> Continue procesverbetering > Recruitment en talentwerving > Greenhouse > Datatemplate

Jouw datatemplate voor recruitment en talentacquisitie

Greenhouse

Attributen voor recruitment en talentwerving (21) Activiteiten voor recruitment en talentwerving (14) Extractiegidsen (3)

Jouw datatemplate voor recruitment en talentacquisitie

Deze template helpt je bij het verzamelen van de juiste data voor je recruitment- en talentacquisitieproces. Je ziet welke attributen je moet bijhouden, welke activiteiten je moet vastleggen en hoe je deze informatie uit je Greenhouse-systeem haalt. Met deze template leg je de basis voor een goede procesanalyse.

Aanbevolen attributen om te verzamelen
Belangrijke activiteiten om bij te houden
Richtlijnen voor data-extractie

Nieuw met event logs? Leer hoe je een process mining-event log maakt.

Template downloaden

Attributen voor recruitment en talentwerving

Dit zijn de aanbevolen datavelden voor je event log. Hiermee kun je het recruitment- en talentwervingsproces in Greenhouse volledig analyseren.

5 Verplicht 6 Aanbevolen 10 Optioneel

	Naam	Beschrijving
	Naam van activiteit ActivityName	De naam van de specifieke wervingsactiviteit of fase die heeft plaatsgevonden.
Beschrijving Dit attribuut registreert de naam van elke gebeurtenis in het wervingsproces, zoals 'Application Received', 'Interview Scheduled' of 'Offer Accepted'. Samen vormen deze namen de reeks gebeurtenissen waaruit de procesmap bestaat. Het analyseren van de volgorde en frequentie van deze activiteiten is een basis voor process mining. Je visualiseert de wervingsfunnel, ontdekt veelvoorkomende procespaden, vindt afwijkingen van de standaardworkflow en ziet waar het proces vastloopt. Zo kun je bijvoorbeeld volgen hoeveel sollicitaties van 'Application Reviewed' naar 'Recruiter Screen Conducted' gaan. Waarom dit belangrijk is Dit attribuut definieert de stappen in het wervingsproces. Daarmee kun je de procesflow visualiseren en knelpunten en afwijkingen vinden. Waar je het vindt Dit wordt vaak afgeleid door wijzigingen in sollicitatiefasen, interviewstatussen, aanbodgebeurtenissen of andere controleerbare acties in Greenhouse aan elkaar te koppelen. Mogelijk is logica nodig om systeemgebeurtenissen te vertalen naar gestandaardiseerde activiteitsnamen. Voorbeelden Sollicitatie beoordeeldInterview afgerondAanbod geaccepteerdSollicitatie afgewezen
	Sollicitatie JobApplicationId	De unieke identificatie voor de sollicitatie van één kandidaat naar een specifieke functie.
Beschrijving De Job Application ID vormt de basis van de analyse van het wervingsproces en fungeert als unieke case-identificator. De ID koppelt alle gerelateerde activiteiten, van de eerste indiening en screening tot interviews, aanbiedingen en de uiteindelijke aannamebeslissing. Zo krijg je een volledig overzicht van de kandidaatervaring, van begin tot eind. In process mining gebruik je dit attribuut om het exacte pad van elke kandidaat door de wervingsfunnel te reconstrueren. Je kunt procesvarianten, doorlooptijden per sollicitatie en uitvalmomenten analyseren. Zo ontstaat een helder beeld van de volledige wervingscyclus voor elke sollicitant. Waarom dit belangrijk is Dit is de essentiële Case ID die alle wervingsgebeurtenissen van één kandidaat koppelt. Daardoor kun je de volledige kandidaatervaring van begin tot eind analyseren. Waar je het vindt Dit is meestal de primaire sleutel van een sollicitatieobject. Raadpleeg de Greenhouse API-documentatie voor het endpoint 'Applications', vaak aangeduid als 'id' of 'application_id'. Voorbeelden 987654321098765432119876543212
	Timestamp van activiteit ActivityTimestamp	De exacte datum en tijd waarop de wervingsactiviteit plaatsvond.
Beschrijving De timestamp van de activiteit markeert het precieze moment waarop een gebeurtenis in het wervingsproces plaatsvond. Dit is de temporele basis voor alle analyses van prestaties en doorlooptijden en bepaalt de chronologische volgorde van activiteiten voor elke sollicitatie. Deze timestamp is nodig voor het berekenen van alle tijdgerelateerde KPI’s, zoals Time to Hire, Interview Scheduling Cycle Time en Interview Feedback Turnaround Time. Door de verstreken tijd tussen activiteiten te analyseren, kunnen organisaties efficiëntie meten, vertragingen vinden en naleving van service level agreements volgen. Dit ondersteunt dashboards die gericht zijn op prestaties en knelpunten. Waarom dit belangrijk is Deze timestamp is belangrijk voor het ordenen van gebeurtenissen, het berekenen van doorlooptijden en het analyseren van de prestaties van het wervingsproces. Waar je het vindt Te vinden in verschillende objecten binnen Greenhouse, zoals 'applied_at' in het Application-object, 'created_at' in Offer-objecten of timestamps in activiteitenfeeds en auditlogs. Voorbeelden 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	Bronsysteem SourceSystem	Identificeert het bronsysteem waaruit de data is geëxtraheerd.
Beschrijving Dit attribuut geeft de herkomst van de recruitmentdata aan. Voor dit proces is de waarde altijd 'Greenhouse'. Hoewel dit statisch lijkt, is het belangrijk om het bronsysteem expliciet vast te leggen voor datagovernance, probleemoplossing en situaties waarin data uit andere systemen wordt aangevuld, zoals een HRIS. Zo blijft duidelijk waar de data vandaan komt en blijft de dataintegriteit binnen de dataomgeving van de organisatie behouden. Waarom dit belangrijk is Zorgt voor een duidelijke herkomst van de data. Dat is belangrijk voor datagovernance, validatie en het beheren van data uit meerdere bronnen. Waar je het vindt Dit is een statische waarde die tijdens het proces van data-extractie en transformatie moet worden toegevoegd om de herkomst van de data vast te leggen. Voorbeelden Greenhouse
	Laatste data-update LastDataUpdate	De timestamp die aangeeft wanneer de data voor deze gebeurtenis voor het laatst is vernieuwd of geëxtraheerd.
Beschrijving Dit attribuut legt vast op welke datum en tijd de data voor het laatst uit het bronsysteem is opgehaald. Het is een metadataveld dat aangeeft hoe actueel de data in het process mining-model is. Deze informatie is belangrijk om te begrijpen hoe actueel de analyse is. Zo weet je wat je kunt verwachten van de datavertraging en kun je controleren of de datapijplijn volgens planning draait. Als de 'Laatste data-update' bijvoorbeeld enkele dagen oud is, weet je dat de dashboards niet de meest recente recruitmentactiviteiten tonen. Waarom dit belangrijk is Geeft aan hoe actueel de data is, zodat je kunt zien of de analyse de huidige staat van het proces weergeeft. Waar je het vindt Deze timestamp wordt tijdens het proces van data-extractie, transformatie en laden (ETL) gegenereerd en aan de dataset toegevoegd. Voorbeelden 2023-11-20T02:00:00Z2023-11-21T02:00:00Z2023-11-22T02:00:00Z
	Afdeling van de vacature JobDepartment	De afdeling of bedrijfseenheid waarvoor de vacature wordt ingevuld.
Beschrijving Dit attribuut geeft de organisatorische afdeling aan, zoals 'Engineering', 'Marketing' of 'Sales', die aan de vacatureaanvraag is gekoppeld. Zo kun je recruitmentmetingen voor verschillende onderdelen van de organisatie samenvoegen en vergelijken. Door de analyse per afdeling te segmenteren, krijg je meer inzicht in dashboards zoals 'Prestaties van doorlooptijd tot indiensttreding' en 'Trends in acceptatie van aanbiedingen'. Je ziet bijvoorbeeld of bepaalde afdelingen langere wervingscycli hebben, vaker aanbiedingen afwijzen of het proces anders naleven. Met deze inzichten kun je gerichte verbeteringen doorvoeren die aansluiten op de behoeften van elke afdeling. Waarom dit belangrijk is Maakt het mogelijk om recruitmentprestaties en procesvariaties tussen afdelingen te vergelijken. Zo komen structurele problemen en goede werkwijzen aan het licht. Waar je het vindt Meestal beschikbaar als standaard- of aangepast veld op het Job-object in Greenhouse. Via de API vind je dit in de sectie 'departments' van een Job-record. Voorbeelden EngineeringProductmanagementVerkoopMarketing
	Bron van de sollicitatie ApplicationSource	Het kanaal waarlangs de sollicitatie van de kandidaat is binnengekomen.
Beschrijving Dit attribuut legt de herkomst van een sollicitatie vast, bijvoorbeeld 'LinkedIn', 'Employee Referral', 'Company Website' of 'Indeed'. Zo krijg je inzicht in de effectiviteit van verschillende recruitmentkanalen. Het dashboard 'Effectiviteit van sourcingkanalen' is volledig op dit attribuut gebaseerd. Door het aantal sollicitaties, de doorlooptijd tot indiensttreding en het aanstellingspercentage per bron te analyseren, kunnen organisaties hun recruitmentmarketing en inspanningen gerichter inzetten. Deze data helpt bij strategische vragen, zoals welke kanalen het efficiëntst kandidaten van hoge kwaliteit opleveren. Daarmee ondersteunt het direct de KPI 'Conversiepercentage per sourcingkanaal'. Waarom dit belangrijk is Helpt de effectiviteit en ROI van verschillende recruitmentkanalen te meten, zodat je op basis van data kunt bepalen waar je sourcinginspanningen inzet. Waar je het vindt Beschikbaar op het Candidate-object in Greenhouse, dat aan de Application is gekoppeld. Het veld 'source' bevat deze informatie. Voorbeelden LinkedInMedewerkersaanbevelingWerken-bij-pagina van het bedrijfIndeed
	Functietitel JobTitle	De titel van de functie waarop de kandidaat heeft gesolliciteerd.
Beschrijving Dit attribuut bevat de officiële titel van de vacatureaanvraag, zoals 'Senior Software Engineer' of 'Product Marketing Manager'. Het geeft belangrijke context over de functie die wordt ingevuld. Door recruitmentprocessen per functietitel te analyseren, krijg je inzicht in uitdagingen die specifiek zijn voor bepaalde functies. Het dashboard 'Prestaties van doorlooptijd tot indiensttreding' gebruikt dit attribuut bijvoorbeeld om te laten zien of senior of zeer gespecialiseerde functies langer openstaan. Ook kun je acceptatiepercentages van aanbiedingen per functie analyseren. Zo krijg je inzicht in de concurrentiekracht van de arbeidsvoorwaarden en de aantrekkelijkheid van de functie. Waarom dit belangrijk is Maakt het mogelijk om recruitmentmetingen voor specifieke functies te filteren en vergelijken. Zo zie je hoe procesprestaties variëren op basis van de complexiteit of het type functie. Waar je het vindt Dit is een primair veld op het Job-object in Greenhouse. Bij het opvragen van het 'jobs'-endpoint via de API is het vaak beschikbaar als 'name'. Voorbeelden Senior software-engineerAccountmanagerUX/UI-ontwerper
	Naam recruiter RecruiterName	De naam van de recruiter die verantwoordelijk is voor het beheren van de sollicitatie.
Beschrijving Dit attribuut identificeert de recruiter die aan een specifieke sollicitatie of vacatureaanvraag is toegewezen. Deze persoon is meestal verantwoordelijk voor de eerste selectie, het coördineren van interviews en het begeleiden van de kandidaat door het proces. Door het proces per recruiter te analyseren, krijg je inzicht in individuele prestaties en de verdeling van de werklast. Het dashboard 'Werkbelasting en efficiëntie van recruiters' gebruikt dit attribuut om metingen zoals throughput en doorlooptijden per recruiter te berekenen. Zo kun je goed presterende recruiters herkennen, zien wie extra ondersteuning nodig heeft en zorgen voor een evenwichtige werkverdeling binnen het recruitmentteam. Waarom dit belangrijk is Koppelt procesactiviteiten aan een specifieke recruiter, zodat je individuele prestaties, werklast en efficiëntie kunt analyseren. Waar je het vindt Beschikbaar op het Job-object in Greenhouse, meestal als onderdeel van de sectie 'hiring_team', waarin rollen zoals 'Recruiter' zijn vastgelegd. Voorbeelden Alice JohnsonRobert DavisMaria Garcia
	Status van de aanbieding OfferStatus	De huidige status van een aanbieding die aan een kandidaat is gedaan.
Beschrijving Dit attribuut legt de status van een aanbieding vast, met waarden zoals 'Created', 'Extended', 'Accepted' of 'Rejected'. Het is een belangrijke indicator voor de laatste fasen van het recruitmentproces. Dit attribuut is essentieel voor het dashboard 'Trends in acceptatie van aanbiedingen' en de bijbehorende KPI. Door de voortgang van 'Offer Extended' naar 'Offer Accepted' of 'Offer Rejected' te volgen, kunnen bedrijven meten hoe goed ze kandidaten weten te overtuigen. Door dit per afdeling of functietitel te analyseren, krijg je inzicht in de concurrentiekracht van de arbeidsvoorwaarden, de kandidaatervaring en andere factoren die de beslissing van een kandidaat beïnvloeden. Waarom dit belangrijk is Legt de uitkomst van aanbiedingen vast. Daarmee kun je de KPI voor het acceptatiepercentage van aanbiedingen berekenen en bepalen hoe je deze kunt verbeteren. Waar je het vindt Beschikbaar op het Offer-object in Greenhouse, dat aan een Application is gekoppeld. Het veld 'status' bevat deze informatie. Voorbeelden GeaccepteerdAfgewezenVerzondenAangemaakt
	Status van de sollicitatie ApplicationStatus	De uiteindelijke uitkomst of huidige status van de sollicitatie.
Beschrijving Dit attribuut geeft de status van een sollicitatie aan, zoals 'Hired', 'Rejected' of 'Active'. Het vertegenwoordigt de eindstatus van een afgerond proces of de huidige status van een lopend proces. Dit is een belangrijke dimensie voor het analyseren van uitkomsten. Je kunt cases filteren en de procespaden van aangenomen en afgewezen kandidaten vergelijken. Zo komen kenmerken van succesvolle trajecten aan het licht. Ook wordt dit attribuut gebruikt om conversiepercentages te berekenen in het dashboard 'Totale recruitmentfunnel'. Daarmee zie je welk percentage van de sollicitaties tot een aanstelling leidt. Waarom dit belangrijk is Bepaalt de uitkomst van het recruitmentproces. Zo kun je succesvolle trajecten van aangenomen kandidaten vergelijken met niet-succesvolle trajecten van afgewezen kandidaten. Waar je het vindt Deze informatie staat op het Application-object in Greenhouse en is via het veld 'status' beschikbaar in de API. Voorbeelden AangenomenAfgewezenActief
	Aanbeveling op scorecard ScorecardOverallRecommendation	De algemene aanbeveling voor de aanstelling uit een ingevulde interviewscorecard.
Beschrijving Dit attribuut legt de uiteindelijke aanbeveling van een interviewer vast op een gestructureerde interviewscorecard, meestal met waarden zoals 'Strong Yes', 'Yes', 'No' of 'Strong No'. Deze data is belangrijk om de kwaliteit en consistentie van het interviewproces te beoordelen. Je kunt interviewfeedback koppelen aan daadwerkelijke aanstellingsbeslissingen en vragen beantwoorden zoals: 'Worden kandidaten met een sterkere aanbeveling vaker aangenomen?'. De data vormt ook de basis voor de KPI 'Voltooiingspercentage van scorecards', waarmee je meet in hoeverre gestructureerde wervingspraktijken binnen de organisatie worden toegepast. Waarom dit belangrijk is Koppelt gestructureerde interviewfeedback aan procesuitkomsten en helpt meten in hoeverre recruitmentbeslissingen op data zijn gebaseerd. Waar je het vindt Te vinden in het Scorecard-object dat aan een afgerond interview in Greenhouse is gekoppeld. De API biedt deze informatie via het 'scorecards'-endpoint. Voorbeelden Zeker nietNeeJaZeker wel
	Doorlooptijd van interviewfeedback InterviewFeedbackTurnaroundTime	De verstreken tijd tussen het afronden van een interview en het indienen van de feedback door de interviewer.
Beschrijving Deze berekende meting geeft aan hoe snel het interviewpanel reageert. Vertraging bij het indienen van feedback kan het recruitmentproces aanzienlijk vertragen en de kandidaatervaring negatief beïnvloeden. Dit attribuut ondersteunt direct het dashboard 'Analyse van de feedbackcyclus na interviews' en de KPI 'Doorlooptijd van interviewfeedback'. De waarde wordt berekend als het tijdsverschil tussen de activiteiten 'Interview Completed' en 'Feedback Submitted'. Door deze meting te volgen, zie je bottlenecks door trage feedback en stimuleer je snellere besluitvorming. Waarom dit belangrijk is Meet de efficiëntie van de feedbackcyclus na het interview, een veelvoorkomende oorzaak van vertraging in het recruitmentproces. Waar je het vindt Dit is een berekend veld. Het wordt afgeleid door de timestamp van de gebeurtenis 'Interview Completed' af te trekken van de timestamp van de gebeurtenis 'Feedback Submitted'. Voorbeelden 86400172800259200
	Eindtijd van de activiteit ActivityEndTime	De timestamp die aangeeft wanneer een activiteit met een bepaalde duur is afgerond.
Beschrijving Dit attribuut legt het moment vast waarop activiteiten met een bepaalde duur zijn afgerond, zoals een interview of achtergrondcontrole. Veel activiteiten vinden op één moment plaats, maar bij activiteiten met een meetbare duur is het nuttig om zowel een begin- als eindtijd vast te leggen. Met een eindtijd kun je de verwerkingstijd of duur van specifieke activiteiten nauwkeurig berekenen. Zo maak je onderscheid tussen wachttijd tussen processtappen en de tijd die daadwerkelijk aan een taak is besteed. Je kunt bijvoorbeeld preciezer analyseren hoe lang interviews duren, los van de tijd die nodig is om ze in te plannen. Waarom dit belangrijk is Maakt een nauwkeurige berekening van verwerkingstijden van activiteiten mogelijk. Zo kun je actieve werktijd onderscheiden van inactieve wachttijd in het proces. Waar je het vindt Deze informatie is mogelijk beschikbaar op objecten zoals 'scheduled_interview' in Greenhouse, die vaak zowel een 'start'- als 'end'-tijd bevatten. Voor andere activiteiten moet de eindtijd mogelijk worden afgeleid van de timestamp van de volgende activiteit. Voorbeelden 2023-10-27T15:35:10Z2023-11-05T10:15:00Z2023-11-10T11:00:00Z
	Interviewfase InterviewStageName	De specifieke naam of het type van de interviewfase.
Beschrijving Dit attribuut geeft de specifieke fase binnen het totale interviewproces aan, zoals 'Recruiter Screen', 'Technical Interview' of 'Final Round'. Het biedt meer detail dan een generieke activiteit als 'Interview Completed'. Door metingen per afzonderlijke interviewfase te analyseren, kun je specifieke bottlenecks vinden. Je kunt bijvoorbeeld het 'Afhaakpercentage van kandidaten per fase' nauwkeurig meten en zien of kandidaten vaker afhaken na het technische interview of al na de eerste screening. Dit detail helpt om de interviewervaring gericht te verbeteren. Waarom dit belangrijk is Geeft een gedetailleerder beeld van het interviewproces. Zo kun je doorlooptijden en afhaakpercentages per afzonderlijke interviewstap analyseren. Waar je het vindt Deze informatie maakt deel uit van de gegevens voor het plannen van interviews in Greenhouse. Het 'interviews'-object van een sollicitatie bevat details over de interviewfase. Voorbeelden Screening door recruiterSollicitatiegesprek met hiring managerTechnische beoordelingLaatste gespreksronde op locatie
	Is geautomatiseerd IsAutomated	Een vlag die aangeeft of een activiteit automatisch door het systeem is uitgevoerd.
Beschrijving Dit booleaanse attribuut geeft aan of een activiteit door een gebruiker of door een geautomatiseerde systeemregel is uitgevoerd. Voorbeelden van geautomatiseerde activiteiten zijn het versturen van automatische antwoordmails of het automatisch afwijzen van kandidaten die niet aan een basisvraag voldoen. Door dit attribuut te analyseren, krijg je inzicht in de mate van automatisering binnen het recruitmentproces. Je kunt de efficiëntie en uitkomsten van geautomatiseerde en handmatige stappen vergelijken en mogelijkheden voor verdere automatisering vinden om snelheid en consistentie te verbeteren. Waarom dit belangrijk is Helpt handmatige en geautomatiseerde activiteiten van elkaar te onderscheiden, zodat je de invloed van automatisering op procesefficiëntie en uitkomsten kunt analyseren. Waar je het vindt Dit is geen standaardveld en moet meestal worden afgeleid. Je kunt het afleiden van de gebruiker die aan een activiteit is gekoppeld, bijvoorbeeld een 'System'-gebruiker, of van specifieke gebeurtenistypen waarvan bekend is dat ze geautomatiseerd zijn. Voorbeelden truefalse
	Job-ID JobId	Unieke identificatie voor de vacatureaanvraag of vacatureplaatsing.
Beschrijving Dit attribuut is de unieke ID van de vacature zelf en verschilt van de sollicitatie-ID. Meerdere sollicitaties kunnen aan dezelfde Job ID zijn gekoppeld. Met de Job ID kun je data op het niveau van de vacatureaanvraag samenvoegen. Je kunt bijvoorbeeld het totale aantal ontvangen sollicitaties voor een specifieke vacature analyseren of de gemiddelde doorlooptijd tot indiensttreding berekenen voor functies van een vergelijkbaar type. Zo groepeer en analyseer je recruitmentinspanningen rond één openstaande functie. Waarom dit belangrijk is Maakt het mogelijk om alle kandidaatdata voor één vacature te verzamelen en analyseren, zodat je het proces vanuit de vacatureaanvraag bekijkt. Waar je het vindt Dit is de primaire sleutel voor een jobrecord in Greenhouse. Via de API is deze als 'id' beschikbaar op het Job-object. Voorbeelden 400123400124400125
	Kandidaat-ID CandidateId	Een unieke identificatie voor de kandidaat, onafhankelijk van een afzonderlijke sollicitatie.
Beschrijving De Candidate ID identificeert een persoon in de kandidatenpool. De Job Application ID is gekoppeld aan één sollicitatie voor één functie. Eén kandidaat kan in de loop van de tijd meerdere sollicitaties indienen. De Job Application ID fungeert in deze procesweergave als Case ID. Met de Candidate ID kun je een ander type analyse uitvoeren. Je kunt de route van een kandidaat over meerdere sollicitaties volgen, frequente sollicitanten herkennen en de relatie met de kandidatenpool als geheel analyseren. Zo krijg je een persoonsgericht beeld van de recruitmentdata. Waarom dit belangrijk is Maakt analyse van meerdere sollicitaties van dezelfde kandidaat mogelijk. Zo krijg je een breder beeld van de betrokkenheid van kandidaten door de tijd heen. Waar je het vindt Dit is de primaire sleutel voor een kandidaatrecord in Greenhouse. Via de API is deze als 'id' beschikbaar op het Candidate-object. Voorbeelden 123456123457123458
	Naam hiring manager HiringManagerName	De naam van de hiring manager voor de bijbehorende vacatureaanvraag.
Beschrijving Dit attribuut identificeert de manager van het team met de openstaande functie. De hiring manager is een belangrijke betrokkene in het proces en beoordeelt vaak kandidaten, voert interviews in een latere fase en neemt de uiteindelijke beslissing over de aanstelling. Door het proces per hiring manager te analyseren, komen patronen en bottlenecks aan het licht. Het dashboard 'Bottlenecks bij het plannen van interviews' kan bijvoorbeeld laten zien dat vertragingen vaak samenhangen met de beschikbaarheid van specifieke managers. Zo zie je waar training of ondersteuning nodig is, zodat managers het recruitmentproces efficiënt kunnen uitvoeren. Waarom dit belangrijk is Identificeert een belangrijke betrokkene, zodat je bottlenecks en efficiëntieproblemen rond specifieke hiring managers kunt analyseren. Waar je het vindt Beschikbaar op het Job-object in Greenhouse, meestal als onderdeel van de sectie 'hiring_team', waarin rollen zoals 'Hiring Manager' zijn vastgelegd. Voorbeelden Emily TranDavid ChenSophia Rodriguez
	Reden van afwijzing RejectionReason	De reden die is opgegeven voor het afwijzen van de sollicitatie van een kandidaat.
Beschrijving Dit attribuut legt de specifieke reden vast waarom een kandidaat niet verder is gegaan in het proces. Voorbeelden zijn 'Not a culture fit', 'Salary expectations too high' of 'More qualified candidates'. Door afwijsredenen te analyseren, krijg je waardevolle feedback over het recruitmentproces. Zo komen problemen aan het licht, zoals vacatureteksten die niet goed aansluiten, niet-concurrerende arbeidsvoorwaarden of terugkerende vaardigheidstekorten in de kandidatenpool. Deze informatie helpt vooral bij het verbeteren van sourcingstrategieën en de kandidaatervaring, doordat je beter begrijpt waar kandidaten in de recruitmentfunnel afhaken. Waarom dit belangrijk is Geeft kwalitatief inzicht in waarom kandidaten uit de funnel vallen. Zo kun je vacatureteksten, sourcing en selectiecriteria verbeteren. Waar je het vindt Beschikbaar op het Application-object wanneer de sollicitatie is afgewezen. De API biedt een 'rejection_reason'-object met details. Voorbeelden Vereiste vaardigheden ontbrekenSalarisverwachtingen te hoogKandidaat met betere kwalificaties geselecteerd
	Voldoet aan compliance IsCompliant	Een berekende vlag die aangeeft of de sollicitatie het vastgestelde standaardproces voor recruitment heeft gevolgd.
Beschrijving Dit booleaanse attribuut is het resultaat van een conformiteitscontrole. Daarbij wordt de werkelijke volgorde van activiteiten voor een sollicitatie vergeleken met een vooraf gedefinieerd ideaal procesmodel. Het markeert cases die daarvan afwijken, bijvoorbeeld doordat verplichte stappen zijn overgeslagen of activiteiten in de verkeerde volgorde zijn uitgevoerd. Dit is een belangrijk attribuut voor het dashboard 'Afwijkingen van recruitmentcompliance'. Het ondersteunt de KPI's 'Procesconformiteitspercentage' en 'Aantal compliance-overtredingen'. Door niet-conforme cases te filteren, kunnen organisaties onderzoeken waarom afwijkingen ontstaan, bijvoorbeeld door onvoldoende training, beperkingen van het systeem of noodzakelijke uitzonderingen. Zo kun je workflows standaardiseren en compliancerisico's beperken. Waarom dit belangrijk is Identificeert procesafwijkingen. Daarmee kun je procesconformiteit meten, compliance bewaken en recruitmentworkflows standaardiseren. Waar je het vindt Dit is een berekend veld dat door de process mining-software wordt gegenereerd. Het vergelijkt de data uit het event log met een vastgesteld doelmodel of een set bedrijfsregels. Voorbeelden truefalse

Verplicht Aanbevolen Optioneel

Activiteiten voor recruitment en talentwerving

Leg deze belangrijke processtappen en mijlpalen vast in je event log voor een nauwkeurige procesontdekking en optimalisatie van je wervingsfunnel.

7 Aanbevolen 7 Optioneel

	Activiteit	Beschrijving
	Aanbod geaccepteerd	De kandidaat heeft het werkaanbod formeel geaccepteerd. Dit is een belangrijk succesmoment en leidt meestal tot vervolgstappen vóór indiensttreding, zoals een achtergrondcontrole.
Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijk succesmoment en een belangrijk onderdeel van de KPI Offer Acceptance Rate. Het markeert de overgang van kandidaat naar toekomstige medewerker. Waar je het vindt Dit is een expliciete gebeurtenis die wordt vastgelegd wanneer de status van het aanbod in Greenhouse wordt bijgewerkt naar 'Accepted', door de recruiter of via de elektronische acceptatie van de kandidaat. Vastleggen Vastgelegd op basis van de timestamp waarop de status van het aanbod verandert naar 'Accepted'. Eventtype explicit
	Aanbod verstuurd	Het officiële werkaanbod is naar de kandidaat verstuurd. Dit is een belangrijk moment en het resultaat van het interview- en selectieproces.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit vormt de basis voor het berekenen van de KPI Offer Acceptance Rate. Ze markeert de start van de laatste beslisfase voor de kandidaat. Waar je het vindt Dit is een expliciete gebeurtenis die Greenhouse vastlegt wanneer de status van het aanbod verandert naar 'Sent' of 'Extended'. Het offers-object bevat timestamps voor deze statuswijzigingen. Vastleggen Vastgelegd op basis van de timestamp waarop de status van het aanbod officieel als verstuurd wordt gemarkeerd. Eventtype explicit
	Interview afgerond	Het interview met de kandidaat heeft plaatsgevonden. Dit wordt vaak afgeleid doordat het geplande tijdstip is verstreken, of betrouwbaarder vastgesteld wanneer feedback voor het interview wordt ingediend.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit is een belangrijk moment in de kandidaatervaring. Ze vormt het startpunt voor het meten van de tijd tot feedback en de voortgang naar de volgende fase. Waar je het vindt Meestal afgeleid. Je kunt dit bepalen aan de hand van de eindtijd van het geplande interview, of nauwkeuriger via de timestamp van het eerste feedbackitem dat voor dat specifieke interview is ingediend. Vastleggen Afgeleid uit de eindtijd van het geplande interview of de timestamp van daaropvolgende feedback. Eventtype inferred
	Interview gepland	Er is een interview met de kandidaat gepland in het systeem. Greenhouse kan met agenda’s integreren, waardoor deze gebeurtenis meestal expliciet wordt vastgelegd zodra een interview is bevestigd.
Waarom dit belangrijk is Deze gebeurtenis is belangrijk voor het analyseren en vinden van knelpunten bij het plannen van interviews. De tijd tussen deze stap en de vorige is een belangrijke KPI voor de efficiëntie van recruiters en coördinatoren. Waar je het vindt Vastgelegd via de functie voor het plannen van interviews in Greenhouse. De API bevat gegevens over geplande interviews, waaronder hun aanmaaktimestamp. Vastleggen Vastgelegd wanneer een interviewgebeurtenis wordt aangemaakt en aan de sollicitatie van de kandidaat wordt gekoppeld. Eventtype explicit
	Kandidaat aangenomen	De kandidaat heeft alle controles vóór indiensttreding succesvol afgerond en is officieel als aangenomen gemarkeerd. Dit is de succesvolle afronding en eindgebeurtenis van het sollicitatieproces.
Waarom dit belangrijk is Dit is de belangrijkste succesvolle uitkomst van het proces. De tijd tussen 'Application Received' en deze gebeurtenis is de totale Time to Hire, een belangrijke wervings-KPI. Waar je het vindt Dit is een expliciete actie in Greenhouse waarbij een recruiter de kandidaat voor een specifieke functie als aangenomen markeert. De kandidaat gaat hiermee van actief naar aangenomen. Vastleggen Vastgelegd op basis van de timestamp van de actie 'Mark as Hired' in Greenhouse. Eventtype explicit
	Sollicitatie afgewezen	De sollicitatie van de kandidaat is op een bepaald moment in het proces afgewezen. Dit is de meest voorkomende onsuccesvolle eindgebeurtenis en kan in elke fase plaatsvinden.
Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijke eindgebeurtenis voor het analyseren van uitval in de funnel. Door te begrijpen wanneer en waarom afwijzingen plaatsvinden, vind je inefficiënties in het proces of functie-eisen die niet goed aansluiten. Waar je het vindt Dit is een expliciete gebeurtenis die wordt vastgelegd wanneer een gebruiker de sollicitatie in Greenhouse afwijst. Vaak wordt ook een afwijsreden opgeslagen en legt de activiteitenlog de timestamp vast. Vastleggen Vastgelegd op basis van de timestamp van de afwijsactie op de sollicitatie. Eventtype explicit
	Sollicitatie ontvangen	Deze activiteit markeert de start van het wervingsproces voor een specifieke sollicitatie. De activiteit wordt vastgelegd wanneer een kandidaat solliciteert via een werken-bij-site of sourcingkanaal, of handmatig wordt toegevoegd aan Greenhouse.
Waarom dit belangrijk is Dit is de primaire startgebeurtenis van het proces. Door de tijd tussen deze activiteit en andere activiteiten te analyseren, kun je de Time to Hire en de effectiviteit van sourcingkanalen meten. Waar je het vindt Dit is een expliciete gebeurtenis die Greenhouse vastlegt wanneer een sollicitatie wordt aangemaakt. Het veld Application Date of de aanmaaktimestamp in het sollicitatieobject bevat het tijdstip van de gebeurtenis. Vastleggen Vastgelegd op basis van de aanmaaktimestamp van het sollicitatierecord. Eventtype explicit
	Aanbod aangemaakt	Er is een officieel werkaanbod opgesteld dat mogelijk nog wacht op interne goedkeuring. Dit markeert het formele besluit om de kandidaat een aanbod te doen.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit maakt onderscheid tussen het besluit om een aanbod te doen en het daadwerkelijk versturen ervan. Zo kun je interne goedkeuringstijden en knelpunten analyseren voordat het aanbod de kandidaat bereikt. Waar je het vindt Greenhouse heeft een speciale module voor aanbiedingen. Dit is een expliciete gebeurtenis die wordt vastgelegd op basis van de aanmaaktimestamp van het aanbodobject dat aan de sollicitatie is gekoppeld. Vastleggen Vastgelegd zodra een aanbodrecord in het Greenhouse-systeem wordt aangemaakt. Eventtype explicit
	Aanbod afgewezen	De kandidaat heeft het werkaanbod formeel afgewezen. Dit is een onsuccesvolle eindgebeurtenis die laat in de funnel plaatsvindt.
Waarom dit belangrijk is Door deze uitkomst te volgen, analyseer je de Offer Acceptance Rate. Een hoge frequentie kan wijzen op problemen met de beloning, cultuur of functie. Waar je het vindt Dit is een expliciete gebeurtenis die wordt vastgelegd wanneer de status van het aanbod in Greenhouse verandert naar 'Rejected' of 'Declined'. Het aanbodobject bevat een timestamp voor deze statuswijziging. Vastleggen Vastgelegd op basis van de timestamp waarop de status van het aanbod verandert naar 'Rejected'. Eventtype explicit
	Achtergrondcontrole gestart	Er is een achtergrondcontrole voor de kandidaat gestart, meestal nadat het aanbod is geaccepteerd. Dit kan worden vastgelegd als een specifieke fasewijziging of als een integratietrigger met een externe dienst.
Waarom dit belangrijk is Deze activiteit is belangrijk voor compliance en het volgen van vertragingen bij screening vóór indiensttreding. Zo analyseer je de tijd tussen acceptatie van het aanbod en het afronden van de benodigde controles. Waar je het vindt Waarschijnlijk afgeleid uit het verplaatsen van de kandidaat naar de fase 'Background Check' in de wervingsfunnel of uit een activiteitenlog van een integratie voor achtergrondcontroles. Vastleggen Afgeleid uit een statuswijziging naar de fase 'Background Check' of een API-log van een geïntegreerde dienst. Eventtype inferred
	Feedback ingediend	Een interviewer heeft de scorecard of feedback over het interview van een kandidaat ingediend. Het gestructureerde wervingsproces van Greenhouse gebruikt deze informatie voor besluitvorming. Daarom gaat het om een afzonderlijke, gelogde actie.
Waarom dit belangrijk is Tijdige feedback is belangrijk om kandidaten verder te laten gaan. Met deze activiteit analyseer je de efficiëntie van de feedbacklus en het voltooiingspercentage van scorecards. Waar je het vindt Dit is een expliciete gebeurtenis die wordt vastgelegd wanneer een interviewer een scorecard via Greenhouse indient. Het Scorecards API-object bevat een `submitted_at`-timestamp. Vastleggen Vastgelegd op basis van de indieningstimestamp van een interviewscorecard. Eventtype explicit
	Onboarding gestart	Het onboardingproces van de nieuwe medewerker is officieel begonnen. Vaak wordt de kandidaat hierbij overgedragen van het recruitmentsysteem naar een HRIS of onboardingplatform.
Waarom dit belangrijk is Hiermee meet je hoe efficiënt de overdracht van recruitment naar HR verloopt. Vertragingen kunnen leiden tot een slechte ervaring voor nieuwe medewerkers. Daarom is het belangrijk om de Onboarding Handoff Time te monitoren. Waar je het vindt Dit kan een expliciete gebeurtenis zijn als Greenhouse is geïntegreerd met een onboardingsysteem. Anders wordt de gebeurtenis afgeleid uit de timestamp waarop de kandidaat naar een laatste fase 'Hired' wordt verplaatst, wat de overdracht activeert. Vastleggen Afgeleid uit een fasewijziging of een integratielog die een overdracht naar een HRIS aangeeft. Eventtype inferred
	Screening door recruiter uitgevoerd	Een recruiter heeft een eerste telefoonscreening of gesprek met de kandidaat afgerond. Deze activiteit wordt vaak vastgelegd door de kandidaat naar de fase 'Phone Screen' in de wervingsfunnel te verplaatsen.
Waarom dit belangrijk is Dit is een belangrijk kwalificatiemoment dat aangeeft dat een sollicitatie de eerste screening op papier heeft doorstaan. Het helpt om de werklast van recruiters en de effectiviteit van de eerste screening te meten. Waar je het vindt Afgeleid uit de timestamp waarop de sollicitatie naar of uit de fase 'Phone Screen' in de Greenhouse-jobpipeline wordt verplaatst. Vastleggen Afgeleid uit de fasegeschiedenis van de sollicitatie, met name het moment waarop de sollicitatie de fase 'Phone Screen' binnenkomt. Eventtype inferred
	Sollicitatie beoordeeld	Een recruiter of hiring manager heeft de sollicitatie van de kandidaat voor het eerst beoordeeld. Dit wordt meestal afgeleid wanneer de fase of status van de sollicitatie verandert van 'New' naar een actieve beoordelingsfase, zoals 'In Review'.
Waarom dit belangrijk is Door dit te volgen, zie je knelpunten in de eerste screening en meet je hoe lang het duurt voordat nieuwe sollicitaties aandacht krijgen. Dit is het startpunt voor het berekenen van de doorlooptijd tot het plannen van een interview. Waar je het vindt Afgeleid uit een wijziging in het statusveld van de sollicitatie. Zoek naar statuswijzigingen van 'New' naar 'Review' en gebruik de timestamp van de wijziging. Vastleggen Afgeleid uit de timestamp van een statuswijziging naar 'In Review' of een vergelijkbare fase. Eventtype inferred

Aanbevolen Optioneel

Extractiegidsen

Zo haal je je data uit Greenhouse

Stappen

Log in op je Greenhouse Recruiting-account.
Ga naar het onderdeel Reports door in de hoofdnavigatie op het rapportpictogram te klikken, dat eruitziet als een staafdiagram.
Zoek in het Reports-dashboard naar 'Essential Reports' en klik erop. Voor deze extractie gebruik je vooral 'All Applications'. Dit rapport geeft een volledig overzicht van sollicitaties en de belangrijkste mijlpalen.
Configureer het rapport 'All Applications'. Klik op de knop 'Columns'. Selecteer alle kolommen die je nodig hebt voor de vereiste attributen en activiteitstimestamps. Neem in elk geval op: Application ID, Candidate, Job, Department, Recruiter, Status, Source, Applied On, Rejected On, Hired On, Last Stage Change On, Offer Created On, Offer Accepted On, Offer Status.
Voor interviewactiviteiten heb je een apart rapport nodig. Ga terug naar Essential Reports en selecteer 'Interview Details'.
Configureer het rapport 'Interview Details'. Selecteer in het onderdeel 'Columns' minimaal: Application ID, Interview Name, Scheduled Start en Scorecard Submitted At. Hiermee leg je de timestamps voor planning en feedbackvastlegging vast.
Stel voor beide rapporten het juiste datumbereik in met de filters. Een veelgebruikte filter is 'Applied On' met de waarde 'All Time' of een specifieke periode, zoals de afgelopen 6 maanden. Zo neem je een relevante groep sollicitaties mee.
Genereer elk rapport door op 'Update' of 'Generate' te klikken. Klik daarna op 'Export to Excel' om de data als CSV-bestand te downloaden. Je hebt nu twee afzonderlijke CSV-bestanden.
De geëxporteerde bestanden hebben nog niet de indeling van een event log. Je moet de data eerst transformeren met bijvoorbeeld Python, R of een spreadsheetprogramma met unpivot-mogelijkheden, zoals Power Query in Microsoft Excel.
Combineer de data uit de rapporten 'All Applications' en 'Interview Details' en koppel ze op Application ID.
Maak voor elke sollicitatie een afzonderlijke rij voor elke relevante datumkolom die je hebt geëxporteerd. De waarde in de kolom 'Applied On' wordt bijvoorbeeld de 'ActivityTimestamp' voor een activiteit met de naam 'Application Received'. De waarde in 'Rejected On' maakt de activiteit 'Application Rejected' aan. Doe dit voor alle 14 vereiste activiteiten. Gebruik 'Last Stage Change On' om activiteiten zoals 'Application Reviewed' of 'Recruiter Screen Conducted' af te leiden als er geen afzonderlijke timestamps beschikbaar zijn.
Geef het uiteindelijke getransformeerde bestand de vereiste kolommen: JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate en eventuele aanbevolen attributen. Sla dit bestand op als één CSV-bestand om te uploaden.

Configuratie

Primaire rapporten: Voor de extractie combineer je data uit meerdere rapporten in de sectie Essential Reports van Greenhouse, vooral 'All Applications' en 'Interview Details'.
Belangrijke kolommen (All Applications): Selecteer onder andere Application ID, Candidate, Job, Department, Recruiter, Status, Source, Offer Status en alle relevante datumkolommen, waaronder Applied On, Rejected On, Hired On, Offer Created On en Offer Accepted On.
Belangrijke kolommen (Interview Details): Selecteer voor interviewgebeurtenissen onder andere Application ID, Interview Name, Scheduled Start en Scorecard Submitted At.
Filters voor datumbereik: Filter sollicitaties bij voorkeur op de datum 'Applied On' voor een periode van 3 tot 6 maanden. Zo houd je de dataset beheersbaar en relevant. Een langere periode kan de prestaties beïnvloeden.
Vereisten vooraf: De gebruiker die de export uitvoert, moet in Greenhouse toegang hebben tot de sectie 'Reports' en kandidaatdata kunnen bekijken. Hiervoor is meestal de rol 'Job Admin' of 'Site Admin' nodig.

a Voorbeeldquery config

This extraction method uses the Greenhouse user interface and does not involve a query language. The configuration is performed by selecting reports and columns.

**Report 1: All Applications**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > All Applications
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Department
    *   Current Company
    *   Current Title
    *   Recruiter
    *   Status
    *   Source
    *   Applied On
    *   Rejected On
    *   Rejection Reason
    *   Hired On
    *   Last Stage Change On
    *   Offer Created On
    *   Offer Accepted On
    *   Offer Status

**Report 2: Interview Details**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > Interview Details
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Interview Name
    *   Interviewer
    *   Scheduled Start
    *   Scheduled End
    *   Scorecard Submitted At

**Post-Export Transformation Logic**:
Combine the reports and unpivot the date columns to create the event log. Map source columns to `ActivityName` and `ActivityTimestamp`:
*   'Applied On' -> 'Application Received'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a review stage) -> 'Application Reviewed'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a screen stage) -> 'Recruiter Screen Conducted'
*   'Scheduled Start' -> 'Interview Scheduled'
*   'Scheduled Start' (after the time has passed) -> 'Interview Completed'
*   'Scorecard Submitted At' -> 'Feedback Submitted'
*   'Offer Created On' -> 'Offer Created'
*   'Last Stage Change On' (when moving to offer extended stage) -> 'Offer Extended'
*   'Offer Accepted On' -> 'Offer Accepted'
*   'Last Stage Change On' (when moving to background check stage) -> 'Background Check Initiated'
*   'Last Stage Change On' (when moving to onboarding stage) -> 'Onboarding Initiated'
*   'Hired On' -> 'Candidate Hired'
*   'Last Stage Change On' (when offer status is 'Rejected') -> 'Offer Rejected'
*   'Rejected On' -> 'Application Rejected'

Stappen

Vereisten vooraf: Greenhouse API-sleutel ophalen
- Log in op je Greenhouse-account met ontwikkelaarsrechten.
- Ga naar Configure > Dev Center > API Credential Management.
- Klik op "Create New API Key".
- Geef de sleutel een beschrijving, bijvoorbeeld "ProcessMind Extraction".
- Selecteer "Harvest" als type.
- Geef de sleutel de benodigde rechten. Je hebt minimaal GET-rechten nodig voor: Applications, Candidates, Jobs, Job Stages, Offers, Scorecards en Users.
- Kopieer de gegenereerde API-sleutel en bewaar deze veilig. Je kunt de sleutel later niet opnieuw bekijken.
Je Python-omgeving instellen
- Controleer of Python 3.6 of nieuwer op je systeem is geïnstalleerd.
- Installeer de benodigde Python-bibliotheken met deze opdrachten in je terminal: pip install requests en pip install pandas.
Het Python-script voorbereiden
- Kopieer het volledige Python-script uit de sectie "query" naar een nieuw bestand, bijvoorbeeld extract_greenhouse_logs.py.
- Vervang de placeholder YOUR_GREENHOUSE_API_KEY door de sleutel die je in stap 1 hebt opgehaald.
- Pas de variabele START_DATE_ISO aan om het begin van de extractieperiode in te stellen. Voor een eerste lading raden we een datum 3 tot 6 maanden in het verleden aan.
De koppeling tussen stages en activiteiten aanpassen
- Controleer het woordenboek STAGE_TO_ACTIVITY in het script.
- Dit woordenboek koppelt de namen van de specifieke wervingsstages van jouw organisatie in Greenhouse aan de gestandaardiseerde activiteitsnamen die nodig zijn voor process mining.
- Je MOET deze koppeling aanpassen aan de Greenhouse-configuratie van jouw organisatie. Als je stage 'Recruiter Screen' bijvoorbeeld 'Initial Recruiter Chat' heet, moet je het woordenboek daarop aanpassen.
Het extractiescript uitvoeren
- Open een terminal of opdrachtprompt.
- Ga naar de map waarin je extract_greenhouse_logs.py hebt opgeslagen.
- Voer het script uit met de opdracht: python extract_greenhouse_logs.py.
- Het script maakt verbinding met de Greenhouse API, haalt de data op, verwerkt deze en toont statusupdates in de console.
Het event log ophalen
- Na een succesvolle uitvoering maakt het script in dezelfde map een bestand met de naam greenhouse_event_log.csv aan.
- Dit CSV-bestand is het uiteindelijke event log, met de vereiste kolommen en activiteiten.
Incrementele ladingen verwerken
- Voor volgende runs kun je de variabele START_DATE_ISO instellen op de timestamp van de laatste succesvolle extractie. Zo haal je alleen nieuwe of gewijzigde records op en verloopt het proces sneller.
Uploaden naar ProcessMind
- Het gegenereerde bestand greenhouse_event_log.csv kun je rechtstreeks naar ProcessMind uploaden. Controleer of de kolomnamen in het bestand goed aan de velden in je ProcessMind-project zijn gekoppeld.

Configuratie

Rechten voor API-sleutel: De Harvest API-sleutel moet alleen-lezenrechten (GET) hebben voor de volgende endpoints: Applications, Candidates, Jobs, Job Stages, Offers, Scorecards en Users. Bij onvoldoende rechten ontbreekt data voor bepaalde activiteiten.
Filter voor datumbereik: Het script gebruikt de parameter updated_after (variabele START_DATE_ISO) om sollicitaties te filteren. Gebruik voor de eerste extractie een ruimere periode, zoals de afgelopen 6 maanden. Stel deze variabele bij incrementele ladingen in op de timestamp van de laatste succesvolle run om de prestaties te verbeteren.
Koppeling tussen stages en activiteiten: Het woordenboek STAGE_TO_ACTIVITY in het script is belangrijk. Je moet dit configureren volgens de specifieke wervingsstages van jouw organisatie in Greenhouse om activiteiten zoals 'Recruiter Screen Conducted' en 'Background Check Initiated' goed te herkennen.
API-rate limiting: Het script bevat een korte, vaste vertraging tussen API-aanvragen om rekening te houden met de limieten van Greenhouse, ongeveer 20 aanvragen per seconde. Bij zeer grote datavolumes moet je deze vertraging mogelijk aanpassen om verbindingsfouten te voorkomen.
Detailniveau van de data: De extractie richt zich op gebeurtenissen met timestamps en statuswijzigingen. Gedetailleerde inhoud, zoals interviewnotities of e-mailcommunicatie, wordt niet opgehaald. Alleen de metadata dat een gebeurtenis heeft plaatsgevonden wordt vastgelegd.

a Voorbeeldquery python

import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_GREENHOUSE_API_KEY' class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Harvest API Key
START_DATE_ISO = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z' class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for the data pull (ISO 8601 format)
BASE_URL = class="hl-string">'https://harvest.greenhouse.io/v1/'

class=class="hl-string">"hl-comment"># IMPORTANT: Customize this dictionary to map your Greenhouse stage names to standard activities
STAGE_TO_ACTIVITY = {
    class="hl-string">'Application Review': class="hl-string">'Application Reviewed',
    class="hl-string">'Phone Screen': class="hl-string">'Recruiter Screen Conducted',
    class="hl-string">'Background Check': class="hl-string">'Background Check Initiated',
    class="hl-string">'Onboarding': class="hl-string">'Onboarding Initiated'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add other custom stage mappings here, for example:
    class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'Hiring Manager Interview': class="hl-string">'Interview Completed'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script ---
headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Basic {API_KEY}'}
event_log_records = []

def get_all_pages(endpoint, params=None):
    class="hl-string">"""Helper function to handle pagination for Greenhouse API requests."""
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    all_data = []
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} from {endpoint}...")
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Greenhouse uses Link header for pagination
            url = response.links.get(class="hl-string">'next', {}).get(class="hl-string">'url')
            page += 1
            time.sleep(0.1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Params are only needed for the first request
        params = None
    return all_data

print(class="hl-string">"Fetching initial data from Greenhouse API...")
params = {class="hl-string">'updated_after': START_DATE_ISO, class="hl-string">'per_page': 100}
applications = get_all_pages(class="hl-string">'applications', params=params)
jobs = {job[class="hl-string">'id']: job for job in get_all_pages(class="hl-string">'jobs', params={class="hl-string">'status': class="hl-string">'all'})}
candidates = {cand[class="hl-string">'id']: cand for cand in get_all_pages(class="hl-string">'candidates')}
users = {user[class="hl-string">'id']: user for user in get_all_pages(class="hl-string">'users')}

print(fclass="hl-string">"Processing {len(applications)} applications...")

for app in applications:
    job_id = app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    candidate = candidates.get(app.get(class="hl-string">'candidate_id'), {})
    source_system = class="hl-string">"Greenhouse"
    last_data_update = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Shared attributes for all events for this application
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app[class="hl-string">'id'],
        class="hl-string">'SourceSystem': source_system,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">''
    }
    if app.get(class="hl-string">'recruiter') and app[class="hl-string">'recruiter'].get(class="hl-string">'id') in users:
        recruiter_user = users[app[class="hl-string">'recruiter'][class="hl-string">'id']]
        base_attributes[class="hl-string">'RecruiterName'] = fclass="hl-string">"{recruiter_user.get('first_name', '')} {recruiter_user.get('last_name', '')}".strip()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Application Received ---
    if app.get(class="hl-string">'submitted_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Received',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'submitted_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Stage History ---
    for stage_move in app.get(class="hl-string">'stage_history', []):
        stage_name = stage_move.get(class="hl-string">'stage_name')
        if stage_name in STAGE_TO_ACTIVITY:
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': STAGE_TO_ACTIVITY[stage_name],
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': stage_move.get(class="hl-string">'exited_on'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp when they entered the *next* stage
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Interview Scheduled & Completed ---
    interviews = get_all_pages(fclass="hl-string">"applications/{app['id']}/scheduled_interviews")
    for interview in interviews:
        if interview.get(class="hl-string">'start'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Scheduled',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'start'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })
        if interview.get(class="hl-string">'end'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Completed',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'end'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Feedback Submitted ---
    scorecards = get_all_pages(fclass="hl-string">"scorecards", params={class="hl-string">'application_id': app[class="hl-string">'id']})
    for sc in scorecards:
        if sc.get(class="hl-string">'submitted_at'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Feedback Submitted',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': sc[class="hl-string">'submitted_at'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Hired or Application Rejected ---
    if app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'hired' and app.get(class="hl-string">'hired_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Candidate Hired',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'hired_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })
    elif app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'rejected' and app.get(class="hl-string">'rejected_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Rejected',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'rejected_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Offers (separate loop for efficiency) ---
print(class="hl-string">"Fetching and processing offer data...")
all_offers = get_all_pages(class="hl-string">'offers')
for offer in all_offers:
    if not offer.get(class="hl-string">'application_id'):
        continue

    app_id = offer[class="hl-string">'application_id']
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the corresponding application's base attributes
    matching_app = next((item for item in applications if item[class="hl-string">'id'] == app_id), None)
    if not matching_app:
        continue
    
    job_id = matching_app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">"Greenhouse",
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z',
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': matching_app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (matching_app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">'' class=class="hl-string">"hl-comment"># Can be enriched similarly if needed
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Created
    if offer.get(class="hl-string">'created_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Created',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'created_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Extended
    if offer.get(class="hl-string">'sent_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Extended',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'sent_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Accepted/Rejected
    if offer.get(class="hl-string">'resolved_at'):
        if offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'accepted':
            activity_name = class="hl-string">'Offer Accepted'
        elif offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'deprecated': class=class="hl-string">"hl-comment"># Often used for rejected
            activity_name = class="hl-string">'Offer Rejected'
        else:
            continue
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'resolved_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })

print(class="hl-string">"Consolidating data and exporting to CSV...")
df = pd.DataFrame(event_log_records)
df_sorted = df.sort_values(by=[class="hl-string">'JobApplicationId', class="hl-string">'ActivityTimestamp'])
df_sorted.to_csv(class="hl-string">'greenhouse_event_log.csv', index=False)

print(class="hl-string">"Extraction complete. File 'greenhouse_event_log.csv' created.")

Stappen

Controleer of je gelicentieerde ETL-platform een Greenhouse-connector biedt en of die connector de Greenhouse-objecten of gerepliceerde datasets ondersteunt met sollicitaties, historische sollicitatiestages, interviews, interviewfeedback, aanbiedingen, statuswijzigingen van aanbiedingen, achtergrondcontroles, onboarding-overdrachten en wervingsresultaten. De namen van connectorobjecten verschillen per platform. Gebruik daarom de connectorcatalogus en schemabrowser en ga niet uit van vaste tabelnamen.
Maak de Greenhouse-bronverbinding aan in het ETL-platform. Voer de Greenhouse-inloggegevens, autorisatiegegevens, replicatie-instellingen en eventuele bedrijfsfilters voor jouw omgeving in. Volg het gedocumenteerde autorisatieproces van de connector en geef alleen de rechten die nodig zijn om de geselecteerde recruitmentdata te lezen.
Configureer een bestemmingsdatawarehouse en schakel replicatie in voor de bronobjecten die je nodig hebt om het event log op te bouwen. Selecteer minimaal de objecten met vacaturesollicitaties, sollicitatiestatus of historische stages, interviews, interviewfeedback, aanbiedingen, statuswijzigingen van aanbiedingen, gebeurtenissen rond achtergrondcontroles, onboarding-overdrachten en wervingsresultaten. Als een vereist object niet beschikbaar is, leg je deze beperking vast en koppel je de dichtstbijzijnde ondersteunde bron volgens je Greenhouse-configuratie.
Stel het eerste replicatievenster in op de gewenste analyseperiode, meestal de afgelopen 3 tot 6 maanden. Neem een eerdere terugkijkperiode mee als sollicitaties vóór de gekozen periode zijn aangemaakt maar daarin verder zijn gegaan. Configureer incrementele replicatie en bewaar bron-timestamps voor updates wanneer die beschikbaar zijn.
Controleer het gerepliceerde schema en vervang elke placeholder in de query door het werkelijke bestemmingsschema, de tabelnamen, kolomnamen, timestampvelden, identificatoren en statuswaarden die je connector beschikbaar maakt. Ga er niet van uit dat een stagewijziging, interview, feedbackrecord, aanbieding, achtergrondcontrole, onboarding-overdracht of wervingsresultaat beschikbaar is als dit niet in de gerepliceerde data staat.
Configureer de transformatiequery als een union van expliciete extracties van gebeurtenissen. Elke extractie moet JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource en OfferStatus opleveren. Normaliseer timestamps naar één tijdzone, verwijder records zonder geldige sollicitatie-ID of activiteitstimestamp en behoud één rij voor elke brongebeurtenis die een activiteit vertegenwoordigt.
Pas de regels voor activiteitenkoppeling toe. Gebruik gegevens over het aanmaken of indienen van een sollicitatie voor Application Received, een expliciete reviewstage of statusovergang voor Application Reviewed, een recruiter-screenrecord of geconfigureerde overgang van een phone-screenstage voor Recruiter Screen Conducted, een interviewbevestiging of geplande timestamp voor Interview Scheduled, een timestamp voor afgerond interview of ingediende feedback voor Interview Completed, het indienen van feedback voor Feedback Submitted, het aanmaken van een aanbieding voor Offer Created, de status 'offer sent' of 'extended' voor Offer Extended, de status van een geaccepteerde aanbieding voor Offer Accepted, een vastgelegde startgebeurtenis van een achtergrondcontrole voor Background Check Initiated, een onboarding-overdracht of startgebeurtenis voor Onboarding Initiated, een aangenomen-resultaat voor Candidate Hired, een afgewezen aanbieding voor Offer Rejected en een afgewezen sollicitatie of overgang naar een afwijzingsstage voor Application Rejected.
Laad het getransformeerde resultaat in een speciale bestemmingstabel of -view voor het ProcessMind-event log. Behoud dubbele brongebeurtenissen, tenzij je gedocumenteerde bedrijfsregel aangeeft dat het om technische duplicaten gaat. Als deduplicatie nodig is, dedupliceer dan alleen identieke brongebeurtenissen, bijvoorbeeld op basis van sollicitatie-ID, activiteitsnaam, activiteitstimestamp en bronrecord-ID.
Valideer het resultaat met de controles hieronder. Controleer of alle vereiste kolommen bestaan, timestamps geldig zijn, elke vereiste activiteit voorkomt wanneer brondata beschikbaar is en de case-ID per sollicitatie uniek is. Bekijk afgewezen, ingetrokken, gearchiveerde en onvolledige sollicitaties afzonderlijk, zodat filters geen geldige procesuitkomsten verwijderen.
Exporteer het eindresultaat als een platte CSV of stel het beschikbaar via een ondersteunde datawarehouseverbinding voor upload naar ProcessMind. Koppel JobApplicationId als case-ID, ActivityName als activiteit en ActivityTimestamp als eventtimestamp. Neem SourceSystem en LastDataUpdate op, behoud de aanbevolen attributen, gebruik een consistent timestampformaat zoals ISO 8601 met tijdzone-informatie en laat ProcessMind geen gebeurtenissen afleiden die niet in het bestand staan.

Configuratie

Connector en bestemming: Gebruik een gelicentieerd ETL-platform met een ondersteunde Greenhouse-connector en een bestemmingsdatawarehouse waartoe de transformatielaag toegang heeft. De mogelijkheden van de connector, objectnamen, verversingsintervallen en ondersteuning voor historische replicatie hangen af van het gekozen platform en abonnement.
Autorisatie van de bron: Configureer de Greenhouse-inloggegevens en rechten die de connector nodig heeft. Controleer of het geautoriseerde account sollicitatierecords, stage- of statusgeschiedenis, interviewrecords, feedback, aanbiedingen en geïntegreerde data over achtergrondcontroles of onboarding kan lezen als die in de koppeling worden gebruikt.
Gerepliceerde objecten: Selecteer alle bronobjecten die nodig zijn voor de 14 extracties van gebeurtenissen. Schakel niet alleen de huidige sollicitatietabel in als historische stagewijzigingen, interviewacties, feedbackinzendingen, overgang van aanbiedingen of overdrachten naar vervolgstappen afzonderlijk worden opgeslagen.
Datumbereik: Begin met 3 tot 6 maanden voor operationele analyse. Breid de periode uit wanneer je volledige sollicitatielevenscycli meet, omdat sollicitaties die vóór de periode zijn aangemaakt later tot interviews, aanbiedingen of wervingsresultaten kunnen leiden.
Incrementele verversing: Bewaar bron-timestamps voor aanmaak, gebeurtenis en laatste update wanneer die beschikbaar zijn. Configureer een terugkerende verversing die past bij de gewenste rapportagevertraging en gebruik een kleine overlap voor laat binnengekomen of gecorrigeerde records.
Filters: Gebruik alleen gedocumenteerde bedrijfsfilters, zoals organisatie, afdeling, vacature, locatie of sollicitatiedatum. Gebruik geen generieke filters zoals Company Code of Document Type tenzij deze velden daadwerkelijk in het gerepliceerde Greenhouse-schema staan en nodig zijn voor jouw configuratie.
Activiteitenkoppeling: Houd een gedocumenteerde koppeling bij van brong type gebeurtenis, stage, status of timestamp naar elke ActivityName. Configureer exacte waarden voor review, phone screen, afwijzing, aanbieding, acceptatie, achtergrondcontrole, onboarding en aangenomen-resultaten op basis van de waarden die jouw organisatie gebruikt.
Omgaan met lege waarden: Laat RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource en OfferStatus leeg wanneer de bron deze gegevens niet levert. Ontbrekende vereiste identificatoren en timestamps moet je afwijzen of onderzoeken.
Tijdzones: Zet alle activiteitstimestamps om naar één rapportagetijdzone en bewaar de oorspronkelijke bron-timestamp wanneer controleerbaarheid nodig is. Zorg dat LastDataUpdate het moment van verversen of extraheren weergeeft, niet het moment waarop de activiteit plaatsvond.
Prestaties: Filter bij grote datasets bronextracties op gerepliceerde timestamp-partities, selecteer alleen de benodigde kolommen, gebruik incrementele ladingen en materialiseer het uiteindelijke event log. Voorkom dat je steeds de volledige historie koppelt aan actuele sollicitatierecords zonder geïndexeerde identificatoren.
Bewaren van data: Controleer of het ETL-platform en de Greenhouse-toegang historische stage-, interview-, feedback-, aanbod- en resultaatrecords voor de gekozen periode bewaren. Met alleen tabellen met de huidige status kun je historische activiteiten niet betrouwbaar reconstrueren.
ProcessMind-koppeling: Stel JobApplicationId in als case-ID, ActivityName als activiteitenveld en ActivityTimestamp als eventtimestamp. Zorg dat het geëxporteerde bestand één expliciete rij per activiteit bevat en niet afhankelijk is van afgeleide overgangen.

a Voorbeeldquery config

WITH
application_received AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Received' AS ActivityName,
        [ApplicationReceivedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application event table]
    WHERE [ApplicationReceivedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_reviewed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Reviewed' AS ActivityName,
        [StageChangeTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application stage history table]
    WHERE [StageChangeTimestamp] IS NOT NULL
      AND [NewStageName] IN ('In Review')
),
recruiter_screen_conducted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Recruiter Screen Conducted' AS ActivityName,
        [ScreenCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your recruiter screen event table]
    WHERE [ScreenCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_scheduled AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Scheduled' AS ActivityName,
        [InterviewScheduledTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewScheduledTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_completed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Completed' AS ActivityName,
        [InterviewCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
feedback_submitted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Feedback Submitted' AS ActivityName,
        [FeedbackSubmittedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview feedback table]
    WHERE [FeedbackSubmittedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_created AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Created' AS ActivityName,
        [OfferCreatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferCreatedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_extended AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Extended' AS ActivityName,
        [OfferExtendedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferExtendedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_accepted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Accepted' AS ActivityName,
        [OfferAcceptedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferAcceptedTimestamp] IS NOT NULL
),
background_check_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Background Check Initiated' AS ActivityName,
        [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your background check event table]
    WHERE [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
onboarding_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Onboarding Initiated' AS ActivityName,
        [OnboardingInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your onboarding handoff table]
    WHERE [OnboardingInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
candidate_hired AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Candidate Hired' AS ActivityName,
        [HiredTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your hiring outcome table]
    WHERE [HiredTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Rejected' AS ActivityName,
        [OfferRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferRejectedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Rejected' AS ActivityName,
        [ApplicationRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application outcome table]
    WHERE [ApplicationRejectedTimestamp] IS NOT NULL
)
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_received
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_reviewed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM recruiter_screen_conducted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_scheduled
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_completed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM feedback_submitted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_created
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_extended
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_accepted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM background_check_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM onboarding_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM candidate_hired
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_rejected
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_rejected;

Klaar om aan de slag te gaan?

Krijg meer uit je wervingsdata. Gebruik deze template vandaag nog om je recruitmentproces efficiënter te maken en beslissingen op basis van data te nemen.

Terug naar de verbetergids Template downloaden

Maak je talentacquisitie in Greenhouse vandaag nog efficiënter

Verkort vandaag nog je wervingscyclus met 30% en verbeter de candidate experience.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig \b• In 5 minuten ingesteld

Jouw datatemplate voor recruitment en talentacquisitie

Jouw datatemplate voor recruitment en talentacquisitie

Attributen voor recruitment en talentwerving

Activiteiten voor recruitment en talentwerving

Extractiegidsen

Greenhouse Report Builder voor handmatige CSV-exports

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery config

Python-script voor extractie via de Greenhouse Harvest API

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Geautomatiseerde ETL-tool met een Greenhouse-connector

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery config

Klaar om aan de slag te gaan?

Maak je talentacquisitie in Greenhouse vandaag nog efficiënter

Jouw datatemplate voor recruitment en talentacquisitie

Jouw datatemplate voor recruitment en talentacquisitie

Attributen voor recruitment en talentwerving

Activiteiten voor recruitment en talentwerving

Extractiegidsen

Greenhouse Report Builder voor handmatige CSV-exports

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery config

Python-script voor extractie via de Greenhouse Harvest API

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Geautomatiseerde ETL-tool met een Greenhouse-connector

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery config

Klaar om aan de slag te gaan?

Maak je talentacquisitie in Greenhouse vandaag nog efficiënter

We respecteren je privacy