软件工程师岗位
使用场景: 一位正在招资深工程师的科技招聘官
渠道——1200 份申请，以内推为主
简历筛选——720 份通过（60%）
面试——180 人（来自筛选 25%）
offer——54 个（占面试 30%）
入职——40 人（offer 接受率 74%）
这样组织的原因: 科技漏斗以内推为主，风险点在 offer 环节——发得慢就把候选人让给竞争对手，所以漏斗要盯紧面试到 offer 的转化。
真实案例
零售门店招聘
使用场景: 一位在招小时工的店长
渠道——3000 份申请，来自多个平台
筛选——1200 份通过（40%）
面试——360 人（来自筛选 30%）
offer——180 个（占面试 50%）
入职——150 人（offer 接受率 83%）
这样组织的原因: 零售量大、筛得快。漏斗顶部很宽、offer 接受率高，所以问题通常出在筛选环节，而不是 offer。
临床护士岗位
使用场景: 一位负责招持证护士的医院 HR
渠道——500 份申请，仅限持证
筛选——250 份通过资质核验（50%）
面试——100 人（来自筛选 40%）
offer——40 个（占面试 40%）
入职——30 人（offer 接受率 75%）
这样组织的原因: 医疗漏斗收得早，因为资质和背景核验在面试前就砍掉一批。漏斗显示是早期关卡而不是面试在做主要过滤。
创业公司第一个员工
使用场景: 一位在招第一位全职员工创始人
渠道——200 份申请，靠人脉
筛选——40 份通过（20%）
面试——15 人（来自筛选 37.5%）
offer——3 个（占面试 20%）
入职——1 人（offer 接受率 33%）
这样组织的原因: 创业公司第一个员工是低量、高投入的漏斗。漏斗显示池子小、面试环节精细，创始人在每个候选人身上花更多时间。
猎头多渠道招聘
使用场景: 一位同时管多个客户岗位的猎头
渠道——800 名候选人，跨岗位
筛选——320 名通过（40%）
面试——96 人（来自筛选 30%）
offer——40 个（占面试 42%）
入职——32 人（offer 接受率 80%）
这样组织的原因: 猎头同时跑好几条漏斗。每个岗位单独记一条，转化数学才干净，也能看出哪个客户的岗位最难招。
校园应届生招聘
使用场景: 一位负责校招的招聘官
渠道——1500 份申请，来自宣讲会
筛选——450 份通过（30%）
测评——180 人（来自筛选 40%）
面试——90 人（来自测评 50%）
offer——45 个 → 38 人接受（84%）
这样组织的原因: 校招在筛选和面试之间多一道测评。漏斗顶部量大、offer 接受率高，所以漏点主要在前期的筛选环节。
制作招聘漏斗的技巧
- 每个阶段都记数，别只盯最终入职数。
- 每一对相邻阶段都算转化率，找到漏点。
- 盯紧 offer 环节的天数——竞争激烈的岗位发慢就丢人。
- 按岗位类型分别建模，别硬套一个漏斗形状。
- 每季度更新数字，让漏斗反映当前岗位。
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