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People Analytics : quand les datas se mettent au service du recrutement

« Le but de l’analytique RH est de créer un mariage parfait entre le chercheur d’emploi et l’employeur. », Jean-Paul Isson, Vice-président…

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« Le but de l’analytique RH est de créer un mariage parfait entre le chercheur d’emploi et l’employeur. », Jean-Paul Isson, Vice-président de Monster Worldwide – Article bfmtv.com

Comment choisir le bon profil ? Sur quels éléments baser la sélection des candidats ? Par quels moyens retenir les meilleurs salariés et réduire le turnover ? Est-ce possible de réduire les délais de recrutement sans nuire à la qualité des embauches ? Chaque décideur s’est un jour posé ces questions. Aujourd’hui, les nouvelles technologies et en particulier l’univers du Big Data viennent apporter une série de solutions innovantes aux responsables souhaitant optimiser leurs méthodes de recrutement.

« People Analytics », ou « HR Analytics », est une pratique consistant à analyser la masse de données disponibles au sein des différentes fonctions de l’entreprise en lien direct avec la gestion des ressources humaines. Marketing, IT, finance, RH, etc., toutes les données sont analysées et transformées en informations exploitables afin d’optimiser la prise de décision et réduire les erreurs de gestion.

Vous êtes directeur général et cherchez à réduire les délais de recrutement ainsi que le turnover au sein de vos équipes ? Vous ne savez pas comment analyser et tirer profit des données générées par votre activité ? Dans cet article, découvrez comment le Big Data peut vous aider à faire face aux défis posés par le recrutement et la rétention des talents !

Big Data et recrutement

Le Big Data transforme les méthodes de recrutement traditionnelles. Grâce à l’analyse de données concernant les candidats et leur environnement, il est désormais possible de calculer mathématiquement le taux de compatibilité entre un poste et un profil ou encore les chances de réussite d’une période d’essai en fonction de situations préalablement enregistrées et analysées par les nouvelles technologies analytiques. Le Big Data se présente comme une opportunité d’optimiser l’efficacité d’un recrutement en comprenant au mieux les éléments qui font d’une candidature, la candidature idéale ou encore ceux qui montrent qu’un profil sera plus facilement fidélisé. Trop futuriste me direz-vous ? Sachez que les avantages apportés par le Big Data sont déjà perceptibles et sa vulgarisation au sein de toutes les entreprises n’est qu’une question de temps.

On distingue plusieurs applications du Big Data au recrutement. Parmi les plus importantes, on retrouve notamment :

 

1) La réduction des coûts et des délais de recrutement

Selon une étude de la Harvard Business Review de 2014, un recruteur qui suit un algorithme augmente de 25% ses chances de recruter la bonne personne !

Avant de pouvoir analyser les données, assurez-vous de pouvoir les recueillir

Vous l’aurez compris, la technologie du Big Data a besoin d’un volume conséquent de données afin de pouvoir en tirer une analyse précise et cohérente. Pour les recueillir, posséder un logiciel de recrutement est indispensable. Cet outil rassemble l’intégralité des tâches du processus de recrutement et permet ainsi de générer des statistiques précises sur chacune des différentes étapes de sélection. L’ATS, ou Applicant Tracking System, recueille les candidatures provenant de tous les canaux possibles : site corporate, site carrières, réseaux sociaux professionnels, applications mobiles, candidatures spontanées, recommandation de collaborateurs, etc. Les informations candidats sont ainsi compilées dans le logiciel et peuvent servir, grâce à leur analyse, à l’élaboration de recommandations quant à l’amélioration du processus de sélection en place.

L’ATS, l’outil indispensable de recueil des données

Mesure des performances de chaque recrutement, suivi de l’état d’avancement des processus en cours, évaluation de l’efficacité d’une annonce d’emploi (comptabilisation du nombre de visiteurs, du temps passé sur les annonces, du nombre de candidatures reçues, de la provenance des candidatures, du nombre d’annonces publiées), etc., sont des exemples de statistiques facilement générées par un ATS de dernière génération. C’est le cas notamment du logiciel DigitalRecruiters qui grâce à un calcul automatique des données, poste par poste et annonce par annonce, propose une vision consolidée de l’état du recrutement dans un tableau de bord détaillé. Ces informations stratégiques, disponibles en temps réel, sont une véritable mine d’or pour analyser la performance de l’activité de recrutement et prédire celle à venir.

Réduction des délais et des coûts de recrutement

Les méthodes analytiques appuyées par le Big Data permettent d’identifier rapidement les meilleurs profils parmi la masse de candidatures reçues. En effet, des algorithmes puissants sont en mesure de faire le tri parmi les CVs et de choisir celui qui correspondra le plus à une offre d’emploi. Ainsi, certains mots-clés, expériences, compétences, formations, etc., peuvent être analysés par le logiciel sans intervention du recruteur. Les délais de recrutement sont drastiquement réduits. Là où il fallait plusieurs jours, voire des semaines, pour éplucher une à une des centaines de candidatures, le logiciel aidé par un algorithme intelligent, est capable de créer une short-list en fonction des critères préalablement paramétrés et ce, sans erreurs de filtrage.

De plus, les délais de recrutement étant plus courts, les coûts s’en trouvent réduits. En effet, si le travail de filtrage et de pré-sélection est réalisé par l’outil, ce sont des heures de travail gagnées pour le recruteur qui peut se dédier à des tâches plus stratégiques. Les erreurs de casting diminuent également dans la mesure où le choix des candidatures s’opère sur une masse plus importante de profils. Et pour cause, là où le recruteur analysera une dizaine de candidatures pour un besoin, l’ATS, ira piocher dans tout le vivier des candidatures enregistrées sur la plateforme, y compris les anciennes ou celles écartées sur un poste en particulier pour réaliser sa short-list.

Enfin, l’analyse des données RH rend possible l’identification précise des meilleures sources de candidatures. Les canaux de provenance des profils les plus régulièrement recrutés sont repérés par l’outil intelligent et l’entreprise peut concentrer ses efforts d’investissement plus efficacement. La qualité des CVs s’améliore sensiblement permettant un recrutement plus rapide parallèlement à une baisse du turnover.

 

2) Le recrutement prédictif : vers une meilleure anticipation des besoins

20% des ruptures de CDI réalisées au cours des trois premiers mois sont à l’initiative des salariés !

Prédire les besoins futurs

Il existe différents modèles analytiques. Le premier modèle « descriptif » s’oppose au second dit « prédictif ». Le premier est plus opérationnel et permet la prise en compte d’éléments statistiques, le second à une vocation plus stratégique dans la mesure où il rend possible l’anticipation des actions futures en termes de recrutement et de gestion des effectifs.

Les modèles prédictifs apportent une plus-value non négligeable aux entreprises ayant fait le choix du Big Data. Nous pouvons citer le cas d’IBM qui utilise le Big Data afin de comprendre et d’anticiper les raisons qui incitent un collaborateur à quitter son emploi, d’identifier les leviers de rétention des salariés mais aussi de revenir sur le process de choix des candidats afin de l’optimiser.

Le Big Data permet de dégager des tendances et ainsi de prévoir les besoins futurs. En fonction de vos projets, la planification de recrutement de certaines compétences clés peut être anticipée par le logiciel. De la sorte, au moment où votre projet démarre, vous disposez déjà d’une réserve intéressante de profils correspondants à vos besoins. L’analyse précise des données de candidatures rend possible l’anticipation des futurs profils à recruter.

Ainsi, l’optimisation des données RH positionne la fonction recrutement au cœur de la stratégie d’entreprise. La prévision des besoins en recrutement, des futures démissions, des besoins en formation et d’autres éléments impactant directement la gestion des effectifs, influent sur les résultats de l’entreprise et constituent en cela un réel enjeu business.

Retenir les talents

Un taux de turnover trop important peut mettre en péril une activité. Par exemple, si les démissions sont trop nombreuses, il sera difficile de maintenir une activité intacte au sein d’un service. Pour remédier au problème de turnover, les entreprises peuvent se tourner vers le Big Data. Recruter et former un nouveau salarié après chaque départ est très coûteux et chronophage. Le Big Data agit en amont et en aval du processus de démission. En amont, les algorithmes sophistiqués vous aident à choisir les meilleurs candidats présentant statistiquement le moins de risques possible de départ prématuré. En aval, les algorithmes sont en mesure de déceler chez les salariés déjà en poste ceux étant le plus à risque de démissionner et sous quel délai. Ainsi, vous êtes capable de prévoir ces démissions et de les anticiper en créant un pipe de candidatures sélectionnées et évaluées en fonction du poste à risque.

Dans une autre mesure, vous pouvez sonder vos salariés en poste et recueillir leur avis concernant leur priorités et notamment leur souhait d’évolution de carrière ou de formation. Ces données, analysées finement, vous donneront la ligne à suivre quant à l’élaboration d’un plan de formation de vos collaborateurs. Ici, l’analyse des données RH vous donne l’occasion d’améliorer concrètement les conditions de travail de vos salariés en tenant compte de leur ressenti.

 

Réduire les délais et les coûts de recrutement, mettre en relation les bons profils avec les offres d’emploi de manière intelligente, prédire les besoins futurs, retenir les talents, l’analytique RH représente un enjeu business clé dans l’optimisation de votre politique recrutement !

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À propos de l'auteur

Dalale Belhout

Spécialisée en recrutement digital et marketing RH, Dalale a accompagné des décideurs dans le déploiement de leur stratégie de recrutement et de marque employeur avant de rejoindre DigitalRecruiters en tant que Responsable Content Marketing. Diplômée de la Burgundy School of Business, elle est par ailleurs spécialiste des technologies dédiées au recrutement et à la gestion des candidatures en mode SaaS.