Data Science et RH : comment la science des données transforme les stratégies de recrutement ?
Les bons candidats sont une denrée précieuse aujourd’hui, et pourtant, on s’aperçoit que les services RH exploitent moins les datas que d’autres domaines, comme la finance ou le marketing.
Data science, intelligence artificielle (IA), machine learning, influencent tous la façon dont nous recrutons.
Ils aident les entreprises à rendre leur processus plus efficace et à employer les meilleurs candidats pour leur poste, à prédire le comportement des candidats, à comprendre quand quelqu’un est le plus susceptible de changer de poste et d’anticiper en conséquence.
L’IA et le machine learning redéfinissent les premières étapes du processus de recrutement, pour contribuer de manière critique à offrir une expérience candidat positive (tout en faisant gagner un temps précieux aux professionnels du recrutement).
Les services RH commencent à se tourner enfin vers les nouvelles technologies pour améliorer leur process de recrutement et l’expérience des candidats, et au cours des 2 dernières années, nous avons assisté à l’essor de « Talent Analytics » et « People Science » à la fois comme intitulés de poste et comme nouvelles approches technologiques.
Ces nouveaux termes représentent l’application de la science des données au monde des personnes et des talents, mais quels sont vraiment les bénéfices de la data dans une stratégie de recrutement ?
Quelles métriques favoriser pour mettre en place une bonne stratégie de recrutement ?
Depuis des années, les équipes de recrutement recueillent des milliers d’informations lors de leur processus.
Mais aujourd’hui, l’utilisation de la data rend la collecte et l’analyse de ces informations plus détaillée et plus fiable.
Si vous regardez vos processus de recrutement, de quoi avez-vous besoin pour prendre des décisions stratégiques éclairées ?
De quelques métriques clés !
Une vue d’ensemble de votre entonnoir de recrutement, ainsi que des mesures tout au long du processus d’embauche.
Si vous faites une recherche sur Google sur le terme « indicateurs de recrutement », vous en trouverez beaucoup.
En voici quelques-uns significatifs :
- Les délais de pourvoi – Combien de temps faut-il pour qu’un poste soit pourvu. Attention, cet indicateur est un peu délicat, car le temps de recrutement n’est pas une mesure standard.
- Est-ce qu’on considère que le poste est pourvu lorsqu’un candidat accepte le poste ?
- Quel est le départ pris en compte ? Quand un responsable du recrutement soumet une demande ? Quand la demande est approuvée ? Quand l’offre d’emploi est diffusée ?
- Les délais d’embauche – Combien de temps faut-il à un candidat pour avancer dans votre processus d’embauche.
- Diversité – La diversité de vos bassins de candidats.
- Coût par embauche – Ce que vous dépensez pour une embauche.
- Qualité de l’embauche – Dans quelle mesure vos embauches fonctionnent-elles.
- Celui-ci a lieu après le processus d’embauche et peut impliquer des éléments tels que des évaluations de performance, des enquêtes, des évaluations à 360 degrés (employés et managers) et des données d’emploi historiques (par exemple, combien de candidats ont démissionné au cours de leur première année).
- Le taux de conversion – Le pourcentage de candidats qui passent d’une étape du processus d’embauche à la suivante.
- Applicable de la présélection à l’entretien, à l’essai projet à l’embauche.
- L’Expérience du candidat – Comment les candidats perçoivent-ils votre processus d’embauche dans son ensemble.
- Combien d’emplois avez-vous ouverts, depuis combien de temps sont-ils ouverts et combien de candidats ont-ils attirés ?
- Quelles plateformes de sourcing vous procurent les candidats les plus qualifiés ?
Transformez votre processus de recrutement grâce à la data science
La data science est un atout formidable pour améliorer vos processus de recrutement.
Comme dans d’autres domaines, elle devient un différenciateur concurrentiel dans le recrutement, car les équipes qui mesurent leurs efforts et prennent des décisions stratégiques basées sur des données concrètes ont un réel avantage.
Pour prédire le comportement des candidats.
Bien que vous ne puissiez jamais entièrement prédire le comportement d’une personne, il existe des domaines où la data science peut faire des hypothèses intelligentes et vous aider dans vos décisions d’embauche.
Par exemple, elle peut analyser les CV, reconnaître la fréquence à laquelle une personne change d’emploi et calculer la probabilité qu’elle en change à nouveau.
La science des données peut également comprendre les types de cheminements de carrière que les candidats sont susceptibles de suivre en analysant les trajectoires de carrière sur des millions de points de données différents afin de repérer les tendances.
Cela peut vous aider dans vos recrutements, mais également vous permettre d’anticiper la relève.
Pour gagner du temps en reprenant les premières étapes.
Comme nous le savons déjà, la data science peut fournir des informations précieuses aux recruteurs, mais elle peut aussi leur être utile pour rationaliser le processus d’embauche et, in fine, réduire leur charge de travail.
Cela est plus susceptible de se produire au cours des premières étapes et points de contact du parcours du candidat, là où se trouve un certain nombre de tâches administratives, comme la recherche, la sélection, la planification.
La clé ici est de regarder ce qui doit réellement être changé.
Par exemple, si les candidats répondent en grand nombre à vos offres d’emploi, mais que les équipes de recrutement sont débordées à ce moment-là, vous risquez de gâcher l’expérience des candidats et de les perdre.
Et bien, avec l’analyse des données vous pourrez prédire le succès d’une offre d’emploi.
En vous appuyant sur les données de candidature de centaines de milliers d’offres d’emploi publiées sur votre site, vous serez en mesure d’analyser les offres d’emploi considérées comme « réussies ».
Vous pourrez ensuite utiliser ces informations pour vous guider dans l’amélioration de vos offres d’emploi.
Pour des offres d’emploi plus représentatives et plus attractives.
Les fiches de poste et les comptes rendus des entretiens annuels concentrent de nombreux éléments qui sont de véritables mines d’or pour les RH.
En faisant correspondre ces données avec des métiers et compétences « normalisés » ou « standard », vous obtenez une vue objective des ressources dont vous disposez et identifiez celles qu’il vous manque.
Lors d’un recrutement, ceci vous permet d’associer un ensemble de compétences « de référence » à chacun des postes que vous proposez et vous pourrez ainsi identifier quelles compétences essentielles vous devez chercher chez vos candidats.
De plus, utiliser des données normalisées, et notamment pour les intitulés de postes standardisés, peut attirer des candidats pertinents.
En effet, les candidats sont plus enclins à répondre à une annonce dont l’intitulé de poste choisi leur est familier.
À l’inverse, un intitulé de poste mal rédigé, pas assez clair ou pas assez précis va dissuader certains candidats qui, pourtant, étaient tout à fait qualifiés.
Pour relier les profils des candidats et les postes à pourvoir
Que ce soit pour vos recrutements internes ou externes, la data et la technologie peuvent vous faire gagner un temps précieux et maximiser vos chances de réaliser un bon recrutement.
En effet, la data va vous permettre de faire correspondre de manière objective les profils des candidats avec vos postes à pourvoir.
En s’appuyant sur des algorithmes d’intelligence artificielle, il est possible d’analyser les éléments textuels des CV pour faire ressortir les compétences de chaque candidat, et d’un autre côté les compétences attendues pour le poste à pourvoir selon son intitulé.
Avec le traitement de ces données, il est alors possible de faire un matching des profils des candidats et des postes à pourvoir et de livrer automatiquement aux recruteurs une liste des candidats, pertinente et correspondant aux critères déterminants du poste concerné.
Pour améliorer l’expérience candidat.
La concurrence pour dénicher les meilleurs candidats est si forte que vous devez changer d’approche pour les attirer.
Il ne suffit pas de passer plus d’appels ou de rechercher plus de candidats.
Les agences de recrutement qui exploitent efficacement les données sur les candidats peuvent se différencier.
- En fournissant des informations aux responsables du recrutement pour accélérer l’ensemble du processus.
- En conduisant une communication pertinente en fournissant des informations sur quand et quoi communiquer avec les candidats potentiels
- En identifiant les futurs leaders et les compétences transférables
- En analysant la main-d’œuvre pour identifier les écarts de compétences
- En identifiant les domaines de formation pour faire progresser les carrières
- En fournissant des analyses sur les tendances d’embauche et les entreprises
Pour valoriser vos propres talents.
Lorsque l’on doit embaucher un nouveau collaborateur à la suite d’une augmentation d’activité ou au départ d’un salarié, par exemple, on se tourne facilement vers le recrutement externe. On ne pense pas à trouver la bonne personne pour le poste au sein même de l’entreprise.
La mobilité interne est pourtant un atout précieux qui offre beaucoup d’avantages et vous fera gagner du temps.
Vos salariés déjà en place connaissent parfaitement le fonctionnement de votre entreprise, ils seront opérationnels rapidement et seront plus à l’aise.
De plus, les employés sont plus attachés à une entreprise qui leur permet d’évoluer et leur propose des changements.
Cela participe aussi à la satisfaction des salariés et au bien être au travail, entraînant une dynamique positive.
La data va s’appuyer sur le matching métiers-compétences qui va comparer les profils des collaborateurs de l’entreprise avec les postes vacants ou les postes à venir.
Vous pourrez ainsi associer vos besoins à vos collaborateurs déjà en place et profiter de votre propre vivier de talents.
Aujourd’hui, les décisions RH se prennent encore trop souvent sur la base de l’intuition et non sur des données tangibles.
Nous entrons dans une nouvelle ère où, tout comme avec le trading quantitatif sur les marchés financiers, les sociétés de recrutement peuvent désormais analyser beaucoup plus de données et automatiser leurs processus.
Pourquoi ne pas en profiter ?
