Un groupe financier mondial transforme l'expertise senior en moteur de rétention
À propos de l'entreprise
Un groupe de services financiers diversifié avec des activités aux États-Unis, au Canada et au Royaume-Uni. Avec plus de 6 000 collaborateurs répartis entre la gestion d'actifs, la banque de détail et la conformité, l'organisation a toujours été fière d'une expertise institutionnelle profonde, construite au fil des décennies. Aujourd'hui, elle fait face à un défi commun : comment transmettre cette expertise à la prochaine génération avant qu'elle ne parte.
Le défi : un savoir-faire qui risque de disparaître
Au cours des cinq prochaines années, cette organisation prévoyait que près de 30 % de ses effectifs seniors atteindraient l'âge de la retraite. Pour un groupe où les relations clients et l'expertise réglementaire prennent des années à se construire, ce n'est pas seulement un enjeu RH. C'est un risque business.
Jennifer, VP Talent & RH, voyait clairement le problème. « Nous avions des conseillers seniors qui étaient là depuis 20, parfois 30 ans. Une quantité considérable de savoir tacite : comment gérer des clients complexes, naviguer dans les changements réglementaires, tenir dans les crises de marché. Rien de tout ça n'était documenté nulle part. Ça vivait dans les têtes des gens. »
L'équipe avait déjà tenté un mentorat informel par introduction email et mise en relation LinkedIn. Les résultats étaient inégaux. Des binômes se formaient, puis s'essoufflaient. Il n'y avait ni structure, ni suivi, ni moyen de savoir si le programme apportait quelque chose.
« Nous avions essayé de faire ça nous-mêmes avec des tableurs et des mises en relation manuelles. Au bout de six mois, moins de 20 % des binômes que nous avions constitués se rencontraient encore. Nous avions besoin de quelque chose qui puisse porter cette charge opérationnelle à notre place. »
La solution : un matching structuré, automatisé dès le départ
L'équipe a choisi RandomCoffee pour piloter ce qu'elle a appelé le programme Knowledge Bridge : un cycle de mentorat de six mois associant des spécialistes seniors à des collaborateurs à haut potentiel de la tranche 28-35 ans, dans toutes les lignes métier.
La configuration reposait sur une approche audience fermée. L'équipe de Jennifer a importé les participants directement depuis leur SIRH, prérempli les rôles et niveaux d'ancienneté, et configuré les règles de matching pour garantir que chaque binôme franchisse au moins une frontière inter-métier.
« La plateforme nous a posé les bonnes questions avant même le lancement. Quels critères comptent pour un bon matching dans votre contexte ? Pour nous, c'était le niveau d'ancienneté, la ligne métier et la géographie. On ne voulait pas qu'un responsable conformité de New York soit associé à quelqu'un dans la même équipe. Tout l'intérêt était la pollinisation croisée. »
Une enquête d'inscription a collecté trois informations auprès de chaque mentoré : ses compétences actuelles, le domaine de développement qu'il souhaitait prioriser, et son format de session préféré. Ces réponses alimentaient directement l'algorithme de matching, supprimant tout besoin de curation manuelle.
« Ce que j'ai vraiment apprécié, c'est que les réponses au questionnaire ne disparaissaient pas dans un tableur. Elles faisaient partie de la logique de matching. Un mentoré qui disait vouloir travailler sa communication client était associé à un senior qui avait explicitement indiqué cette compétence comme un point fort. Ce niveau de précision n'était pas quelque chose que nous aurions pu faire manuellement à cette échelle. »
Ce qui a fait fonctionner le programme
Au-delà de la configuration du matching, trois facteurs ont distingué le programme Knowledge Bridge en interne.
- Le sponsoring de la direction dès le départ. La Chief People Officer a cosigné l'annonce de lancement, et deux membres du comité exécutif ont participé en tant que mentors. Ce signal a donné le ton dans toute l'organisation.
- Des communications automatisées tout au long du cycle. Messages de bienvenue, points de mi-parcours et rappels de session étaient envoyés directement par la plateforme. L'équipe de Jennifer surveillait l'engagement depuis le tableau de bord sans avoir à relancer les participants manuellement.
- Une boucle de feedback post-session liée au matching du cycle suivant. Après chaque session, les participants évaluaient le binôme et indiquaient les sujets abordés. Ces données alimentaient le prochain tour de matching, améliorant la qualité des associations au fil du temps.
À la fin du premier cycle de six mois, 91 % des binômes avaient complété au moins quatre sessions, contre un taux de complétion de 20 % du précédent programme manuel. La rétention des participants juniors dans la cohorte a baissé de 28 % d'une année sur l'autre, un chiffre que Jennifer a présenté directement au CFO dans le cadre du business case RH pour le renouvellement.
« J'ai eu une mentorée qui m'a dit que sa relation de mentorat avec un collaborateur de 25 ans d'ancienneté lui avait donné une raison de rester alors qu'elle envisageait de partir. C'est le genre de résultat qu'aucun indicateur ne peut pleinement capturer. Mais les données autour l'aident à raconter l'histoire à la direction. »
