Recrutement axé sur les données : Guide complet pour les responsables du recrutement
Quelqu’un de sage a dit un jour : « En Dieu nous avons confiance, tout le monde d’autre apporte des données. » De nos jours, avec tous les outils à notre disposition, il n’y a aucune excuse pour ne pas utiliser les données afin d’améliorer la fonction de recrutement.
Utilisez ce guide pour vous aider à débuter votre parcours vers un recrutement basé sur les données.
Qu’est-ce que le recrutement basé sur les données ?
Le recrutement basé sur les données est une approche de l’embauche qui s’appuie sur des indicateurs et des analyses de recrutement pour informer et améliorer le processus de recrutement.
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En utilisant les données, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées pour améliorer tous les aspects du processus d’embauche, de l’approvisionnement en candidats à l’accompagnement dans la formation et le développement des membres de l’équipe.
Obtenir une certification HRIS de premier ordre vous aide à maîtriser l’approche centrée sur les données pour le recrutement et l’embauche.
5 avantages du recrutement basé sur les données
En plus des avantages évidents qui facilitent tout audit des processus de recrutement, voici d’autres façons dont le recrutement basé sur les données peut bénéficier à votre organisation.
1. Un processus de recrutement plus efficace
Des indicateurs tels que la rapidité du tunnel de recrutement vous aideront à identifier les goulots d’étranglement dans votre processus de recrutement et à améliorer l’efficacité.
Par exemple, vous pourriez constater que l’équipe de recrutement met trop de temps pour donner un retour d’entretien, ce qui pousse les candidats à se désengager.
En utilisant votre logiciel de recrutement, vous pouvez également suivre des données telles que l’efficacité des canaux d’approvisionnement ou de marketing (nombre et qualité des candidats), afin de concentrer vos ressources sur les activités les plus rentables et de réduire les coûts.
Par exemple, dans ma dernière entreprise, il y avait de nombreuses plateformes et sites d’emploi à disposition mais mon budget n’était pas infini, pas plus que la capacité de l’équipe à mener des entretiens pour tous les candidats.
J’ai donc examiné les candidats que nous avons embauchés ainsi que ceux ayant atteint l’entretien final (qui était l’entretien culturel) afin d’identifier quelles plateformes fournissaient les candidats techniquement les plus solides.
C’était la base sur laquelle l’équipe recrutement et moi avons décidé de nous appuyer puisque l’adéquation culturelle et comportementale est quelque chose que seul notre processus d’entretien permet d’évaluer.
2. Meilleure expérience candidat
Un processus de recrutement plus efficace se traduira par une meilleure expérience candidat. De plus, les données peuvent être qualitatives, donc recueillir les retours des candidats est un excellent moyen d’améliorer le processus d’embauche et d’impressionner les candidats.
Quand je recrutais chez Twitch, par exemple, nous prenions très au sérieux l’efficacité de notre processus d’embauche, surtout parce que nous transposions des pratiques américaines sur le recrutement dans les régions EMEA et APAC.
Je me suis plongée dans les données qui montraient que dans la région EMEA, les candidats sont moins enclins au rythme effréné d’embauche typique des États-Unis, car ils ont des préavis plus longs.
Pour eux, le processus que nous essayions de mener sur 1-2 semaines était bien trop précipité et ne respectait pas leur temps ni leurs contraintes.
Si je n’avais pas mené des enquêtes NPS pour les données quantitatives et des entretiens pour des données qualitatives plus approfondies, je n’aurais jamais su pourquoi certains candidats sur lesquels nous comptions vraiment s’étaient retirés (nous avons d’ailleurs réussi à les réengager et à en embaucher deux!).
3. Réduire les biais de recrutement et prendre des décisions plus objectives
Nous avons tous des biais, y compris nos nouveaux collègues IA. Par exemple, les tests de compétences, les évaluations à partir d’échantillons de travail et les entretiens structurés peuvent être standardisés pour tous les candidats, réduisant ainsi l’influence des opinions subjectives.
Les données peuvent également aider à identifier les canaux les plus efficaces pour attirer des candidats de profils variés.
Par exemple, je me souviens d’une situation où nous avons vu 80 % des candidats abandonner entre la première et la deuxième étape.
Après avoir examiné les retours d’entretien par rapport aux exigences du poste, nous avons découvert que le premier entretien était mené par l’un des responsables financiers et le second par le véritable responsable du recrutement, le VP des finances.
Les responsables financiers faisaient passer uniquement les personnes ayant le même profil qu’eux (même école, diplômes et entreprises similaires), mais le poste nécessitait un ensemble de compétences différentes qui n’étaient absolument pas évaluées.
Cela a mis en évidence le biais de familiarité dont souffrait cet évaluateur — il n’en avait lui-même pas conscience !
Attention à ces schémas, car ils peuvent transformer un pipeline de candidats diversifié en une fin d’entonnoir complètement homogène.
4. Meilleure planification
Examiner des indicateurs de référence tels que le taux de rotation moyen et le nombre moyen de candidats nécessaires pour pourvoir un poste donné permet d'optimiser la planification du recrutement et l’allocation des ressources.
Le vieil adage selon lequel il faut examiner 10 candidats pour effectuer une embauche est un bon point de départ, mais si vous avez des postes plus spécifiques ou seniors, cela peut se rapprocher de 20 candidats passés au crible par embauche, voire davantage.
Dans mon entreprise actuelle, j’ai examiné 25 candidats pour recruter un Staff Engineer très spécialisé, et je sais désormais que ceci constitue le nouveau standard si nous devons remplacer ou embaucher une autre personne de ce niveau de séniorité.
5. Améliorer l’expérience des employés
Les données recueillies auprès des candidats peuvent aider à améliorer l’expérience des collaborateurs pour les talents existants. Par exemple, des candidats sont-ils rebutés par le fait que l’entreprise ne propose pas d’options de travail flexibles, et cela a-t-il également un impact sur le taux de rotation du personnel ?
Comment intégrer les données à vos recrutements en 3 étapes
1. Choisir les bonnes données et indicateurs
Commencez par déterminer les indicateurs clés et les KPIs (Key Performance Indicators) pertinents pour vos objectifs de recrutement.
Vous pouvez aller dans le détail autant que vous le souhaitez, mais comme je le souligne dans mon article sur les indicateurs de recrutement, il vaut mieux commencer par quelques indicateurs clés, puis approfondir progressivement à mesure que vos capacités évoluent.
Les indicateurs essentiels incluent :
- Délai de recrutement (Time-to-Hire) : Temps moyen pour pourvoir un poste.
- Nombre d'embauches (vs. nombre de postes ouverts) : Combien d’embauches sont réalisées par mois/trimestre/année par rapport à votre plan d’effectif.
- Taux de conversion : Nombre de candidats progressant à chaque étape par rapport au nombre de candidats entrant dans l’étape.
- Vitesse du tunnel de recrutement : Temps que les candidats passent à chaque étape du tunnel.
- Coût par embauche : Coût total associé à l’embauche d’un nouvel employé.
- Source de l’embauche : Efficacité des différents canaux de recrutement (sites d’emploi, réseaux sociaux, cooptation, etc.).
Tous ces indicateurs sont relatifs les uns aux autres. J’aime commencer par le taux de conversion car il me donne une idée des autres indicateurs à surveiller plus précisément pour révéler l’ensemble de la situation.
Par exemple, si le taux de conversion est élevé mais que le délai de recrutement demeure long, examinez le nombre de candidats. Le haut du tunnel est-il suffisamment fourni ? La vitesse du tunnel est-elle satisfaisante ?
Si le haut du tunnel n’est pas assez fort (comme dans beaucoup de jeunes startups, y compris la mienne), alors cela devrait constituer la priorité principale, car la vitesse du processus importe peu s’il n’y a pas assez de candidats à faire avancer.
2. Décider comment collecter les données
Ensuite, il s’agit de choisir comment collecter et analyser vos données. En pratique, il vous faudra recourir à un logiciel d’analyse du recrutement pour cette tâche.
Il est probable que votre système de gestion des candidatures (ATS) soit la principale source de données de recrutement, et de nombreuses solutions proposent des tableaux de bord de recrutement prédéfinis, souvent personnalisables, pour faciliter la présentation des données.
Une autre fonctionnalité utile de votre ATS est la possibilité de faire des enquêtes, telles que des sondages NPS ou des retours de candidats.
Vous pouvez combiner les données de votre ATS avec celles de votre HRIS / HRMS pour obtenir une vue d’ensemble, par exemple : combien de candidats recrutés par un certain recruteur échouent leur période d’essai ou deviennent des hauts potentiels ?
D’autres sources de données pertinentes peuvent inclure votre logiciel de gestion de la relation candidat ou plateforme de marketing de recrutement.
3. Suivre et optimiser
Suivez vos indicateurs de recrutement et KPI afin d’évaluer l’efficacité de votre processus d’embauche.
Utilisez les outils pour mettre en lumière les tendances et les schémas dans les données afin d’identifier les axes d’amélioration. Par exemple, si votre délai d’embauche est plus long que souhaité, vous pouvez approfondir l’analyse et déterminer comment rationaliser certaines étapes.
4 meilleures pratiques de recrutement axé sur les données
1. Développez des indicateurs clairs
De nombreuses personnes confondent les indicateurs "Délai de pourvoi" et "Délai d’embauche". Techniquement, le "Délai de pourvoi" correspond à la période entre l’ouverture d’un poste et l’embauche d’une personne.
Le "Délai d’embauche" est le temps écoulé entre la candidature du candidat retenu et son embauche.
Cela démontre la nécessité de toujours définir clairement les indicateurs, ainsi que leur mode de calcul et leurs sources de données.
2. Utilisez différents types de données
J’ai déjà abordé ce point mais je voulais le souligner à nouveau. La plupart des données utilisées sont quantitatives, ce qui signifie qu’elles peuvent être représentées numériquement.
Cependant, ne négligez pas les données qualitatives telles que les retours des candidats ou des équipes de recrutement. Elles sont tout aussi précieuses et peuvent permettre des améliorations bénéfiques à la rétention comme une meilleure rémunération totale.
Comme le souligne Sarah Lovelace, VP People chez Airbase : « En abordant la gestion des talents avec un mélange de données et d’analyse, nous pouvons prendre des décisions éclairées et les communiquer efficacement à l’ensemble de l’organisation. »
3. Présentez les données de manière pertinente
La visualisation des données est une composante essentielle du recrutement piloté par les données. Lorsque vous présentez des données pour susciter l’action, il est important de bien réfléchir aux données mais aussi à la conversation que vous souhaitez susciter auprès de votre public. C’est là que la création de personas internes prend tout son sens.
Les personas sont utilisées par les équipes marketing pour dresser le portrait de leurs clients cibles lors de la création de campagnes marketing, et c’est aussi un outil précieux pour la visualisation des données.
Par exemple, tout le monde n’a pas besoin de tout savoir, et chaque partie prenante nécessite des niveaux d’assistance différents pour analyser ce qui leur est présenté.
Un exemple pourrait illustrer la différence entre le type de données que vous présentez à un responsable du recrutement pour améliorer un aspect du processus d’embauche, et celles adressées à un membre du comité de direction pour obtenir le feu vert concernant un nouveau logiciel de recrutement.
Pour aller plus loin, je vous recommande vivement l’excellent article de Liam Reese sur l’analyse des données RH.
4. Maintenez une bonne hygiène des données
Vous devez disposer de données de qualité, représentatives de la réalité. J’ai déjà eu un consultant intérimaire qui a « clos » tous les postes précédemment ouverts sans qu’ils aient été marqués comme pourvus, et a prétendu avoir placé 80 personnes en 4 mois… dans une entreprise de 90 personnes.
Si les équipes avaient fermé les postes au moment où ils l’étaient réellement, cela aurait mieux reflété la réalité.
C’est pour des raisons comme celle-ci que je recommande d’adopter quelques bonnes pratiques de gestion des données afin de garantir une qualité élevée.
Le meilleur moyen d’y parvenir est de faire des suivis réguliers et de vérifier auprès de votre équipe et des responsables du recrutement, afin d’encourager l’habitude de saisir et de mettre à jour les données.
Par exemple, pour s’assurer que les appels de présélection sont bien renseignés dans le système, définissez un KPI à ce sujet et effectuez des contrôles réguliers.
Si vous souhaitez que les responsables de recrutement saisissent leur retour, contactez-les après chaque entretien et vérifiez que le feedback est de qualité.
