Cette #entrepreneuse recrute des #candidats via de la #publicité ciblée et intelligente

Fariha Shah est la fondatrice de la start-up Golden Bees, qui a pour ambition de révolutionner les RH en s'appuyant sur de la publicité programmatique. Explications.

À 33 ans, Fariha Shah est l'une des fondatrices de Golden Bees, une start-up parisienne experte en intelligence artificielle. Créée en juillet 2015, elle a mis au point une plateforme de recrutement en ligne qui permet de diffuser des offres d'emploi de manière ciblée et automatisée via ce qu'on appelle la publicité programmatique. Pionnière sur un marché encore émergent en France, cette start-up compte aujourd'hui plus de 200 références, avec à son portefeuille de gros clients comme Bouygues, Korian, Vinci ou encore la SNCF.

"La publicité programmatique consiste à l'automatisation des tâches, qui sont liées à l'achat d'espaces publicitaires", explique cette entrepreneuse qui a travaillé pendant plus de dix ans dans le domaine du digital et de la publicité ciblée. "La publicité programmatique permet de faire du ciblage d'audience. Nous allons chercher l'internaute là où il se trouve en fonction du profil que nous recherchons." Concrètement, cet outil va envoyer des offres d'emploi à la place des publicités lorsque vous naviguez sur Internet. Grâce à cette solution qui intègre l'intelligence artificielle via des algorithmes dans son processus de recrutement, la rencontre entre l'offre et la demande doit être facilitée."Avec à la clé plusieurs millions de candidats potentiels", souligne Fariha Shah, diplômée d'une école de commerce.

Répondre à une pénurie de candidats

Selon un sondage réalisé par la start-up Golden Bees elle-même en mai 2018, les publicités d'emploi ne semblent pas vraiment effrayer le candidat. Bien au contraire. 98% des sondés affirment avoir une perception positive des publicités d’emplois, et 71% d’entre eux ont qualifié ce type d’annonces de publicité utile. Mais le taux d'engagement sur les publicités d’emploi reste difficile à quantifier, variant en fonction des intentions de l’internaute, à savoir s’il est en recherche active ou non.

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