Six bonnes pratiques pour exploiter les données dans l’acquisition de talents

1 – Définir des objectifs clairs et mesurables

Avant toute chose, il faut savoir ce que l’on cherche à améliorer. Réduire le temps de recrutement ? Améliorer la diversité ? Baisser les coûts ?

Les objectifs doivent être précis, mesurables, réalistes, pertinents et bornés dans le temps – selon la méthode dite SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant et Time-bound).

Par exemple, si vous souhaitez réduire le « time-to-hire », l’analyse des données vous permettra d’identifier les goulots d’étranglement dans le parcours candidat.

Commencez par trois à cinq objectifs clés, puis ajustez-les régulièrement.

2 – Centraliser les données de recrutement

Souvent, les données liées au recrutement sont éparpillées entre les logiciels ATS (Applicant Tracking System), les plateformes d’offres d’emploi et des fichiers Excel.

Cette fragmentation empêche d’avoir une vision d’ensemble fiable. L’idéal est de réunir toutes ces informations dans un seul système, ou au minimum, de les consolider automatiquement dans une base unique.

Ce « référentiel unique » (la fameuse « single source of truth ») facilitera la génération de rapports et la prise de décisions fondées sur des données complètes.

3 – Anticiper les besoins grâce à l’analytique prédictive

Grâce aux modèles prédictifs, il est possible d’anticiper les besoins en recrutement.

Ces outils analysent les données historiques, les tendances du marché ou les mouvements internes pour prévoir les métiers en tension, estimer les délais de recrutement ou anticiper les pics d’activité.

Ils permettent ainsi de sortir d’une logique purement réactive pour bâtir une stratégie proactive… Encore faut-il s’équiper d’outils suffisamment puissants et s’assurer que les données sont tenues à jour. Si ce n’est pas déjà le cas, envisagez de vous équiper.

4 – Suivre les bons indicateurs dans la durée

Des indicateurs (KPI) comme le coût par embauche, le taux d’acceptation des offres ou la satisfaction des candidats doivent être suivis en continu.

Ces KPI sont essentiels pour mesurer les progrès et identifier les axes d’amélioration.

Des tableaux de bord et des outils de reporting automatisés permettent de visualiser les données, de repérer des tendances et d’ajuster rapidement les actions.

Les revues régulières renforcent aussi la responsabilisation des équipes recrutement.

5 – Soigner l’expérience candidat

L’analyse des données peut aussi améliorer l’expérience proposée aux candidats – un facteur clé pour attirer les meilleurs profils.

En étudiant, par exemple, les taux d’abandon des formulaires ou les délais de réponse, on peut détecter les irritants (pain points) du parcours candidat. L’analytique permet aussi de personnaliser les interactions, en mettant en avant les critères d’un poste qui correspondent mieux aux attentes ou aux intérêts d’un candidat donné.

Résultat : une meilleure image de l’entreprise et un meilleur taux d’acceptation des offres.

6 – Garantir la qualité et la conformité des données

Aucune analyse ne peut être fiable sans une donnée de qualité. Profils incomplets, informations obsolètes… les erreurs de ce type faussent les résultats.

Il est donc indispensable de nettoyer et de standardiser les données dès le départ. Puis de mettre en place des contrôles réguliers pour vérifier leur cohérence, leur actualité et leur exactitude.

La gouvernance des données doit aussi permettre de s’assurer du respect des réglementations sur les données personnelles. Un point indispensable pour toute DRH.

James Kofalt, est un ancien de SAP et de Microsoft. Il est président de DX4 Research, cabinet de conseil en technologie spécialisé dans les ERP et la transformation numérique.