최근 기업들은 적절한 인력을 채용하기도 어렵고, 고급 인재를 유지해서 퇴사를 방어하기도 어렵다. 물론 인재관리와 개발을 위해 돈을 많이 쓰면 해결될 수도 있으나, 기업들의 곳간이 항상 넉넉한 것은 아니고 인재 뿐만 아니라 다양한 투자를 병행해야 하므로 무작정 돈을 쓸수도 없다. 인사정책 상으로 채용 보너스, Referral Fee, 재입사 프로그램 등 다양한 정책을 운영하고 있으나, 이 또한 효과가 즉시 발생하지는 않는다.
이러한 문제에 직면한 기업들은 몇 년전부터 인사 데이터를 분석해서 관리하려는 노력을 기울이고 있다. 이를 Workforce Analytics 또는 HR Analytics라고 부른다. Workforce Analytics는 HR 정보와 Non-HR 정보를 결합해서 인력을 효과적이고 효율적으로 관리하는 의사결정을 지원하는 영역이다. Workforce Analytics에서 다루는 데이터는 일반적으로 다음과 같다.
- HR 정보: 채용, 보상, 성과, 교육, 인구통계학, 평가정보 등
- Non-HR 정보: 영업 생산성, 사고, 부정(fraud), 고객, 품질 등
IT 기술을 활용하여 정형/비정형 HR 및 Non-HR 정보를 수집/저장/분석하여 의사결정을 지원하게 되며, 일반적으로 아래의 4단계를 거쳐 분석을 수행한다. 가장 기초적인 단계는 인력의 운영에 대한 보고(Operational Reporting)이며, 데이터 정합성, 일관성, 적시성을 필수적으로 확보해서 운영 상의 보고를 하게 된다. 1단계의 기본적인 요건을 구비하여 데이터가 쌓이게 되면, 2단계 Advanced Reporting이 가능해진다. 다차원 분석 특성을 바탕으로 벤치마킹과 의사결정을 위한 분석을 하고, 이를 Dashboard 형태로 조회하게 된다.
그리고 3단계에는 Advanced Analytics로 발전하여, 1~2단계에서 파악한 현상(effect)을 야기하는 원인과 이슈를 파악하고, 실행 가능한 해결책을 도출하기 위한 다양한 분석을 수행하게 된다. 마지막 단계는 Predictive Analytics이다. 1~3단계를 거쳐서 확보된 데이터는 근 미래를 예측하기 위한 다양한 분석에 활용되며, 인력에 대한 퇴사율 예측이나 어떤 채널로, 어떤 Spec의 지원자를 채용했을때 최적의 성과를 내는지도 다양하게 예측하게 된다. 기업들은 Workforce Analytics를 통해 인력 계획, 채용/유지, 성과관리, 다양성, 인력관리 효과성 증대를 원하고 있다.
예를 들어, 인사 데이터는 분석하기 위해 분석특성별(채용채널, 부서, 지역, 성별, 근속기간, 나이, 직급, 직책, 성과, 상급자, 상급자의 평가, 부서규모, 재취업 여부 등)로 데이터를 수집해서 분석하게 된다. 모 기업은 이러한 데이터 분석을 통해 퇴직에 영향을 미치는 Top 5 turnover risk drivers를 도출하였는데, driver 중에는 현재 직급에 장기간 정체되거나 부서에 승진자가 없다는 것도 있다. 이러한 데이터는 아래와 같은 Dashboard 형태로 관리되어, 인력의 채용, 개발, 유지 등으로 조회할 수 있다.
Workforce Analytics는 EHS(환경안전) 분야에서도 적용이 가능하다. 예를 들어, 글로벌 Mining company는 안전 프로세스, 시스템, 체계 등이 잘 갖춰져 있으나, 지속적인 상해와 사망하고 있었다. 사고의 근본 원인을 시사하는 안전 사고 간의 상관관계를 확인하기 위해 데이터 기반의 현황 분석을 실시했다.
채굴 현장에서 발생한 작업자 사고의 데이터와 측정 지표를 수집(총 620개)해서 사건 간의 상관관계가 높은 변수를 식별하는 세그먼트 모델 개발했다. 높은 상관관계를 나타내는 특징은 다음과 같았다.
- 사고 발생 지점 근처에 있었음
- 사고 발생하는 순간 설비 작동에 관여하고 있었음
- 교대(shift) 이후 반나절 또는 하루 이내
- 과거 휴가 일수가 많았음
- 높은 근속기간
- 채굴 지역의 다양한 장소(zone) 간에 넓은 이동 반경
- 계약직
반면에 낮은 상관관계를 갖는 특징은 다음과 같아서, 이를 통해 사고를 예방하기 위한 다양한 프로그램을 개발하여 운영했다.
- 안전 관련 자격증 보유
- 유지보수/정비 부서 소속
- Top Talent
앞으로의 비즈니스 환경에서 인력의 중요성은 더욱 더 강조될 전망이다. 이제는 Workforce Analytics를 통해 데이터 기반의 최적 인력관리가 필요한 시점이다.
경영컨설턴트이자 국제공인관리회계사인 안종식입니다. 주로 유통, 소비재(화장품, 식음료 등), 인터넷/모바일, 신용카드 산업에 이르는 다양한 B2C 분야에서 신사업 전략, 경영전략, 해외사업, 리스크 관리 등의 컨설팅 경력을 보유하고 있습니다. 유통 대기업에서 인터넷/모바일 커머스 분야의 신사업 기획 업무를 비롯하여 사업기회 탐색, 신사업 전략 및 비즈니스 모델 수립, 사업화 추진 등 다양한 업무 경험이 있습니다. 현재는 딜로이트에서 컨설팅 업무를 담당하며, 다양한 기업체와 협회에서 강의 활동을 하고 있습니다.
blog: http://aliahn.tistory.com
mail: jongsikahn.cma[at]gmail.com
※ 모든 글은 제가 직접 작성했습니다. 제 허락 없이 무단으로 재배포할 수 없습니다.
'비즈니스 이야기' 카테고리의 다른 글
| 다국적 기업 지배구조 분석 (0) | 2022.04.15 |
|---|---|
| 글로벌 온라인 화장품 시장 동향 (2019~2024) (0) | 2022.03.08 |
| 전기차 시장의 미래, 그리고 기회와 위협 (0) | 2020.12.31 |
| 점점 닫혀지는 세계: 심화되는 충돌, 분열, 박탈감 (0) | 2017.08.26 |
| 전략기획(Strategic Planning): 전략적 이슈와 가설 기반의 접근방법 (2) | 2017.05.28 |
댓글