De nos jours, les entreprises gèrent des quantités importantes de données sur leurs clients, leurs produits et les personnes à la recherche d'un emploi. Elles ont également un accès accru aux informations sur leurs candidats et aux indicateurs de performance en matière de recrutement. Mais les données n'ont aucun sens si vous ne savez pas comment les évaluer et les convertir en informations exploitables. Les prédictions émotionnelles, les suppositions et les convictions basées sur l'expérience antérieure ne suffisent pas pour obtenir des informations et des recommandations pertinentes à partir des rapports, des documents et des données que vous avez compilés. Aujourd'hui, la technologie de l'IA vous permet d'éliminer les intuitions, les pressentiments et les approches non vérifiées lors de la collecte et de l'évaluation des données. Grâce à cela, vous pouvez fonder toutes vos opérations, stratégies, initiatives et décisions sur des informations et des faits précis. Ceux-ci sont nécessaires pour garantir un recrutement fondé sur les données, ce qui est vital pour l'expérience des candidats, la qualité de l'embauche et le succès de l'équipe. Voici tout ce que vous devez savoir à ce sujet et comment y parvenir.
Qu'est-ce que le recrutement fondé sur les données ?
Le recrutement axé sur les données consiste à utiliser des statistiques et des faits vérifiables et testés pour informer et orienter l'ensemble des décisions de recrutement, depuis la recherche de candidats jusqu'au choix du candidat le plus compatible. Cette approche vous aide donc à optimiser le processus de recrutement et à fonder chaque étape et chaque stratégie sur des données et des rapports tangibles. En laissant les données guider les recruteurs et les gestionnaires d'embauche dans le processus de prise de décision, vous vous assurez de ne pas décider du potentiel des candidats et de leur position dans le pipeline en fonction de critères superficiels et non pertinents, mais en fonction de leurs compétences, de leurs expériences et de leurs mérites.
Par exemple, vous pouvez utiliser des données pour évaluer simultanément un important vivier de talents et de nombreux candidats et identifier ceux qui correspondent aux critères non négociables d'un poste à pourvoir. Vous pouvez également analyser vos processus de recrutement antérieurs pour déterminer les goulets d'étranglement, ce qui fonctionne bien et ce que vous pouvez améliorer pour mettre en place de meilleures pratiques d'embauche.
En plus d'améliorer vos stratégies et vos initiatives, vous augmenterez également les performances de votre équipe. Le recrutement piloté par les données aide les recruteurs à réduire les coûts d'embauche, à être plus efficaces et à accroître leur succès.
Comment intégrer les données dans votre recrutement piloté par les données ?
1. Choisir les bonnes données et les bons indicateurs
Le fondement d'un recrutement basé sur les données réside dans la sélection des bonnes données et des bons indicateurs qui s'alignent sur vos objectifs stratégiques de recrutement. Concentrez-vous donc sur les mesures qui ont un impact direct sur la qualité et l'efficacité de votre processus d'embauche, telles que la source d'embauche, la qualité de l'embauche, le délai de recrutement, le coût par embauche et le taux de rotation du personnel. Ces mesures doivent être adaptées au contexte unique de votre organisation et doivent vous aider à comprendre non seulement qui vous embauchez, mais aussi comment votre processus d'embauche fonctionne.
2. Collecter efficacement les données
Une collecte efficace des données est essentielle pour rationaliser le processus de recrutement. L'utilisation d'une technologie, telle qu'un système de suivi des candidats (ATS), permet d'automatiser la collecte et le stockage des données de recrutement. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de garantir l'exactitude et la cohérence des données collectées. L'intégration de votre système de suivi des candidats avec d'autres systèmes RH peut fournir une vue d'ensemble du parcours du candidat et du cycle de vie de l'employé, ce qui vous permet de prendre des décisions éclairées sur la base d'un ensemble de données holistiques. Veillez donc à ce que les données soient collectées de manière cohérente et précise sur tous les canaux de recrutement.
L'utilisation d'un ATS comme Manatal peut vous aider à collecter les données d'embauche et à améliorer la qualité de votre recrutement à long terme. Avec Manatal, vous pouvez facilement stocker et gérer les données dans une seule base de données. Grâce à la fonction Rapports & Analyses de Manatal, vous aurez une visibilité totale sur toutes les mesures de votre pipeline de recrutement, depuis le temps d'embauche, le coût d'embauche, les raisons de rejet, jusqu'aux ratios de performance de recrutement, et plus encore. Vous vous assurez ainsi de tirer le meilleur parti d'un recrutement axé sur les données.
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3. Agir sur les données
La collecte de données ne représente que la moitié de la bataille - vous devez également agir sur les données pour obtenir des résultats significatifs dans votre processus de recrutement. Analysez les données collectées pour identifier les tendances, les modèles et les idées qui peuvent vous aider à optimiser votre stratégie de recrutement. Utilisez les données pour éclairer la prise de décision, par exemple en ajustant les descriptions de poste, en peaufinant les campagnes de recrutement ou en affinant le processus de sélection des candidats. En agissant sur les données, vous pouvez continuellement améliorer vos efforts de recrutement et obtenir de meilleurs résultats.
4. Connaître les limites des données
Si les données peuvent fournir des informations précieuses, il est important d'en reconnaître les limites. Les données peuvent être sujettes à des biais, tant dans la manière dont elles sont collectées que dans celle dont elles sont interprétées. Il est important d'aborder les données avec un œil critique et de prendre en compte les informations qualitatives parallèlement aux données quantitatives. Comprendre les limites des données vous aidera à éviter une dépendance excessive à l'égard des mesures et à maintenir une approche équilibrée du recrutement.
5. Utiliser les données pour évaluer le passé et planifier l'avenir
L'analyse des données historiques est essentielle pour comprendre l'efficacité des stratégies de recrutement passées et peut guider la planification future. En examinant les tendances au fil du temps, vous pouvez identifier ce qui a bien fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné, ce qui vous permet d'affiner votre approche. L'analyse prédictive peut aller plus loin, en vous aidant à anticiper les besoins futurs en matière de recrutement et les changements sur le marché des talents. Cette utilisation prospective des données garantit que votre stratégie de recrutement reste dynamique et adaptée à l'évolution des besoins de votre organisation.
Comment les grandes marques utilisent le recrutement basé sur les données
Saviez-vous que les organisations guidées par les données ont 23 fois plus de chances d'atteindre de nouveaux clients et six fois plus de chances de les fidéliser ? Elles sont également 19 fois plus rentables que les entreprises qui ne favorisent pas le recrutement fondé sur les données[2]. [Voici quelques exemples de grandes marques qui ont réussi un recrutement basé sur les données.
Le titan des moteurs de recherche s'est efforcé d'éliminer les préjugés dans le recrutement en exploitant les données. Google sélectionne stratégiquement les candidats grâce à sa méthode d'entretien structuré, qui consiste à poser aux candidats la même série de questions dans le même ordre. L'objectif n'est pas de trouver la bonne réponse, mais plutôt d'évaluer le processus de réflexion des candidats. Google comprend également que des préjugés inconscients peuvent se glisser à tout moment pour de nombreuses raisons. C'est pourquoi l'entreprise met en place une protection par le biais d'une grille d'évaluation au cours du processus d'évaluation après l'entretien. Dans cette grille, l'entreprise donne des exemples illustrant ce à quoi des réponses médiocres, mitigées, bonnes et excellentes peuvent ressembler pour les candidats, à égalité avec une liste d'attentes, plutôt que de juger les réponses d'un candidat par rapport à celles d'un autre[3]. [3]
Amazon
Amazon est un autre bon exemple de recrutement réussi basé sur les données. Le principal fournisseur de services logistiques utilise l'apprentissage automatique pour identifier le rôle qui convient à ses candidats. En particulier pour les stagiaires et les jeunes diplômés d'Amazon qui recherchent un emploi à temps plein, l'entreprise utilise le système d'apprentissage automatique pour recommander automatiquement des postes qui correspondent à leurs intérêts, à leurs compétences et à leur expérience, en se basant sur le traitement du langage naturel des curriculum vitae des candidats. Au cours du processus, les scientifiques d'Amazon et l'équipe de recrutement surveillent étroitement les données afin de garantir l'équité et l'exactitude des résultats. [4]
Johnson & Johnson
Johnson & Johnson a procédé à une auto-réflexion avant de prendre une décision d'embauche. L'entreprise américaine spécialisée dans les produits pharmaceutiques, la biotechnologie et les technologies médicales a découvert de nombreux préjugés dans ses descriptions de poste qui ont été recyclées pendant longtemps. L'entreprise s'appuie donc sur une plateforme d'écriture augmentée pour scanner les descriptions de postes à la recherche de phrases susceptibles de rebuter les candidats potentiels. Elle ajuste ensuite la rédaction et prend une décision sur la base des scores de réussite d'une offre d'emploi donnée, par rapport à des offres d'emploi similaires dans le même lieu. L'objectif de Johnson & Johnson étant d'accueillir à bras ouverts les candidats les plus divers, l'entreprise a constaté une augmentation de 9 % des candidatures féminines[5]. [5]
Conclusion
Le recrutement fondé sur les données est un aspect important de la recherche des bons candidats. En vous appuyant sur des données plutôt que sur votre intuition, vous pouvez prendre des décisions d'embauche plus efficaces, plus précises et plus justes. L'analyse des données et les mesures permettent une évaluation complète des candidats en fonction de leurs compétences, de leur expérience et de leurs qualifications, ce qui conduit à un processus de sélection plus objectif. Cette approche permet non seulement d'améliorer la qualité des embauches, mais aussi d'attirer les meilleurs talents qui correspondent à vos valeurs et à vos objectifs.
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Citations :
1. câblée
2. McKinsey
3. Google
4. Amazonie
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