 5 个工作日
是从接单沟通到首次推荐候选人的常规目标周期。
数据解读
当四分之三的招聘订单无法带来收益时，投入在简历初筛上的工时就成了沉没成本。尽早提交高质量人选，是招聘顾问为数不多可自主掌控的胜负手。该成单率仅为行业经验法则，并非精确统计数据。
ATS Pal 的解决方案
ATS Pal 可在数分钟内对岗位申请者的简历完成评估排序，并为每项评分提供清晰依据，助您尽早甄选出提交人选。该流程究竟能缩短多少交付首批候选人的时间尚未经过定量测算，本页面亦不对缩短时长做出任何断言。
保证期风险与人选画像同简历的偏差。
即便服务费已开票，人选入职仍可能给招聘机构带来后续成本风险。
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90天
是一项针对猎头公司调查中最常见的保证期。如果候选人在该期限内离职，招聘机构通常会免费为其推荐替代人选。
数据解读
保证期属于合同条款约定，与LinkedIn无关。目前尚无数据表明简历与个人档案的差异在多大程度上导致了推荐失败。两者之间的任何关联都仅属推测，我们在此不做此类假设。
ATS Pal 的解决方案
针对您选定的候选人，ATS Pal 会将简历与公开的 LinkedIn 档案进行对比，列出在日期、就职公司或职位头衔上的所有差异，以便您在向客户推介之前向候选人核实。出现差异只是需要确认的一个问题，可能只是档案未及时更新或纯属输入错误。
常见问题
为什么这些数据大多来自软件厂商？
针对猎头与招聘中介业务流程的独立研究十分稀少。凡是来自招聘软件供应商的数据，我们均已明确注明；请将其作为趋势参考，并与您自己的实际业务指标进行比对。
ATS Pal 是否评估过自身对这些指标的影响？
针对这些具体指标尚无实测。在我们的基准测试中，系统排名与资深招聘顾问及用人主管的选择吻合率达到 94.7%。至于在实际业务中能为简历初筛或候选人推荐节省多少时间，目前尚未进行针对性统计。
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一旦发现更优质的数据源或相关数据被原机构撤回，我们会立即更新。最新修订日期标注于页面顶部。