Payfit – Data driven recruiting : le guide complet

74% des managers et recruteurs ont déjà avoué avoir recruté la mauvaise personne pour un poste donné. Des décisions qui peuvent coûter cher. En effet, les entreprises perdent en moyenne 13.000 euros par mauvaise embauche ! 

Comment faire pour éviter ce genre d'erreurs ? Le Data driven recruiting est-il la solution ? Dans cet article, on vous présente ce concept, ses forces et les différentes façons de l'appliquer à vos processus RH.

Qu'est-ce que le recrutement data driven ?

Le recrutement basé sur les données est une approche centrée sur les nouvelles technologies. L'analyse de ces données permet de déterminer quel candidat semble être le mieux adapté au poste : compétences, expériences, état d'esprit…

Tout est décrypté de façon à aider l'entreprise à atteindre ses objectifs. Afin d'y parvenir, les recruteurs étudient un vivier de talents avant de peu à peu réduire la taille de ce pool, jusqu'à ce qu'il ne reste que le meilleur candidat. Les informations proviennent également de votre visibilité sur les réseaux sociaux, des platformes que vous utilisez pour promouvoir vos offres et même de la page carrière de votre site si vous en avez une!

Chaque itération permet aux données d'être de plus en plus nombreuses et précises. Les équipes de recrutement récoltent de nouvelles informations à analyser, comme sur l'efficacité, le coût du recrutement, la qualité de ce dernier etc... Une manière de procéder relativement nouvelle, qui est le fruit du développement de nouvelles technologies RH visant à s'intégrer aux opérations courantes.

Finalement, le recrutement basé sur les données (ou data driven recruiting) a pour principal objectif de redéfinir la façon dont les entreprises recrutent. 

Les bénéfices du data driven recruiting pour votre organisation

Si les résultats peuvent varier, notamment en fonction de votre secteur d’activité, de votre marque employeur et de la taille de votre entreprise, on vous invite à découvrir quelques-uns des avantages liés au déploiement d’une stratégie de recrutement basée sur l’analyse et l’interprétation de données.

1 - Baser sa décision sur une analyse chiffrée

La très grande majorité des recruteurs a déjà avoué avoir recruté « à l'instinct ». Entre deux candidats qualifiés, les émotions peuvent prendre le dessus. Plutôt que de prendre une décision rationnelle, le recruteur va suivre son instinct.

Réciproquement, le data driven recruitment permet de déceler certaines variables que le recruteur pourrait ne pas avoir remarqué. 

L'un des deux candidats possède probablement des qualités qui font de lui, la personne la mieux armée pour ce poste. En collectant et en analysant ces données, vous devenez plus objectif et êtes en mesure de déterminer plus facilement qui est la meilleure personne pour votre poste.

2 - Améliorer la qualité de l'embauche

Prendre une décision objective, basée sur l'analyse de données, permet d'améliorer la qualité de son service RH et du service recrutement. 

Analyser les données de ses embauchés permet d'obtenir de nouvelles informations pertinentes : qui sont les collaborateurs, d'où viennent-ils, quelles sont les qualités communes à chacun ? 

L'analyse des traits et des variables permet de déterminer plus facilement qui vous souhaitez recruter.

3 - Réduire les coûts de recrutement

En éliminant les latences liées au recrutement, en limitant les recherches de candidats, en se désabonnant des plateformes RH onéreuses et peu fonctionnelles, vous réduisez considérablement les coûts liés à l'embauche.

4 - Améliorer l'expérience candidat

Échanger avec les candidats sélectionnés selon les critères du data driven recruitment permet d'améliorer son expérience mais également celle des prochains recrutés. Vous comprenez mieux ce qui ne fonctionne pas dans votre processus de recrutement. 

Vous pouvez le simplifier et optimiser l'échéance : certaines parties peuvent être jugées trop ennuyeuses, intensives ou inutiles. Par conséquent, vous évoluez et affinez votre expérience entreprise de façon à recruter du personnel toujours plus qualifié notamment aux postes clés.

5 - Améliorer les prévisions de postes vacants et d'embauche

L'analyse de données permet d'identifier et analyser les modèles et les tendances à venir. En déterminant le taux de rotation, vous pouvez prédire quels postes pourraient être vacants dans les mois à venir, quelles sont les périodes les plus chargées en recrutement etc.

Des données importantes, qui permettent de préparer votre équipe RH mais également de communiquer autour des besoins et des financements.

Les étapes clés pour mettre en place un process de recrutement data-driven

Le processus de recrutement fonctionne tel un entonnoir. On parle d’inbound recruiting ou de marketing de recrutement: 

• en haut de funnel, les services de recrutement doivent sourcer des candidats ;

• ensuite, on évalue ces candidats ;

• enfin, on “convertit” un ou plusieurs candidats en faisant une proposition.

Source : Serenacapital.com

1 - Favoriser l’engagement

La première étape est donc de générer de l’engagement sur l’offre de poste à pourvoir. Pour cela, il faut disposer de certaines données afin de déterminer comment mettre en place votre offre et comment la diffuser. Pour obtenir ces informations vous pouvez mesure :

• combien de candidats ont postulé à chaque offre, sur quels sites ;

• quels sont les sites de recrutement qui vous ont apporté les meilleurs profils ;

• quels sont les recruteurs qui vous rapportent les meilleurs profils.

Ces informations permettent de déterminer sur quelle(s) plateforme(s) poster votre offre d’emploi et donc, affiner votre stratégie. Peut-être seriez-vous même amené à augmenter vos canaux de diffusion, pour un meilleur retour sur investissement.

2 - Évaluation

Après l'engagement, vient le temps de l'évaluation. En marketing B2B, on parlerait de qualification.

Il s'agit de se concentrer sur les « procurations de compétences », plutôt que les « compétences réelles ». 

On vous recommande de mettre en place une évaluation objective, basée sur ce même type de compétences, pour vos premiers entretiens d’embauche, que ce soit au téléphone ou en physique. 

Vous voulez vous assurer de mettre en place un processus de recrutement cohérent où tous les candidats se voient demander la même chose. Si l’ensemble n’est pas harmonisé, votre entreprise pourrait le payer plus tard, en recrutant la mauvaise personne au poste clé.

3 - Clôture des candidats

La principale question ici est, combien de candidats retoquez-vous ? Déterminez le ratio entre offre et embauche ainsi qu'entre demande et embauche réelle. 

Analysez ensuite ces métriques en fonction du canal par lequel ces demandes ont eu lieu (internet, site de recrutement, etc.). Cela permet d'obtenir des informations sur le canal qui offre le meilleur ROI.

De nombreuses raisons permettent d'expliquer pourquoi le taux de recrutement final n'est pas très bons :

• vous vous concentrez trop sur les compétences liées au parcours scolaire, aux expériences passées ;

• vous utilisez les mauvais canaux afin de recruter ;

• vous avez des attentes liées à la rémunération qui sont trop en dessous du marché.

4 - Analyse post-embauche

Finalement, si vous recrutez une personne amenée à rapidement partir ou qui ne correspond pas à l'entreprise, c'est que la stratégie data driven ne fonctionne pas correctement. 

En cas de départ, les informations liées autour de son recrutement doivent absolument être conservées. Ces dernières pourront être étudiées, analysées. 

Vous permettrez alors à vos équipes du service RH et du service recrutement de mieux comprendre ce qui a fonctionné et ce qui a été moins performant, de manière à optimiser l’ensemble qu'il s’agisse de vos premiers recrutements ou de préparer la suite.

Quels KPIs suivre ?

De nombreuses données de recrutement peuvent être analysées par l'employeur. En effet, connaître les KPIs les plus importants est essentiel pour son processus de recrutement. Il s'agit de la dernière étape de la mise en place de sa stratégie data driven recruitment. Voici une liste de KPI de recrutement courants :

• analyse de la mission de recrutement : combien de temps a-t-elle duré, combien de temps a-t-elle mis à démarrer, combien de temps a pris chaque étape ?

• analyse sur le taux de candidature : combien de candidats ont postulé, combien de candidats ont lu l'offre d'emploi avant de postuler, quel est le taux de rétention ?

• analyse sur les coûts à l'embauche : combien coûte un recrutement, quelles sont les performances publicitaires ?

Attention toutefois à ne pas noyer le système sous trop d'informations. Analysez plutôt les KPIs, en fonction de vos objectifs. 

Si vous avez pour mission principale de réduire les coûts de recrutement, tournez-vous plutôt vers des données comme les délais de recrutement, le nombre de parties prenantes dans le process de décision, etc. 

De même, si vous souhaitez optimiser votre vitesse de recrutement, privilégiez l’analyse de données relatives aux plateformes de diffusion qui sont utilisées et à l’efficacité de ces dernières.