2019.10.01

'영입할 경쟁사 인재 예측'··· 애널리틱스의 새 활용처

Sharon Florentine | CIO
예측 분석이 고객 참여를 더 정확히 분석하고, 시스템 실패를 예측하고, 새로운 시장의 트렌드를 예상하는 데 도움이 된다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 그러나 기업 내부에도 분석이 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 직원 유지와 채용, 리더십 개발, 인게이지먼트 같은 분야다.



매니저는 채용할 인재 결정, 승진 결정, 몇 개월 내 회사를 떠날 직원에 대한 판단을 내릴 때 확고한 근거나 증거보다 ‘감’에 의지하는 경우가 많다. 그러나 기업 분석 분야의 발전이 여기에 변화를 가져오고 있다. 인사관리와 관련된 의사결정을 내릴 때 데이터를 더 많이 효과적으로 활용할 수 있게 된 것이다. 예측 분석이 어떻게 이직률을 줄이고, 채용할 인재에 대한 인사이트를 주는지 살펴보자.

퇴사나 이직을 줄인다
퇴사나 이직은 큰 비용을 발생시킨다. 신입 직원 온보딩(회사 적응)과 트레이닝에 연봉보다 1.25배 큰 비용이 들 수 있다. 따라서 기업이 ‘투자 수익’을 유지하려면 현명하게 인재를 채용하고, 유능한 직원이 계속 회사에 다니도록 해야 한다. 이와 관련, 인재가 떠나는 이유와 시기를 예측하는 능력은 값진 통찰력을 제공하고, 기업이 상당한 돈을 절약할 수 있도록 도와준다.

기업 분석 업체인 비지어(Visier)의 CSO 데이브 와이즈벡은 “연달아 퇴사나 이직을 하는 경우가 많다. 퇴사나 이직은 전염성을 갖고 있다는 이야기이다. 빅데이터에 정통한 분석가와 엔지니어는 이런 패턴을 찾고, 원인을 정확히 파악하는 알고리즘을 만들 수 있다. 매니저가 누구인가? 통근 시간이 얼마나 되는가? 보수가 인상된 마지막 시기가 언제인가? 승진한 마지막 시기가 언제인가? 이후 이런 요인의 위험을 줄일 계획을 수립해 이행할 수 있다”라고 말했다.

최근 인게이지 탤런트(ENGAGE Talent)는 하버드 비즈니스 리뷰(HBR)와 공동으로 기업이 빅데이터를 활용, 이직 성향에 대한 지표를 추적하고, 조직을 떠날 가능성이 있는 직원을 파악하는 방법을 담은 보고서를 발표했다.

인게이지 탤런트의 CRO 매트 피에츠는 "이번 연구 결과는 누군가 중요한 변화를 결정할 때, 그 이유를 예측할 수 있는 중요한 4가지 요인이 존재한다는 것을 알려준다. 이는 기업이 소속 직원이 이직을 고려하는 시기, 경쟁사의 값진 인재가 움직이게 하는 요인을 예측하는 데 유용하다”라고 말했다. 보고서에서 도출한 4가지 요인은 다음과 같다.

생활과 관련된 ‘사건’들: 이혼과 결혼, 배우자가 다른 지역으로 전근되거나, 다른 지역으로 이직하는 ‘사건’들이 여기에 해당한다. 인원 감축, 정리 해고, 특정 프로젝트와 부서에 대한 예산 축소 및 취소 등 회사에서 일어나는 사건, 허리케인과 토네이도, 홍수 같은 자연재해도 포함될 수 있다.

경영진(관리진) 관련 문제들: 인적 자원에 불신과 불안, 불편을 초래하는 사건 또한 이직을 초래할 수 있다. 피에츠는 ‘스캔들’을 예로 들었다. 그는 “CEO가 성희롱 소송의 피고가 된 것, 소속 기업이 부정행위로 조사를 받는 것 등이 있을 수 있다. 이는 직원이 불편, 불안하게 만드는 사건이다”라고 말했다.

업무 환경과 직무 착근성: HBR 리서치는 다른 직원과 연결된 정도, 소속감 및 공동체 의식을 결정하는 것을 직무 착근성(job embeddedness)이라고 정의한다. 동료가 퇴사나 이직을 하고 있는가? 다른 부서에서 인원 축소나 정리해고가 있었나? 직원이 직장이라는 공동체에 적극적으로 참가하도록 동기를 부여받지 못하고 있는가? 소속 기업의 외부 평판이 하락하고 있는가? 소속 기업의 시장 점유율이 하락하고 있는가? 경영진이 새로운 인재를 유치하지 못하고, 새로운 아이디어를 가져오지 못하고 있는가? 이런 문제는 직원이 퇴사나 이직을 생각하는 ‘신호’가 될 수 있다.

시장 수요: 시장 활동은 과거나 지금이나 이직(자연 감원)에 대해 알려주는 예측 지표이다. 피에츠에 따르면, 경제가 좋든 나쁘든 다른 직종보다 이직 가능성이 큰 직종이 있다. 따라서 이를 염두에 두는 것이 중요하다. 그는 “소프트웨어 엔지니어라면 아침 8시에 회사를 그만둬도, 8시 15분이면 새로운 일자리가 줄을 서 있다. 그러나 수요가 적은 직종이라면, 새 일자리를 찾기까지 6~12개월이 걸릴 수 있다. 이는 이직, 이직 시기 및 방식에 큰 영향을 주는 요인이다”라고 설명했다.

경쟁사의 이직에 대해 예측
기업은 경쟁사에서 이직할 확률이 높은 인재에 관한 판단을 내리고, 이런 인재를 유치하기 위해 예측 분석을 활용할 수 있다. 퇴사와 이직에 영향을 주는 요인을 이해하면, 스카우트하기 원하는 인재가 리크루터나 채용 담당 매니저의 전화, 이메일에 우호적으로 반응하는 확률을 높일 수 있다.

HBR과 인게이지 탤런트는 이 이론을 검증하기 위해 다양한 산업에 종사하는 미국 직장인 50만 명을 대상으로 이직 성향 지표(Turnover Propensity Index, TPI)를 만들었다. TPI는 개별 고용주에 대해 공개된 데이터와 개인의 커리어 관련 데이터를 기반으로 한다. 고용주 데이터는 글래스도어의 평판 점수 변동 데이터, 주가 변동 데이터, 신문 기사, 법과 규정 관련 조치를 포함했고, 개인 데이터는 지금까지 거친 일자리 수, 고용 또는 재직 기간, 스킬, 교육, 성별, 지역 등이 포함된다. 그리고 머신러닝 알고리즘으로 개인을 분류했다. 새로운 일자리를 수용할 확률이 가장 높은 사람(Most likely), 높은 사람(More likely), 낮은 사람(Less likely), 아주 낮은 사람(Unlikely)으로 분류했다.

보고서를 작성한 조지타운 대학교의 경영학 교수 겸 선임 부학장인 브룩스 홀톰과TCU의 경영학 교수 겸 부학장, 워익 경영 대학원의 석좌 연구 환경 교수인 데이빗 알렌은 “우리는 먼저 TPI가 채용 관련 메시지에 대한 ‘수용도(열린 태도)’를 얼마나 잘 예측하는지 확인했다”라고 말했다.

연구원들은 표본으로 선정한 2,000명에게 각자의 스킬과 관심 분야에 맞는 일자리를 제안하는 이메일 초대장을 보냈다. 이 이메일을 받은 75% 가운데, 161명이 초대장을 열었고, 40명이 클릭을 했다. 보고서는 “수용 확률이 가장 높은 사람이 이메일을 열어보는 비율은 가장 낮은 사람보다 2배 이상 높았다(5.0% 대 2.4%). 또 이메일을 열어본 사람을 기준으로 했을 때, 수용 확률이 가장 높은 사람이 클릭할 확률도 훨씬 더 높았다”라고 설명했다.

즉, TPI 점수로 퇴사나 이직 확률이 높은 직원을 파악할 수 있으며, 기업은 공개 데이터를 사용해 외부의 커리어 기회에 한층 더 개방적인 최고 인재를 전략적으로 식별해 유치할 수 있다. 피에츠는 “이는 매니저와 리크루터가 리크루터의 전화나 이메일에 더 개방적인 태도를 보이는 사람들을 파악하는 데 도움이 된다”라고 말했다. 보고서에 따르면, 이런 사람은 90일 이내에 새 일자리로 옮길 확률이 60% 더 높다. 또 누군가 이런 전화를 수용하기 전, 이들이 이직한 후 계속 재직하도록 만들기 위해 해야 할 일을 파악할 수도 있다.
 
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직무 만족도: 정량화할 가치가 있는 핵심 매트릭스
인재 유치와 채용에서 중요한 것 중 하나가 개인의 직무 만족도다. 이와 관련, 피에츠는 직무 만족도에 대해 알려주는 5가지 핵심 지표가 있다고 분석했다. 강력한 리더십, 비즈니스 안정성, 기업의 회복력, 성장 기회, 긍정적인 업무 환경이 여기에 해당한다. 단, 사람마다 핵심 지표에 부여하는 가중치가 다르다. 따라서 기업은 각 개인에 가장 중요한 것을 파악해 이들에게 중요한 요인을 토대로 인재를 유치하거나 유지할 수 있다.

피에츠는 “누군가 비즈니스 안정성에 아주 높은 점수를 주고, 기업의 회복력을 크게 중시한다고 가정하자. 이런 사람은 본질적으로 비즈니스가 불안정한 신생 창업회사에서 일하고싶어하지 않을 것이다. 즉, 개인에게 중요한 요인에 노력을 집중하면, 필요한 인재를 유치, 유지하는 확률을 높일 수 있다”라고 강조했다.

노동통계청(Bureau of Labor Statistics)의 JOLT(Job Openings and Labor Turnover) 조사 결과에 따르면, 현재의 노동시장은 유례가 없을 정도로 기업이 필요한 직종에 적합한 인재를 충분히 채용하기 어렵게 만들고 있다. 공석인 일자리의 수는 몇 개월간 꾸준하다. 구직자의 수 또한 마찬가지이다. 그런데 퇴사를 하는 사람의 수가 늘고 있다. 다른 일자리를 찾아 회사를 그만둔다는 의미이다.

피에츠는 “내부의 인재가 만족하지 못하고, 몰입하지 못하고, 적극적으로 다른 일자리를 찾고, 회사를 그만두려는 이유를 정확히 찾아내는 능력은 경쟁 차별화 요소이다. 5년 전의 경우, 대기업만 여기에 데이터 분석을 활용했다. 그러나 데이터 분석은 이제 ‘나이스-투-해브(가지면 좋은)’가 아닌 ‘머스트-해브(반드시 가져야 할)’가 됐다. 이는 중소기업에도 해당하는 이야기이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2019.10.01

'영입할 경쟁사 인재 예측'··· 애널리틱스의 새 활용처

Sharon Florentine | CIO
예측 분석이 고객 참여를 더 정확히 분석하고, 시스템 실패를 예측하고, 새로운 시장의 트렌드를 예상하는 데 도움이 된다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 그러나 기업 내부에도 분석이 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 직원 유지와 채용, 리더십 개발, 인게이지먼트 같은 분야다.



매니저는 채용할 인재 결정, 승진 결정, 몇 개월 내 회사를 떠날 직원에 대한 판단을 내릴 때 확고한 근거나 증거보다 ‘감’에 의지하는 경우가 많다. 그러나 기업 분석 분야의 발전이 여기에 변화를 가져오고 있다. 인사관리와 관련된 의사결정을 내릴 때 데이터를 더 많이 효과적으로 활용할 수 있게 된 것이다. 예측 분석이 어떻게 이직률을 줄이고, 채용할 인재에 대한 인사이트를 주는지 살펴보자.

퇴사나 이직을 줄인다
퇴사나 이직은 큰 비용을 발생시킨다. 신입 직원 온보딩(회사 적응)과 트레이닝에 연봉보다 1.25배 큰 비용이 들 수 있다. 따라서 기업이 ‘투자 수익’을 유지하려면 현명하게 인재를 채용하고, 유능한 직원이 계속 회사에 다니도록 해야 한다. 이와 관련, 인재가 떠나는 이유와 시기를 예측하는 능력은 값진 통찰력을 제공하고, 기업이 상당한 돈을 절약할 수 있도록 도와준다.

기업 분석 업체인 비지어(Visier)의 CSO 데이브 와이즈벡은 “연달아 퇴사나 이직을 하는 경우가 많다. 퇴사나 이직은 전염성을 갖고 있다는 이야기이다. 빅데이터에 정통한 분석가와 엔지니어는 이런 패턴을 찾고, 원인을 정확히 파악하는 알고리즘을 만들 수 있다. 매니저가 누구인가? 통근 시간이 얼마나 되는가? 보수가 인상된 마지막 시기가 언제인가? 승진한 마지막 시기가 언제인가? 이후 이런 요인의 위험을 줄일 계획을 수립해 이행할 수 있다”라고 말했다.

최근 인게이지 탤런트(ENGAGE Talent)는 하버드 비즈니스 리뷰(HBR)와 공동으로 기업이 빅데이터를 활용, 이직 성향에 대한 지표를 추적하고, 조직을 떠날 가능성이 있는 직원을 파악하는 방법을 담은 보고서를 발표했다.

인게이지 탤런트의 CRO 매트 피에츠는 "이번 연구 결과는 누군가 중요한 변화를 결정할 때, 그 이유를 예측할 수 있는 중요한 4가지 요인이 존재한다는 것을 알려준다. 이는 기업이 소속 직원이 이직을 고려하는 시기, 경쟁사의 값진 인재가 움직이게 하는 요인을 예측하는 데 유용하다”라고 말했다. 보고서에서 도출한 4가지 요인은 다음과 같다.

생활과 관련된 ‘사건’들: 이혼과 결혼, 배우자가 다른 지역으로 전근되거나, 다른 지역으로 이직하는 ‘사건’들이 여기에 해당한다. 인원 감축, 정리 해고, 특정 프로젝트와 부서에 대한 예산 축소 및 취소 등 회사에서 일어나는 사건, 허리케인과 토네이도, 홍수 같은 자연재해도 포함될 수 있다.

경영진(관리진) 관련 문제들: 인적 자원에 불신과 불안, 불편을 초래하는 사건 또한 이직을 초래할 수 있다. 피에츠는 ‘스캔들’을 예로 들었다. 그는 “CEO가 성희롱 소송의 피고가 된 것, 소속 기업이 부정행위로 조사를 받는 것 등이 있을 수 있다. 이는 직원이 불편, 불안하게 만드는 사건이다”라고 말했다.

업무 환경과 직무 착근성: HBR 리서치는 다른 직원과 연결된 정도, 소속감 및 공동체 의식을 결정하는 것을 직무 착근성(job embeddedness)이라고 정의한다. 동료가 퇴사나 이직을 하고 있는가? 다른 부서에서 인원 축소나 정리해고가 있었나? 직원이 직장이라는 공동체에 적극적으로 참가하도록 동기를 부여받지 못하고 있는가? 소속 기업의 외부 평판이 하락하고 있는가? 소속 기업의 시장 점유율이 하락하고 있는가? 경영진이 새로운 인재를 유치하지 못하고, 새로운 아이디어를 가져오지 못하고 있는가? 이런 문제는 직원이 퇴사나 이직을 생각하는 ‘신호’가 될 수 있다.

시장 수요: 시장 활동은 과거나 지금이나 이직(자연 감원)에 대해 알려주는 예측 지표이다. 피에츠에 따르면, 경제가 좋든 나쁘든 다른 직종보다 이직 가능성이 큰 직종이 있다. 따라서 이를 염두에 두는 것이 중요하다. 그는 “소프트웨어 엔지니어라면 아침 8시에 회사를 그만둬도, 8시 15분이면 새로운 일자리가 줄을 서 있다. 그러나 수요가 적은 직종이라면, 새 일자리를 찾기까지 6~12개월이 걸릴 수 있다. 이는 이직, 이직 시기 및 방식에 큰 영향을 주는 요인이다”라고 설명했다.

경쟁사의 이직에 대해 예측
기업은 경쟁사에서 이직할 확률이 높은 인재에 관한 판단을 내리고, 이런 인재를 유치하기 위해 예측 분석을 활용할 수 있다. 퇴사와 이직에 영향을 주는 요인을 이해하면, 스카우트하기 원하는 인재가 리크루터나 채용 담당 매니저의 전화, 이메일에 우호적으로 반응하는 확률을 높일 수 있다.

HBR과 인게이지 탤런트는 이 이론을 검증하기 위해 다양한 산업에 종사하는 미국 직장인 50만 명을 대상으로 이직 성향 지표(Turnover Propensity Index, TPI)를 만들었다. TPI는 개별 고용주에 대해 공개된 데이터와 개인의 커리어 관련 데이터를 기반으로 한다. 고용주 데이터는 글래스도어의 평판 점수 변동 데이터, 주가 변동 데이터, 신문 기사, 법과 규정 관련 조치를 포함했고, 개인 데이터는 지금까지 거친 일자리 수, 고용 또는 재직 기간, 스킬, 교육, 성별, 지역 등이 포함된다. 그리고 머신러닝 알고리즘으로 개인을 분류했다. 새로운 일자리를 수용할 확률이 가장 높은 사람(Most likely), 높은 사람(More likely), 낮은 사람(Less likely), 아주 낮은 사람(Unlikely)으로 분류했다.

보고서를 작성한 조지타운 대학교의 경영학 교수 겸 선임 부학장인 브룩스 홀톰과TCU의 경영학 교수 겸 부학장, 워익 경영 대학원의 석좌 연구 환경 교수인 데이빗 알렌은 “우리는 먼저 TPI가 채용 관련 메시지에 대한 ‘수용도(열린 태도)’를 얼마나 잘 예측하는지 확인했다”라고 말했다.

연구원들은 표본으로 선정한 2,000명에게 각자의 스킬과 관심 분야에 맞는 일자리를 제안하는 이메일 초대장을 보냈다. 이 이메일을 받은 75% 가운데, 161명이 초대장을 열었고, 40명이 클릭을 했다. 보고서는 “수용 확률이 가장 높은 사람이 이메일을 열어보는 비율은 가장 낮은 사람보다 2배 이상 높았다(5.0% 대 2.4%). 또 이메일을 열어본 사람을 기준으로 했을 때, 수용 확률이 가장 높은 사람이 클릭할 확률도 훨씬 더 높았다”라고 설명했다.

즉, TPI 점수로 퇴사나 이직 확률이 높은 직원을 파악할 수 있으며, 기업은 공개 데이터를 사용해 외부의 커리어 기회에 한층 더 개방적인 최고 인재를 전략적으로 식별해 유치할 수 있다. 피에츠는 “이는 매니저와 리크루터가 리크루터의 전화나 이메일에 더 개방적인 태도를 보이는 사람들을 파악하는 데 도움이 된다”라고 말했다. 보고서에 따르면, 이런 사람은 90일 이내에 새 일자리로 옮길 확률이 60% 더 높다. 또 누군가 이런 전화를 수용하기 전, 이들이 이직한 후 계속 재직하도록 만들기 위해 해야 할 일을 파악할 수도 있다.
 
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인재 유치와 채용에서 중요한 것 중 하나가 개인의 직무 만족도다. 이와 관련, 피에츠는 직무 만족도에 대해 알려주는 5가지 핵심 지표가 있다고 분석했다. 강력한 리더십, 비즈니스 안정성, 기업의 회복력, 성장 기회, 긍정적인 업무 환경이 여기에 해당한다. 단, 사람마다 핵심 지표에 부여하는 가중치가 다르다. 따라서 기업은 각 개인에 가장 중요한 것을 파악해 이들에게 중요한 요인을 토대로 인재를 유치하거나 유지할 수 있다.

피에츠는 “누군가 비즈니스 안정성에 아주 높은 점수를 주고, 기업의 회복력을 크게 중시한다고 가정하자. 이런 사람은 본질적으로 비즈니스가 불안정한 신생 창업회사에서 일하고싶어하지 않을 것이다. 즉, 개인에게 중요한 요인에 노력을 집중하면, 필요한 인재를 유치, 유지하는 확률을 높일 수 있다”라고 강조했다.

노동통계청(Bureau of Labor Statistics)의 JOLT(Job Openings and Labor Turnover) 조사 결과에 따르면, 현재의 노동시장은 유례가 없을 정도로 기업이 필요한 직종에 적합한 인재를 충분히 채용하기 어렵게 만들고 있다. 공석인 일자리의 수는 몇 개월간 꾸준하다. 구직자의 수 또한 마찬가지이다. 그런데 퇴사를 하는 사람의 수가 늘고 있다. 다른 일자리를 찾아 회사를 그만둔다는 의미이다.

피에츠는 “내부의 인재가 만족하지 못하고, 몰입하지 못하고, 적극적으로 다른 일자리를 찾고, 회사를 그만두려는 이유를 정확히 찾아내는 능력은 경쟁 차별화 요소이다. 5년 전의 경우, 대기업만 여기에 데이터 분석을 활용했다. 그러나 데이터 분석은 이제 ‘나이스-투-해브(가지면 좋은)’가 아닌 ‘머스트-해브(반드시 가져야 할)’가 됐다. 이는 중소기업에도 해당하는 이야기이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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