在競爭激烈的全球求職市場中，如何有效地找到理想的國外工作機會是一大挑戰。求職者需要一套系統化且科學的方法，才能在眾多候選人中脫穎而出。本文將介紹通過監測「投遞量」、「回應率」、「面試率」與「Offer 率」等關鍵數據，來調整求職策略與時間分配，幫助求職者更有效地實現職業目標。

量化求職法（Data-Driven Job Seeking）

量化求職法是一種善用數據來追蹤、易於評估與衡量的求職方式。這應對求職最大的問題：「我到底夠不夠格」。量化求職會將問題拆成更細部的挑戰，包括「履歷夠格」、「資歷夠格」與「能力夠格」三關卡，分別對應「回應率」、「面試率」與「Offer 率」三個可被追蹤的數據來回應。

換句話說，你如果履歷夠格，你的回應率就會高。

量化求職的四大關鍵指標

在量化求職中，會這樣看拿到工作背後的方程式 ——

投遞量 x 正面回應率 x 面試率 x Offer 率 = Offer 量

這個方程式顯示，要提升最終獲得的 Offer 數量，需要關注並優化四個關鍵指標。每個指標都有對應的與平均值（Average）。

平均值——得知自己在市場狀況

每個市場和職位的這四個數據都有不同的平均標準。以投遞五十份履歷為例，在台灣可能已經算多，但在美國這可能只是剛開始，且通常只會收到少數正面回應。了解市場的平均值有助於你評估自己的求職狀況，並適時調整策略。

接下來，我們將深入討論這四個指標，並圍繞它們展開後續的討論。

為什麼是這四個指標？

這四個指標對應的是公司在招聘過程中的不同階段。從左到右，分別對應「職缺開放投遞」、「回應候選人」、「面試」與「發 Offer」。公司在每個階段都有不同的目標，而這些階段也對應了求職者所關注的四個指標，代表你是否受到公司認可並進入下一階段。

而每個階段的轉換都各別有其含義

• 職缺開放到正面回應，通常表示書面審核（履歷、求職信等）過去經歷過關。
• 正面回應到面試，通常表示初步篩選（線上測驗、性格測驗、溝通初篩、簽證確認）等過關。
• 面試後能拿到 Offer，通常表示適配性（語言能力、溝通能力、專業技術）等通過。

而這也對應這四個指標在分析時，除了投遞量關注「數量」，其他我們更關注轉換比率，因為比率更能反映你在每個階段的「品質」。

四大指標特色

如同 Pipeline ：逐步提升求職成功率

從求職者的角度，這四個指標就像一個關卡接著一個關卡，通常建議按照以下順序進行優化：

1. 增加投遞量：擴大你的曝光機會。
2. 優化回應率：提升履歷和求職信的質量。
3. 加強面試技巧：提高面試表現，展示你的價值。
4. 優化 Offer 談判技巧：確保你獲得最理想的工作條件。

這個過程就像一條 Pipeline （水管/流水線），每個階段都會有水（機會）的流失。我們的目標是讓更多的水流進入下一個階段。當投遞量（進水量）較大時，只要稍微提升轉換率（回應率），就能讓更多的機會進入面試階段。

這也如同蓋房子，基礎打得越穩，未來的建築才能蓋得越高。即使某處地基不夠穩固，但只要整體基礎夠廣，仍然能支撐建築物繼續向上發展，最終達到更高的高度（獲得更好的 Offer）。

四大指標解析

以下會先以美國 Entry-Level 軟體工程師作為舉例。如果需要其他地區的數字可以再私訊。

投遞量（Submission）

定義： 你成功投遞了多少職缺。

平均值： 600 份（到一份 Offer）

正面回應率（Positive Response Rate）

定義： 在投遞後，有多少轉化為收到正面的回應（公司 email / 電話聯繫）。

平均值： 2%

在國外通常你履歷過了以後，會收到 Online Assessment 請你線上解題，或是 Recruiter 會寄信或跟您約電話聊聊。這時就算是正面回應。

面試率（Interview Rate）

定義： 在收到正面回應後，有多少轉化為實際的面試機會（和非 Recruiter 的團隊成員面試）

平均值： （完全無簽證）10%、（現在有但未來需要簽證支援）30%、（自帶簽證）50%

有人會說，都已經跟公司接洽了，那不就表示一定會進入到面試嗎？這倒不一定。有一些到這一階段是為了湊個 KPI 使已經進到後面階段的候選人能拿到 Offer，並不是多都是壞事，留下好印象保持聯繫，也能讓對方的 Pool 中多一個人選。

這邊卡關的點有時候是 Recruiter 跟您合不來，我自己蠻常遇到雙方的英文溝通不順，我們都不是母語人士，但大多卡關點是簽證。

Offer 率（Offer Rate）

定義： 參與面試後，最終獲得 Offer 的比例。

平均值： 約 10%

所以，要怎麼用這些指標？

1. 搜集數據：系統性地收集求職過程中的這幾項數據，並定期回顧自己的進展情況。
2. 取得回饋：對比自己的轉化率與同儕或市場平均值，根據不同階段的表現調整時間和精力的分配。其中包括：

• 評估成功率：根據申請的職位數量和獲得面試的比例，計算出自己的成功率。
• 分析共同點：分析哪些類型的職位或公司更容易獲得回覆，並根據這些趨勢調整申請策略。
• 尋求外部反饋：向朋友、專業人士或求職顧問尋求意見，了解自己的履歷和面試表現的優缺點。

3. 調整求職策略：根據收集的數據和回饋，找到最需要優化的環節，將精力集中在能最大化影響的地方。

指標的兩大特色

特色一：適合職缺量多、回應快的市場

量化求職特別適合於「大量職缺」的求職市場。在職缺豐富的市場，你可以通過增加投遞量和優化各個轉換率，來大幅提高獲得 Offer 的機會。對於職缺量少且需要專業技能的市場，這種方法可能效果不佳，因為數據樣本較小，容易產生偏差，這時候內部推薦可能更為有效。

相對來說，量化求職對「找研究所」來說沒那麼適用，即是因為求學的回應速度很慢，通常一季甚至一年才會有得知自己的申請結果。儘管邏輯、大框架仍可以套用，但有些細部技巧如之後會提到的「投石問路」就沒那麼適用。

然而，每個人都具備一些技能，適合於大量職缺的市場。同時，你也可能擁有專業技能，適合於特定的職缺。識別並區分這兩類職缺，有助於你制定更有效的求職策略。

特色二：數據是不斷變動的

量化求職有另一個關鍵，是待會提到的指標都是不斷變動的，也因此更能即時（通常是兩週內）反應你目前的求職策略是否合適。同時也更需要進行多次且長期的追蹤。

你會發現自己的數據，可能一開始很低，後來慢慢變高，最後進入高原期，後來又下降。但也可能你是高低高低穿插。我們要做的事就是維持高點（高轉換率），並減少往下降（降低轉換率）的因子。

回應開頭的練習

所以回到一開始的問題

情境問題： 如果今天有個夥伴丟了五十份履歷，收到兩份回應。你會建議他怎麼做？

我通常會問以下幾個問題

1. 確認起點：你目前的所在地是在哪裡？是否有相關的工作經驗？學歷背景如何？
2. 確認目標：你希望找到哪個國家的工作？目標職位的級別是什麼？是否擁有該國的工作簽證？

如果這位夥伴是在台灣尋找台灣的工作，那麼 2/50 的回應率相對較低，建議首先優化履歷和求職信。

但假設他是台灣本科畢業，有五年工作經驗，年齡未超過 35 歲，沒有美國工作簽證，想要申請美國的 Entry-level 或中級軟體工程師職位。那麼 2/50，即 4% 的正面回應率，實際上已經相當不錯。

在這種情況下，我會建議他不必再過多地修改履歷，而是更深入地分析已獲得回應的申請，找出共同特點（例如投遞時間較早、附有自薦信、展示了作品集、Cold Email 等）。接下來，應該增加該特點的投遞量，同時開始準備面試。

小結

透過量化求職法，求職者可以更有效地監測自己的求職進度，獲得有價值的回饋，並靈活調整策略和時間分配。這種系統化的方法不僅能提高求職的成功率，還能幫助您在國外工作市場中脫穎而出。

這些指標是我們關注的 Output，下一篇就要問如何優化我們的 Input，也就是時間。

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通關密語： data

進來後先看記事本！

備註

順手試著將其寫為比較正式的式子， In case you want to know XD

• O：Offer 數量（Input）
• N：投遞的職缺量
• R_p：正面回應率
• R_i：面試率（正面回應轉化為實際面試的比例）
• R_o：Offer 率（面試後獲得 Offer 的比例）