비즈니스 파트너 HR 애널리틱스 (이재진)

HR Analytics, People Analytics 분야에 관심을 갖게 되면서, 관련 분야의 책을 많이 읽어봐야겠다고 생각했는데 막상 출간된 책들이 많지 않았었다. 

 

HR트렌드에 대해 설명하는 책의 일부에서 짭게 언급된 책들이 대부분이었고, HR Analytics에 대한 내용을 전문적으로 다룬 책으로 김성준님의 <빅데이터 인재를 말하다>를 가장 재미있게 봤었다.

 

최근 교보문고 온라인몰에서 HR분석을 검색해보다가 이 책을 발견하고 바로 구매를 눌렀다. 목차에 나온 내용들 모두 평소에 내가 보고 싶었던 내용들이었다. 

 

외국 회사들의 적용 사례, 저자의 경험, 국내 인사 담당자와의 인터뷰 등이 고르게 담겨있는 책이라고 생각한다. 이 중에서 흥미로웠던 사실, 그리고 인상적이었던 내용들 위주로 정리를 해보려고 한다. 

 

 

1. 책의 추천사

- 책의 추천사에 보면 다양한 글로벌 인사 담당자들의 추천사가 담겨 있는데, 그들의 회사와 소속팀을 보면서도 HR분석과 관련해 각 회사에서 해당 분야를 중요하게 생각하는지 알 수 있었고, 국내에서는 생소한 팀 명이나 직함이 있어서 나중에 따로 이런 직책에 대해 외국 회사들의 채용 포지션을 살펴보는 것도 도움이 되겠다는 생각이 들었다. 

- 실제로 책에서도 여러 HR Analytics와 관련된 채용 공고를 조합하여 HR 분석가에게 필요한 역량을 얘기하기도 한다. 

 

 

2. HR Analytics는 대세인가?

- 처음 이 분야를 알게 된 것은 구글의 'Work Rule' 책을 보고 나서 였다. HR은 직관과 경험의 영역이라고 생각했는데, 통계적으로, 엔지니어링과 같은 관점으로 접근해서 현상을 분석하고 개선안을 잡아간다는 부분이 흥미로웠다. 그리고 무엇보다 어떤 문제의식을 갖고 있고 그것을 기반으로 어떻게 가설을 세워 검증해나갔는지도 참식했었던 기억이 있다.

 

- 그 당시만 해도 이런식의 접근은 구글에서만 가능한거겠지 라고 생각을 해왔다. 그러다가 머신러닝과 AI기술이 여러 분야와 접목되 시너지가 나오지 시작하면서 다시한번 HR Analytics, People Analytics를 회사 내에 도입하는 사례들을 국내에서도 많이 접하게 되었다. 

 

- 책에서 소개하는 다양한 지표들을 보면, 미국 기준이긴 하지만 이제 인사관리 분야에서 데이터를 기준으로 의사결정을 내리고 있고 그것의 중요성을 많은 회아에서 인지하고 있으며, 실제 분석을 전문으로 하는 팀도 많이 만들어져 있다. 이제는 대세가 되었다고 봐도 되지 않을까? 

 

 

3. HRA(HR Analytics) 성숙도 모델과 우리 회사의 단계 생각해보기

- 버신의 HRA 4단계 성숙도 모델 :

   * 레벨1 : 일반 보고 수준

   * 레벨2 : 고급 보고 수준 

   * 레벨3 : 고급 분석 수준

   * 레벨4 : 예측 분석 수준

 

- 여기서 레벨1은 일반 보고 수준은 보고가 필요한 시점에 그때 그떄 필요한 데이터를 모아 보고를 진행하는 단계이다. 레벨2는 이미 분석에 필요한 데이터가 준비되어 있고, 대시보드 형태로 엉제든 필요한 데이터를 볼 수 있는 상태를 의미한다. 

 

- 우리 회사는 현재는 레벨 1.5단계(?) 수준으로 보인다. 일부 데이터들은 시스템화 되어 필요한 데이터들을 뽑을 수 있는 상태이고, 일부는 그렇지 않다. HR 관련 의사결정은 경우에 따라 긴급하게 진행해야하는 경우가 많다. 최근 사례중에서는 코로나19 확산 방지를 위해 재택근무를 할 것인지에 대한 의사결정이다. 그때 가서 필요한 데이터를 수집해 분석하려면 의사결정을 위한 보고 준비까지 많은 시간이 걸릴 것이고 결국 그것을 활용하지 못할 가능성이 크다. 

 

 

4. HRA(HR Analytics) 적용 사례 - 버진미디어 

- "회사 채용 지원자들도 고객이다. 채용 프로세스 상에서의 좋지 않은 경험이 매출에도 영향을 주는 것은 아닐까" 이런 질문을 질문에서만 그치지 않고 정말로 데이터를 통해 영향이 있는지 살펴본 버진미디어 사례이다.

 

- 분석 결과, 실제로 채용이 진행되는 4주동안 지원자들이 버진미디어 서비스를 해지하는 비율이 높았고, 이에 대해 재무적인 영향도가 얼마인지까지 분석을 했다. 또한 채용 프로세스를 개선한 이후와도 비교를 하여 개선을 통해 얼마의 이익을 더 확보하게 된 것인지까지도 결과를 분석했다. 

 

- HRA가 회사 내에서 인정을 받기 위해서는, 이와 같이 재무적인 성과 혹은 비지니스 성과와 어떻게 연결되는지 까지를 보여주 수 있어야 한다.

 

 

 

5. 분석결과를 관리자에게 공개하기

- 조직 문화 진단을 위해 많이 사용되고 있는 방법은 설문조사를 진행하는 것인데, 시행할 떄마다 조직원들의 참여도가 낮거나, 참여하더라도 추후 불이익을 받을 것을 고려해 솔직하지 않은 답변을 하는 것이 문제가 된다. 

 

- FIS라는 회사에서는 신뢰도 높은 데이터 확보를 위해 '투명성'을 선택한 케이스다. 수집된 데이터가 각 팀의 관리자들에게 어떤 형태로 지표화 되어 제공되는지, 그리고 어떤 목적으로 사용될 것인지를 미리 알리면서 데이터 수집을 진행한 것이다. 또한 분석 결과와 더불어 어떤 식의 개선작업이 진행되어야 하는지 피드백도 함께 즉시 관리자들에게 제공된다고 한다. (거의 실시간에 가깝게)

 

- 수집된 결과를 빠르게 공개하는 것 역시 중요하다. 시간이 오래 걸릴수록 이 데이터에 대한 분석 결과의 신뢰도도 떨어지고, 조직원들의 관심도도 떨어질 것이기 때문이다. 또한 그만큼 투명하게 공개되고 있다는 사실을 조직원들에게 알릴 수 있는 방법이기도 하다.

 

- FIS의 조직문화 분석 결과중 발견한 사실 중 하나는, 관리자가 피드백을 자주할수록 해당 직원의 이탈 위험성이 35%이상 감소한다는 부분이었다. 충분한 피드백과 소통만으로도 이탈을 방지할 수 있다!

 

 

6. HRA(HR Analytics) 적용 사례 - 닐슨

- 직원 감소를 측정하고 그것을 방지할 수 있는 전략을 수립하는 작업을 기획하면서 제일 처음 한 일은 프로젝트 스폰서를 섭외한 부분이다.

- "상당히 많은 경우 프로젝트를 통해 솔루션이 도출되면, 그 결과물을 가지고서야 비로소 리더를 만납니다. 하지만 프로젝트로 해결하고자 하는 문제가 정말 비즈니스에 중요한지를 명확히 하기 위해서는 가설이나 사실 기반의 데이터를 가지고 비즈니스 리더와 초기에 협의하는 것이 매우 중요합니다."

- 분석결과를 통해 닐슨의 HRA팀은 직원감소율에 영향을 주는 3가지 주요 요인을 도출했다. '회사 내 타 부서 이동', '고객 현장에서의 상주근무', '근속연수(특히 입사 1년 이내)' 이다.

- 그리고 이 분석결과를 기반으로 6개월 내 이탈 가능성이 높은 핵심인재들에게 다른 부서로의 이동을 HR부서에서 먼저 제안했고 대부분이 이를 수락했다고 한다. 그리고 이들의 6개월 뒤 퇴사율은 0%였다.