Pour recruter les meilleurs talents, il ne suffit pas de jeter un coup d'œil aux CV et aux lettres de motivation. Naviguer dans le paysage de l'analyse des données de recrutement exige une approche stratégique. Dans cet article, nous allons nous pencher sur les stratégies clés qui vous aideront à vous assurer que votre processus de recrutement est aussi efficace et efficient que possible, vous permettant ainsi de constituer une équipe qui mènera vos initiatives de données au succès.
Qu'est-ce que l'analyse du recrutement ?
L'analyse du recrutement fait référence à l'utilisation de données et de techniques analytiques pour améliorer le processus de recrutement. Elle englobe la recherche, la présélection, la sélection et la fidélisation des candidats, dans le but de prendre des décisions fondées sur des données qui améliorent l'efficacité, réduisent les coûts et attirent les meilleurs talents.
3 types d'analyse du recrutement
L'analyse du recrutement consiste à utiliser des données pour améliorer les décisions d'embauche et peut être divisée en trois types principaux : L'analyse descriptive, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive. Chaque type d'analyse a sa propre utilité pour aider les organisations à améliorer leurs processus de recrutement.
1. Analyse descriptive
L'analyse descriptive se concentre sur l'analyse des données historiques pour comprendre ce qui s'est passé dans le processus de recrutement. Elle donne un aperçu des performances passées et permet d'identifier des modèles et des tendances.
Exemples :
- Mesurer le nombre de candidats qui ont postulé à un emploi.
- Calculer le temps moyen nécessaire pour pourvoir un poste.
- Suivre le coût par embauche ou les sources d'embauches réussies.
2. Analyse prédictive
L'analyse prédictive utilise des données historiques et des modèles statistiques pour prévoir les tendances et les résultats futurs en matière de recrutement. Elle permet d'anticiper ce qui pourrait se produire et de prendre des décisions proactives.
Exemples :
- Prédire quels candidats sont susceptibles de réussir en se basant sur les caractéristiques des anciens employés les plus performants.
- Prévoir le nombre de postes susceptibles d'être ouverts au cours des prochains mois sur la base des tendances en matière de rotation.
- Estimation de la probabilité qu'un candidat accepte une offre d'emploi.
3. Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive s'appuie sur des informations prédictives en recommandant des actions spécifiques pour optimiser le recrutement. Elle suggère des mesures pratiques pour améliorer les résultats sur la base de l'analyse des données.
Exemples :
- Recommander les meilleurs sites d'emploi ou canaux de recrutement sur la base des taux de réussite antérieurs.
- Proposer des moyens de rationaliser le processus d'embauche, par exemple en réduisant les étapes de l'entretien.
- Conseils sur les stratégies de maintien en poste des candidats qui risquent de partir.
Comment ils fonctionnent ensemble
- L'analyse descriptive pose les bases en montrant ce qui s'est passé.
- L'analyse prédictive s'appuie sur ce principe en prévoyant ce qui pourrait se produire.
- L'analyse prescriptive complète le processus en conseillant ce qu'il convient de faire.
En tirant parti de ces trois types d'analyse du recrutement, les entreprises peuvent prendre des décisions fondées sur des données, rationaliser leurs processus de recrutement, réduire les coûts et attirer plus efficacement les meilleurs talents.
Comprendre les types de rapports sur le recrutement
Un recrutement efficace en matière d'analyse de données nécessite différents types de rapports afin d'obtenir des informations complètes :
Rapports opérationnels
Les rapports opérationnels fournissent des informations quotidiennes sur les activités de recrutement. Ces rapports se concentrent généralement sur :
- Flux quotidien/hebdomadaire de candidats
- Calendrier des entretiens et mises à jour de l'état d'avancement
- Tâches et actions en cours
- Mouvement du pipeline de recrutement
- Mise à jour de l'état des demandes
Les rapports opérationnels aident les équipes de recrutement à gérer leur flux de travail immédiat et à s'assurer qu'aucun candidat ou opportunité ne passe à travers les mailles du filet. Ils répondent à des questions telles que "Combien d'entretiens sont prévus cette semaine ?" ou "Quels sont les postes qui requièrent une attention immédiate ?"
Rapports avancés
Les rapports avancés vont au-delà des simples mesures opérationnelles pour fournir des informations analytiques plus approfondies :
- Analyse des tendances sur de longues périodes
- Modélisation prédictive des besoins futurs en matière d'embauche
- Corrélation entre les différentes variables de recrutement
- Analyse comparative par rapport aux normes du secteur
- Analyse de données multidimensionnelles
Les rapports avancés aident les responsables du recrutement à comprendre les grandes tendances et à prendre des décisions stratégiques concernant leur approche de l'acquisition de talents. Ils répondent à des questions telles que "Quels sont les facteurs qui prédisent le mieux la réussite des candidats ?" ou "Comment nos indicateurs évoluent-ils dans le temps ?".
Rapports avancés et personnalisés avec Manatal
Lors de la mise en œuvre de stratégies de recrutement fondées sur l'analyse de données, le choix du bon partenaire technologique est crucial. Grâce à la fonction Rapports et analyses de Manatal, vous aurez une visibilité totale sur toutes les mesures de votre pipeline de recrutement, depuis le délai d'embauche, le coût par 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.
- Les rapports avancés fournissent une analyse approfondie de vos données de recrutement. Accédez à une gamme de rapports prédéfinis présentés sous forme de tableaux et de visualisations. Vous pouvez également créer des rapports personnalisés à l'aide de notre puissant outil de création de rapports.
- Rapport personnalisé : Le générateur de rapports personnalisés permet aux recruteurs et aux professionnels des ressources humaines de créer des rapports adaptés à leurs besoins. Cet outil intuitif permet de concevoir et de générer des rapports complets en toute transparence. Il garantit que les informations essentielles sont présentées clairement. Des options de filtrage avancées permettent aux utilisateurs de se concentrer sur les mesures essentielles, améliorant ainsi la prise de décision et la planification stratégique.
Les utilisateurs ont un accès total aux données de leur compte pour produire des rapports détaillés et pertinents, en veillant à ce qu'aucune information ne soit négligée. De nombreuses options de visualisation sont disponibles, permettant aux utilisateurs de choisir parmi différents types. Cela facilite la présentation efficace des données et aide au suivi des performances, à l'identification des tendances et à l'optimisation des stratégies.
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Utilisations concrètes de l'analyse des données dans le recrutement
L'analyse du recrutement utilise les données pour améliorer, accélérer et réduire le coût des embauches. Voici quelques exemples concrets de l'utilité de l'analyse du recrutement.
Google, une entreprise technologique de premier plan, a été confrontée à des difficultés liées à des processus d'embauche prolongés. Pourvoir un poste pouvait prendre jusqu'à 180 jours. Le nombre de candidats était important et la nécessité d'embaucher des personnes de qualité les a incités à optimiser leur stratégie de recrutement.
Google a analysé les données d'embauche antérieures pour évaluer le pouvoir prédictif des entretiens. Il a constaté que la conduite de quatre entretiens permettait d'obtenir un niveau de confiance de 86 % dans la détermination de l'aptitude d'un candidat. Les séries d'entretiens supplémentaires n'offraient qu'une augmentation de 1 % du pouvoir prédictif. Cette conclusion est issue de la recherche prédictive en matière de ressources humaines. L'étude a également calculé la probabilité de rotation du personnel et a révélé que les nouveaux associés commerciaux étaient plus susceptibles de partir sans promotion dans les quatre ans.
En appliquant ces connaissances, Google a réduit le délai médian d'embauche à 47 jours[1]. [L'efficacité de l'entreprise s'en est trouvée considérablement améliorée. Elle lui a permis d'embaucher plus rapidement tout en maintenant des normes élevées. En conséquence, ils ont pu allouer des ressources à d'autres initiatives stratégiques.
Johnson & Johnson
Johnson & Johnson est une multinationale du secteur de la santé. Elle cherche à améliorer les performances de ses employés et à les fidéliser. Traditionnellement, elle privilégiait les candidats ayant une expérience dans le secteur, partant du principe que ces candidats resteraient plus longtemps et apporteraient une contribution plus importante, ce qui a entraîné une diminution de 10 % de l'embauche de jeunes diplômés.
L'équipe chargée de l'analyse des ressources humaines et des personnes a analysé les données de 47 000 employés. Elle a examiné la relation entre l'expérience et le chiffre d'affaires[2]. [Leurs conclusions ont révélé que les jeunes diplômés restaient plus longtemps en poste. En outre, il n'y avait pas de différence significative dans les contributions par rapport aux employés expérimentés. Ces résultats ont remis en question les hypothèses initiales de l'entreprise.
En réponse à ces observations, Johnson & Johnson a augmenté de 20 % l'embauche de jeunes diplômés. Cette décision a permis de réduire le taux de rotation tout en maintenant les niveaux de performance. Elle a également permis de réduire les coûts d'embauche et d'améliorer la diversité des talents. Elle s'est alignée sur les objectifs de rétention à long terme de l'entreprise.
Crédit Suisse
Le Crédit Suisse, une banque d'investissement de premier plan, a dû faire face à des coûts importants en raison de la rotation du personnel. Ces dépenses représentaient de 30 % à 400 % du salaire d'un employé. La banque a cherché à prévoir et à réduire le taux de rotation afin de minimiser les coûts d'embauche et d'intégration.
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L'entreprise a analysé plus de 40 variables, dont l'évaluation des performances, l'ancienneté, la taille de l'équipe, les performances du manager, les promotions, les événements de la vie et les données démographiques, pour l'ensemble de son personnel. Un modèle prédictif a été développé à partir de 10 indicateurs clés afin d'identifier les employés présentant un risque élevé de départ. Cela a permis de prendre des mesures proactives, telles que des stratégies de rétention ciblées et des formations pour les managers.
Cette initiative a permis au Credit Suisse d'économiser environ 70 millions de dollars par an en frais de recrutement et d'intégration[3]. [Elle a eu un impact financier notable. En outre, le modèle a amélioré la satisfaction des employés en abordant les problèmes avant que l'attrition ne se produise.
7 mesures les plus importantes pour l'analyse du recrutement
Le fondement du recrutement par l'analyse des données réside dans la sélection des bonnes données et des bons indicateurs qui s'alignent sur vos objectifs stratégiques en matière de recrutement. Concentrez-vous donc sur les indicateurs qui ont un impact direct sur la qualité et l'efficacité de votre processus d'embauche, tels que la qualité de l'embauche, le délai d'embauche, le coût par embauche et le taux d'acceptation des offres. Ces indicateurs d'acquisition de talents doivent être adaptés 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.
- Délai d'embauche : Mesure le temps écoulé entre la publication de l'offre d'emploi et l'acceptation de l'offre afin d'évaluer la vitesse d'embauche.
- Coût par embauche : Calcule les dépenses totales liées à l'embauche pour évaluer le retour sur investissement du recrutement et l'efficacité du budget.
- Qualité de l'embauche : Évalue les performances et l'adéquation des nouveaux employés afin de déterminer l'efficacité de l'embauche.
- Efficacité des canaux de recrutement : Suivi des performances des différentes sources de recrutement afin d'optimiser la stratégie des canaux.
- Ratio candidats-embauche : Indique le nombre de candidats nécessaires pour une embauche afin d'évaluer la qualité du ciblage et de la sélection.
- Taux d'acceptation des offres : Mesure le pourcentage d'offres acceptées pour révéler des problèmes de rémunération ou d'expérience du candidat.
- Taux de rétention : Indique le nombre de nouveaux employés qui restent dans l'entreprise au fil du temps afin d'évaluer le succès et l'adéquation du recrutement à long terme.
Conclusion
Le recrutement d'analystes de données est essentiel pour les organisations qui souhaitent former des équipes très performantes. En surveillant sept paramètres clés, les spécialistes du recrutement peuvent faire du processus d'embauche une science. Cela permet d'améliorer les embauches, d'accélérer les processus et de réduire les coûts. Les organisations qui utilisent l'analyse du recrutement acquièrent un avantage concurrentiel sur le marché des talents. Elles prendront des décisions d'embauche supérieures qui contribueront directement au succès de l'entreprise. Commencez dès aujourd'hui à évaluer les paramètres critiques afin d'améliorer l'efficacité du recrutement.
Questions fréquemment posées
Q : Quel rôle joue l'IA dans l'analyse du recrutement ?
R : L'IA dans l'analyse du recrutement utilise des algorithmes avancés et l'apprentissage automatique pour améliorer les processus d'embauche en analysant les données des candidats, en identifiant des modèles, en prédisant la réussite des candidats et en réduisant les préjugés. Il en résulte des stratégies d'acquisition de talents plus efficaces et efficientes grâce à un filtrage, un appariement et une sélection intelligents.
Q : Pourquoi les recruteurs ont-ils besoin d'analyses de données prédictives ?
R : L'analyse prédictive des données joue un rôle crucial dans les décisions d'embauche stratégiques des recruteurs. Les recruteurs peuvent prévoir le potentiel des candidats en utilisant des modèles statistiques et des données historiques. Ils peuvent également anticiper les besoins d'embauche et minimiser les risques de recrutement. Cette approche aide les organisations à gérer efficacement les pénuries de talents. Elle permet d'optimiser le budget et de créer des stratégies de recrutement ciblées. Ces stratégies s'alignent à la fois sur les objectifs de l'organisation et sur la planification des effectifs.
Q : Comment mesurer le retour sur investissement de l'analyse du recrutement ?
R : La mesure du retour sur investissement de l'analyse du recrutement implique l'évaluation de paramètres tels que le coût par embauche, le délai de recrutement et la qualité de l'embauche. Les organisations évaluent les avantages de l'utilisation des outils d'analyse par rapport aux coûts, en se concentrant sur la réduction des dépenses de recrutement, l'amélioration de la qualité des candidats, la diminution du taux de rotation et l'augmentation de la productivité. Cela permet de quantifier l'impact des stratégies de recrutement basées sur les données.
Q : Comment l'analyse des données de recrutement peut-elle aider à prédire les performances des candidats et leur rétention ?
R : L'analyse des données de recrutement offre de puissantes capacités prédictives pour évaluer les performances des candidats et leur potentiel de rétention. En analysant des ensembles de données complets, notamment les évaluations des candidats, les évaluations des compétences, les indicateurs comportementaux, l'historique professionnel et les mesures d'adéquation avec l'organisation, les outils d'analyse peuvent générer des modèles prédictifs qui prévoient la probabilité de réussite d'un individu dans des fonctions et des cultures organisationnelles spécifiques. Ces informations permettent aux recruteurs de sélectionner les candidats de manière plus nuancée, ce qui peut réduire les taux de rotation et améliorer la stabilité à long terme de la main-d'œuvre.
Q : Quels sont les outils et les technologies couramment utilisés pour l'analyse des données de recrutement ?
R : L'analyse des données de recrutement contemporaines dépend de technologies avancées et d'outils spécialisés. Ceux-ci comprennent les systèmes de suivi des candidats (ATS) et les algorithmes d'apprentissage automatique. Les plateformes d'analyse prédictive et les outils de traitement du langage naturel sont également inclus. Les logiciels de gestion des relations avec les candidats (CRM) et les tableaux de bord d'analyse des RH sont des outils complets utilisés dans ce domaine. Des technologies supplémentaires améliorent la profondeur et la précision de l'analyse. Il s'agit notamment d'outils de présélection alimentés par l'IA et de plateformes d'analyse des entretiens vidéo. Les algorithmes d'analyse des sentiments jouent également un rôle. Ensemble, ils permettent des approches d'acquisition de talents plus intelligentes et plus stratégiques.
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Citations :
2. Effectif
3. De fortune
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