‘직원 설문 조사’ 활용 방법론

쪼개고 비교하라, 데이터 속 숨은 진주 보인다

33호 (2009년 5월 Issue 2)

직원들의 업무 몰입도를 높이기 위해 많은 기업들이 EOS(Employee Opinion Survey·직원 의견 조사)를 실시한다. 하지만 EOS 결과를 제대로 해석해 적절한 개선책을 마련하고, 성과를 내는 기업들은 많지 않다. 필자는 이 글에서 EOS 결과를 활용해 최적의 제도 개선안을 마련할 수 있는 실천적 지침을 제시하고자 한다.
 
필자가 미국 모 호텔 체인 본사의 의뢰로 EOS를 진행할 때의 일이다. 의뢰 회사는 이미 5년 이상 같은 설문을 실시했다. 따라서 조사 방법이나 설문 문항의 구성보다는 조사 결과의 심층 분석과 이를 통한 시사점 도출에 중점을 뒀다.
 
이 회사는 특이하게도 컨설턴트들이 본사 임원진에게 조사 분석 결과를 설명하기 전, 각 지역별 주요 거점 호텔을 방문해 총지배인과 분석 결과를 논의하도록 했다. 현장 전문가와 함께 제도적 보완 방안과 실행 플랜을 세워보라는 뜻이었다.
 
필자도 본사 담당자와 함께 거점 호텔들을 방문했다. 남부 앨라배마 주의 호텔을 방문했을 때다. 총지배인이 필자에게 질문을 던졌다.
 
“지난 5년간 늘 궁금했던 점이 있습니다. 이번에는 꼭 짚고 넘어가야 할 것 같아서요. 성과평가제도에 대한 우리 호텔 직원의 만족도가 5점 만점에 2.9점이라는 게 도대체 무슨 뜻인가요? 우리 체인의 전체 평균 3.2점보다 0.3점이 모자라는데, 이것이 심각한 수준인가요, 아닌가요?”
 
지배인의 질문은 사실 EOS를 접하는 관리자라면 누구나 한 번씩은 가져봤을 의문이다. 많은 인사 담당자들과 경영자들이 매년 EOS에서 나오는 방대한 데이터를 어떻게 해석하고 활용해야 하는지 고민한다.
 
EOS는 사실 직원의 ‘의견’일 뿐이라고 말할 수 있다. 정확한 사실이 아닐 수도 있고, 나아가 왜곡되거나 잘못된 정보를 바탕으로 했을 수도 있다. 그렇다면 EOS는 기업 경영에 일부 도움을 주는 참고 자료이거나, 조직 문화 개선을 위한 회사의 노력을 보여주려는 ‘이벤트’에 불과한 것일까?
 
필자는 ‘노(no)’라고 단언하고 싶다. 잘만 활용한다면 EOS는 경영진, 특히 최고경영자(CEO)에게 정확한 시장 조사 데이터만큼이나 값진 정보다. EOS에는 정제된 보고서에서는 파악할 수 없는, 살아 있는 정보가 담겨 있다. EOS는 특히 직원들이 CEO의 전략과 조치를 의도대로 받아들이고 실행하는지를 알려준다. 또 여러 시사점을 통해 문제의 원인을 발견하고 해결할 방안도 제시해준다.
 
그럼 어떻게 하면 EOS 결과를 더 유용하게 해석하고 활용할 수 있을까?
 
점수보다는 비율로 이해하자
EOS에는 주로 5점 또는 7점 척도가 이용된다. 이 척도는 언뜻 간편해 보인다. 하지만 깊이 들어가면 ‘측정(measurement)’만 평생 연구해온 학자들도 그 뜻을 정확히 해석하는 데 어려움을 겪을 때가 있다. 개인에 따라 평가의 기준이 매우 상대적이기 때문이다. ‘매우 만족(5점)’과 ‘대체로 만족(4점)’의 차이를 명확히 정의하는 일도 어렵지 않은가. 하지만 점수보다 비율(%)에 초점을 맞추면 시사점을 찾기가 훨씬 쉬워진다.
 
<표1>은 앨라배마 호텔 지배인의 질문을 받고 필자가 원자료(raw data)를 살펴본 결과다. 

앨라배마 호텔의 만족도 점수는 전체 체인의 평균보다 0.3점 낮다. 그러나 성과제도에 만족하는 직원의 비율은 월등히 높다. 동시에 불만족 비율도 평균보다 훨씬 높게 나타났다. 이 추세는 같은 남부 지역 호텔에서 비슷하게 나타났다. 지배인은 무릎을 쳤다.
 
“이제 알겠네요. 우리 본사에서는 지난해부터 각 지역 본부가 직원의 평가등급 분포를 마음대로 조절할 수 있게 해줬습니다. 남부 지역 본부는 평균 성과자 비율을 크게 줄이는 대신, 우수 성과자와 저성과자 비중을 대폭 늘렸지요. 당시 남부 지역에 중저가 호텔이 많이 들어서 우리 인력을 빼가려는 시도가 많아졌고, 상대적으로 투숙비가 비싼 우리 호텔의 이용객 수는 제자리걸음을 하고 있었습니다.
 
따라서 우리는 우수 인재의 비율과 그들에게 주는 보상을 늘려 그들을 신규 중저가 호텔에 뺏기지 않도록 했습니다. 동시에 저성과자와 단순 직무 종사자 비율을 늘려 우수 성과자를 유지하는 데 필요한 인건비도 충당하려고 했지요. 경쟁이 심해져 수익이 늘지 않는 상황에서는 총 인건비를 고정하고 그 운용을 조정해야 했기 때문입니다. 다른 지역 호텔들은 기존의 성과등급 분포를 그대로 유지했다고 들었습니다.”

필자는 전체적인 맥락을 어느 정도 파악할 수 있었다. 하지만 한 단계 더 깊이 파고들어 성과제도 변경이 조직 구성원들에게 어떤 영향을 미쳤는지 알고 싶어졌다. 필자는 지배인에게 경쟁사로부터 지켜내야 하는 핵심 직무 집단 목록과 성과제도 변경 후 이직률 데이터, 호텔 고객의 서비스 만족도 조사 결과를 요청했다. 이런 데이터 교차분석을 통해 나온 결과는 <표2>와 같았다.
 

“지배인님의 의도가 어느 정도 들어맞은 것 같네요. 성과제도에 대한 핵심 인력들의 만족 비율이 상당히 높고 이직률도 떨어졌습니다. 반면 비핵심 직무군은 성과제도에 대한 만족이 낮고 이직도 늘었네요. 다행히 비핵심 직무 직원의 이직이 고객 만족도에는 아직 큰 영향을 주지 않았습니다. 보통 직원 이직이 늘면 서비스에 문제가 생기기 쉽거든요.”
 
“제 의도가 일정 부분 충족됐지만 평가제도를 좀더 보완해야 할 듯합니다. 직원들과 얘기를 해보니 문제점이 좀 있더군요. 그들은 평가 차등이 필요하다는 점은 인정하지만, 너무 급격한 변화에 적응하기 힘들다고 하더군요. 비핵심 직무 수행자에게 일방적으로 불리한 평가 기준 때문에 직원 간 갈등이 생긴 적도 있다고 합니다. 사실 저는 약간의 불만은 있을 수 있다고 생각했으나, 바뀐 평가제도에 대한 만족도가 양극단으로 나뉠 거라고는 예상치 못했습니다.”
 
만약 필자와 지배인 사이에 이런 대화가 없었다면, 즉 전체 평균은 3.2점인데 당신이 맡고 있는 호텔은 2.9점이라는 데이터만 나왔다면 어땠을까? 아마도 지배인은 평균보다는 조금 떨어지기는 하지만 0.3점 차이니 대수롭지 않게 여기고 지나갔을 것이다. 혹시 문제를 인식했다 해도 그 원인을 구체적으로 추론해 해결책을 파악하지는 못했을 가능성이 크다.
 
집단 간 차이에 주목하라
필자는 지배인과 대화를 계속했다.
 
“조사의 기본 항목에 관리자인지 아닌지를 표시하는 난이 있습니다. 관리자와 팀원이 같은 사안을 어떻게 생각하는지 비교하는 게 그 목적입니다. 건강한 조직을 만들려면 관리자와 팀원 사이의 이견을 적극 해소해야 합니다.”
 
필자는 지배인의 동의를 얻어 몇 가지 사안에 대한 관리자 그룹과 일반 직원 사이의 인식 차이를 분석했다.(그림1) 

그 결과 관리자들은 새 성과평가제도에 대체로 만족하지만, 일반 직원들의 만족도는 그보다 훨씬 떨어진다는 사실이 드러났다. 지배인은 안도하는 표정으로 다음과 같이 말했다.
 
“저는 관리자들에게 새 제도의 취지와 적용 프로세스를 여러 차례 설명했습니다. 본사의 도움을 받아 매뉴얼을 만들어 교육도 시켰지요. 관리자들은 이해할 수 있다고 하더군요. 이후 직원을 대상으로 한 설명은 관리자들이 담당했습니다. 지금 그림을 보니 성과평가제도에 대한 직원들의 불만족은 제도 자체에 대한 불만이 아니라, 관리자들이 충분히 제도의 취지를 설명하지 못했기에 나타난 현상일 수 있겠군요. 그럼 제도 자체를 대폭 수정하지 않아도 되지 않을까요? 일단 직원들이 새 성과평가제도의 취지와 내용을 제대로 이해하고 있는지부터 다시 살펴봐야 할 것 같습니다.”
 
<그림1>을 잘 활용하면, 전체 조직 차원의 조사 결과만 보고 문제점과 그 해결책을 잘못 판단하는 오류를 줄일 수 있다. 다시 말해 이슈를 쪼개 비교해보면 정확한 문제가 무엇인지 명확히 드러난다.
 
<그림1>에서 CEO의 비전-전략 공유를 위한 커뮤니케이션의 만족도를 살펴보자. 여기서도 역시 관리자들은 비전-전략 공유에 대해 만족한다고 답했다. 그러나 일반 직원들은 전혀 동의하지 않는다고 응답했다. 전체 응답은 ‘중간’ 정도로 나왔다.
 
이 경우 CEO는 비전-전략 공유와 관련해 중간 관리자를 통한 위계적 커뮤니케이션을 지양해야 한다. 대신 직접 일반 직원과 대화하거나 블로그와 같은 온라인 매체를 통해 쌍방향적 직접 의사소통을 늘려 나가야 한다.
 
EOS의 목적은 조직 내부의 목소리를 경청해 조직의 문제를 발견하고 해결하는 데 있다. 하지만 많은 인사 담당자들은 조직 내 다양한 집단의 의견을 비교하지 않는다. 맹목적으로 경쟁사나 동종 업체, 또는 해외 우수 집단과의 비교에 의미를 둔다. 각 조직이 처한 상황과 조직 문화는 절대로 같지 않다. 특히 업종이나 국가별로 평균화된 데이터는 의미를 종종 왜곡시킨다. 다음 사례를 보자.
 
홍콩의 금융 서비스 기업 A사는 EOS 결과를 통해 자사 직원의 현금 보상 만족도가 동종 업계 평균보다 낮음을 발견했다. 인사팀은 이것이 주니어급 직원의 주요 이직 사유라고 판단했다. 반면 매니저들의 이직은 과거 3년에 비해 현저히 줄어든 상태였다. A사는 이런 판단에 따라 매니저들의 현금 보상 인상폭을 줄이고, 주니어들의 현금 보상을 크게 늘렸다. 그렇지만 새로운 조치 이후 주니어 직원들의 이직은 오히려 더 크게 늘어났다.

왜 그랬을까? 필자는 홍콩의 컨설턴트와 함께 A사의 문제점을 찾아봤다. 그 원인은 우리가 직원 집단별 EOS 결과를 비교하고 샘플 인터뷰를 실시하자 의외로 쉽게 드러났다. 먼저 현금 보상에 대한 직급별 만족도를 살펴보자, 매니저들이 주니어들보다 훨씬 만족도가 낮다는 사실이 드러났다. 주니어들의 과거 3년간 만족도가 지속적으로 떨어진 부분은 현금 보상이 아니라 ‘매니저에 대한 만족도’ ‘경력 비전’ ‘교육훈련제도’ 등이었다.
 
직원들의 심층 인터뷰에서는 또 다른 문제점이 나타났다. A사에는 5년 전만 해도 경험 많고 역량이 뛰어난 매니저들이 많았다. 주니어 직원들은 이들을 통해 체계적으로 역량을 계발할 수 있었다. 그러다 신규 업체들이 사업을 확장하면서 A사의 유능한 매니저들을 높은 연봉(현금 보상)을 앞세워 스카우트해갔다. 이에 주니어 직원들의 교육과 경력 계발에 문제가 생기기 시작했다. 강도 높은 교육과 값진 업무 경험을 기대하며 입사한 신입사원들은 기대를 충족하지 못했다. 입사 후 얼마 지나지 않아 그들은 다른 일자리를 찾아 떠나기 시작했다.
 
이런 상황에서 매니저들의 현금 보상을 억제하고 주니어들의 보상 수준을 높인 전략은 불난 집에 기름을 부은 격이었다. 이후 A사는 표준화된 질문지를 통해 자사를 동종 업계 평균이나 해외 우수 기업들과 비교하는 EOS 서비스를 더 이상 받지 않았다. 대신 조직 특유의 이슈를 담은 EOS를 실시하고, 동시에 반드시 직원 그룹별 FGI(Focus Group Interview)를 실시해 문제의 원인과 해결 방향을 파악하고 있다.
 
결과 변수들을 다차원적으로 활용하라
업무 몰입 서베이(engagement survey) 등 일반적인 EOS 항목을 살펴보면, 최종 결과로 해석할 수 있는 변수들(종속 변수·dependent variable 또는 결과 변수·outcome)이 있다. 대표적 예가 ‘직무 만족도(job satisfaction)’ ‘회사에 대한 전반적 만족도(company satisfaction)’ ‘조직에 대한 충성도(loyalty)’ ‘이직 또는 지속 근무 의사(intention to leave or stay)’ 등이다.
 
인사 담당자들은 다양한 결과 변수를 통해 많은 양의 정보를 얻는다. 그러나 오히려 복수의 결과 변수 때문에 결과의 해석에 혼란을 겪을 때도 많다.
 
미국 호텔 체인 사례로 돌아가보자. 필자는 주요 거점 호텔의 총지배인들과 협의해 얻은 피드백을 종합하고 주요 시사점을 정리해 본사 경영진 회의에 보고했다. 경영진에게 직무 만족도와 이직 의향은 지난해에 비해 소폭 높아졌고, 회사 만족도는 낮아졌다는 보고를 하자 최고재무책임자(CFO)가 말했다.
 
“직무 만족도가 올라가도 회사에 대한 만족도는 떨어졌다는 말인데, 과연 그럴 수가 있나요? 그게 시사하는 바는 무엇인가요? 나는 다양한 만족도 수치 중 도대체 뭐가 중요한지 모르겠네요.”
 
필자는 “직무 만족도가 오르더라도 회사 만족도는 떨어질 수 있으며, 직무와 회사에 모두 만족하지만 회사를 떠나고 싶어 하는 직원도 있을 수 있다”고 응답하면서 표를 하나 제시했다.(표3) 

필자는 아직도 그들의 놀란 표정을 잊을 수 없다. 잠시 정적이 흐른 후 CEO는 어이없다는 표정으로 질문을 던졌다.
 
“표의 밑에서 두 번째에 있는 18%의 직원들은 직무와 회사에 대해 만족하지 않지만 회사는 계속 다니겠다는 사람들이군요.”
 
결과 변수를 다차원으로 분석하면 평소 드러나지 않았던 중요한 시사점을 많이 찾을 수 있다. 특히 <표3>과 같은 다차원 분석을 통해 경영자는 복잡한 통계 없이도 의미 있는 발견을 할 수 있다. 예를 들어 직무에는 만족하지만 회사에는 불만을 가진 직원은 경쟁사에서 같은 직무로 스카우트 제의를 하면 받아들일 가능성이 높다.
 
경영진은 어떤 이유로 특정 직원 집단에 불만이 생겼는지를 파악하고, 궁극적으로 직무에 만족하며 좋은 성과를 내는 직원들의 이직을 막아야 한다. 반대로 직무에는 만족하지 않지만 회사는 좋아하는 직원들도 있다. 경영진은 이런 직원들에게 직무 이동의 기회를 주거나, 기존 직무에 만족할 수 있는 분위기를 만들어줘야 한다.
 
간혹 위 호텔 체인의 CEO가 어이없어 한 부류의 직원들도 있다. 일(직무)도 싫고 회사도 싫지만 이직은 하지 않겠다는 사람들이다. 이런 직원들의 비중이 그 반대(일과 회사를 모두 좋아하며 이직하지 않고 계속 근무하겠다는 직원들)보다 높다면, 이는 조직 문화에 심각한 문제가 생기고 있거나 곧 생길 수 있음을 나타낸다.
 
정반대의 성향을 보이는 두 집단 간 EOS 데이터를 비교하면, 어떤 요인(선행 변수·independent variable or input)이 직무·회사 만족도에 영향을 미치는지를 알 수 있다. 이는 특히 통계 자료를 볼 때 놓치지 말아야 할 사항이다. 원인이 무엇인지를 파악해야 조직의 문제점을 해결하고 긍정적인 변화를 가져올 수 있기 때문이다.1

호텔 체인 사례에서는 60개가 넘는 선행 변수 관련 질문 중 보상에 대한 만족도, 업무 환경에 대한 만족도를 비롯한 대부분의 질문에서 두 집단(회사·직무 만족, 이직 의사 낮음 vs. 회사·직무 불만족, 이직 의사 높음) 사이에 의미 있는 차이가 없었다. 반면 두 집단은 동료에 대한 신뢰, 직속 상사에 대한 신뢰, 성과평가제도, 경력 비전 등에 대한 만족도에서 현저한 차이를 보였다.(표4)
 

결론적으로 이 호텔 체인은 직원들의 급여 인상보다는 리더십과 조직 문화, 성과제도 개선을 위해 노력하는 편이 더 낫다는 것을 알 수 있다.
 
내부·외부 고객을 동시에 고려하라
아직도 많은 경영자들이 EOS의 중요성을 간과한다. 이들은 EOS를 단순한 ‘연례행사’로 여겨 결과 보고서를 대강 훑어보고 책상 속에 넣어두거나, ‘우리 회사는 일하기 좋은 직장’이라는 것을 외부에 과시하는 증거 자료로만 사용한다.
 
하지만 제대로 된 EOS와 그 분석은 경영자가 끊임없이 관심을 기울여야 할 사항들이다. 기업은 사람이 모인 조직이다. 직원의 사기가 떨어지면 우수한 성과를 창출할 수 없다. 진정으로 회사를 걱정하는 경영자는 한 손에는 시장 조사 자료를, 또 다른 손에는 EOS 보고서를 들고 있는 사람이다. 외부 고객 못지 않게 내부 고객이 기업의 생존을 결정한다는 사실을 알고 있기 때문이다.
 
필자는 글로벌 HR컨설팅사 머서(Mercer)의 한국 지사 공동대표를 맡고 있다. 국내 주요 대기업과 다국적 기업을 대상으로 글로벌 인재 관리와 육성 전략, 기업 인수·합병 후 인사통합전략 프로젝트를 수행해왔다. 연세대 사회학과에서 학사, 경영학과에서 석사, 그리고 미국 테네시주립대에서 경영학 박사 학위를 받았다. 국내외 주요 인사조직 관련 컨퍼런스에서 강연해왔으며, 성균관대 겸임교수로도 재직하고 있다.
 
1) 보통 SEM(Structural Equation Modeling) 등의 고난도 통계 분석을 시행해 그 해답을 얻을 때도 있다. 그러나 이는 들어가는 노력에 비해 해석이 어려우며, 특히 경영자가 이용하기에 유용하지 못하다. 결과 변수 만족도를 기준으로 집단을 구분하고, 선행 요인인 질문 항목에 대한 집단 간 만족도 점수나 만족 비율을 비교해 문제의 원인을 찾아내야 효과적이다.
동아비즈니스리뷰 350호 Smart Worcation 2022년 08월 Issue 1 목차보기