Big data: de toekomst van werving?

Big data zorgt voor een revolutie in de HR-praktijken en de wervingsmethoden. Dankzij de analyse van de steeds talrijkere gegevens op internet maakt big data het mogelijk om beter passende profielen te werven, het personeelsverloop van de onderneming te voorspellen en betere selectiecriteria te vinden … Maar big data roept ook vragen op over de automatisering van werving en over de manier waarop kandidaten aan hun personal branding kunnen werken.

Dit verhaal komt uit de Verenigde Staten. Jade Dominguez, 26 jaar, inwoner van South Pasadena in Californië, heeft nooit gestudeerd aan de universiteit en heeft zichzelf programmeren aangeleerd. Toch ontving hij een aanbod om programmeur te worden bij een start-up uit San Francisco en is hij sindsdien in dienst genomen.

Iemand, ergens in de « cloud », vond dat hij briljant was. Die persoon was in werkelijkheid Luca Bonmassar, medeoprichter van de start-up Gild. Hij ontdekte Jade Dominguez met behulp van een technologie die zich minder richt op de traditionele criteria van recruiters (diploma’s, recente ervaringen …) dan op eenvoudige vragen: is de persoon efficiënt? Wat kan dit individu doen? Kan zijn werk worden geëvalueerd?

Het algoritme van Gild, dat gebruikmaakt van de gegevens die op het web aanwezig zijn, had Jade Dominguez bovenaan de lijst met programmeurs geplaatst. Het gebruik van big data door de computer maakt het namelijk mogelijk om allerlei gegevens te verzamelen en te gebruiken voor uiteenlopende taken, met name werving.

Definitie van big data

Wat is big data? Deze term, die veel wordt gebruikt in de marketing, verwijst naar de mogelijkheid die zeer krachtige algoritmen bieden om een groot aantal gegevens te verwerken en vooral om correlaties tussen deze gegevens te vinden.

De concrete toepassingen in de wereld van human resources zijn divers. Ze kunnen worden uitgevoerd in het kader van sourcing. Met deze methode kunt u profielen op internet vinden om gerichte sollicitaties voor werving te verzamelen. Dit procedé, dat langzaam ingang vindt in Frankrijk, maakt een analyse door de computer mogelijk van de trefwoorden en de competenties uit het cv en het profiel van kandidaten op sociale netwerken. Doel: proberen te achterhalen of de kandidaat aansluit bij de eisen en de cultuur van de onderneming. Een waardevolle tijdwinst in de wervingsstappen van de kandidaat.

Zo ontdekte een Amerikaans verzekeringsbedrijf dankzij big data dat criteria zoals de school van herkomst niet relevant waren om verkopers te werven. Het filter kwam te liggen op elementen zoals ervaring in de vastgoedsector of in het bedrijfsleven. Hierdoor kon de onderneming haar omzet weer aanzwengelen.

Big data kan ook de profielen voorspellen van werknemers die eerder geneigd zijn dan anderen om ontslag te nemen, op basis van de gekruiste analyse van bepaalde criteria (salarisniveau, plaats in de hiërarchie, anciënniteit …). Zo kunnen statistische analyses helpen om de vertrekfactoren van werknemers te bepalen en zelfs de beweegredenen die hen ertoe aanzetten de deur achter zich dicht te trekken. Op deze manier heeft printerfabrikant Xerox het personeelsverloop in zijn callcenters met 20% verminderd.

Vragen over big data

Ook al zijn HR-afdelingen nog terughoudend om big data te gebruiken en niet per se gecharmeerd van deze rekenkundige benadering van human resources, de toename van gegevens op het web en de ontwikkeling van de technologie maken dit hulpmiddel aantrekkelijk. Zelfs al roept het enkele vragen op.

Zo kan de veralgemening van dit type werving leiden tot een standaardisering van de aangenomen profielen, aangezien de algoritmen kandidaten kunnen zoeken op nauwkeurig omschreven criteria. Hoe zit het dan met de diversiteit, met de rijkdom die de basis vormt van een winnend team?

De risico’s op discriminatie lijken eveneens duidelijk aanwezig. Sommige niet-geselecteerde kandidaten zouden kunnen aanvoeren dat hun uitsluiting heeft plaatsgevonden op basis van overwegingen die niet rechtstreeks verband houden met de competenties en vaardigheden die nodig zijn voor de vervulling van de aangeboden functie. Artikel 3 van de wet van 6 januari 1978 inzake informatica, bestanden en vrijheden bepaalt namelijk dat elke kandidaat het recht heeft om te worden geïnformeerd over de redeneringen die worden gebruikt in de geautomatiseerde verwerkingen ter ondersteuning van de selectie van sollicitaties.

De toegang tot digitale sporen en de interpretatie ervan vragen daarom van HR-afdelingen en wervingsbureaus regels van deontologie en transparantie zoals omschreven door de CNIL.

Big data mag ook de ontmoetingen en de gesprekken niet vervangen, die onmisbaar blijven, met name voor de meest gespecialiseerde profielen.

Laaggeschoolde profielen lenen zich eerder voor « geautomatiseerde » werving © Precepta

Hoe past u uw personal branding aan met big data?

In deze context, waarin de sporen die worden achtergelaten, met name op sociale netwerken, in aanmerking worden genomen en geanalyseerd, moeten kandidaten bijzonder waakzaam zijn. «Een virulente ecologistische twitteraar maakt weinig kans om te worden aangenomen bij Areva», merkt bijvoorbeeld Jacques Froissant op, algemeen directeur van het wervingsbureau Altaïde.

De klassieke regels van personal branding gelden meer dan ooit: positieve sporen achterlaten op het web, heldere en beknopte content publiceren die incoherenties vermijdt om de recruiter aan te spreken en aandacht besteden aan uw publicaties, zijn allemaal kernelementen. Weet bijvoorbeeld uw LinkedIn-profiel te optimaliseren met de juiste trefwoorden en er ook een gepersonaliseerde URL aan te maken. Om misschien, net als Jade Dominguez, de kans te krijgen om te worden opgemerkt en vervolgens aangenomen dankzij uw gegevens?

Praktijken die des te belangrijker zijn omdat LinkedIn zojuist de Amerikaanse start-up Bright heeft overgenomen, expert in datamanagement en matching, die werkzoekenden en ondernemingen met elkaar in contact brengt, ook al heeft de werkzoekende geen sollicitatie ingediend en heeft de recruiter niet eens aan dit type kandidaat gedacht. De vooruitzichten zijn aanlokkelijk: 80% van de 270 miljoen gebruikers van LinkedIn wereldwijd is passief. Evenzoveel profielen die niet op vacaturesites voorkomen.