Candidatures : indicateurs et statistiques
Ô combien d’analyses et de décisions ont été nécessaires pour qu’un jour une annonce alléchante croisât notre chemin et modifiât notre destin ! Car avant que nous rédigions cette splendide lettre de motivation dont les conséquences allaient changer notre existence, il fallait bien qu’une mystérieuse gestation plus ou moins chaotique la suscite…
Certes, mais où sont les statistiques là-dedans ?
Premièrement, cette activité ci-dessus qualifiée de « gestation » peut être suivie grâce à plusieurs indicateurs qui composent un tableau de bord opérationnel. Deuxièmement, diverses techniques statistiques permettent d’améliorer l’efficience de cette phase préliminaire du recrutement.
Les indicateurs
On retiendra d’une part quelques indicateurs qui prennent place dans les tableaux de bord et d’autre part les coûts dont la connaissance est le préalable à une saine gestion.
À ce niveau, le tableau de bord contient plutôt des indicateurs quantitatifs : nombre d’annonces, de candidatures reçues et délais. Sa périodicité dépend de l’activité du service.
Le nombre des candidatures peut faire l’objet d’une décomposition (par canal de recrutement, par type de poste, par évaluation de plus ou moins bonne adéquation au poste…). Le tableau de bord de la DRH peut inclure une moyenne globale alors que celui du responsable du recrutement détaille les indicateurs afin de permettre un pilotage efficace.
Les durées moyennes présentent un intérêt bien qu'elles ne dépendent pas uniquement de la diligence du service recrutement. Nous pensons surtout à deux délais : celui qui court entre autorisation de recruter et publication de l’annonce et celui qui commence à la publication et se termine à la dernière prise de rendez-vous avec le candidat (voire à la publication d’une deuxième annonce si aucun candidat ciblé ne se manifeste !). Peu importe pour le suivi que cette phase se traduise in fine par un recrutement : le succès sera un indicateur des étapes suivantes (présélection et sélection). L’important est aussi de ne pas passer par « profits et pertes » un travail qui éventuellement ne débouche sur rien, la hiérarchie s’étant ravisée.
Le suivi des délais s’applique donc aux annonces pour postes précis et non à la présence aux salons, forums et campagnes.
Les coûts comprennent des charges comptables parfaitement identifiées (annonces, cabinets de recrutement, location d’emplacement aux salons…) et des coûts administratifs de personnel. Un tableau de bord doit inclure les coûts totaux et les coûts moyens. Ces derniers sont obtenus en divisant le total par le nombre d’embauches effectives. Cette précision vous semble évidente ? OK, mais remarquez que c’est le seul indicateur qui, à ce niveau, fait intervenir les prises de postes. En fait, ce coût est le premier élément d’un ensemble de charges qui détermineront le coût global d’un recrutement (également utilisé pour chiffrer les coûts cachés du turnover).
Exemple de fiche :
Techniques statistiques
Tous les détails qui nous ont servi à bâtir ces indicateurs peuvent être comparés ou croisés afin de permettre les meilleurs choix. Des tests de fréquences, de moyennes et des tests d’indépendance du khi² peuvent par exemple être effectués. Exemple : test de moyenne du délai n° 1 entre les créations de poste et les renouvellements.
Important : ces techniques peuvent ne pas être publiées et servir seulement à sélectionner les indicateurs pertinents...
Illustrons ceci par quelques analyses aussi simples que fictives.
Exemple 1
Les annonces publiées sur une période donnée paraissent systématiquement sur le média social LinkedIn et sur le site de France Travail. Les CV reçus sont rapidement classés soit comme « recevables », soit comme « non recevables ». Peut-on considérer, avec un risque d’erreur de \(5\%,\) que les taux de recevabilité sont les mêmes selon le canal de publication ?
Recevables | Irrecevables | |
---|---|---|
51 | 421 | |
Fr. Travaili | 46 | 614 |
Nous disposons de 1 132 CV, \(10,81\%\) étant recevables lorsqu’ils proviennent de LinkedIn et \(6,97\%\) en réponse à une annonce de France Travail. Utilisons une petite application Excel (voir les tests de comparaison de fréquences) et il apparaît que la différence entre ces deux proportions (soit 0,0384) ne se situe pas dans l’intervalle de confiance \([- 0,0331\,; 0,0331].\) On considère donc que, compte tenu du nombre de CV et du risque d’erreur que l’on s’est donné, l'écart entre ces deux proportions est trop significatif pour n’être dû qu’au hasard.
Exemple 2
Voici les nombres de candidatures reçues pour deux types de postes. Les annonces ont été publiées sur quatre sites web. Globalement, doit-on considérer qu'ils sont visités par des candidats ayant un profil identique (H0 du test) ou existe-t-il une spécialisation ? On se donne là aussi un risque d’erreur de \(5\%.\)
Commerciaux | Informaticiens | |
---|---|---|
Site A | 234 | 220 |
Site B | 312 | 358 |
Site C | 421 | 453 |
Site D | 1 | 25 |
Nous n'avons pas reproduit d’output complet (voir sur un autre exemple sorties de logiciels sur tests d’indépendance). La p-value est quasi nulle (\(χ^2\) observé de 23,13 et valeur critique de 7,81). Le V de Cramer est égal à 0,107. On rejette H0, considérant qu’il existe bien une différence globale entre les sites web.