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Staffing data : Comment améliorer son staffing grâce aux données ?

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La data est partout, et elle commence à s’immiscer de plus en plus dans le domaine du staffing de projet dans le monde du conseil. Les entreprises ont commencé à récolter les données pour déterminer quels profils étaient les plus adaptés aux postes de leurs clients. De nombreuses études ont montré que la data permettait d’améliorer considérablement les taux de réussite du staffing de projets clients des sociétés de conseil.

 

1. Les sociétés de conseil ont besoin de données pour améliorer leur staffing

Les sociétés de conseil ont besoin de données pour améliorer leur staffing. En effet, elles doivent collecter des données sur les projets clients à pourvoir, les consultants et les clients. Ces données leur permettent de faire des mises au point et d’améliorer la qualité du staffing.

 

Données consultants

Les données à collecter sur les consultants pour réussir son staffing sont :

  • Leur profil (expérience, formation, compétences)
  • Leur localisation
  • Les projets qu’ils ont déjà réalisés
  • Les langues qu’ils parlent
  • Leurs disponibilités
  • Les compétences qu’ils maitrisent
 

Données projets clients

Les données à collecter sur les clients pour réussir son staffing sont :

  • La nature du projet (type de prestation, durée du projet, budget)
  • Les contraintes liées au projet (délais, lieu, nombre de consultants)
  • Les spécificités du client (secteur d’activité, culture d’entreprise)
 

2. Comment centraliser et uniformiser les données récolter sur vos consultants / projets ?

La centralisation des données est la première étape à réaliser. En effet, il est nécessaire de mettre en place un outil pour collecter et stocker l’ensemble des données récoltées. Cela permettra d’avoir une vue d’ensemble des données et de faciliter leur exploitation.

Il est également important d’uniformiser les données récoltées afin qu’elles soient comparables. En effet, si les données sont hétérogènes, il sera difficile de les comparer et d’en tirer des conclusions.

Pour centraliser et uniformiser les données, il est nécessaire de mettre en place un outil de type plateforme de gestion des données. Ce type d’outil permet de collecter, de stocker et d’analyser les données. Il est également possible de paramétrer des règles pour l’uniformisation des données.

Une fois les données centralisées et uniformisées, il est possible de procéder à leur analyse et ainsi voir rapidement les consultants les plus pertinents pour un projet client spécifique.

 

3. L’intérêt des plateformes de staffing intelligente avec algorithme de matching

Le matching entre les données des consultants et celles des projets clients est une étape cruciale du staffing. En effet, c’est à partir de cette analyse que les équipes de staffing vont pouvoir sélectionner les consultants les plus adaptés aux besoins du projet client.

Pour réaliser cette analyse, il est nécessaire de mettre en place un outil de staffing intelligent. Ce type d’outil utilise des algorithmes pour effectuer le matching entre les données des consultants et celles des projets clients. Ces algorithmes sont capables de prendre en compte de nombreux critères pour effectuer le matching.

Il est possible de personnaliser les critères pris en compte par l’algorithme de matching pour adapter les résultats à vos besoins. En effet, il est possible de modifier la pondération des critères afin d’améliorer les résultats du matching.

Par exemple, si vous souhaitez privilégier les consultants ayant déjà travaillé sur un projet similaire, il suffit de modifier la pondération du critère “expérience sur un projet similaire”.

Le staffing intelligent permet donc de gagner du temps et de la qualité dans le staffing des projets.

Il est également possible d’intégrer des outils de machine learning pour améliorer les résultats du matching. En effet, les outils de machine learning sont capables d’apprendre et de s’adapter aux données.

Par exemple, si vous avez un projet à pourvoir sur Paris, l’outil de machine learning va analyser les données des consultants et sélectionner ceux qui ont déjà travaillé sur des projets à Paris.

Les outils de machine learning sont donc capables d’améliorer les résultats du matching en fonction des besoins spécifiques du projet.

Les outils de staffing intelligent avec algorithme de matching (comme Kicklox Platform) permettent donc d’améliorer considérablement la qualité du staffing. En effet, ils permettent de sélectionner les consultants les plus adaptés aux besoins du projet client. De plus, ils permettent de gagner du temps dans le processus de staffing

Le staffing de projets en entreprise de conseil ou ESN peut être difficile. Les données peuvent aider à améliorer le staffing des sociétés de conseil grâce à la centralisation et l’uniformisation des données. Il est également possible d’utiliser des outils de staffing intelligent avec algorithme de matching pour améliorer la qualité du staffing.

 

 

En conclusion, il est possible d’améliorer le staffing des sociétés de conseil grâce aux données. Ces données peuvent être collectées, stockées et analysées afin de trouver les consultants les plus pertinents pour un projet client spécifique. De plus, il est possible d’utiliser des outils de machine learning pour améliorer les résultats du matching en fonction des besoins spécifiques du projet. Les outils de machine learning permettent donc d’améliorer considérablement la qualité du staffing.

Il existe plusieurs outils de staffing intelligent sur le marché, tels que Kicklox Platform. Ces outils permettent d’améliorer la qualité du staffing en sélectionnant les consultants les plus adaptés aux besoins du projet client.

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