Infor, l’un des principaux éditeurs d’applications métier sectorielles disponibles dans le Cloud et destinées aux grandes entreprises et aux ETI, annonce que le Crédit Agricole d’Ile-de-France a choisi de déployer sa solution de recrutement prédictif ‘Infor Talent Science’, l’objectif étant l’amélioration du taux de rétention de ses nouveaux Conseillers de clientèle, une population particulièrement stratégique car responsable de la relation client. Un an seulement après le déploiement de la solution, une première étape d’amélioration se dessine déjà avec une baisse du taux de turnover des nouveaux embauchés d’environ 10 points.
Patricia Vedel, Responsable du département Recrutement et Gestion des Carrières au sein du Crédit Agricole d’Ile-de-France, explique : « Initiée fin 2017, cette initiative s’inscrit dans notre politique RH qui vise à privilégier la personnalité et la diversité des profils parmi nos nouveaux embauchés, au-delà de la compétence technique. »
A la recherche d’une solution capable d’améliorer le processus de recrutement des Conseillers de clientèle et de limiter leur taux de départ au cours de la première année, le Crédit Agricole d’Ile-de-France découvre l’outil d’analyse prédictive d’Infor, une solution récemment proposée par l’éditeur en France.
Le profil cible de référence
Le pilote, qui s’est déroulé sur une période de trois mois, a consisté à identifier les qualités comportementales synonymes de performance concernant le poste de Conseiller de clientèle, afin de créer le profil cible auquel les futurs candidats sont comparés.
Patricia Vedel précise : « Concrètement, 300 Conseillers en poste dans nos agences se sont portés volontaires pour répondre au questionnaire qui a permis d’établir ce profil cible. Nous avons croisé les réponses exploitables avec le regard de leurs managers, afin d’évaluer les performances de chacun au travers d’une grille d’évaluation construite par Infor. L’équipe projet a alors compilé ces informations et modélisé in fine notre profil cible de référence. Grâce à cette étude, nous avons pu hiérarchiser nos critères de recrutement et mettre ainsi l’accent sur les traits de personnalité prédictifs de la réussite d’un candidat au poste de Conseiller de clientèle au sein de nos agences. »
Aujourd’hui, après un premier échange téléphonique ayant pour but de cerner leurs ‘Hard Skills’ (compétences), les candidats sont soumis à la démarche d’évaluation élaborée par ‘Infor Talent Science’. Le rapport détaillé permet aux équipes opérationnelles d’obtenir des données tangibles sur l’adéquation des ‘Soft Skills’ (savoir-être) des candidats aux attendus du poste et d’améliorer ainsi le processus de recrutement, d’intégration et de formation.
Patricia Vedel poursuit : « Outre son côté particulièrement innovant, nous visons trois grands objectifs au travers du déploiement d’Infor Talent Science : réduire notre taux de turnover des Conseillers, pondérer nos coûts de recrutement tout en attirant de nouveaux talents, et homogénéiser nos critères d’embauche selon un référentiel en adéquation avec nos valeurs et notre culture d’entreprise. »
Ingrid Hoskin, HCM Senior Account Manager, en charge du projet chez Infor, conclut : « Chaque entreprise et chaque candidat sont uniques. Avec ‘Infor Talent Science’, nos clients disposent d’une solution qui les aide à identifier instantanément les meilleurs candidats pour chaque poste. Ainsi, grâce à un large spectre de données liées à la performance et aux comportements, notre outil permet de définir des modèles prédictifs uniques -spécifiques à chaque entreprise et chaque type de poste- améliorant le recrutement, la fidélisation et le développement des talents tout au long de leur carrière au sein de l’entreprise. Cette solution révolutionne la gestion des RH et permet une nouvelle approche du ‘Talent Management’ et de la GPEC. Avec des résultats prouvés dès la première année d’utilisation, cette solution, très facile à utiliser et à mettre en place, permet aux entreprises d’innover en étant certaines d’améliorer la qualité de leurs pratiques RH et la compétitivité de leurs opérations. »
Patricia Vedel, Responsable du département Recrutement et Gestion des Carrières au sein du Crédit Agricole d’Ile-de-France, explique : « Initiée fin 2017, cette initiative s’inscrit dans notre politique RH qui vise à privilégier la personnalité et la diversité des profils parmi nos nouveaux embauchés, au-delà de la compétence technique. »
A la recherche d’une solution capable d’améliorer le processus de recrutement des Conseillers de clientèle et de limiter leur taux de départ au cours de la première année, le Crédit Agricole d’Ile-de-France découvre l’outil d’analyse prédictive d’Infor, une solution récemment proposée par l’éditeur en France.
Le profil cible de référence
Le pilote, qui s’est déroulé sur une période de trois mois, a consisté à identifier les qualités comportementales synonymes de performance concernant le poste de Conseiller de clientèle, afin de créer le profil cible auquel les futurs candidats sont comparés.
Patricia Vedel précise : « Concrètement, 300 Conseillers en poste dans nos agences se sont portés volontaires pour répondre au questionnaire qui a permis d’établir ce profil cible. Nous avons croisé les réponses exploitables avec le regard de leurs managers, afin d’évaluer les performances de chacun au travers d’une grille d’évaluation construite par Infor. L’équipe projet a alors compilé ces informations et modélisé in fine notre profil cible de référence. Grâce à cette étude, nous avons pu hiérarchiser nos critères de recrutement et mettre ainsi l’accent sur les traits de personnalité prédictifs de la réussite d’un candidat au poste de Conseiller de clientèle au sein de nos agences. »
Aujourd’hui, après un premier échange téléphonique ayant pour but de cerner leurs ‘Hard Skills’ (compétences), les candidats sont soumis à la démarche d’évaluation élaborée par ‘Infor Talent Science’. Le rapport détaillé permet aux équipes opérationnelles d’obtenir des données tangibles sur l’adéquation des ‘Soft Skills’ (savoir-être) des candidats aux attendus du poste et d’améliorer ainsi le processus de recrutement, d’intégration et de formation.
Patricia Vedel poursuit : « Outre son côté particulièrement innovant, nous visons trois grands objectifs au travers du déploiement d’Infor Talent Science : réduire notre taux de turnover des Conseillers, pondérer nos coûts de recrutement tout en attirant de nouveaux talents, et homogénéiser nos critères d’embauche selon un référentiel en adéquation avec nos valeurs et notre culture d’entreprise. »
Ingrid Hoskin, HCM Senior Account Manager, en charge du projet chez Infor, conclut : « Chaque entreprise et chaque candidat sont uniques. Avec ‘Infor Talent Science’, nos clients disposent d’une solution qui les aide à identifier instantanément les meilleurs candidats pour chaque poste. Ainsi, grâce à un large spectre de données liées à la performance et aux comportements, notre outil permet de définir des modèles prédictifs uniques -spécifiques à chaque entreprise et chaque type de poste- améliorant le recrutement, la fidélisation et le développement des talents tout au long de leur carrière au sein de l’entreprise. Cette solution révolutionne la gestion des RH et permet une nouvelle approche du ‘Talent Management’ et de la GPEC. Avec des résultats prouvés dès la première année d’utilisation, cette solution, très facile à utiliser et à mettre en place, permet aux entreprises d’innover en étant certaines d’améliorer la qualité de leurs pratiques RH et la compétitivité de leurs opérations. »
Autres articles
-
Faire parler ses données : essentiel pour survivre aujourd’hui !
-
Amalthea intègre la solution d'IA d'Infor pour améliorer sa rentabilité et la qualité de ses fromages, fidéliser ses clients et renforcer ses initiatives en matière de durabilité
-
Pas de compétitivité pour les entreprises de demain sans une architecture de données moderne et agile !
-
Infor annonce qu’il s’associe à Snowflake pour créer des entrepôts de données automatisés avec la plateforme d'analyse et de veille stratégique full-stack Birst
-
Infor annonce sa nouvelle plateforme d’Intelligence Artificielle baptisée Coleman