採用ファネル変換メトリクス：本当に壊れていることを教えてくれる数字
すべてを教えてくれる5つの変換率
これらを役割ファミリーおよび四半期ごとに追跡します：
- 申し込み → スクリーンコール。 リクルータースクリーンに達している申し込み者の何%。
- スクリーン → 技術評価/インタビュー。 リクルーターから最初の技術段階に進む何%。
- 技術 → オンサイトループ。 最終ループに進む何%。
- オンサイト → オファー。 オンサイト候補者がオファーを得られる何%。
- オファー → 受け入れ。 オファーが受け入れられる何%。
これら5つの積は、全体的なファネル効率です。個々のレートはリークがある場所を示します。
エンジニア採用の大まかなベンチマーク
2026年のシニアエンジニア職では、健全な範囲は大体こんな感じです：
- アプリ → スクリーン：5～15%（ソーシングチャネル品質で大きく異なります）
- スクリーン → 技術：50～70%
- 技術 → オンサイト：25～40%
- オンサイト → オファー：40～60%
- オファー → 受け入れ：75～90%
これらは大まかです。あなたの数字は異なります。重要なのは方向と一貫性であり、絶対的なターゲットを達成することではありません。
各リークが通常意味すること
アプリ → スクリーン低い
低品質の申し込み者が多すぎる（ソーシング問題）か、リクルーターが履歴書ステージで過度に却下（校正問題）しています。20の却下されたアプリケーションをブラインドで再スクリーニングして、現在実際に呼び出す何%かを見ます。
スクリーン → 技術低い
リクルーター審査が間違ったシグナルでフィルタリングしているか、役割が誤解されています。画面通話のサンプルを聞きます。フィルター基準は通常、採用マネージャーが実際に気遣う基準とは異なります。
技術 → オンサイト低い
技術スクリーン（既存チームに対して校正 — 現在のエンジニアの30%がそれに失敗した場合、バーが高すぎる）がレベルに対して難しすぎるか、スクリーンが間違ったスキルをテストします。スクリーンが何をフィルタリングしているか、役割が何を必要とするのかを再検討します。
オンサイト → オファー低い
最も高価なリーク。オンサイト候補者ごとに4時間以上の面接官時間に投資してから「いいえ」と決定しました。トップオブファネルが多くの限界候補者を通すか、ループの校正がオフで、クリーンなデブリーフしたら実際にオファーするか、またはその両方。
オファー → 受け入れ低い
報酬ギャップ、決定速度、または候補者経験問題。却下されたオファーのエグジットサーベイを実行 — 3つの直接質問、ナレーションなし。報酬とタイムラインは通常、答えです。
「低い」とは何か
すべての場合：履歴基準に相対的に低い。50%のオファー→受け入れ率は、安定していれば大丈夫です。前四半期から85%から低下した場合、悪い。トレンドを追跡し、絶対値ではなく。
ダッシュボード
ほとんどのATSツールはこれらをサーフェスしますが、誰も開かないレポートに埋めます。毎週1ページのダッシュボードにプルします。カラーコードは、末尾の4四半期平均の1標準偏差の外側の何でも。採用リーダーシップチームで15分で見直します。
ClarityHireのアナリティクスは役割ファミリーごとのステージ変換をサーフェスし、トレンドの外側の動きにフラグが立つため、リークは四半期末レビューの前に表示されます。
これが有効にするもの
あなたは「なぜ採用に苦しんでいるのか」を抽象的に議論することをやめ、「スクリーン対技術率は65%から40%に低下 — 何が変わったのか」と言い始めます。具体的な質問、具体的な回答、修正可能な問題。