Su Plantilla de Datos para Reclutamiento y Adquisición de Talento

El timestamp de la actividad marca el momento preciso en que ocurrió un evento en el proceso de reclutamiento. Es la base temporal para todo análisis de rendimiento y duración, proporcionando el orden cronológico de las actividades para cada solicitud de empleo.

Este timestamp es esencial para calcular todos los KPIs relacionados con el tiempo, como el Tiempo de Contratación, el Tiempo de Ciclo de Programación de Entrevistas y el Tiempo de Respuesta de Feedback de Entrevistas. Al analizar el tiempo transcurrido entre diferentes actividades, las organizaciones pueden medir la eficiencia, identificar retrasos y monitorear el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio, apoyando directamente los dashboards enfocados en el rendimiento y los cuellos de botella.

Este timestamp es crítico para ordenar eventos, calcular tiempos de ciclo y analizar el rendimiento del proceso de reclutamiento.

Encontrado en varios objetos dentro de Greenhouse, como 'applied_at' en el objeto de Solicitud, 'created_at' en los objetos de Oferta, o marcas de tiempo dentro de los feeds de actividad y registros de auditoría.

Este atributo registra el nombre de cada evento en el proceso de reclutamiento, como 'Solicitud Recibida', 'Entrevista Programada' u 'Oferta Aceptada'. Forma la secuencia de eventos que componen el mapa del proceso.

Analizar la secuencia y frecuencia de estas actividades es fundamental para el process mining. Ayuda a visualizar el embudo de reclutamiento, identificar rutas de proceso comunes, detectar desviaciones del workflow estándar y señalar cuellos de botella donde el proceso se estanca. Por ejemplo, permite rastrear cuántas solicitudes pasan de 'Solicitud Revisada' a 'Filtro de Reclutador Realizado'.

Este atributo define los pasos en el proceso de reclutamiento, permitiendo la visualización del flujo del proceso y la identificación de cuellos de botella y desviaciones.

Esto a menudo se deriva mapeando los cambios de etapa de la solicitud, los estados de la entrevista, los eventos de oferta u otras acciones auditables dentro de Greenhouse. Puede requerir lógica para traducir los eventos del sistema a nombres de actividad estandarizados.

El ID de Solicitud de Empleo es la piedra angular del análisis del proceso de reclutamiento, actuando como el identificador de Case ID único. Vincula todas las actividades relacionadas, desde la presentación y evaluación inicial hasta las entrevistas, ofertas y la decisión final de contratación. Esto permite una vista completa, de principio a fin, del recorrido de cada candidato.

En process mining, este atributo se utiliza para reconstruir la ruta exacta que sigue cada candidato a través del embudo de contratación. Permite el análisis de variantes de proceso, tiempos de ciclo por solicitud y puntos de abandono, proporcionando una imagen clara del ciclo de vida general del reclutamiento para cada solicitante individual.

Este es el Case ID esencial que conecta todos los eventos de reclutamiento para un solo candidato, haciendo posible analizar todo el recorrido de contratación de principio a fin.

Esta es típicamente la clave principal para un objeto de aplicación. Consulte la documentación de la API de Greenhouse para el endpoint de 'Applications', a menudo referido como 'id' o 'application_id'.

Este atributo especifica el origen de los datos de reclutamiento. Para este proceso, el valor sería consistentemente 'Greenhouse'.

Si bien puede parecer estático, rastrear explícitamente el sistema fuente es crucial para la gobernanza de datos, la resolución de problemas y en escenarios donde los datos podrían enriquecerse de otros sistemas, como un HRIS. Asegura la claridad sobre la procedencia de los datos y ayuda a mantener la integridad de los datos en todo el panorama de datos de la organización.

Garantiza una clara procedencia de los datos, lo cual es vital para la gobernanza de datos, la validación y la gestión de datos de múltiples fuentes.

Este es un valor estático que debe agregarse durante el proceso de extracción y transformación de datos para etiquetar el origen de los datos.

Este atributo registra la fecha y hora en que los datos fueron extraídos por última vez del sistema fuente. Es un campo de metadata que refleja la frescura de los datos en el modelo de process mining.

Esta información es esencial para que los usuarios comprendan cuán actual es el análisis. Ayuda a gestionar las expectativas sobre la latencia de los datos y es crítica para validar que el data pipeline se está ejecutando según lo programado. Por ejemplo, si la 'Última Actualización de Datos' tiene varios días, los usuarios saben que los dashboards no reflejan las actividades de reclutamiento más recientes.

Indica la frescura de los datos, ayudando a los usuarios a comprender si el análisis refleja el estado más actual del proceso.

Este timestamp se genera y se estampa en el dataset durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) de datos.

Este atributo especifica el departamento organizacional, como 'Ingeniería', 'Marketing' o 'Ventas', asociado con la requisición de puesto. Permite la agregación y comparación de métricas de reclutamiento en diferentes partes del negocio.

Segmentar el análisis por departamento es crucial para dashboards como 'Rendimiento del Tiempo de Contratación' y 'Tendencias de Tasa de Aceptación de Ofertas'. Ayuda a identificar si ciertos departamentos tienen ciclos de contratación más largos, tasas de rechazo de ofertas más altas o diferentes niveles de cumplimiento del proceso. Estos insights permiten intervenciones dirigidas y mejoras de proceso adaptadas a las necesidades específicas de cada departamento.

Permite la comparación del rendimiento del reclutamiento y las variaciones del proceso entre diferentes departamentos, revelando problemas sistémicos o mejores prácticas.

Típicamente disponible como un campo estándar o personalizado en el objeto Job en Greenhouse. Se puede encontrar en la sección de 'departments' de un registro de Job a través de la API.

Este atributo rastrea el estado de una oferta de empleo, con valores como 'Creada', 'Extendida', 'Aceptada' o 'Rechazada'. Es un indicador clave de las etapas finales del proceso de reclutamiento.

Este atributo es esencial para el dashboard de 'Tendencias de Tasa de Aceptación de Ofertas' y el KPI correspondiente. Al rastrear la progresión de 'Oferta Extendida' a 'Oferta Aceptada' o 'Oferta Rechazada', las empresas pueden medir su capacidad para cerrar candidatos. Analizar esto por departamento o título de puesto puede revelar insights sobre la competitividad de la compensación, la experiencia del candidato u otros factores que influyen en la decisión de un candidato.

Rastrea el resultado de las ofertas de empleo, lo cual es crucial para calcular el KPI de Tasa de Aceptación de Ofertas y comprender cómo mejorarlo.

Disponible en el objeto Oferta en Greenhouse, que está vinculado a una Solicitud. El campo 'status' proporciona esta información.

Este atributo indica la disposición de una solicitud, como 'Contratado', 'Rechazado' o 'Activo'. Representa el estado terminal de un proceso completado o el estado actual de uno en curso.

Esta es una dimensión crítica para el análisis de resultados. Permite filtrar casos para comparar las rutas de proceso de los candidatos contratados versus los rechazados, lo que puede revelar características de los recorridos exitosos. También se utiliza para calcular tasas de conversión en el dashboard de 'Embudo General de Reclutamiento', mostrando qué porcentaje de las solicitudes resultan en una contratación.

Define el resultado del proceso de reclutamiento, permitiendo un análisis que compara los recorridos de candidatos exitosos (contratados) versus no exitosos (rechazados).

Esta información se encuentra en el objeto Aplicación en Greenhouse, disponible a través del campo 'status' en la API.

Este atributo rastrea el origen de una solicitud de empleo, por ejemplo, 'LinkedIn', 'Referencia de Empleado', 'Sitio Web de la Empresa' o 'Indeed'. Proporciona insights sobre la efectividad de diferentes canales de reclutamiento.

El dashboard de 'Efectividad del Canal de Búsqueda' se construye completamente alrededor de este atributo. Al analizar el volumen de solicitudes, el tiempo de contratación y las tasas de contratación por fuente, las organizaciones pueden optimizar su gasto y esfuerzo de marketing de reclutamiento. Estos datos ayudan a responder preguntas estratégicas sobre qué canales entregan los candidatos de mayor calidad de manera más eficiente, apoyando directamente el KPI de 'Tasa de Conversión del Canal de Búsqueda'.

Ayuda a medir la efectividad y el ROI de diferentes canales de reclutamiento, permitiendo decisiones basadas en datos sobre dónde invertir los esfuerzos de búsqueda.

Disponible en el objeto Candidato en Greenhouse, que está vinculado a la Solicitud. El campo 'source' proporciona esta información.

Este atributo identifica al reclutador asignado a una solicitud de empleo o requisición específica. Esta persona es típicamente responsable de la selección, coordinación de entrevistas y el avance del candidato a través del proceso.

Analizar el proceso por reclutador es clave para comprender el rendimiento individual y la distribución de la carga de trabajo. El dashboard de 'Carga de Trabajo y Eficiencia del Reclutador' se basa en este atributo para calcular métricas como el throughput y los tiempos de ciclo por reclutador. Ayuda a identificar a los de mejor rendimiento, señalar a individuos que puedan necesitar apoyo adicional y asegurar una carga de trabajo equilibrada en todo el equipo de adquisición de talento.

Atribuye las actividades del proceso a un reclutador específico, permitiendo el análisis del rendimiento individual, la carga de trabajo y la eficiencia.

Disponible en el objeto Puesto en Greenhouse, típicamente como parte de la sección 'equipo_de_contratación', donde se especifican roles como 'Reclutador'.

Este atributo contiene el título oficial de la requisición de puesto, como 'Ingeniero de Software Senior' o 'Gerente de Marketing de Producto'. Proporciona un contexto esencial sobre el rol que se está cubriendo.

Analizar los procesos de reclutamiento por título de puesto es fundamental para comprender los desafíos específicos de cada rol. Por ejemplo, el dashboard de 'Rendimiento del Tiempo de Contratación' utiliza este atributo para mostrar si los roles senior o altamente especializados tardan más en cubrirse. También ayuda a analizar las tasas de aceptación de ofertas para diferentes puestos, proporcionando insights sobre la competitividad de la compensación o el atractivo del rol.

Permite filtrar y comparar métricas de reclutamiento para roles específicos, ayudando a comprender cómo varía el rendimiento del proceso según la complejidad o el tipo de puesto.

Este es un campo principal en el objeto Job en Greenhouse, a menudo disponible como 'name' al consultar el endpoint de 'jobs' a través de la API.

Este atributo booleano indica si una actividad fue ejecutada por un usuario o por una regla de sistema automatizada. Ejemplos de actividades automatizadas podrían incluir el envío de correos electrónicos de respuesta automática o el rechazo automático de candidatos que no pasan una pregunta de filtro básica.

Analizar este atributo ayuda a comprender el nivel de automatización en el proceso de reclutamiento. Puede usarse para comparar la eficiencia y los resultados de los pasos automatizados versus manuales, y para identificar oportunidades de mayor automatización para mejorar la velocidad y la consistencia.

Ayuda a distinguir entre actividades manuales y automatizadas, permitiendo el análisis del impacto de la automatización en la eficiencia y los resultados del proceso.

Esta información no es un campo estándar y típicamente necesita ser derivada. Puede inferirse del usuario asociado con una actividad (por ejemplo, un usuario de 'Sistema') o de tipos de eventos específicos que se sabe que son automatizados.

Este atributo booleano es el resultado de una verificación de conformidad (conformance check), que compara la secuencia real de actividades para una solicitud de empleo con un modelo de proceso ideal predefinido. Marca los casos que se han desviado, como omitir pasos requeridos o realizar actividades fuera de orden.

Este es un atributo central para el dashboard de 'Desviación de Cumplimiento de Contratación' y soporta los KPIs de 'Tasa de Conformidad del Proceso' y 'Conteo de Violaciones de Cumplimiento'. Al filtrar por casos no conformes, las organizaciones pueden investigar por qué ocurren las desviaciones, ya sea debido a capacitación inadecuada, limitaciones del sistema o excepciones necesarias. Esto ayuda a estandarizar workflows y mitigar riesgos de cumplimiento.

Identifica desviaciones del proceso, lo cual es fundamental para medir la conformidad del proceso, asegurar el cumplimiento y estandarizar los flujos de trabajo de contratación.

Este es un campo calculado generado por el software de process mining. Compara los datos del registro de eventos (event log) con un modelo objetivo definido o un conjunto de reglas de negocio.

Este atributo especifica la etapa particular dentro del proceso general de entrevista, como 'Filtro de Reclutador', 'Entrevista Técnica' o 'Ronda Final'. Proporciona más granularidad que una actividad genérica de 'Entrevista Completada'.

Al analizar métricas en cada etapa distinta de la entrevista, las organizaciones pueden identificar cuellos de botella más específicos. Por ejemplo, puede medir la 'Tasa de Abandono de Candidatos por Etapa' con alta precisión, identificando si los candidatos tienden a retirarse después de la entrevista técnica en comparación con el filtro inicial. Este detalle es crucial para realizar mejoras dirigidas a la experiencia de la entrevista.

Ofrece una vista más detallada del proceso de entrevista, permitiendo analizar los tiempos de ciclo y las tasas de abandono en cada etapa específica de la entrevista.

Esta información forma parte de los datos de programación de entrevistas en Greenhouse. El objeto 'interviews' en una solicitud de empleo contiene detalles sobre la etapa de la entrevista.

Este atributo registra el tiempo de finalización de actividades que abarcan un período, como una entrevista o una verificación de antecedentes. Si bien muchas actividades son instantáneas, aquellas con una duración medible se benefician de tener tanto un tiempo de inicio como uno de finalización.

Tener un tiempo de finalización es crucial para calcular con precisión el tiempo de procesamiento o la duración de actividades específicas. Esto ayuda a diferenciar entre el tiempo de espera entre pasos y el tiempo real dedicado a una tarea. Por ejemplo, permite un análisis más preciso de cuánto duran realmente las entrevistas, en contraste con cuánto se tarda en programarlas.

Permite el cálculo preciso de los tiempos de procesamiento de actividades, lo que ayuda a distinguir el tiempo de trabajo activo del tiempo de espera inactivo en el proceso.

Esta información podría estar disponible en objetos como 'scheduled_interview' en Greenhouse, que a menudo tiene tanto un tiempo de 'start' como de 'end'. Para otras actividades, podría ser necesario inferirla del timestamp de la actividad subsiguiente.

El ID del Candidato identifica de forma única a un individuo en el pool de talento, mientras que el ID de Solicitud de Empleo es específico para una solicitud de un trabajo. Un solo candidato puede tener múltiples solicitudes de empleo a lo largo del tiempo.

Si bien el ID de Solicitud de Empleo sirve como Case ID para esta vista de proceso específica, tener el ID del Candidato permite un tipo de análisis diferente. Se puede utilizar para rastrear el recorrido de un candidato a través de múltiples solicitudes de empleo, identificar solicitantes frecuentes y analizar la relación general con el pool de talento. Ofrece una vista más centrada en la persona de los datos de reclutamiento.

Permite el análisis de múltiples solicitudes del mismo candidato, proporcionando una visión más amplia del compromiso del candidato a lo largo del tiempo.

Esta es la clave principal para un registro de candidato en Greenhouse, disponible como 'id' en el objeto Candidate a través de la API.

Este atributo es el ID único para el puesto en sí, distinto del ID de la solicitud. Múltiples solicitudes estarán vinculadas al mismo Job ID.

El uso del Job ID permite la agregación de datos a nivel de requisición. Por ejemplo, se puede analizar el número total de solicitudes recibidas para un puesto específico, o el tiempo promedio de contratación para todos los roles de un tipo similar. Proporciona una forma de agrupar y analizar los esfuerzos de reclutamiento centrados en una única posición abierta.

Permite agregar y analizar todos los datos de candidatos relacionados con una única vacante, proporcionando una vista centrada en la requisición.

Esta es la clave principal para un registro de puesto en Greenhouse, disponible como 'id' en el objeto Job a través de la API.

Este atributo captura la razón específica por la cual un candidato no avanzó en el proceso. Ejemplos incluyen 'No encaja con la cultura', 'Expectativas salariales demasiado altas', o 'Candidatos más calificados'.

Analizar las razones de rechazo proporciona feedback invaluable para el proceso de reclutamiento. Puede resaltar problemas como descripciones de puestos mal alineadas, compensación no competitiva o brechas de habilidades recurrentes en el pool de talento. Esta información es particularmente útil para mejorar las estrategias de búsqueda y mejorar la experiencia del candidato al comprender los puntos comunes de fallo en el embudo de contratación.

Proporciona un insight cualitativo sobre por qué los candidatos son eliminados del embudo, ayudando a refinar las descripciones de puestos, la búsqueda y los criterios de selección.

Disponible en el objeto de Solicitud cuando es rechazada. La API proporciona un objeto 'rejection_reason' con detalles.

Este atributo identifica al gerente del equipo con la posición abierta. El gerente de contratación es un stakeholder clave en el proceso, a menudo involucrado en la revisión de candidatos, la realización de entrevistas de etapas posteriores y la toma de la decisión final de contratación.

Analizar el proceso por gerente de contratación puede revelar patrones importantes y cuellos de botella. Por ejemplo, el dashboard de 'Cuellos de Botella en la Programación de Entrevistas' podría mostrar que los retrasos están frecuentemente asociados con la disponibilidad de gerentes específicos. Ayuda a identificar necesidades de capacitación o soporte para asegurar que los gerentes se involucren con el proceso de contratación de manera eficiente.

Identifica a un interesado clave, permitiendo el análisis de cuellos de botella o eficiencias del proceso relacionados con gerentes de contratación específicos.

Disponible en el objeto Puesto en Greenhouse, típicamente como parte de la sección 'equipo_de_contratación', donde se especifican roles como 'Gerente de Contratación'.

Este atributo captura la recomendación final realizada por un entrevistador en un scorecard de entrevista estructurado, típicamente valores como 'Sí Rotundo', 'Sí', 'No', o 'No Rotundo'.

Estos datos son vitales para evaluar la calidad y consistencia del proceso de entrevista. Ayuda a correlacionar el feedback de la entrevista con los resultados de contratación reales, respondiendo a preguntas como '¿Los candidatos con recomendaciones más sólidas son contratados con más frecuencia?'. También es la base para el KPI de 'Tasa de Finalización del Scorecard', que mide la adopción de prácticas de contratación estructuradas dentro de la organización.

Conecta la retroalimentación estructurada de entrevistas con los resultados del proceso y ayuda a medir la adopción de prácticas de contratación basadas en datos.

Encontrado dentro del objeto Scorecard asociado con una entrevista completada en Greenhouse. La API proporciona esta información a través del endpoint 'scorecards'.

Esta métrica calculada mide la duración de principio a fin de un proceso de contratación exitoso. Es uno de los KPIs más críticos para evaluar la eficiencia general de la función de adquisición de talento.

Este atributo apoya directamente el dashboard de 'Rendimiento del Tiempo de Contratación' y el KPI de 'Tiempo Promedio de Contratación'. Se calcula como la diferencia de tiempo entre las actividades 'Solicitud Recibida' y 'Candidato Contratado' para una solicitud de empleo determinada. Analizar esta métrica ayuda a las organizaciones a establecer benchmarks e identificar retrasos sistémicos en el proceso de contratación.

Este es un indicador clave de rendimiento (KPI) que mide la eficiencia general del embudo de reclutamiento para contrataciones exitosas.

Este es un campo calculado. Se deriva restando el timestamp del evento 'Solicitud Recibida' del timestamp del evento 'Candidato Contratado'.

Esta métrica calculada mide la capacidad de respuesta del panel de entrevistas. Los retrasos en la entrega del feedback pueden ralentizar significativamente el proceso de contratación y afectar negativamente la experiencia del candidato.

Este atributo apoya directamente el dashboard de 'Análisis del Ciclo de Feedback de Entrevistas' y el KPI de 'Tiempo de Respuesta de Feedback de Entrevistas'. Se calcula como la diferencia de tiempo entre las actividades 'Entrevista Completada' y 'Feedback Enviado'. Monitorear esta métrica ayuda a identificar cuellos de botella causados por feedback lento y fomenta una toma de decisiones más rápida.

Mide la eficiencia del ciclo de retroalimentación posterior a la entrevista, una fuente común de retrasos en el proceso de contratación.

Este es un campo calculado. Se deriva restando el timestamp del evento 'Entrevista Completada' del timestamp del evento 'Feedback Enviado'.