편집자주 이 글은 하버드비즈니스리뷰(HBR) 2010년 10월 호에 실린 토머스 H. 데이븐포트, 진 해리스, 제레미 사피로의 글 ‘Competing on Talent Analytics’를 전문 번역한 것입니다.
최고의 기업들은 자신들의 경쟁 우위를 강화하기 위해 직원 데이터 분석과 관련한 매우 정교한 방법론을 잇따라 도입하고 있다. 구글, 베스트바이, 시스코 등은 직원들이 최고의 생산성 및 업무 몰입도를 지니고, 최고 인재의 이탈을 방지할 수 있는 방법을 정확히 이해하기 시작했다. 또 이에 관한 성공 방정식을 다른 직원들에게 확산시키려 노력하고 있다. 최고 인재들(아마도 이들은 모든 회사의 가장 소중한 자산이자 가장 큰 비용 지출처일 것이다)이 최고의 성과를 내길 원한다면 본능이나 직감보다 인재에 관한 정교한 분석법에 의존하는 게 바람직하다.
카지노 업체 하라스 엔터테인먼트(Harrah’s Entertainment)는 수익 가능성이 큰 고객군을 선별해 이들에 맞는 적절한 가격 정책 및 홍보 정책을 수립해 상당한 성과를 냈다(HBR 2006년 1월 호 ‘분석에 기초한 경쟁(Competing on Analytics)’ 참조). 하라스는 이러한 고객 분석법을 직원 운용에도 적극 활용하고 있다. 하라스는 이 분석법을 통해 얻은 데이터에 기초해 직원에게 적절한 임무를 할당했다. 또 고객 서비스 부서의 접객 업무 담당 직원의 적정 숫자와 규모를 계산하는 모델도 만들어냈다.
하라스는 직원이 행복하고 건강해질 때 고객 만족도 또한 증가한다는 점을 잘 알고 있다. 이에 따라 하라스는 건강 및 복지 프로그램이 직원의 업무 몰입도와 회사의 재무 성과에 미치는 효과를 정량적으로 평가하는 기준을 마련했다. 이를 사용한 결과, 지난 1년간 하라스 직원들의 사내 보건소 방문이 증가했으며, 직원들의 응급 진료 관련 비용이 수백만 달러 줄어드는 효과가 있었다. 하라스는 직원들의 업무 몰입도와 회사 매출 사이의 상관관계를 잘 파악하고 있었으므로, 해당 프로그램이 매출 증가에 얼마나 기여했는지 또한 쉽게 평가할 수 있었다.
각 기업의 인적 자본 관리 역량을 높이려면 인재 분석법을 어떻게 활용해야 할까. 그 방안은 다음과 같다.
- 이번 연구를 통해 만나본 거의 모든 기업들은 하나같이 직원들의 몰입을 매우 중시하고 있었다. 특히 스타벅스, 의류업체 리미티드 브랜즈(Limited Brands), 베스트바이 등은 특정 매장의 직원 몰입도가 0.1% 상승했을 때의 가치도 정확히 산출해냈다. 베스트바이는 특정 매장의 직원 몰입도가 0.1% 상승했을 때의 가치가 10만 달러 이상이라는 점을 파악했다.
- 대다수 기업은 우수한 성적으로 명문대를 졸업한 사람을 채용하려고 한다. 그러나 AT&T와 구글은 정량 분석을 통해 명문대 졸업장보다는 주도권을 쥐고 일을 해 나가는 직원이 훨씬 우수한 성과를 낸다는 점을 파악했다.
- 직원들의 이직은 리더가 이를 미리 알고 대처할 때는 그리 심각하지 않은 문제일 수 있다. 스프린트는 상대적으로 짧은 기간 내 퇴직할 가능성이 높은 직원을 예측하는 방법을 개발했다. 여기서 대표적 힌트는 연금이다. 퇴직 연금에 가입하지 않은 직원이 장기 근속할 가능성은 낮기 때문이다.
- 우수 선수 영입을 위한 막대한 재원을 쏟아 붓고 있는 프로스포츠 구단이야말로 정교한 인재분석법을 적극 활용하는 대표적인 조직이다. 이탈리아의 명문축구팀인 AC 밀란은 막대한 돈을 투자한 선수들을 보호하기 위해 자체 생체 의학 연구팀을 운영하고 있다. 이들은 선수 개개인별로 6만 개 이상의 축적된 데이터를 분석함으로써 선수들의 건강 및 훈련 상태를 정확하게 파악한다. 선수 재계약 여부를 결정할 때도 이 결과를 적극 활용한다.
왜 기업들이 앞다퉈 직원 관련 데이터 분석에 매달릴까? 그만큼 오늘날 기업이 자사가 보유한 우수한 인재에게 많은 걸 기대하기 때문이다. 때문에 과거와는 전혀 다른 인사관리(HR) 관행을 도입하는 기업들도 많다. 넷플릭스(Netflix)는 전통적인 휴가 관련 규정을 전면 폐기 처분했다. 베스트바이의 사무실에는 표준 근무 스케줄 자체가 존재하지 않는다. 이런 신선한 시도를 하려면 인재에 관한 분석 데이터가 꼭 필요하다.
동시에 기업이 분석할 수 있는 인재 관련 데이터도 과거보다 훨씬 많아졌다. 지식경영 시스템이나 소셜 네트워크에 남은 직원들의 ‘디지털 흔적(digital trails)’은 예전과 비교할 수 없을 정도로 많다. PR 전문 기업 케첨(Ketchum)은 런던 사무소 내 각 팀 간의 정보가 얼마나 빨리 퍼져나가는지를 알아보기 위해 직원들의 개인 네트워크를 분석했다. 미국에 본사를 두고 있으며 다수의 인도 주재 직원을 고용하고 있는 IT 서비스 기업 코그니잔트(Cognizant)는 직원들이 소셜 미디어를 얼마나 활용하고 있는가를 분석했다. 코그니잔트는 특히 직원들의 블로그를 적극 분석했다. 그 결과, 블로그 활동을 열심히 하는 직원의 업무 몰입도와 만족도가 그렇지 않은 직원에 비해 평균 10% 정도 높다는 사실을 파악했다.
우리는 이 기업들과의 공동 작업을 통해 인재 분석법에 활용할 수 있는 최고의 실천 방안을 찾아냈다.
인재 분석의 6가지 방법
인재 분석은 고객 관리 분석법이나 공급망 관리 분석법과 특별히 다르지 않다. 일단 과거의 사실을 가져온 후(어떤 일이 발생했는가), 급속한 변화 요구에 맞춰 인재를 실시간 적재적소에 배치하는 일로 끝난다. 효과적인 인재 분석을 위한 6가지 방법은 인적 자본에 관한 사실, 분석적 HR, 인적 자본 투자 분석, 인력 예측, 인재 가치 모델, 인재 공급망이다.
인적 자본에 관한 단순한 사실(Human-capital facts)은 직원 개개인의 성과 및 기업 차원의 데이터, 즉 적정 인원 수(head count), 비상시 인력 활용, 이직률, 신규 채용 등과 관련된 사실을 담고 있는 자료다. 기업은 때에 따라 한두 가지 데이터만으로도 조직 전체의 건강성을 알아낼 수 있다.
제트블루(JetBlue)에서는 직원들이 타인에게 제트블루를 일하고 싶은 직장으로 추천할 의사가 있는지를 기준으로 한 직원 만족도 측정표를 만들었다. 제트블루는 고객 만족도 측정표를 본떠 만들어진 이 측정표를 승무원의 순 홍보 점수(crewmember net promoter score)라고 명명했다. 이 회사는 이를 활용해서 보수 체계의 변화가 어떤 결과를 가져 오는지를 연구하거나, 임원 보너스를 결정한다. 제트블루는 해마다 특정 직원의 채용일이 되면 그를 불러 주변 지인에게 제트블루에 취업하라는 제안을 하겠냐고 묻는다. 이를 통해 매월 직원들의 업무 몰입도를 효과적으로 관찰하고 있다.
