피플 애널리틱스를 시작하기 전 꼭 알아야 하는 것

일반적으로 HR 업무의 많은 부분은 경험과 직관에 의존해왔습니다. 그러나 HR 업무에 활용할 수 있는 데이터가 풍부해지고 분석 기술이 발전하면서, 점차 이러한 직관적 접근의 한계가 드러나게 되었습니다. 그러면서 자연스럽게 마케팅, 제조, 운송, 금융 등 이미 데이터 기반의 업무가 활발한 타 업종들처럼 HR 분야에서도 데이터에 기반한 의사결정이 요구되기 시작했습니다.

데이터를 통해 직원들의 니즈를 더 잘 이해함으로써, 채용부터 성과 관리, 직원 유지에 이르기까지 다양한 영역에서 더 나은 결정을 내리고, HR 업무를 더욱 정확하고 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다.

물론 여전히 경험과 직관도 무시할 수 없는 부분입니다. 숙련된 인사 담당자들의 경험과 직관은 지원자들의 역량을 파악하는 데 중요한 지표 중 하나이기 때문입니다. 따라서 이러한 경험과 직관을 데이터 분석과 함께 균형 있게 활용하는 것이 HR의 새로운 과제로 떠오르고 있습니다.

피플 애널리틱스란?

피플 애널리틱스(People Analytics)는 경험과 직관에 의존한 기존의 방식에서 벗어나 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 방법론입니다. 피플 애널리틱스에서 다루는 데이터는 채용, 온보딩, 교육, 성과관리, 인재 유지, 생산성, 리더십, 배치, 이직 등 직원 생애 주기 전반에 걸쳐 있습니다.

예를 들어, 채용 프로세스의 단계별 소요 시간을 분석하면 특정 단계에서 불필요하게 소모되는 시간을 찾아내어 단축할 수 있습니다. 또한, 직원의 역량과 스킬을 분석해 최적의 부서에 배치함으로써 생산성을 극대화할 수 있습니다. 뿐만 아니라 핵심 인재 육성을 위해 조직 네트워크를 분석하여 인재 발굴 전략을 개발할 수도 있습니다.

이처럼 데이터 기반 분석 결과는 조직이 더 나은 의사결정을 내리고, 업무 생산성 및 직원 만족도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

피플 애널리틱스 준비 4단계

피플 애널리틱스를 성공적으로 도입하려면 HR 이슈뿐 아니라 더 넓은 비즈니스 이슈들과 긴밀히 연계하는 것이 중요합니다. 이를 위해 다음 네 가지 준비 단계를 고려해야 합니다.

1단계: 비즈니스 문제 정의 및 로드맵 수립

먼저 조직의 시급한 문제를 파악하고 정의합니다. 예를 들어, 특정 부서의 이직률이 높다면 부서별 이직 현황과 원인을 분석하고 이에 대응하는 것을 우선 과제로 삼을 수 있습니다. 이렇게 비즈니스 문제를 명확히 한 후, 가설 설정, 데이터 수집 및 관리, 분석, 결과 보고 등의 구체적인 로드맵을 수립합니다.

2단계: 팀 구성 및 역할 배분

피플 애널리틱스를 진행할 때는 데이터 분석 기술뿐만 아니라 과제를 끝까지 완수하는 프로젝트 관리 역량이 필요합니다. 이를 위해 문제 해결을 주도할 PM을 중심으로 팀을 구성해야 합니다. 비즈니스 문제의 규모와 범위에 따라 복잡한 분석 기술이 필요하다면 데이터 분석 전문가를, 방대한 데이터의 관리가 요구된다면 데이터 엔지니어를 추가로 포함하는 등 PM 주도 아래 적절한 팀 구성이 이루어져야 합니다.

3단계: 기술적 및 조직 문화적 준비

피플 애널리틱스를 도입하려면 기술적 준비가 필수입니다. 조직의 상황에 맞는 데이터 인프라를 마련하여, 엑셀 분석에서 HR 시스템 개발에 이르기까지 데이터를 원활히 활용할 수 있는 환경을 만들어야 합니다.

그러나 기술적 준비만으로는 충분하지 않습니다. 경영진의 전폭적인 지원과 데이터 기반 의사결정을 신뢰하는 조직 문화를 조성해야 하며, 부서 간 원활한 데이터 공유와 협력을 장려하는 분위기도 중요한 성공 요인이 됩니다.

4단계: 데이터 분석과 실행 방안 도출

조직에서 생성되는 다양한 정보(인적 정보, 성과, 급여 등)를 데이터로 활용할 수 있습니다. 간단한 수준에서는 HR과 관련된 지표(인당 생산성, 이직률 등)를 설정하고, 고도화된 수준에서는 이직 관련 변수를 바탕으로 예측 모델을 구축하여 개별 구성원의 이직률을 예측하는 방식으로 활용할 수 있습니다. 이렇게 분석한 결과를 바탕으로 문제를 개선하기 위한 구체적인 실행 방안과 기대효과를 도출해야 합니다.

피플 애널리틱스의 전망

피플 애널리틱스는 앞으로 HR 부서뿐 아니라 조직 전체의 전략적 핵심 도구로 자리 잡을 전망입니다. 피플 애널리틱스는 비즈니스 문제에 대한 전략적 분석뿐만 아니라, 채용 과정에서의 최적 인재 추천 알고리즘과 자기소개서 요약 및 평가 등 다양한 AI 활용 사례로도 쓰이고 있습니다.

또한, 체계적인 온보딩과 교육 지원을 통해 인재가 조직에 정착하고 성장할 수 있는 최적의 환경을 조성하는 데에도 기여하고 있습니다. 국내에서도 생성형 AI를 도입해 조직의 생산성을 혁신한 대기업 P사 사례가 있습니다. 이 회사는 ChatGPT를 사내 업무 시스템과 결합해 신규 구성원 온보딩 및 업무별 실천 가이드를 제공함으로써, 업무 적응 기간 단축과 생산성 향상을 이뤄냈습니다. 이처럼 최신 기술과 결합된 피플 애널리틱스는 직원 만족도와 생산성을 동시에 높이는 맞춤형 HR 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

결론적으로, 피플 애널리틱스는 HR 관리의 효율성을 높이는 도구를 넘어, 조직의 전략적 파트너로 발전하며 앞으로도 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.