스펙터와 함께하는 HR Analytics 성공 전략
HR Analytics, 데이터로 사람을 이해하다
2024년 원티드랩이 데이터 분석을 통한 HR 의사결정을 주제로 ‘2024 PEOPLE ANALYTICS(피플 애널리틱스, 이하 PA) 컨퍼런스를 개최했는데요. 당초 예상보다 많은 사람들이 관심을 보이며, HR 전문가들 사이에서 데이터 기반 HR 의사결정에 대한 높은 관심을 확인시켜준 자리였습니다. 실시간 데이터와 AI를 활용한 HR 솔루션의 가능성이 논의되며, HR Analytics가 단순한 트렌드를 넘어 필수 전략으로 자리 잡고 있음을 보여주었습니다.
데이터 기반 의사결정은 이제 기업 경영의 필수 요소로 자리 잡았습니다. HR 분야에서도 예외는 아닌데요. 데이터를 기반으로 직원과 조직의 성과를 분석하고 예측하는 HR Analytics는 채용부터 인재 관리, 경력 개발에 이르기까지 HR의 모든 영역에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
HR Analytics, 무엇이 달라졌을까?
기존의 HR은 주로 직감이나 과거 경험에 의존한 의사결정을 내렸습니다. 물론 직감이나 경험도 일종이 데이터라 할 수 있지만, 이는 경험한 사람에 근거한 것으로 편견이 들어가기 쉽고, 조직 전체에 적용하기는 어렵습니다.
한국에서 HR Analytics가 본격적으로 주목받기 시작한 것은 2010년대 중반부터입니다. 당시에는 글로벌 기업 사례를 참고해 인사 데이터를 수집하고 분석하는 초기 단계였으나, 지금은 기술 발전과 함께 HR 데이터의 활용도가 크게 증가했습니다.
주요 전환점
2015년: 데이터 기반 채용의 부상
국내 주요 대기업들이 인사 데이터를 활용한 채용 효율화 프로젝트를 도입하기 시작했습니다. 당시 주요 기업은 채용 과정에서 지원자들의 평판 데이터와 조직 적합성을 정량적으로 평가하는 방법을 실험적으로 적용했습니다.
2020년: 팬데믹으로 가속화된 디지털 HR
코로나19 팬데믹은 재택근무와 비대면 채용이 확대되면서 HR Analytics의 중요성을 한층 높였습니다. 기업들은 직원 경험(EX)과 생산성을 실시간으로 분석하기 위한 디지털 도구를 도입하기 시작했습니다.
2024년 현재: 데이터 기반 HR의 필수화
HR Analytics는 더 이상 선택이 아니라 필수로 자리 잡고 있습니다. 스펙터와 같은 HR 솔루션 기업이 제공하는 평판 서비스와 팀 분석 도구는 조직의 채용과 운영을 혁신하는 데 기여하고 있습니다.
국내 기업들은 이제 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, 이를 바탕으로 조직의 문제를 예측하고 개선하는 데 주력하고 있습니다.
HR Analytics, 어떻게 활용하나?
데이터를 기반으로 직원과 조직의 성과를 분석하고 예측하는 HR Analytics는 채용부터 인재 관리, 경력 개발에 이르기까지 HR의 모든 영역에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
1. 직원 경험(EX) 데이터의 활용
HR Analytics는 직원 만족도와 참여도를 실시간으로 측정하고, 이를 기반으로 조직 성과를 끌어올릴 수 있는 방안을 제시합니다. Microsoft Viva와 같은 플랫폼은 직원들의 행동 데이터를 분석해 맞춤형 경력 개발과 웰빙 프로그램을 제공합니다.
2. AI 기반 예측과 개인화된 HR 서비스
AI를 활용하면 직원 이탈 가능성을 예측하거나 팀 구성 최적화 방안을 제안할 수 있습니다. 더 나아가, 직원의 경력 목표와 업무 스타일에 맞춘 맞춤형 HR 서비스를 통해 조직과 개인의 성장을 동시에 도모할 수 있습니다.
3. 데이터 기반 채용과 조직 관리
스펙터의 평판 서비스는 지원자의 협업 능력, 문제 해결력, 조직 적합성을 분석해 데이터 기반의 공정하고 효율적인 채용 결정을 지원합니다. 또한 스펙터의 팀 인사이드는 팀 내 성과 데이터와 상호작용 패턴을 분석하여 다음과 같은 의사결정을 돕습니다:
팀 구성 최적화: 팀 간 갈등을 줄이고 협업 효율성을 높일 인사이트 제공
인재 유지: 이탈 가능성이 높은 직원을 예측하고 선제적으로 대응
조직 성과 예측: 데이터에 기반한 KPI 관리 및 개선 방안 제안
데이터 기반 HR로 성공한 사례
사례 1(글로벌): 구글의 데이터 중심 HR 운영
구글은 HR Analytics를 통해 직원의 선호도를 분석하고, 맞춤형 경력 개발 및 복지를 제공합니다. 이를 통해 직원 만족도와 생산성을 동시에 높이는 성과를 냈습니다.
사례 2(글로벌): Microsoft Viva로 직원 경험 향상
Microsoft Viva는 직원들이 자신의 업무 스타일과 선호도에 따라 경력 개발과 학습을 선택할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 직원의 자기주도적 성장을 촉진하며, 조직과 개인 모두에게 긍정적인 영향을 미칩니다.
사례 3(국내): 스펙터를 활용한 데이터 기반 채용
국내 한 스타트업은 스펙터의 평판 데이터를 활용해 신입과 경력직 채용에서 모두 성공을 거두었습니다. 특히 협업 능력이 뛰어난 인재를 선발한 결과, 팀 내 소통과 성과가 크게 향상되었으며, 퇴사율도 눈에 띄게 감소했습니다.
데이터가 있는 회사에서 HR Analytics를 활용하는 방법
데이터를 이미 보유하고 있는 회사는 이를 더 효과적으로 활용하기 위해 아래와 같은 기술적 접근을 고려할 수 있습니다:
데이터 통합
다양한 소스에서 데이터를 수집하는 경우, 데이터를 통합하여 중앙 집중식으로 관리하세요. 이는 데이터 중복을 방지하고 분석의 정확성을 높이는 데 중요합니다.
고급 분석 도구 사용
세계적으로 많이 사용되는 HR Analytics 도구로 Tableau, Microsoft Power BI, SAP SuccessFactors, IBM Watson Analytics, Oracle HCM Cloud가 있습니다. 도구는 예산과 인원등 회사 규모와 분석 단계에 맞춰 선택하면 됩니다.
머신러닝 및 AI 활용
AI 기반 예측 분석을 통해 직원 이탈 가능성을 예측하거나, 채용에서 조직 적합성이 높은 지원자를 추천받는 등의 고급 기능을 적용할 수 있습니다.
데이터 시각화
분석 결과를 그래프, 차트 등으로 시각화하여 의사결정권자들에게 효과적으로 전달하세요. Microsoft Power BI와 같은 도구를 사용하면 HR 데이터를 쉽게 시각화할 수 있습니다.
데이터가 없는 회사에서 HR Analytics를 시작하는 방법
데이터가 부족한 회사라면 HR Analytics를 시작하기 위해 아래 단계를 고려할 수 있습니다:
데이터 수집 기준 설정
먼저, 어떤 데이터를 수집할지 결정해야 합니다. 예를 들어, 직원 만족도 조사, 출근 기록, 업무 성과와 같은 기본 데이터를 정의하세요.
수집 기준을 명확히 하고, 데이터를 일관되게 기록할 수 있는 시스템(예: 엑셀, HRIS 등)을 도입하세요.
작은 프로젝트로 시작
모든 데이터를 한 번에 수집하고 분석하려 하기보다는, 조직에서 가장 필요하거나 시급한 문제를 해결하는 데 초점을 맞추세요. 예를 들어, 이직률 감소, 채용 효율 개선 등 특정 목표를 설정하세요.
기술 도구 도입
초기에는 간단한 도구(구글 스프레드시트, 설문 도구 등)를 사용하여 데이터를 정리하고, 점차적으로 HR 전용 소프트웨어나 분석 플랫폼(스펙터, Microsoft Viva 등)으로 전환할 수 있습니다.
데이터 분석 전문가와 협업
내부에 데이터 분석 전문가가 없다면 외부 컨설턴트나 소프트웨어 제공업체의 도움을 받아 HR 데이터를 활용하는 방법을 배우는 것도 좋은 시작입니다.
스펙터를 활용한 손 쉬운 데이터 기반 HR
당장 채용을 하거나, 조직 개편이 필요한데 데이터가 없거나 정리해야 할 양이 방대하다면 스펙터를 활용해 빠르게 데이터를 확보하고 활용해 보세요. 스펙터의 평판 데이터와 팀 인사이드는 채용부터 조직 운영까지 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
평판조회: 지원자의 객관적인 평판 정보와 컬처핏 검증으로 채용의 실패율을 줄이는 평판 데이터
팀 인사이드: 구성원 개개인의 업무 성향을 바탕으로 조직 전체를 진단해 조직의 성과와 협업 효율성을 데이터로 예측하고 관리
데이터의 양보다 중요한 것은 데이터를 어떻게 활용하느냐입니다. HR Analytics의 효과를 극대화하기 위해, 데이터를 기반으로 명확한 목표를 설정하고 분석 결과를 실행 가능한 전략으로 전환하는 것이 핵심입니다. 시작이 어렵다면 스펙터와 함께 스타트 해 보세요!!