Pourquoi les VC détestent les startups du recrutement

• Les startups du recrutement ont une cyclicité économique forte et des revenus imprévisibles, ce qui en fait une mauvaise cible pour l’investissement VC
• La mesure de la performance est floue et les clients (startups) maîtrisent mal le recrutement, ce qui rend difficile de prouver l’efficacité du produit
• Les utilisateurs préfèrent des outils qui donnent à voir des “efforts” plutôt que des résultats, et l’automatisation se heurte au contraire à de la résistance
• La différenciation entre les outils est faible et la concurrence intense, ce qui rend presque impossible la création de relations exclusives
• À mesure qu’ils grandissent, ces produits subissent une corrélation inverse entre le nombre d’utilisateurs et la qualité des candidats (effet de réseau négatif)

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Pourquoi les venture capitalists évitent les startups du recrutement

• En créant Dover en 2019, l’auteur voyait clairement une opportunité d’introduire l’automatisation et les algorithmes dans le marché du recrutement
• Mais les investisseurs étaient instinctivement sceptiques, et les échecs accumulés au cours des 10 à 20 dernières années allaient dans ce sens
• Dover a levé des fonds auprès de Founders Fund et de Tiger, mais l’équipe a pu constater à quel point il est difficile d’atteindre une croissance à l’échelle du venture

1. Le recrutement est un secteur extrêmement cyclique

• En cas de ralentissement macroéconomique, le recrutement est l’un des premiers budgets à être coupé
  • En 2022, le chiffre d’affaires de Dover a chuté de 70 % par rapport à son pic
  • Même les grandes plateformes de recrutement voient leurs revenus baisser de 30 à 50 % en période de crise
• Les VC attendent une croissance composée, mais le marché du recrutement fonctionne par effondrements et reprises cycliques
• Les clients startups alternent souvent entre 3 mois de recrutement intensif après un financement, puis 9 mois d’arrêt
  • Il est difficile de construire des revenus stables
  • Il faut une stratégie défensive fondée sur des contrats de long terme, comme LinkedIn ou Greenhouse

2. La performance en recrutement est presque impossible à mesurer

• Il existe des indicateurs comme le taux d’embauche par heure ou la vitesse de recrutement, mais ils sont le plus souvent peu pertinents
• Chaque recrutement dépend de trop nombreuses variables propres à sa situation
  • rôle, stade de l’entreprise, contexte du marché, flexibilité de la rémunération, implication du recruteur, etc.
• Les clients restent sceptiques et pensent souvent : « cela ne conviendra probablement pas à notre situation »
• Au final, il est difficile de mesurer ou de reproduire un chemin de succès, et le secteur repose largement sur l’intuition

3. Les clients (startups) sont les plus mauvais en recrutement

• Les startups ont souvent :
  • peu de budget
  • des exigences de talent excessivement élevées
  • des calendriers irréalistes
• Leurs processus sont désordonnés, et elles affectionnent les approches ponctuelles et improvisées
• Comme les décisions de recrutement dépendent des fondateurs, un changement de priorité peut interrompre immédiatement les embauches
• Souvent, plus une organisation échoue à recruter, plus elle cherche à s’appuyer sur des services externes (sélection adverse)

4. Il faut satisfaire des métriques de façade

• L’accent est mis sur des indicateurs qui ressemblent à des résultats, plutôt que sur les résultats réels
• Exemples : changer sans cesse d’ATS ou faire tourner différents outils d’automatisation email
• Les demandes des utilisateurs débouchent souvent sur des fonctionnalités à l’impact minime
  • ex. : A/B test du troisième email
• Au final, le produit devient surchargé de fonctions et plus lourd, les utilisateurs se fatiguent puis partent

5. Il est difficile de nouer des relations exclusives

• Les startups utilisent plusieurs outils et plusieurs agences en même temps
• Tout se joue sur “qui envoie d’abord un bon candidat”
  • La qualité de long terme du produit ou l’expérience utilisateur importent peu
• Quand un recrutement aboutit, il est difficile d’en identifier la cause, donc prouver sa contribution est déjà en soi compliqué

6. La résistance à l’automatisation est forte

• Même des tâches élémentaires suscitent un rejet de l’automatisation (ex. : les emails de planification)
• Les raisons sont les suivantes :
  • la peur d’être remplacé
  • le désir de garder le contrôle sur tout le processus
  • la « preuve d’effort » par le travail manuel
  • la crainte qu’en obtenant des résultats grâce à l’automatisation, on réduise les effectifs ou les budgets
• En conséquence, il existe une culture où, indépendamment de l’efficacité réelle, le temps investi paraît plus convaincant

7. Les produits de recrutement ont un « effet de réseau négatif »

• Plus une plateforme grandit, plus la qualité des candidats baisse
• Exemple : succès initial de Triplebyte → démocratisation → baisse de la qualité des candidats → départ des utilisateurs
• Une structure où tout le monde concurrence le même vivier (pool) perd de son attrait
• Pour conserver un avantage concurrentiel, il faut des candidats ou des approches différenciés, mais cela devient impossible à mesure que le produit se généralise

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À cause de ces problèmes structurels, les VC sont instinctivement sceptiques vis-à-vis des startups du recrutement
Quiconque veut lancer une startup du recrutement doit se battre non seulement contre ses concurrents, mais aussi contre la structure même du marché