WhiteRose Janitorial

Réduire le roulement de personnel de 77 % grâce à l’intelligence comportementale dans les moments qui comptent

« La rétention est la mesure la plus claire du succès que nous avons connu avec The Predictive Index. » Joe Gallo, président, WhiteRose Janitorial

WhiteRose Janitorial est une entreprise d’entretien ménager commercial d’envergure nationale qui sert des clients partout au Canada. Quand le président Joe Gallo s’est joint à l’organisation il y a cinq ans, l’entreprise était surtout établie à Toronto. Son mandat : faire croître l’entreprise à l’échelle du pays, un objectif qui exigeait de transformer presque tous les volets de ses activités, y compris le recrutement. Ayant déjà travaillé chez de grands fournisseurs de services qui utilisaient des outils d’évaluation comportementale, Joe connaissait la valeur des données sur les personnes dans les décisions d’embauche. En 2022, il a choisi The Predictive Index® (PI), offert par le partenaire élite Prévision Succès, pour aider WhiteRose à adopter une approche du recrutement plus uniforme et mieux éclairée.

Alors que WhiteRose se préparait à prendre de l’expansion, son processus de recrutement devait être rebâti de fond en comble. L’organisation n’avait pas de normes uniformes pour définir qui embaucher, ce que chaque poste exigeait ni comment les candidats s’intégreraient à la culture de l’entreprise. Le roulement était élevé, comme c’est courant dans ce secteur. Une grande équipe de recrutement passait son temps à remplacer les employés qui partaient, ce que Joe a décrit comme « un tapis roulant dont on n’arrivait pas à descendre ». Avec des centaines d’employés embauchés chaque année, WhiteRose avait besoin d’une façon évolutive d’établir des critères d’embauche uniformes d’un poste et d’un lieu à l’autre, de repérer les candidats qui conviennent au poste et à la culture, et de réduire le coût de ces remplacements continuels.

WhiteRose a intégré The Predictive Index, offert par Prévision Succès, à son processus de recrutement à grand volume pour donner plus d’uniformité et de compréhension comportementale à ses décisions d’embauche. « Nous faisons maintenant un tri pour nous assurer que chaque personne que nous accueillons convient au poste, à la culture et aussi au style de son gestionnaire », a expliqué Joe. L’équipe utilise PI pour évaluer si les candidats correspondent naturellement aux exigences du rôle, à la culture de l’organisation et au style de travail de leur futur gestionnaire. Les questions d’entrevue générées par PI aident aussi l’équipe à explorer des zones de préoccupation qui ne ressortiraient pas d’une entrevue traditionnelle, ce qui rassure davantage sur le fait que chaque occasion convient tant au candidat qu’à WhiteRose.

Depuis l’adoption de cette approche plus structurée et fondée sur les données, WhiteRose a réduit son roulement annuel de personnel de 77 % en trois ans. Grâce à une meilleure rétention, l’entreprise a pu réduire de plus de moitié l’équipe de recrutement auparavant consacrée aux remplacements continuels, abaissant ses frais généraux tout en continuant d’embaucher des centaines d’employés chaque année. WhiteRose a maintenant des normes d’embauche plus claires d’un poste à l’autre et une plus grande confiance que ses nouveaux employés conviennent bien à leur poste, à leur gestionnaire et à l’organisation.

« Jennifer et l’équipe de Prévision Succès ont été avec nous dès le premier jour et nous ont aidés à l’intégrer à notre façon d’embaucher. Le soutien a été impressionnant, et les résultats tout autant », a dit Joe.