Interview : Refty X Morgane Gucciardi – Directrice de projets RPO chez Solantis

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Interview : le pilotage du recrutement par la data.

Notre Directrice de projets RPO, Morgane Gucciardi a Ă©tĂ© interviewĂ© par la team Refty, outil de collecte des datas actionnables sur les candidat.es lors des recrutements, pour parler recrutement et data. Ce sujet d’actualitĂ© est autant passionnant que dynamique et ne manquera pas de vous surprendre. Vous pouvez retrouver l’intĂ©gralitĂ© de cette interview sur le blog de Refty.

 

Data Driven optimisation recrutement

Faisons connaissance : qui ĂȘtes-vous Morgane ?!

Je suis directrice de projet chez Solantis depuis 3 ans. J’interviens sur l’offre RPO (Recruitment Process Outsourcing) et j’accompagne mes clients et les recruteurs sur le bon dĂ©roulement des projets RPO.

Je suis exclusivement sur la partie tech, c’est-Ă  dire tout ce qui est liĂ© aux startups, scale ups, Ă  l’écosystĂšme tech en gĂ©nĂ©ral.

Je les aide Ă  couvrir leurs besoins tous les types de profils : du dĂ©veloppeur au QA en passant par l’engineering manager, product manager ainsi que les postes sales / fonctions support . Mon champ d’action est donc trĂšs large.

 

Pourriez-vous nous dire ce qu’est est selon vous, la culture du data-driven ?

Dans un premier temps c’est de se poser les bonnes questions sur le type de data que l’on souhaite tracker, car de la data, on la retrouve partout.

C’est ensuite ĂȘtre en capacitĂ© de l’analyser correctement pour en tirer pleinement partie.

Chez Solantis, nous sommes “data driven”, ce qui veut dire que nous traçons la data, nous l’analysons et nous pilotons nos projets de recrutement en nous basant sur la donnĂ©e.

Ce pilotage par la donnĂ©e nous permet d’activer des leviers de performance et de prendre des dĂ©cisions stratĂ©giques ancrĂ©es dans le rĂ©el car Ă©tayĂ©es par des indicateurs clĂ©s de performance, qui sont par extension des Ă©lĂ©ments factuels.

On constate que chez beaucoup de nos clients, startup comme scale up, cette culture du “data driven” n’est pas encore Ă©tablie Ă  chaque Ă©tape du recrutement. De plus, il est nĂ©cessaire d’avoir mis en place une organisation et d’ĂȘtre structurĂ© avant de s’intĂ©resser Ă  la data.

La data nous permet de nous inscrire dans une logique de performance et d’amĂ©lioration continue, ainsi que de tests & learn.

Comment la data permet-elle d’optimiser les recrutements ?

De maniĂšre concrĂšte la data va permettre d’amĂ©liorer les processus. Par exemple, chez l’un de mes clients, nous Ă©tions dans un contexte dans lequel nous avions remarquĂ© que le process de recrutement Ă©tait perfectible Ă  une certaine Ă©tape du process.

Nous avons, en rĂ©action, apportĂ© des solutions pour tracker la data Ă  chaque Ă©tape du processus. Pour cela, nous avons mis en place un funnel trĂšs simple qui va de la premiĂšre Ă©tape, Ă  savoir l’identification des candidats jusqu’au recrutement.

Cela nous a permis d’identifier les points bloquants, en l’occurrence un taux de transformation faible liĂ©e Ă  la complĂ©tion d’un test technique.

Par consĂ©quent, tout le travail de toutes les personnes (recruteur, les managers…) qui intervenaient sur la phase amont du process Ă©tait faiblement rĂ©compensĂ© car seulement 5% des candidats passaient l’étape du test technique.

La data nous a permis de voir que le taux de transformation Ă  cette Ă©tape-lĂ  n’était pas satisfaisant. En identifiant l’origine de ce point de friction nous avons pu intervenir plus tĂŽt dans le processus et ainsi permis de faire gagner du temps Ă  tout le monde que ce soit pour le recruteur, le manager ou le candidat


Quelles sont selon toi le top 3 des donnĂ©es relatives aux candidats qui vont ĂȘtre utiles pour un recruteur ?

Il y a tout d’abord la partie comportementale du candidat. Comment ce dernier va se nommer, se prĂ©senter, sa maniĂšre de s’exprimer etc.. C’est un point important de rĂ©ussir Ă  tracker pour comprendre comment le candidat va orienter ses recherches en termes de poste et adapter sa stratĂ©gie de sourcing en fonction. En ce moment, je travaille sur un poste d’”Engineering manager”. Dans le cadre de ma stratĂ©gie sourcing je vais capitaliser sur l’intitulĂ© des rĂŽles, et sur la maniĂšre dont

ce poste, peut, d’une entreprise Ă  une autre, avoir une autre terminologie comme : “Leader manager” ou “Technical manager”
.Il y a Ă©normĂ©ment d’intitulĂ©s. Il faut donc analyser, et comprendre, comment cela fonctionne pour rĂ©ussir à cibler les bons candidats.

Il y a Ă©galement un jeu de mots-clĂ©s qui va me permettre de comprendre le bon matching entre ce que va rechercher mon candidat et l’entreprise pour laquelle je travaille. Et pour cela il faut bien suivre son marchĂ©.

Chez Solantis nous travaillons avec un market mapping qui va nous permettre d’identifier, maintenir et mettre Ă  jour toutes ces informations-lĂ  : comment le candidat se nomme, dans quel type d’entreprises je vais retrouver le profil recherchĂ© etc…

Ensuite bien Ă©videmment, il y a toutes les donnĂ©es que l’on peut tracker sur le profil du candidat via une scorecard par exemple. Mais globalement, ce sont toutes les informations que l’on peut avoir dans le premier entretien de prĂ©-qualification, que ce soit sur les compĂ©tences, ou les formations. En clair toute l’expĂ©rience à mettre en lien avec ce que l’on va rechercher et ses aspirations.

Pour tracker tout cela on utilise un ATS (Applicant Tracking System) cela nous permet de nous inscrire dans une logique oĂč l’on pourra rĂ©utiliser ces informations plus tard en capitalisant sur tous les candidats qui vont ĂȘtre interviewĂ©s Ă  un moment donnĂ© et qui ne vont pas forcĂ©ment rejoindre une entreprise.

C’est une partie de ce qu’on appelle le talent nurturing. Il est utile de pouvoir rĂ©utiliser cette donnĂ©e et d’alimenter le vivier de candidats sur le plus long terme pour imaginer reprendre contact avec ce candidat dans 6 mois, un an ou plus…

Et le troisiĂšme point, je dirais que c’est la personnalité des candidats, liĂ© Ă  la partie soft skills. Cela implique d’identifier et de tracker les Ă©lĂ©ments clĂ©s de la personnalitĂ© du candidat pour les croiser avec avec les Ă©lĂ©ments de chaque culture d’entreprise afin de s’assurer de la bonne adĂ©quation.

En quoi ces donnĂ©es vont ĂȘtre utiles pour piloter le recrutement ?

a) Piloter la stratégie de sourcing

Nous passons en revue certains taux de transformation tout au long du processus de recrutement.

  • Taux de conversion : candidats qualifiĂ©s / CVs envoyĂ©s.
  • Taux de sĂ©lectivitĂ© : candidats en entretien / proposition envoyĂ©e.
  • Taux de proposition : Nombre de propositions / Cvs envoyĂ©s.
  • Taux d’attractivitĂ© : Nombre de recrutements / Nombre de propositions.

Cette analyse des donnĂ©es recrutement est la seule permettant de piloter rĂ©ellement les stratĂ©gies de sourcing et de les adapter si besoin. Ces KPI’s permettent de dĂ©finir la productivitĂ© de l’équipe projet et l’avancement des missions sur chaque pĂ©rimĂštre.

b) Analyser les délais du processus de recrutement.

Une fois qu’on a dĂ©finit ce dont on a besoin de tracker (ce qui va ĂȘtre pertinent en fonction du contexte) il faut dĂ©finir le support (ATS ou excel) pour ĂȘtre en capacitĂ© d’analyser la data en calculant par exemple des taux et des ratios.

Quelques ratios que nous calculons chez Solantis :

  • Time to hire : dĂ©lai moyen entre le candidat sourcĂ© et l’acceptation de la proposition d’embauche. C’est un indicateur qui a un impact sur beaucoup de choses : la qualitĂ© du processus, l’expĂ©rience candidat aussi et le taux de closing.
  • Time to interview : dĂ©lai entre le moment oĂč le candidat est prĂ©sentĂ© et oĂč il a un premier entretien physique.
  • DĂ©lais des postes ouverts : depuis combien de temps le poste est en cours.
  • DĂ©lai de proposition : dĂ©lai entre le retour positif opĂ©rationnel et l’émission de la proposition au candidat.

 

L’analyse de ces indicateurs doit permettre de comparer les pĂ©riodes entre elles mais aussi de pouvoir se comparer Ă  un écosystĂšme.Chez Solantis, on voit des contextes de clients trĂšs diffĂ©rents.Nous avons une idĂ©e assez claire de comment fonctionne le marchĂ© pour un client donnĂ©, comment va se situer son “time to hire” par rapport au reste de son marchĂ©.Si jamais nous identifions un time to hire trop long, nous mettons immĂ©diatement en place des actions pour y remĂ©dier.

c ) Indice de satisfaction des nouveaux collaborateurs

Mesurer la satisfaction du candidat lorsqu’il est recrutĂ© est Ă  la fois une dĂ©marche d’amĂ©lioration continue pour le recrutement et les interviewers, ainsi qu’une façon de se dĂ©marquer sur un marchĂ© de postes pĂ©nuriques.

Pour ce faire, nous basons nos actions sur la recherche d’une expĂ©rience candidat de qualitĂ© Ă  savoir :

  • Une communication transparente,
  • La personnalisation des messages,
  • Des retours nĂ©gatifs dĂ©taillĂ©es aux candidats
  • Une dĂ©finition claire des Ă©tapes du processus
  • Demander du feedback en continu

 

Pour rĂ©colter ces informations, nous recommandons la rĂ©alisation d’enquĂȘtes de satisfaction pour tous les candidats ayant intĂ©grĂ© un process chez nos clients.

Nous mettons habituellement en place un questionnaire de satisfaction via Survey Monkey (logiciel de sondage en ligne) celui-ci peut ainsi ĂȘtre dĂ©clinĂ© Ă  toutes les Ă©tapes du processus de recrutement.

Avez-vous des chiffres prĂ©cis sur l’utilisation de la data dans le recrutement ?

Nous avons menĂ© une Ă©tude, nommĂ©e RecruitNow, auprĂšs de 644 personnes (recruteurs, managers opĂ©rationnels, candidats et RH) autour de 3 grands thĂšmes: l’humain avec l’importance de l’expĂ©rience candidat, la data et la technologie, la marque employeur.

On y dĂ©couvre que data est largement utilisĂ©e Ă  84% par les recruteurs dans le cadre de leur activitĂ©. Elle l’est principalement Ă  63%, pour le pilotage de leur activitĂ© et l’optimisation du processus. Cependant, elle est encore trĂšs peu utilisĂ©e Ă  des fins d’aide Ă  la prise de dĂ©cision, tant pour les candidats que pour les managers. Cette voie d’usage de la donnĂ©e reste encore beaucoup Ă  explorer pour en tirer tout le potentiel.

Quelle utilisation de la data par les recruteurs:

  • 45% l’utilise pour le vivier de candidats
  • 61% pour le suivi et le pilotage du processus de recrutement
  • 26% Pour l’optimisation du processus recrutement
  • 26% Pour amĂ©liorer la cartographie du marchĂ©
  • 34% Pour orienter les opĂ©rationnels
  • 6% Pour orienter les candidats

 

Est ce que tu aurais un conseil à donner à un équipe de recrutement qui souhaitent inclure la data dans leur dans leur process ?

La question Ă  se poser absolument c’est : “qu’est ce que j’ai envie de tracker et pourquoi je le track ?”. Le fait d’inclure la data dans son process est trĂšs important mais il faut bien identifier si cela va rĂ©pondre Ă  mon besoin, je suis dans le bon timing pour le faire. Parce qu’avoir de la data c’est bien mais avoir le temps, l’envie de l’analyser, de l’exploiter…c’est mieux 🙂 Si par exemple, on se rend compte que tel taux n’est pas forcĂ©ment trĂšs bon, il faut ĂȘtre en capacitĂ© de faire quelque chose pour l’amĂ©liorer. En bref, ĂȘtre dans une dĂ©marche d’amĂ©lioration continue. Dans un premier temps commencez Ă  partir des donnĂ©es ce que vous avez Ă  disposition ou facilement rĂ©cupĂ©rable.

Vous ferez des itĂ©rations au fur et Ă  mesure avec les donnĂ©es en y ajoutant quelques kpi complĂ©mentaires. Ne vous fixez pas d’objectifs trop ambitieux au dĂ©marrage d’autant que cela prendra plusieurs semaines avant d’avoir des ! Initiez la dĂ©marche avec les donnĂ©es que vous avez ou que vous pouvez facilement rĂ©cupĂ©rer : -> le cout par recrutement, la durĂ©e d’un process ou le nombre de postes par recruteur par exemple.

 

Merci Ă  Morgane et BarthĂ©lĂ©my de chez Refty pour cette interview ! Nous espĂ©rons que ces informations vous auront permis d’en apprendre plus sur la data et pourront vous permettre de l’utiliser dans vos process.  Retrouvez plus d’actualitĂ©s sur ce sujet sur blog.refty.co !

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