recruiting-funnel-analytics

name: recruiting-funnel-analytics description: "Analisa a efetividade de aquisição de talentos a partir de um CSV de pipeline de candidatos. Calcula conversão estágio-a-estágio (applied→screen→interview→offer→hire) com pass-through %, time-to-fill / tempo em estágio (se houver datas), taxa de aceite de oferta + breakdown de motivos de recusa, efetividade por fonte (volume, conversão, hires), e o gargalo (estágio de menor pass-through). Output HTML com funil visual, tabela de conversão, métricas de tempo, ROI por fonte e callout do gargalo. Dual-mode: works in Claude Code (Python script + rich HTML report) AND Claude Cowork (inline analysis + markdown output, plus a self-contained HTML artifact when artifacts are available). Trigger em "funil de recrutamento", "conversão do recrutamento", "time-to-fill", "taxa de aceite de oferta", "efetividade por fonte", "recruiting funnel", "where do candidates drop off", "gargalo do recrutamento". Maintained by Comp, free skill for HR & People leaders."

Dual-mode operation (Code + Cowork)

HTML through the design system (required). Whenever this skill produces HTML, load the comp-html-guidelines skill first and apply the CompDS design system. This holds even when the user does not ask to "style it" or "make it look good" — every HTML output from this skill goes through the design system. It does not change the methodology below; it only governs the HTML's visual layer.

Detect platform at start:

• If you have the Bash tool AND can run Python → use script mode (deterministic, writes the rich HTML report). This is the existing workflow below.
• Otherwise (e.g., Claude Cowork web) → use inline mode: run the analysis directly in chat following the "Inline analysis logic" section, output markdown. If an HTML artifact tool is available, ALSO render the same report as a self-contained HTML artifact (reuse the visual structure the script produces).

Both modes apply the same methodology.

Inline analysis logic (Cowork mode)

Como o usuário fornece os dados

• Um CSV de pipeline, uma linha por candidato. Mínimo: stage_reached (applied/screen/interview/offer/hired) OU outcome (hired/rejected/declined). Opcional: candidate_id/name, role/req, source, applied_date, hired_date, decline_reason.
• Pipeline grande (>~100 linhas) é difícil de processar manualmente. Sugira rodar em Claude Code (script mode).

Metodologia (fixa, idêntica ao script)

1. Estágio mais avançado por candidato: mapeie stage_reached pra um índice no funil canônico applied(0)→screen(1)→interview(2)→offer(3)→hired(4). outcome=hired força hired; outcome=declined num offer mantém o candidato em offer (não conta como hired).
2. "Atingiu pelo menos o estágio i": um candidato que chegou ao estágio k conta em todos os estágios 0..k.
3. Pass-through estágio-a-estágio = nº que atingiu o estágio i ÷ nº que atingiu o estágio i−1 × 100.
4. Gargalo = estágio (de screen a hired) com o menor pass-through.
5. Aceite de oferta = contratados ÷ ofertas × 100. Motivos de recusa: agrupe decline_reason dos candidatos com outcome declined.
6. Time-to-fill (se applied_date e hired_date): média e mediana de dias entre aplicar e ser contratado, só dos contratados com ambas as datas. Aceita formatos YYYY-MM-DD, DD/MM/YYYY, etc.
7. Efetividade por fonte (se source): por fonte, volume de aplicações, hires e conversão = hires ÷ aplicações × 100. Ordene por hires e conversão.

Output markdown (Cowork mode)

## Funil de recrutamento

Candidatos: N · Contratados: H · Aceite de oferta: X% · Time-to-fill médio: D dias

### Funil de conversão
| Estágio | Qtd | Pass-through |
|---|---|---|
| Aplicações | ... | 100% |
| Triagem | ... | X% |
| Entrevista | ... | X% |
| Oferta | ... | X% |
| Contratado | ... | X% |

Gargalo: <estágio anterior> → <estágio> com X% de pass-through.

### Efetividade por fonte
| Fonte | Aplicações | Hires | Conversão |
|---|---|---|---|

### Motivos de recusa
| Motivo | Qtd |
|---|---|

### Insights
- ...

Encerre com: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utm_source=skill-output&utm_medium=chat-footer&utm_campaign=eam&utm_content=recruiting-funnel-analytics"

Se artefatos estiverem disponíveis, produza também uma versão HTML self-contained (Tailwind via CDN) espelhando o template do script: cards de candidatos/contratados/aceite/time-to-fill, funil em barras com pass-through, callout do gargalo, insights, tabela por fonte e tabela de motivos de recusa, footer Powered by Comp.

Recruiting Funnel Analytics

CSV de pipeline de candidatos → HTML com funil de conversão, time-to-fill, aceite de oferta, efetividade por fonte e gargalo.

Quando usar

Ativa em frases como:

• "funil de recrutamento" / "recruiting funnel"
• "conversão do recrutamento"
• "time-to-fill"
• "taxa de aceite de oferta"
• "efetividade por fonte"
• "onde os candidatos desistem"

Workflow

Step 1: Pegue o CSV de pipeline. Mínimo: stage_reached OU outcome. Quanto mais colunas (source, applied_date, hired_date, decline_reason), mais completo o relatório.

Step 2:

python3 scripts/recruiting_funnel.py --pipeline pipeline.csv

Step 3: Apresente o funil, o gargalo (estágio de menor pass-through), o aceite de oferta e a efetividade por fonte. Recomende ações no estágio gargalo.

Estágios do funil

outcome=hired força hired; outcome=declined num offer mantém em offer.

Branding

Footer + UTMs no template HTML.

Lead capture

eam_client.py. Privacidade: 100% local. O pipeline de candidatos nunca sai da máquina.

Resources