> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://guide.roundhr.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://guide.roundhr.com/candidate/recruitment/undefined/analytics.md).

# 성과 분석

추천 채용 캠페인의 성과를 차트와 통계로 분석합니다. 단계별 퍼널, 추천 유형별 비교, 추천인별 현황을 확인할 수 있습니다.

## 개요

캠페인별 추천 성과를 차트와 통계로 분석할 수 있습니다. 기간별 필터를 적용하여 원하는 기간의 데이터를 확인할 수 있습니다.

***

## 1. 성과 분석 화면 접근하기

***

* `[ATS]` > `[추천 채용]`에서 캠페인을 선택합니다.
* `[추천 성과 분석]` 탭을 클릭합니다.

<figure><img src="https://3113620308-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fx3vbe9mozK3C5425TCxL%2Fuploads%2Fgit-blob-fff621cb82e7afc4ff3e704a67ce56391bb40d56%2Fcand_recruit_referral_analytics_s1_01.png?alt=media" alt="추천 채용 캠페인의 [성과 분석] 탭. 기간 필터, 추천 단계별 퍼널 차트, 추천 유형별 비교, 추천인별 현황이 표시됨"><figcaption><p>추천채용 > 성과분석</p></figcaption></figure>

***

## 2. 기간 필터 설정

***

분석할 기간을 설정할 수 있습니다.

| 옵션        | 설명            |
| --------- | ------------- |
| **6개월**   | 최근 6개월 (기본)   |
| **3개월**   | 최근 3개월        |
| **1개월**   | 최근 1개월        |
| **직접 입력** | 시작일/종료일 직접 선택 |

***

## 3. 추천 단계별 퍼널 차트

***

설정한 기간 내 추천한 지원자의 단계별 현황을 퍼널 형태로 확인합니다.

### 표시 단계

| 단계         | 설명            |
| ---------- | ------------- |
| **추천서 제출** | 제출된 추천서 수     |
| **지원**     | 실제 지원으로 이어진 수 |
| **서류 합격**  | 서류 단계 합격 수    |
| **최종 합격**  | 최종 합격 수       |

{% hint style="info" %}
퍼널 차트를 통해 추천에서 지원으로 이어지는 전환율과 합격률을 한눈에 파악할 수 있습니다.
{% endhint %}

***

## 4. 추천 유형별 비교 차트

***

추천 유형(사내/사외/헤드헌터)별로 주요 지표를 비교합니다.

### 비교 지표

| 지표       | 설명                    |
| -------- | --------------------- |
| **추천 수** | 유형별 제출된 추천서 수 (막대)    |
| **지원 수** | 유형별 실제 지원 수 (막대)      |
| **지원률**  | 지원 수 ÷ 추천 수 × 100 (선) |
| **합격 수** | 유형별 최종 합격 수 (막대)      |
| **합격률**  | 합격 수 ÷ 추천 수 × 100 (선) |

{% hint style="success" %}
**활용 팁**

어떤 추천 유형이 가장 효과적인지 비교하여 추천 채용 전략을 최적화할 수 있습니다.
{% endhint %}

***

## 5. 추천인별 현황

***

추천인별로 추천 성과를 확인합니다.

### 표시 정보

| 항목       | 설명            |
| -------- | ------------- |
| **추천인명** | 추천인 이름        |
| **이메일**  | 추천인 이메일       |
| **추천 수** | 해당 추천인의 추천서 수 |
| **지원 수** | 실제 지원으로 이어진 수 |
| **합격 수** | 최종 합격 수       |

{% hint style="info" %}
적극적으로 추천하고 합격률이 높은 추천인을 파악하여 보상 정책에 활용할 수 있습니다.
{% endhint %}

***

## 6. 보상 현황 통계

***

보상 상태별 분포를 확인합니다.

| 보상 상태     | 설명             |
| --------- | -------------- |
| **대기 중**  | 채용 진행 중인 건수    |
| **보상 예정** | 보상 지급 예정 건수    |
| **보상 완료** | 보상 지급 완료 건수    |
| **취소/제외** | 보상 취소 또는 제외 건수 |

***

## 활용 사례

### 추천 채용 효과 분석

* 일반 채용 대비 추천 채용의 합격률 비교
* 추천 유형별 효과 분석

### 추천인 보상 정책 수립

* 추천인별 성과 분석
* 합격률 높은 추천인 파악

### 캠페인 개선

* 지원 전환율이 낮은 경우 추천서 → 지원 프로세스 개선
* 특정 추천 유형의 효과가 높은 경우 해당 채널 강화

***

## 자주 묻는 질문

<details>

<summary>성과 분석에서 어떤 기간을 볼 수 있나요?</summary>

기본은 **최근 6개월**이며, **3개월**·**1개월**로 바꾸거나 시작일·종료일을 **직접 입력**해 원하는 기간의 데이터를 확인할 수 있습니다.

</details>

<details>

<summary>추천에서 지원·합격으로 이어지는 전환율을 어떻게 확인하나요?</summary>

**추천 단계별 퍼널 차트**에서 `추천서 제출 → 지원 → 서류 합격 → 최종 합격` 단계별 현황을 퍼널 형태로 보여줍니다. 이를 통해 추천에서 지원으로 이어지는 전환율과 합격률을 한눈에 파악할 수 있습니다.

</details>

<details>

<summary>추천인별 성과도 볼 수 있나요?</summary>

네. **추천인별 현황**에서 추천인 이름·이메일과 함께 추천 수·지원 수·합격 수를 확인할 수 있습니다. 적극적으로 추천하고 합격률이 높은 추천인을 파악해 보상 정책에 활용할 수 있습니다.

</details>