빠르게 변화하는 시장 환경과 고도화되는 고객의 요구에 대응하기 위해, 기업 전반의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 속도는 그 어느 때보다 가속화되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 인사관리(HR) 역시 더 이상 예외일 수 없습니다.
그동안 HR 영역은 ‘사람’을 다루는 업무라는 특성상, 데이터보다는 경험과 직관, 개인의 노하우에 의존해 운영되어 온 측면이 컸습니다. 이로 인해 디지털 기술을 활용한 정교한 분석과 체계적인 의사결정은 상대적으로 뒤로 미뤄져 왔습니다.
그러나 최근 글로벌 혁신 기업들은 중요한 인사 의사결정 과정에서 직감에 의존하기보다, 객관적인 인사 데이터를 기반으로 한 분석을 통해 성과를 만들어내고 있습니다. 채용, 평가, 성과관리, 이탈 예측 등 HR 전반에 데이터를 활용함으로써 공정성과 설득력을 동시에 확보하고 있는 것입니다.
이러한 변화 흐름 속에서 많은 기업들이 주목하고 있는 개념이 바로 피플 애널리틱스(People Analytics)입니다. 피플 애널리틱스는 인사 데이터를 체계적으로 수집·분석해, 조직과 구성원에 대한 이해를 높이고 보다 전략적인 경영 판단을 가능하게 합니다. 이제 HR은 경험의 영역을 넘어, 데이터 기반 의사결정의 중심 축으로 진화하고 있습니다!
피플 애널리틱스(People analytics)란 무엇인가요?
피플 애널리틱스는 인재 관리 분야(HR)에 접목된 빅데이터 기술로, 구성원과 성과의 관계를 객관적으로 분석해주는 HR 관리 도구입니다. 빅데이터 기술을 활용해 직원들의 방대한 행동 패턴을 분석해, 그저 감에 의존했던 구성원들의 성향을 시각화, 정량화할 수 있죠. 이러한 데이터를 기반으로 경영자가 동기 부여, 급여 체계, 성과 평가 등 주요 HR 과제를 데이터에 기반해 의사결정할 수 있도록 도와줍니다. 인사담당자의 주관적인 의견이 아닌 증거와 사실에 기반해 평가하기 때문에 조직의 투명성을 높일 수 있습니다.
피플 애널리틱스(People analytics) 어떻게 활용할까요?
피플 애널리틱스의 활용범위는 다양합니다. 예시를 들자면, 직원들의 갑작스러운 퇴사가 잦은 기업의 경우 통계를 통해 이직률 정도 알 수 있지만, 적절한 데이터를 수집 및 분석함으로써 왜 직원들이 떠나는지 파악하며, 퇴사율을 줄일 수 있습니다.
데이터가 구축되지 않은 곳에서는 먼저 어떤 지표를 확인할지 정하는 것이 좋습니다. 기업마다 상황이 다양하겠지만, 먼저 퇴사율을 살펴보는 것이 좋습니다. 이후 임금 상승, 성과, 그리고 승진 기간의 상관관계 등을 확인하죠. 누가 퇴사하고 어떤 이유로 퇴사하는지 알 수 있기 때문에 정말 필요한 인재들이 회사에 남을 수 있도록 미리 대비할 수 있습니다.
이러한 피플 애널리틱스를 활용해 유의미한 결과를 도출한 글로벌 사례를 소개합니다.
- 마이크로소프트, 입사 첫 주에 상사와 일대일 미팅을 하면 신규 입사자의 몰입도 8% 증가, 팀원과 협업하는 데 걸리는 시간 3배 이상 절약
- 구글, 퍼포먼스 평가, 피드백 설문, 대면 및 비대면 인터뷰 등 다양한 방법을 통해 1만 건이 넘는 자료를 통합하고 분석하여 좋은 관리자의 특성 도출, 리더십 교육 진행
- 글로벌 에너지 기업 셰브론, 300여 명의 데이터 분석 전문가와 프로젝트를 진행해 30% 이상의 생산성 달성
- 타코벨, 퇴사율 감소
직원을 우수한 인재로 만들기 위한 경영전략, 직원의 퇴사율을 관리하고, 적합한 직무에 인력을 배치하는 등 피플 애널리틱스를 활용해 비즈니스 혁신을 이룰 수 있습니다.
작은 규모의 회사는 데이터가 적을 텐데, 피플 애널리틱스(People analytics) 의미가 있나요?
적은 인원이라도 여러 번에 걸쳐 반복적으로 데이터를 측정하고 활용한다면 의미 있습니다. 예를 들어 인원이 10명인 회사라면, 이들을 대상으로 회사에 관련하여 4주간 하루에 1개, 총 20개의 정해진 질문에 응답과 구체적인 의견을 받는다면 총 200건의 데이터를 얻을 수 있죠. 이들에 내재한 일관된 특성으로 조직을 진단해 볼 수 있습니다.
또한 피플 애널리틱스가 통계적인 데이터, 방법론에 근거한 것뿐만 아니라 인류학에서 사용하는 연구 방법론 또한 충분히 과학적입니다. 다양하게 생성된 데이터들을 복합적으로 분석해보는 것입니다. 인터뷰한 결과, 서로 피드백한 결과들 모두가 데이터입니다.
회사의 고유한 문제 해결을 위해서는 먼저 회사의 데이터를 통해 꼼꼼히 확인해야 합니다.
조직을 이해하려면 회사에서 스스로 쌓아온 데이터 분석이 선행되어야 하고, 이를 통해 사람과 조직을 객관적으로 볼 수 있어야 하죠. 회사 내 주력 세대가 MZ세대로 대두되면서, 최근 “공정하고 설득력 있는” HR 의사결정이 더욱 중요해졌습니다. 이러한 상황에서 기존처럼 감이나 의견에 의존한 의사결정은 조직 구성원뿐만 아니라 대표에게 설득력이 떨어질 수밖에 없습니다. 데이터에 기반한 HR이 더욱 중요하게 여겨지고 있으며, 인사담당자라면 이를 분석할 수 있는 피플 애널리틱스 능력이 어느 때보다 필요합니다. 인사담당자가 가진 우수한 직관력에 더해, 데이터 분석 결과가 가미된다면 조직의 성장에 더욱 건강한 기운을 불어넣을 수 있을 것입니다.
📌 피플애널리틱스와 AI가 만나면? HR의 '감'을 '데이터 기반 전략'으로 바꾸는 법 (+성공사례)
📌 HR AI를 인사 업무에 도입해야 하는 이유와 활용 가이드
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