Métricas de conversión del funnel de hiring: los números que realmente te dicen qué está roto
Las cinco tasas de conversión que te dicen todo
Trackea estas por familia de rol y por trimestre:
- Aplicación → screen call. Qué % de aplicantes alcanza un screen de reclutadora.
- Screen → evaluación/entrevista técnica. Qué % avanza a primera etapa técnica.
- Técnica → loop onsite. Qué % avanza al loop final.
- Onsite → oferta. Qué % de candidatas onsite reciben oferta.
- Oferta → aceptación. Qué % de ofertas se aceptan.
El producto de las cinco es tu eficiencia general. Las tasas individuales te dicen dónde está la fuga.
Benchmarks rough para hiring de ingeniería
Para roles de ingeniería senior en 2026, rangos saludables lucen aproximadamente:
- App → screen: 5-15% (varía con calidad de canal de sourcing)
- Screen → técnica: 50-70%
- Técnica → onsite: 25-40%
- Onsite → oferta: 40-60%
- Oferta → aceptación: 75-90%
Tus números variarán. Lo que importa es dirección y consistencia, no pegar a un target absoluto.
Qué significa cada fuga usualmente
App → screen baja
Estás recibiendo aplicantes de baja calidad (problema de sourcing) o las reclutadoras están sobre-rechazando en etapa de CV (problema de calibración). Audita re-screenando 20 rechazadas a ciegas y ve cuántas llamarías ahora.
Screen → técnica baja
Los screens de reclutadora están filtrando por la señal equivocada, o el rol está mis-marketed. Escucha una muestra. Los criterios de filtro suelen ser distintos a los del hiring manager.
Técnica → onsite baja
El screen técnico es muy duro para el level (calibra contra tu equipo actual — si 30% fallaría, el bar es muy alto), o testea el skill equivocado.
Onsite → oferta baja
La fuga más cara. Has invertido 4+ horas de tiempo de entrevistadora antes de decir "no." Top-of-funnel está dejando pasar candidatas marginales, o tu calibración está off.
Oferta → aceptación baja
Gap de compensación, velocidad de decisión, o problema de candidate-experience. Run un exit survey en ofertas declinadas.
Qué significa "bajo"
En cada caso: bajo relativo a tu baseline histórico. 50% offer→accept está bien si es estable; es catastrófico si cayó de 85%. Trackea trends, no absolutos.
El dashboard
La mayoría de ATS sacan estos pero los entierran en reportes que nadie abre. Pull weekly a un dashboard de una página. Color-codea cualquier cosa fuera de una std del trailing 4-quarter average.
ClarityHire's analytics saca conversión por etapa por familia de rol y flagea movimientos fuera de trend, así la fuga aparece antes del review de fin de trimestre.
Qué habilita esto
Dejas de debatir "¿por qué nos cuesta hiring?" abstractamente y empiezas a decir "nuestra screen-to-technical bajó de 65% a 40% — ¿qué cambió?" Preguntas concretas, respuestas concretas, problemas arreglables.