Analyse du recrutement : Guide complet 2026
Le recrutement peut être frustrant, n’est-ce pas ? Vous dépensez beaucoup d’énergie à trouver d’excellents candidats pour qu’ils s’évaporent quelque part au cours du processus d’embauche.
Exaspéré, vous vous demandez : « Comment pouvons-nous empêcher cela de se produire ? ».
C’est ici que l’analytique du recrutement peut être utilisée pour optimiser le processus de recrutement et embaucher de meilleurs candidats plus efficacement.
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Qu’est-ce que l’analytique du recrutement ?
L’analytique du recrutement fait référence à l’utilisation de données et de techniques d’analyse pour améliorer le processus d’embauche. Il s’agit de collecter, d’analyser et d’interpréter des données liées aux activités de recrutement afin de prendre des décisions éclairées, d’accroître l’efficacité et d’obtenir de meilleurs résultats dans l’acquisition de talents.
8 raisons pour lesquelles l’analytique du recrutement est importante
Quelqu’un a dit un jour « En Dieu nous avons confiance, tous les autres apportent des données », ce qui résume bien l’essence de la raison pour laquelle l’analytique du recrutement est essentielle. Pour aller plus loin, l’analytique du recrutement est importante pour :
1. Des décisions améliorées
- Informations basées sur les données : L’analytique du recrutement est la base du recrutement axé sur les données, fournissant des données et des informations objectives qui aident les équipes de recrutement à prendre des décisions plus éclairées concernant leurs stratégies de recrutement et leur planification des embauches.
2. Amélioration de la qualité des embauches
L’utilisation des outils de vérification de l’historique RH dans l’analytique du recrutement permet d’obtenir des informations sur la fiabilité et la compatibilité des candidats. Vous pouvez aussi :
- Identifier les meilleurs talents : L’analyse permet de repérer quelles sources et méthodes fournissent les candidats de meilleure qualité, pour des embauches plus performantes et efficaces.
- Évaluer la qualité des recrutements : En analysant la performance et les données de rétention des nouvelles recrues, l’organisation peut affiner ses critères et ses processus afin d’attirer de façon récurrente des candidats de haute qualité.
3. Efficacité accrue
- Réduction du délai d’embauche : L’analyse du funnel de recrutement permet d’identifier les goulots d’étranglement et les inefficacités, offrant ainsi des opérations simplifiées et des cycles d’embauche plus rapides.
- Réduction des coûts : En optimisant les canaux de sourcing et en améliorant l’efficacité des processus, l’analytique du recrutement permet de réduire considérablement le coût par embauche. Par exemple, en mesurant la performance des offres d’emploi et la réussite des publications d’offres d’emploi gratuites, vous pouvez affiner votre stratégie SEO de recrutement et attirer plus de candidats de manière organique.
4. Meilleure expérience candidat
- Processus améliorés : L’analytique met en lumière les points où les candidats se désengagent ou rencontrent des difficultés, ce qui permet d’améliorer le parcours candidat et l’expérience globale des candidats.
- Engagement accru : Comprendre les préférences et comportements des candidats aide à adapter la communication et les stratégies d’engagement pour offrir une meilleure expérience globale.
5. Planification stratégique des ressources humaines
- Gestion du vivier de talents : L’analytique fournit une vision sur la disponibilité des talents et aide à construire et entretenir un vivier solide pour les besoins futurs.
- Alignement sur les objectifs de l’entreprise : En comprenant le paysage des talents et en alignant les efforts de recrutement sur les objectifs de l’organisation, les RH peuvent mieux soutenir la croissance et le succès de l’entreprise.
6. Diversité
- Suivi des indicateurs de diversité : L’analyse permet de suivre les indicateurs de diversité tels que la diversité du vivier de talents et si certaines équipes recrutent plus de profils diversifiés que d’autres.
- Réduction des biais : L’analytique du recrutement peut aider à identifier les biais dans le processus d’embauche et à suggérer des mesures pour les atténuer, par exemple : l’organisation ne recrute-t-elle qu’un certain type de profil ?
7. Atteindre un taux de rétention plus élevé
- Retour d’information des candidats : L’analyse des retours des candidats fournit des informations que les organisations peuvent utiliser pour améliorer l’expérience des employés existants, accroître l’engagement et la fidélisation.
8. Amélioration continue
- Optimisation continue : L'analytique du recrutement soutient une culture d’amélioration continue en servant de carburant pour les audits de recrutement et en mesurant et en analysant régulièrement les indicateurs clés de performance (KPI) afin d’apporter des ajustements basés sur les données.
- Étalonnage (benchmarking) : Les organisations peuvent comparer leurs performances à elles-mêmes ainsi qu’aux normes et meilleures pratiques du secteur, ce qui permet d’identifier les axes d’amélioration et de rester compétitif.
Indicateurs clés en analytique du recrutement
Maintenant que vous comprenez le pourquoi, qu’en est-il du quoi ? Voici quelques indicateurs clés de l’analytique du recrutement :
1. Délai d'embauche
Description : Le nombre moyen de jours écoulés entre la publication d’une offre d’emploi et l’acceptation d’une offre par un·e candidat·e.
Exemple : Si une entreprise publie une offre le 1er janvier et qu’un·e candidat·e accepte l’offre le 20 janvier, le délai d’embauche est de 20 jours.
2. Coût par embauche
Description : La dépense totale engagée pour pourvoir un poste, y compris la publicité, les honoraires d’agence et les coûts d’intégration.
Exemple : Si une entreprise dépense 3 000 $ pour de la publicité, 2 000 $ de frais d’agence et 500 $ en temps de travail, le coût par embauche est de 5 500 $.
3. Qualité de l'embauche
Description : Une mesure de la performance et de l’intégration des nouvelles recrues dans l’entreprise, généralement évaluée sur la base des évaluations de performance et des taux de rétention.
Exemple : Si une nouvelle recrue obtient systématiquement d’excellentes évaluations et reste dans l’entreprise plus d’un an, cela indique une embauche de grande qualité.
4. Efficacité des canaux de sourcing
Description : Cette mesure évalue l’efficacité des différents canaux d’acquisition de candidats tels que LinkedIn, les programmes de recommandation ou les partenaires externes.
Exemple : Si 50 candidats proviennent d’un site d’offres d’emploi et que 10 sont embauchés, l’efficacité du canal pour ce site est de 20 %.
5. Ratio candidats/embauches
Description : Le rapport entre le nombre de candidats pour un poste et le nombre de personnes effectivement embauchées sur ce poste.
Exemple : Si 100 candidats postulent à une offre et que 5 sont embauchés, le ratio candidats/embauches est de 20:1.
6. Taux d’acceptation des offres
Description : Le pourcentage d’offres d’emploi faites par une entreprise qui sont acceptées par les candidats.
Exemple : Si une entreprise fait 10 offres d’emploi et que 8 sont acceptées, le taux d’acceptation des offres est de 80 % (mais 90 % c’est encore mieux !)
7. Rétention après un an
Description : Le pourcentage de nouvelles recrues qui restent dans l’entreprise pour une durée spécifiée, généralement d’un an. Cela permet d’indiquer la qualité des candidats recrutés.
Exemple : Si 50 nouveaux employés sont embauchés et que 45 sont encore en poste après un an, le taux de rétention est de 90 %.
Niveaux d’analytique du recrutement
Il est utile de catégoriser l’analytique du recrutement en différents niveaux selon la complexité et la profondeur d’analyse.
Ces niveaux aident les organisations à comprendre leur degré d’avancement dans l’utilisation des données et de l’analytique en recrutement, ainsi que les étapes à franchir pour améliorer leurs capacités.
En général, le parcours analytique du recrutement se déroule de cette façon :
1. Analytique descriptive
Description : Se concentre sur la compréhension de ce qui s’est passé par le biais de la synthèse des données historiques.
Objectif : Fournit une vue rétrospective pour analyser la performance passée en recrutement et dégager des tendances.
Exemples d’indicateurs : Nombre de candidatures reçues, délai de recrutement, source d'embauche.
2. Analytique diagnostique
Description : Approfondit l’analyse des données pour déterminer pourquoi certains résultats sont survenus en identifiant des schémas et des relations.
Objectif : Permet de diagnostiquer les problèmes rencontrés et de comprendre les causes sous-jacentes de la performance du recrutement.
Exemples de métriques : Analyse des raisons pour lesquelles le délai d'embauche est élevé dans certains départements ou identification des points d'abandon dans le processus de recrutement.
3. Analyse prédictive
Description : Utilise des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir les résultats futurs à partir de données historiques.
Objectif : Permet de prendre des décisions de façon proactive en anticipant les futurs défis et opportunités en recrutement.
Exemples de métriques : Prédire quels candidats sont susceptibles d'accepter une offre d'emploi, anticiper les besoins futurs en recrutement.
4. Analyse prescriptive
Description : Fournit des recommandations et des plans d'action pour atteindre les résultats souhaités en utilisant des modèles d'optimisation et de simulation.
Objectif : Aide les décideurs à mettre en œuvre des actions pour améliorer l'efficacité et la performance du recrutement.
Exemples de métriques : Suggestions pour optimiser les annonces d'emploi afin d'accroître l'engagement des candidats ou recommander des stratégies de sourcing pour améliorer la qualité des recrutements.
5. Analyse cognitive
Description : Utilise l’intelligence artificielle (IA) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour comprendre et interagir avec le langage humain et des données non structurées.
Objectif : Améliore le processus de recrutement en automatisant des tâches complexes et en fournissant des analyses approfondies issues de sources de données non structurées.
Exemples de métriques : Prise en charge automatisée des CV et analyse du ressenti dans les retours des candidats.
Résumé des niveaux
- Analyse descriptive : Que s'est-il passé ? (Rapports de base)
- Analyse diagnostique : Pourquoi cela s'est-il produit ? (Identifier les tendances et les causes)
- Analyse prédictive : Que va-t-il se passer ? (Prévoir les tendances futures)
- Analyse prescriptive : Que doit-on faire ? (Recommandation d'actions)
- Analyse cognitive : Comment l’IA peut-elle améliorer le recrutement ? (Exploiter l’IA et le NLP)
Bonnes pratiques en analytique du recrutement
Voici quelques bonnes pratiques pour exploiter efficacement l'analytique du recrutement afin d'améliorer vos processus d'embauche, prendre des décisions fondées sur les données et améliorer continuellement vos stratégies d’acquisition de talents.
1. Définissez des objectifs de recrutement clairs
Comme le souligne Mariya Hristova dans son excellent article sur les indicateurs de recrutement, « Il est rare d’avoir la capacité de tout suivre activement. »
Ainsi, pour garder le cap, la première étape consiste à s'assurer que les objectifs de recrutement sont alignés sur les objectifs métiers globaux et les besoins de planification des effectifs.
Par exemple, si l'objectif d’une organisation est de développer rapidement une nouvelle gamme de produits, l'objectif principal du recrutement doit alors être d'embaucher rapidement des talents disposant des compétences et de l'expérience requises.
De cette façon, cela aidera les équipes de recrutement à ajuster plus efficacement leurs analyses et rapports sur le recrutement.
2. Développer des indicateurs clairs
Beaucoup de personnes confondent les indicateurs « Time to Fill » (délai pour pourvoir un poste) et « Time to Hire » (délai d'embauche). Techniquement, le « Time to Fill » désigne la période entre l’ouverture d’un poste et l’embauche d’une personne, alors que le « Time to Hire » reflète le temps nécessaire pour qu’un(e) candidat(e) embauché(e) passe de la candidature à l’embauche.
Cela montre la nécessité de toujours bien définir chaque indicateur, ainsi que son mode de calcul et les sources de données utilisées.
3. Exploitez différents types de données
J'ai déjà évoqué ce point ci-dessus mais je souhaite le répéter. La majeure partie des données que vous utiliserez seront quantitatives, c’est-à-dire représentées sous forme numérique.
Toutefois, ne négligez pas les données qualitatives, comme les retours des candidats ou des équipes de recrutement. Elles sont tout aussi précieuses et peuvent aboutir à des améliorations bénéfiques pour la rétention, comme l’optimisation de la rémunération globale.
Comme le souligne Sarah Lovelace, VP des ressources humaines chez Airbase : « En abordant la gestion des talents grâce à un mélange de données et d’analyse, nous pouvons prendre des décisions éclairées et les transmettre efficacement à l’ensemble de l’organisation. »
4. Présentez les données de manière significative
La visualisation des données est une partie essentielle du recrutement axé sur les données. Lorsque vous présentez des données pour inciter à l’action, il est important de réfléchir soigneusement aux données elles-mêmes mais aussi à la conversation que vous souhaitez engager avec votre public. C’est là que l’utilisation de personas internes entre en jeu.
Les personas sont utilisés par les équipes marketing pour dresser le portrait de leurs clients cibles lors de la création de campagnes marketing, et ils constituent également un outil précieux pour la visualisation des données.
Par exemple, tout le monde n’a pas besoin de tout savoir et chaque partie prenante aura besoin d’un niveau d’aide différent pour analyser ce qui lui est présenté.
Un exemple pourrait être la différence entre le type de données que vous présentez à un responsable du recrutement pour améliorer un certain aspect du processus d’embauche et celles destinées à un membre de la direction pour obtenir le feu vert pour un nouveau logiciel de recrutement.
Pour aller plus loin sur ce sujet, je vous recommande vivement l’excellent article de Liam Reese sur l’analyse des données RH.
5. Utilisez les bons outils
Pour exploiter efficacement l’analytique de recrutement, vous aurez besoin d’un outil, probablement un système de suivi des candidatures (ATS) ou un logiciel d’analytique de recrutement autonome.
En plus de constituer une source centrale de données de recrutement, les fonctionnalités de l’ATS telles que les tableaux de bord interactifs, l’évaluation comparative du secteur, et les rapports personnalisables facilitent la surveillance continue des indicateurs clés de performance (KPI) et des métriques importantes.
Plus l’outil est avancé, plus il pourra vous aider avec l’analytique prédictive, prescriptive et cognitive mentionnée précédemment.
Bien entendu, vous pouvez toujours regrouper et analyser manuellement les données dans un simple tableur, mais cela demandera simplement plus d’efforts.
Analytique de Recrutement - FAQ
Les petites entreprises peuvent-elles bénéficier de l’analytique de recrutement ?
Oui, les petites entreprises peuvent tirer profit de l’analytique de recrutement en prenant des décisions d’embauche plus éclairées, en optimisant les processus de recrutement et en améliorant la qualité des embauches, ce qui permet finalement de gagner du temps et de réduire les coûts.
Quel rôle l’IA joue-t-elle dans l’analytique de recrutement ?
L’IA améliore l’analytique de recrutement en automatisant des tâches telles que le tri des CV, en prédisant le succès des candidats et en personnalisant l’engagement des candidats, améliorant ainsi l’efficacité et la performance du processus de recrutement.
Pourquoi les recruteurs ont-ils besoin de l’analytique de données prédictives ?
L’analytique des données prédictives aide les recruteurs à anticiper les besoins futurs en recrutement, à identifier les meilleurs candidats et à apporter des ajustements proactifs aux stratégies de recrutement, ce qui conduit à de meilleurs résultats d’embauche et à une réduction du délai de recrutement.
Si vous recherchez un logiciel pour vous aider à prédire les résultats d’embauche, je vous recommande de consulter notre liste des meilleurs logiciels d’analytique prédictive pour les équipes RH.
Comment mesurer le retour sur investissement (ROI) de l’analytique de recrutement ?
Mesurez le retour sur investissement (ROI) de l’analytique de recrutement en comparant les indicateurs comme le délai d’embauche, le coût par embauche, la qualité des embauches et les taux de rétention avant et après la mise en œuvre d’outils analytiques, puis en calculant les économies financières et les améliorations de performance.
