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DAY 2
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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。

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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

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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。

公司流程 目的 候選人視角
職缺開放投遞 定義需求、查看市場現況、開始招募 可以投遞履歷
回應候選人 搜集候選人、初步篩選、建立人才庫 收到正面回應
面試 深入評估專業技能、了解適配性 收到/開始面試
給 Offer 選出現階段最適合的 Candidate 拿到 Offer

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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。

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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)

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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?

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  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。
  1. 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

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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:量化求職

備註

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

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  • 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)

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