L'analyse de données s'impose de plus en plus comme un levier incontournable dans le domaine du recrutement. Des termes tels que business intelligence, data storage, reporting, intelligence artificielle, automatisation du marketing et valorisation des données sont désormais courants dans le langage du recrutement et du staffing, soulignant l'importance croissante des données pour optimiser la performance des équipes.
Cependant, cette pratique reste avant tout un outil d'aide à la décision parmi d'autres facteurs essentiels. Il est donc crucial de maintenir une vigilance accrue quant à la qualité des données collectées ou générées, afin d'assurer des décisions éclairées et pertinentes.
Tout d'abord, réussir nécessite une vision claire, des compétences solides, du temps et surtout une bonne dose de persévérance, d'efforts, et parfois même quelques larmes. Mais croyez-moi, cela en vaut vraiment la peine ! Les organisations et équipes que nous avons eu le privilège d'accompagner ces dernières années ont obtenu des résultats remarquables après avoir consenti les efforts nécessaires. Pensez à des exemples tels que :
+ Augment des placements à partir de leur propre base de données de 100%.
+ Les équipes marketing ont plus que triplé leur contribution aux ventes.
+ Un temps de placement/d'embauche réduit de plus de 50 %.
Dans les paragraphes suivants, j'aimerais vous aider à progresser en vous donnant plus d'informations sur la manière d'évaluer votre situation actuelle en termes d'utilisation des données (à partir de deux perspectives différentes) et sur les étapes logiques de votre réussite.
"Comment combler le fossé entre le rêve que vous souhaitez accomplir rapidement et la dure réalité, souvent teintée d'illusions quotidiennes ?
Dirk Meeuws, responsable des produits Mysolution
Ce modèle de l'entreprise Gartner montre ce que les données vous apprennent et quelles actions il vous reste à entreprendre avant de savoir ce que vous devriez faire pour être plus performant.
La plupart des gens sont familiers avec ce type de rapport : ceux qui fournissent des résultats rétroactifs. Lorsqu'on reçoit un tel document, il est difficile de l'exploiter de manière concrète. Bien qu'il puisse donner une impression de contrôle, il s'avère que peu de comportements évoluent réellement en fonction de ces données.
C’est un type de rapport de plus en plus courant, qui non seulement présente des résultats passés, mais analyse également les raisons sous-jacentes de ces résultats. En établissant des connexions entre vos indicateurs clés de performance (KPI) et d'autres KPI pertinents, tels que ceux de votre secteur ou de votre marché, vous obtenez une vision plus claire des leviers à activer pour améliorer vos résultats.
Vous l'avez sans doute constaté : il est essentiel de savoir, ou d'être informé, des résultats attendus pour la période à venir. Si votre tableau de bord peut vous fournir des prévisions concernant vos principaux indicateurs clés de performance (KPI) liés à l'activité, aux ventes, au recrutement et au marketing, c'est un atout précieux ! En ayant cette visibilité dès maintenant, vous pouvez réfléchir aux ajustements à apporter aujourd'hui pour atteindre vos objectifs de demain.
C'est ce à quoi tout le monde aspire, le jour où chaque collègue se réveillera et où les données lui diront (par le biais d'insights ou d’encouragements) ce qu'il faut faire aujourd'hui pour atteindre les objectifs de demain. Ce mode de travail favorise également une culture très agréable, où chacun connaît son rôle dans la réalisation de la mission et de la vision de l’équipe et de l’entreprise.
J'espère que ces 4 niveaux vous aideront à progresser vers une organisation mature en matière de données.
Mais où en est votre organisation ? Pour progresser vers la maturité des données, vous devez d'abord savoir à laquelle des 5 étapes suivantes votre organisation se trouve.
Modèle de maturité analytique de Zencos
À ce stade, l'utilisation continue des données ne pose pas de problème, mais il existe un désir croissant, tant au niveau opérationnel qu'à celui de la gestion, de pouvoir s'appuyer sur les données. Les collaborateurs cherchent à identifier des facteurs de succès et des méthodes pour organiser l'entreprise, les équipes et les processus afin d’optimiser les résultats.
Au niveau suivant, on essaie souvent de réaliser rapidement ce qui précède et on se trouve rapidement confronté à un mur bien connu, à savoir qu'il n'y a pas de bon ensemble de données pour commencer. Le logiciel utilisé ou un manque de rigueur dans les processus peuvent ralentir le processus d’amélioration des données. C'est ici que le vrai travail commence : organiser tous les flux, parcours et processus de manière à générer des données de haute qualité
À ce stade, les choses deviennent vraiment intéressantes : des données qualitatives sont regroupées en un seul endroit, souvent dans un entrepôt de données. Les gestionnaires et les équipes commencent alors à transformer ces données combinées en "informations exploitables", c'est-à-dire des données sur lesquelles il est possible d’agir concrètement.
Passer au niveau 4 peut sembler simple, mais en pratique, c’est rarement le cas. Changer de comportement est toujours un défi, même avec des visualisations de données bien conçues. C'est ici que les "champions des données" jouent un rôle crucial : ces pionniers au sein des équipes adoptent les données pour guider leur comportement et montrent à leurs collègues que celles-ci peuvent conduire à des succès concrets et à une expérience enrichissante.
Ces précurseurs sont indispensables à l’adoption d’une approche basée sur les données. De plus en plus d'organisations voient également apparaître des équipes spécialisées aux niveaux 3 et 4, qui assistent d'autres équipes dans la visualisation de leurs données et leur traduction en idées et comportements appropriés.
L'objectif est que le travail basé sur les données devienne une seconde nature pour tous au sein de l'organisation, sans nécessiter de choix ou de réflexion consciente. Une fois ce niveau atteint, la technologie commencera à alléger la charge des collaborateurs en automatisant les actions où le contact humain n'apporte pas de valeur ajoutée.
À vous de jouer maintenant pour gagner en maturité sur le plan des données, étape par étape. Bonne route !