Posted on July 12, 2017

Interview: comment CCL a réussi à réduire de moitié le coût et la durée de son sourcing

Jon Cox, directeur Royaume-Uni, Europe et Moyen-Orient chez CCL, nous explique les challenges qu’il rencontre au quotidien dans son activité et comment les outils de recherche et matching sémantique de Textkernel intégrés à Bullhorn, lui permet de gagner du temps et de réduire ses coût en formant facilement ses nouveaux recruteurs.

Jon Cox about TextkernelQuels sont les principaux challenges que vous rencontrez chez CCL?

CCL est un pure player du recrutement spécialsé dans le secteur des énergies fossiles depuis plus de 35 ans. Un bon matching est essentiel pour une entreprise spécialisée comme le notre. Nos clients souhaitent éviter d’embaucher des généralistes pour ensuite dépenser du temps et de l’argent à les former. C’est la raison pour laquelle ils font appel à nos agences pour trouver le candidat ayant les compétences correspondantes à leur souhait. Notre challenge principal est donc la rapidité: s’assurer de trouver le bon candidat avant la compétition, en somme gagner la “course au CV”.

Bullhorn est comme une BMW. Combiné à Textkernel la plateforme se transforme en Rolls Royce.

Comment avez vous pu surmonter ce challenge?
Afin d’accélérer notre délais de sourcing nous avons opté pour les technologies de recherche et matching sémantique de Textkernel intégrées à Bullhorn.  Ces outils sont capables de transformer automatiquement le texte d’une offre d’emploi en une requête complexe, de rechercher sémantiquement un base de données en incluant des listes de synonymes et d’identifier les profils les plus pertinents. Bullhorn est la solution la plus complète qui existe actuellement sur le marché, et l’intégration des technologies de Textkernel lui permet de se placer bien au-dessus de la mêlée. Bullhorn est comme une BMW. Combiné à Textkernel la plateforme se transforme en Rolls Royce.

Quels problèmes avez vous pu résoudre?
Le problème était double. Traditionnellement, à partir d’une base de CV très importante, cela prenait une journée à un recruteur expérimenté de créer une liste de 20 candidats grâce aux fonctionnalités de Bullhorn. Cela impliquait l’embauche difficile de recruteurs capables de comprendre des descriptions de postes très techniques. La technologie de classification automatique de Textkernel permet aux recruteurs expérimentés de se concentrer sur  l’analyse de 20 à 50 profils présélectionnés. Les recruteurs moins expérimentés peuvent ainsi parfaire leurs connaissances techniques en travaillant sur cette même liste.

L’intégration à Bullhorn des technologies de recherche et de matching sémantique de Textkernel est formidable. Elle permet d’identifier instantanément les profils les plus pertinents de façon très précise.

Avez vous déjà pu constater des résultats?
L’intégration à Bullhorn des technologies de recherche et de matching sémantique de Textkernel est formidable. Elle permet d’identifier instantanément les profils les plus pertinents de façon très précise. Nous sommes maintenant capable de pourvoir des postes en deux fois moins de temps. Les technologies de Textkernel nous permettent aussi de réduire le temps de formation de nos nouvelles recrues, qui peuvent très rapidement prendre en main l’outil. Le logiciel de matching de Textkernel leur fournit une shortlist de candidats qu’ils peuvent directement contacter,  leur permettant ainsi de rapidement s’approprier leur fonction.

A l’heure actuelle,  je ne travaillerai pas pour une agence n’ayant pas adopté les solutions de Textkernel intégrées à Bullhorn.

Quels conseils donneriez vous à d’autres sociétés?
L’intelligence artificielle et les technologies sémantiques sont des concepts intéressants mais ils doivent être adaptées à votre activité. Il n’y pas, dans ce domaine, de solution clé en main. Match! de Textkernel est un outil très avancé nous permettant de personnaliser les résultats de recherche. Nous avons développé notre propre dictionnaire de matching spécifique au domaine des énergies fossiles. Nous avons par le passé utilisé des outils de matching sémantique, mais l’avantage principal de la solution de Texternel est sa transparence. Les termes inclus dans la recherche ainsi que les raison de chaque résultat sont visibles et intégrés à la plateforme de Bullhorn. A l’heure actuelle,  je ne travaillerai pas pour une agence n’ayant pas adopté les solutions de Textkernel intégrées Bullhorn.

Vous souhaitez en savoir plus sur les solutions de Textkernel et comment elles s’intègrent à Bullhorn? Contactez nous directement!