채용 데이터 분석에서 어떤 주요 지표를 사용해 성과를 평가하나요?

채용 데이터 분석에서 본인이 손에 익힌 핵심 지표는 '채용 깔때기의 단계별 전환율과 시간 지표'라는 두 축이 가장 큽니다.

지표 인식 쪽으로는 일곱 가지를 묶어둡니다. 지원자 수·서류 통과율·면접 통과율·오퍼 수락률·평균 채용 소요일(Time-to-Hire)·1인당 채용 비용(Cost-per-Hire)·90일 잔존율(Quality-of-Hire 대리지표). 각 단계는 한 가지 결만 보면 다른 자리가 무너지는 결이라, 단계별로 한 줄씩 같이 봅니다.

선정 기준 쪽으로는, '채용은 사람의 결정 호흡을 따라가는 결이므로, 단순 합격률보다 단계 간 결의 변화량이 더 중요하다'고 봅니다. 예를 들어 면접 통과율이 떨어졌는데 오퍼 수락률은 그대로라면 면접 단계 자체의 결이 문제고, 둘 다 떨어졌다면 회사 브랜드·보상 결이 결정 자리로 옮겨가야 합니다.

결과 분석 쪽으로는, 인턴 4개월 동안 '직군 × 채용 채널 × 시즌'의 3차원 큐브로 데이터를 묶어 분석했습니다. 한 분기 결과 '개발 직군 인스타 광고 채널이 ROAS는 가장 높지만 90일 잔존율은 가장 낮다'는 자리가 보였고, 그 결로 채널 예산 배분을 다시 짜는 결정으로 이어졌습니다.

지표 활용 경험 쪽으로는, 그 분석 후 다음 분기 채용 단가가 평균 18% 줄고 90일 잔존율이 7%p 올라간 결이 닿았습니다. 데이터가 단순 보고가 아니라 다음 분기 의사결정의 자리로 닿은 결이었습니다.