Recruter les bons talents ne relève pas de la conjecture, mais de la science. C'est un mélange de données, d'analyse, de stratégie avant-gardiste et d'alignement de votre stratégie de recrutement en conséquence. La mise en œuvre de l'analytique RH dans le recrutement offre de puissantes opportunités d'affiner vos stratégies d'embauche, d'améliorer l'expérience des candidats et de garantir l'adéquation culturelle. Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est l'analyse prédictive des RH, ses différents types et des études de cas.
L'analyse des RH dans le recrutement
L'analyse des RH transforme vos données en une boule de cristal pour le recrutement. L'analyse des recrutements antérieurs, des statistiques de performance, des tendances de rotation et des modèles d'embauche vous donne une visibilité sur les personnes qui s'épanouiront dans les postes à pourvoir. Le résultat ? Des embauches plus intelligentes, des remplissages plus rapides et une équipe plus forte.
7 types d'analyses RH
Diverses analyses RH utilisées dans le cadre du recrutement peuvent vous aider, ainsi que les responsables du recrutement, à prendre des décisions éclairées en matière d'embauche. En voici quelques-unes :
- Analyse du sourcing : Comprendre quels canaux attirent les meilleurs candidats et offrent le meilleur retour sur investissement.
Conseil de pro : Avec des outils tels que Rapports et analyses avancés de Manatalde Manatal, vous pouvez :
- Suivre les performances des canaux de sourcing : Analysez quels canaux - recommandations, sites d'emploi ou plateformes sociales - fournissent systématiquement le plus grand nombre de candidats, les candidats les mieux adaptés et les embauches réussies.
- Mesurer le coût par embauche et le retour sur investissement : Comparez les dépenses d'approvisionnement avec la qualité et la fidélisation des employés afin d'optimiser les dépenses de recrutement.
- Visualisez les indicateurs clés à l'aide de tableaux de bord personnalisés : Créez des tableaux de bord dynamiques combinant des graphiques, des tableaux et des indicateurs clés de performance pour surveiller les tendances en matière de sourcing, les performances des recruteurs et les délais de recrutement.
- Automatiser l'analyse des données : Tirez parti de l'analyse alimentée par l'IA pour identifier des modèles, tels que les canaux de sourcing les plus efficaces ou l'impact de l'image de marque de l'employeur.
- Exporter et partager des rapports : Téléchargez des rapports ou des tableaux de bord complets sous forme de PDF, d'images ou de feuilles de calcul pour partager des informations sur le sourcing avec les parties prenantes.
Le sourcing de candidats ne devrait pas être si complexe.
Analyse de présélection : Les analyses de présélection évaluent la réussite des candidats en analysant les CV, les évaluations et les données des entretiens.
Analyse de l'embauche : Évalue les décisions d'embauche antérieures afin de prédire les taux d'acceptation des offres, les délais d'embauche et l'efficacité des processus d'entretien. Il permet également d'optimiser les descriptions de postes et les stratégies de rémunération.
L'analyse prédictive : Cette approche permet aux recruteurs de prendre des décisions fondées sur des données en utilisant l'IA pour analyser les données historiques, identifier les modèles et prévoir les besoins en recrutement, améliorant ainsi la sélection des candidats et la planification de la main-d'œuvre. L'IA améliore ce processus en automatisant la sélection des CV, en évaluant l'adéquation des candidats et en rationalisant les flux de travail de recrutement. Il en résulte de meilleures embauches et une réduction des délais d'embauche.
Délai de pourvoi : ce délai mesure le nombre de jours entre le moment où une demande d'emploi est ouverte et le moment où un candidat accepte l'offre d'emploi, ce qui permet de rationaliser les processus. Il permet d'évaluer l'efficacité du recrutement et d'identifier les goulets d'étranglement dans le processus d'embauche.
Analyse de l'engagement : Prévoit la rétention et la performance des employés en analysant l'engagement avant l'embauche, les expériences d'intégration et le feedback à un stade précoce. Cela permet d'assurer le succès de l'embauche à long terme.
Mesures de la diversité : Ces mesures permettent de suivre la représentation des différents groupes démographiques dans le processus de recrutement et au sein de la main-d'œuvre. Ils aident les organisations à mesurer les progrès accomplis dans la création d'un lieu de travail inclusif et à garantir des pratiques de recrutement équitables.
Application concrète de l'analyse prédictive des ressources humaines dans le domaine du recrutement
L'analyse prédictive des RH dans le recrutement n'est pas une tendance, c'est l'avenir de l'embauche. Voici quelques exemples d'application de l'analyse prédictive des RH dans des scénarios réels :
Le titan des moteurs de recherche a adopté des méthodes d'analyse prédictive haut de gamme pour le recrutement. Google avait l'habitude de faire passer aux candidats 15 à 25 séries d'entretiens et de tests, et il fallait 125 recruteurs à temps plein pour embaucher 1 000 personnes. Grâce à ses analyses, Google a également réduit le nombre d'entretiens par candidat et ramené le délai médian d'embauche de 180 à 47 jours (bien que certains rapports fassent état d'une réduction de deux semaines)[1]. [Cela dit, l'entreprise a constaté avec 86 % de confiance qu'un candidat méritait une offre après quatre entretiens[1].
Crédit Suisse
Le Crédit Suisse a utilisé l'analyse prédictive des RH dans le recrutement pour identifier les raisons de l'attrition des employés, en fournissant des informations anonymes aux responsables hiérarchiques pour réduire le taux de rotation et améliorer la rétention des talents. La banque a formé certains managers à retenir les employés les plus performants, ce qui lui a permis d'économiser environ 70 millions de dollars par an sur les coûts d'embauche et d'intégration. Leur modèle de prédiction a évalué des facteurs tels que la taille de l'équipe, les évaluations des managers et les données démographiques pour prévoir la rétention des employés[1].
IBM
Un autre bon exemple est celui d'IBM, qui utilise l'analyse prédictive des RH pour améliorer ses stratégies d'acquisition et de rétention des talents. Le géant de la technologie utilise un outil appelé Watson Talent Frameworks pour créer des descriptions de poste personnalisées basées sur les aptitudes et les compétences requises pour chaque rôle. L'outil aide également IBM à s'assurer d'avoir les bons talents en suggérant les meilleurs candidats pour chaque rôle en fonction de leur adéquation avec les exigences du poste et les valeurs de l'organisation[3]. [3]
Conclusion
L'analyse prédictive des RH dans le recrutement n'est pas une tendance, c'est l'avenir de l'embauche. Du sourcing plus précis à la sélection sans biais, c'est ainsi que des entreprises comme Google et IBM construisent des équipes de rêve. Prêt à abandonner les hypothèses ? Adoptez l'analytique et prenez la tête de la course aux talents.
Questions fréquemment posées
Q : Quelles sont les principales différences entre l'analyse du sourcing et l'analyse du screening dans les RH prédictives ?
R : L'analyse du sourcing se concentre sur l'identification des candidats potentiels grâce à des données provenant de différents canaux afin d'optimiser les stratégies de recrutement, tandis que l'analyse de la sélection évalue les qualifications des candidats et leur adéquation à des rôles spécifiques à l'aide d'algorithmes et d'évaluations. Ensemble, ils permettent aux organisations d'attirer et de sélectionner les meilleurs talents pour les décisions d'embauche.
Q : Comment les rapports avancés, comme ceux offerts par des outils tels que Manatal, soutiennent-ils l'analyse du sourcing ?
R : Les outils de reporting avancés tels que Manatal fournissent des informations sur les processus de recrutement et les stratégies de recherche de candidats. Ils analysent les données provenant de différents canaux afin d'identifier les sources les plus efficaces pour les candidats de qualité et de mettre en évidence les inefficacités. En consolidant des mesures telles que le délai d'embauche et l'engagement des candidats, ces outils aident les organisations à prendre des décisions fondées sur des données afin d'améliorer les stratégies d'embauche et de découvrir les tendances pour les futurs efforts de sourcing.
Q : Comment l'analyse des recrutements tient-elle compte de variables telles que les tendances du marché ou les conditions économiques ?
R : L'analyse de l'embauche utilise des données pour informer l'acquisition de talents en tenant compte des tendances du marché, des conditions économiques et des modèles historiques. Elle aide les entreprises à prévoir les évolutions du marché du travail et à ajuster leurs stratégies de recrutement pour attirer des candidats possédant des compétences recherchées. En tenant compte de facteurs externes tels que les taux de chômage et la croissance de l'industrie, les entreprises peuvent améliorer l'efficacité du recrutement et constituer une main-d'œuvre résiliente et adaptable.
Q : Comment les petites entreprises disposant de ressources limitées peuvent-elles adopter l'analyse prédictive des RH par rapport aux grandes entreprises ?
R : Les petites entreprises peuvent adopter l'analyse prédictive des RH en utilisant des logiciels abordables basés sur le cloud pour l'analyse des données et en commençant par collecter des données de base sur les performances des employés et les taux de rotation. En collaborant avec des universités locales et en se concentrant sur les principaux défis en matière de ressources humaines, elles peuvent allouer leurs ressources de manière efficace. Une formation gratuite ou peu coûteuse peut améliorer leurs compétences en matière d'analyse prédictive et les aider à prendre des décisions fondées sur des données qui favorisent la croissance et la satisfaction des employés.
Q : Comment puis-je tirer parti de l'analyse prédictive des RH pour garder une longueur d'avance sur mes concurrents en attirant les meilleurs talents ?
R : L'analyse prédictive des RH permet aux organisations d'améliorer leurs stratégies de recrutement en prenant des décisions fondées sur des données. En analysant les données historiques sur les employés, les entreprises peuvent identifier les tendances afin de prévoir les besoins futurs en matière de recrutement, de rechercher des candidats de manière proactive et d'améliorer l'expérience des candidats. Cette approche aide les organisations à attirer les meilleurs talents et à conserver un avantage concurrentiel sur le marché du travail.
Citations :
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