En raison de l'utilisation croissante des données dans la prise de décision, le secteur des Ressources Humaines (RH) traverse une transformation majeure. La mine d'or de données inexploitées sur laquelle reposent de nombreux services RH englobe tout, des données de recrutement aux données d'évolution de carrière, en passant par les données de formation, les statistiques d'absentéisme, les statistiques de productivité, les profils de compétences et les données de satisfaction du personnel. De plus, avec l'adoption croissante des technologies d'extraction de données, les équipes RH peuvent désormais exploiter et analyser des sources de données externes comme les sites d'emploi et les profils sur les réseaux sociaux pour obtenir des informations cruciales permettant d'améliorer la prise de décision, de créer un environnement de travail plus satisfaisant, de rationaliser les processus et d'accroître la valeur de l'entreprise. Il est pertinent d'intégrer un flux de données web automatique dans votre boîte à outils de sourcing ; nous savons toutefois que certaines annonces d'emploi ou de candidats en ligne sont dupliquées, incomplètes ou obsolètes. Pour obtenir un avantage concurrentiel, vous avez besoin d'une base de données structurée avec des données nettoyées et enrichies.
Automatisez les données de recrutement avec l'API de scraping LinkedIn et l'API de scraping Indeed.
Identifier les talents dont votre entreprise a besoin pour réussir est crucial, mais cela peut être fastidieux et chronophage.
De nombreuses organisations et profils sont à localiser, et de nombreuses bases de données sont à consulter. Heureusement, une partie du travail peut être automatisée à l'aide de scrapers. La technique de extraction de données permet de trouver rapidement et à moindre coût les offres d'emploi les plus pertinentes. Les candidats individuels peuvent l'utiliser pour recueillir toutes les informations dont ils ont besoin sur une entreprise ou une organisation. Cette approche est également employée par les entreprises et organisations pour identifier les métiers en demande sur le marché de l'emploi, les compétences requises, la fourchette salariale pour les profils adaptés, etc. Les données peuvent être extraites de diverses sources, notamment des sites web, des sites d'emploi et des réseaux sociaux. Une fois récupérées, elles peuvent être analysées avec différentes méthodes analytiques pour déterminer le profil le plus efficace pour le poste. L'analyse continue des données est une procédure de base qui facilite la prise de décision et accroît la productivité de l'entreprise. Vous pouvez rechercher des informations rapidement et efficacement grâce aux techniques de web scraping.
- Employeurs dans les secteurs cibles
- Entreprises
- Éléments d'intérêt spécifiques
Imaginez que vous devez trouver un développeur C++ avec 10 ans d'expérience, un portfolio, de nombreux projets sur GitHub, et activement à la recherche d'un emploi.
Pour y parvenir, vous devez d'abord identifier tous les candidats potentiels disponibles. Des services comme LinkedIn, Indeed et Monster conviennent à cet usage. Un scraper peut parcourir les résultats de recherche, puis les compiler dans des tableaux exploitables pour une analyse ultérieure. Imaginons que nous ne nous intéressions qu'au nom de famille, au lien de profil, au parcours professionnel, à la disponibilité actuelle et au lien GitHub. De plus, toutes ces données peuvent être acquises automatiquement: c'est le principal avantage. En outre, si vous disposez déjà de telles données, vous pouvez en apprendre beaucoup sur un candidat.
Rechercher les candidats les plus qualifiés
Avant d'obtenir ces informations, décidez comment vous souhaitez les recevoir. Plusieurs méthodes permettent de les obtenir automatiquement :
- Acheter des bases préconstruites répondant à certains critères. Gardez toutefois à l'esprit que vous devez souvent les acheter, sans garantie systématique d'exactitude ou d'exhaustivité.
- Utiliser des outils de scraping déjà construits. Cette option vous permet de choisir les données à scraper ; elle est moins coûteuse que la précédente, mais moins flexible. Ils peuvent ainsi ne pas fonctionner sur des sites à structure complexe.
- Créer une nouvelle application de collecte de données de zéro. Vous devrez ensuite gérer diverses défenses contre le blocage IP, rechercher des proxies, connecter des services de résolution de CAPTCHA, et bien plus encore.
- Utiliser des API de web scraping pour développer une architecture interne de collecte de données qui aide à résoudre les problèmes courants du web scraping mentionnés dans la section précédente.
Pour choisir la meilleure alternative, il est important de comprendre leurs avantages et inconvénients. Acheter de nouvelles bases est la solution la plus simple et la plus coûteuse. De plus, vous n'êtes pas le seul à recevoir les données obtenues : elles peuvent être revendues plusieurs fois. Leur pertinence est donc remise en question.
Utiliser des outils de scraping préconstruits est une option moins flexible mais moins coûteuse. Les données ne peuvent généralement être obtenues que dans le format proposé par les développeurs, ce qui n'est pas toujours pratique.
Construire votre propre application est une bonne option, mais uniquement pour les personnes disposant d'une solide expérience en programmation ou d'une équipe d'analystes et de développeurs. L'avantage est que personne ne dépendra de l'application. Dans ce cas, la question du contournement des blocages se pose.
La dernière approche consiste à mettre en place une infrastructure interne de collecte d'offres d'emploi. C'est la meilleure option pour obtenir des données à jour à un prix raisonnable sans se soucier des proxies ou des bannissements.
Quelles sont les méthodes les plus efficaces pour recruter sur le web ?
Les entreprises peuvent appliquer les bonnes pratiques suivantes pour tirer le meilleur parti des capacités de web scraping dans le processus de recrutement :
- De nombreux sites et plateformes d'emploi existent aujourd'hui ; certains offrent un éventail d'opportunités plus large, d'autres sont plus spécialisés par poste. Par exemple, GitHub et Stack Overflow sont davantage orientés vers la programmation et les postes tech, tandis que LinkedIn et Indeed disposent d'une vaste base pour tous types de postes dans le monde.
- Les viviers de candidats sont mis à jour fréquemment ; à eux seuls, LinkedIn compte près de 15 millions d'opportunités d'emploi et 35 000 compétences référencées. Pour maintenir les viviers à jour, il est crucial de crawler régulièrement les sites d'emploi.
- Vérifier si un site autorise le scraping par bot est essentiel pour éviter des problèmes juridiques. Par exemple, dans l'affaire LinkedIn v. hiQ Labs, hiQ a enfreint le LinkedIn User Agreement, qui interdit expressément l'accès automatisé et le scraping.
Meilleurs conseils en recrutement
Comment identifier les talents exceptionnels
Attirer les meilleurs profils est indispensable à la réussite et à la croissance d'une entreprise. La plupart des employeurs conviendront que trouver les meilleurs collaborateurs est aussi difficile que crucial. Les entreprises devraient donc exploiter le potentiel inexploité des données de recrutement issues du web scraping plutôt que d'attendre que le candidat idéal apparaisse de nulle part.
Votre région souffre-t-elle d'un déficit de compétences ?
De nombreux postes ne nécessitent pas d'être dans un lieu précis pour être exercés. Par exemple, les développeurs logiciel peuvent travailler depuis n'importe où tant qu'ils disposent de la technologie et des outils requis. De nombreux autres métiers entrent dans cette catégorie. Pourtant, de nombreuses entreprises recherchent encore des collaborateurs qui habitent (ou acceptent d'habiter) près du « bureau » et sont disponibles cinq jours par semaine. Un nombre croissant d'entreprises adoptent le modèle de workforce distribuée intelligente/télétravail pour répondre à ce défi. Le web scraping est un outil remarquable pour former les équipes de recrutement à identifier les meilleurs profils en dehors de leur réseau ou région.
Le web scraping est une méthode de collecte de données sur des candidats potentiels à partir de diverses sources, qui consiste à utiliser un logiciel pour scraper des données à grande échelle depuis des annonces d'emploi. Les utilisateurs peuvent scraper des offres depuis diverses sources en ligne : sites d'emploi, réseaux sociaux, pages carrières d'entreprises, à l'aide de logiciels de web scraping. Les équipes de recrutement peuvent ainsi obtenir rapidement des informations sur les intitulés de poste, les qualifications et autres détails pertinents pour les candidats potentiels.
Les équipes de recrutement peuvent recueillir des informations sur le marché de l'emploi et repérer des candidats potentiels qu'elles auraient autrement manqués. De plus, le web scraping peut accélérer le processus de recrutement et faire gagner du temps en automatisant la collecte et l'organisation des données.
Acquisition de talents et promotion employeur
Il est pertinent de dire que les « grandes » entreprises sont également « grandes » pour attirer les meilleurs talents lorsqu'on parle de « bons » lieux de travail. Les meilleurs profils seront probablement filtrés tout au long de leur processus de recrutement. Elles excellent aussi à inciter les personnes à rejoindre leur organisation.
La capacité d'une organisation à attirer les talents repose sur une marque employeur forte: mais qu'est-ce que cela signifie concrètement ?
En tant qu'entreprise, vous devez garantir que les candidats potentiels vivent une excellente expérience dès qu'ils commencent à envisager de travailler pour vous.
- Les informations qu'un candidat lit en découvrant votre entreprise avant de postuler doivent lui donner une impression positive.
- Le processus de recrutement doit être agréable pour le candidat.
- Après acceptation de l'offre, le candidat doit bénéficier d'une bonne expérience d'onboarding.
- L'exigence la plus importante : le candidat doit vivre une expérience de travail positive.
Au-delà de la fiche de poste dans votre annonce
Veillez à transmettre les informations les plus importantes dans la description de poste :
- Culture organisationnelle
- Vision et stratégie
Ces éléments doivent être présentés de manière à susciter l'intérêt et attirer inévitablement des candidats alignés avec notre culture et notre vision. Pour que votre fiche de poste se classe en tête des recherches, vous pouvez utiliser des données de recrutement issues du web scraping afin d'identifier les meilleurs intitulés de poste, les valeurs associées, etc.
Simplifier le processus de candidature
Un formulaire de candidature trop long peut décourager les candidats, surtout sur un marché concurrentiel où postuler ailleurs est plus simple. Restez donc concis et mettez en place un solide processus de qualification pour sélectionner les meilleurs profils. Vous pouvez facilement obtenir des formulaires ou processus de candidature utilisés par vos concurrents ou le marché grâce à l'extraction de données web, ce qui vous donne une longueur d'avance sur les tendances de recrutement régionales.
Réagir rapidement
Quel niveau de réactivité manifestez-vous envers les candidats qui répondent ? Toute entreprise, y compris la nôtre, devrait s'améliorer sur ce point: c'est notre principale préoccupation. Nous investissons beaucoup d'efforts pour attirer les talents ; ne pas répondre efficacement serait contre-productif. Surveiller votre KPI Time to Hire est toujours pertinent, car les équipes d'acquisition de talents doivent agir vite pour embarquer les candidats. Toutefois, même en faisant avancer les candidats dans le processus, vous devez aussi fournir rapidement un retour à ceux qui ne poursuivent pas.
Travailler avec des cabinets de recrutement
Un excellent moyen de trouver des talents, mais les mêmes règles s'appliquent. Si vous collaborez avec des cabinets, assurez-vous que vos partenaires connaissent votre secteur et sont aussi engagés que vous à préserver la réputation de votre organisation. Ils doivent être une extension de votre équipe d'acquisition de talents.
Vos partenaires de recrutement peuvent être le premier point de contact des candidats potentiels ; avec des logiciels dédiés aux cabinets, ils géreront l'expérience candidat tout au long du processus. Ils doivent donc recevoir une explication détaillée des missions et des particularités de l'entreprise. Les cabinets identifient et convainquent les talents : prenez le temps de choisir quelques partenaires clés qui représenteront au mieux votre entreprise et collaborez avec eux comme avec des membres de votre équipe.
Tendances futures du recrutement
L'automatisation, les technologies de vivier de talents et les nouvelles approches d'engagement candidat transformeront la recherche et l'embauche de talents exceptionnels. Vous pouvez utiliser les données de recrutement extraites du web comme source fiable pour les annonces d'emploi, le sourcing candidats, les niveaux de rémunération, l'intelligence marché ou la veille concurrentielle. Cela vous aidera à prendre de meilleures décisions de recrutement sur un marché de plus en plus compétitif.
La liste exhaustive de données candidats extraites du web aidera les recruteurs à identifier des profils mieux adaptés à l'entreprise. Ils pourront ensuite se concentrer sur la relation et garantir une expérience positive tout au long du processus.
Le extraction de données : une approche moderne pour réussir en recrutement
Il n'est plus un secret que plus de 75 % des entreprises consultent les profils sociaux des candidats avant de les embaucher, en plus de publier des offres sur les réseaux sociaux et de permettre aux candidats de contacter directement les décideurs. Les recruteurs recherchent aussi des candidats sur les réseaux sociaux ; dans ces cas, la valeur d'une suggestion de poste par un recruteur diminue.
Vous devez donc toujours garder une longueur d'avance sur le candidat lors du recrutement. La solution est le extraction de données, qui vous permet de rester compétitif et orienté données.
Pourquoi le extraction de données est-il utilisé en recrutement ?
Le scraping d'offres d'emploi consiste à parcourir Internet: pages entreprise, sites d'emploi, cabinets, pour recueillir des informations sur les offres d'emploi ou les candidats. Comme les textes de CV ou d'annonces manquent souvent de langage ou de structure cohérents, le scraping recrutement fonctionne mieux si vous maîtrisez le SEO. De plus, les annonces en ligne sont fréquemment obsolètes, dupliquées ou de mauvaise qualité. Les recruteurs ont besoin d'un jeu de données à jour et structuré pour analyser ces informations de manière pertinente et fiable.
Que doivent faire les recruteurs pour tirer pleinement parti de cet avantage ?
Tout type de site d'emploi peut être crawlé ou scrapé ; les données peuvent ensuite servir à l'analytique. Les recruteurs peuvent ainsi évaluer la probabilité qu'une situation se matérialise dans une région donnée à partir des tendances historiques. Chaque détail compte: même le jour de la semaine. Des fiches de poste claires ou d'autres informations influencent la décision du candidat. Le web scraping peut ainsi contribuer significativement à optimiser l'utilisation des ressources de recruitment marketing.
Les meilleurs outils de web scraping pour le sourcing recruteur
One-Click Data Scraper
Ce choix est évident si vous utilisez déjà Chrome. Instant Data Scraper est une extension Chrome gratuite et simple. Même les débutants peuvent la comprendre tant elle est basique. La possibilité d'exporter directement vers Excel est un atout supplémentaire.
Elle convient bien pour extraire des pages simples, moins pour des sites complexes. C'est probablement votre meilleur choix pour une extraction simple. Vous pouvez la télécharger sur le Chrome Store. Avant de passer à du scraping plus avancé, c'est sans doute la méthode la plus simple pour débuter.
Recipe Creator + Data Miner
Avec cette option, vous obtenez deux outils en un. Data Miner est une extension Chrome gratuite qui exporte des données de sites web vers Excel ou CSV, comme l'option précédente. Combinez Data Miner avec Recipe Creator, une autre extension Chrome gratuite, pour créer des « recettes » définissant les données souhaitées.
Dux-Soup
Si vous concentrez tous vos efforts de scraping sur LinkedIn, Dux-Soup est le meilleur choix. Pour de bonnes raisons, c'est l'outil le plus populaire pour cette plateforme. Seul des trois à ne pas être gratuit, il propose un essai gratuit. Avec Dux-Soup, vous pouvez parcourir ou visiter des profils pour élargir votre réseau et générer des leads. Le scan est plus rapide mais ne fournit que les données de base ; visiter les profils offre plus d'informations, comme les diplômes et l'historique professionnel complet. La distinction entre visite et scan est bien expliquée sur la page Medium de Dux-Soup.
Web Scraper
Web Scraper est une alternative gratuite disponible ici. Greg Hawkes la recommande vivement. Vous pouvez créer des sitemaps qui explorent le site et extraient les données. Web Scraper explore le site et extrait différents types de données: texte, tableaux, images, liens, etc.: via divers sélecteurs. Vous pouvez rapidement exporter les données en CSV. Il est généralement très simple à utiliser et bien considéré par la communauté sourcing.
ZAPinfo
ZAPInfo est une autre option premium, récemment renommée avec de nouvelles fonctionnalités. Cette extension permet de scraper des données utilisateur depuis n'importe quel site ou réseau social. Elle liste les personnes trouvées et aide à obtenir plus de détails: coordonnées et autres informations personnelles. Une fois l'extraction terminée, vous pouvez importer directement dans votre ATS ou CRM. C'est une solution tout-en-un combinant scraping, découverte de contacts et export vers ATS/CRM/CSV. À 40 $/mois pour un individu, c'est un engagement plus important, mais cela en vaut la peine.
