2014.05.02

HR에 예측분석 적용해 인재 유출 막은 기업 이야기

Stephanie Overby | CIO
민간 고용 조사 업체인 ADP가 HR 의사결정을 개선하고 향후 필요할 인력과 기존 인력들간의 격차를 파악하며 직원 이탈을 줄이고자 내부에 예측 분석 시스템을 도입했다고 이 회사 CIO인 마이크 카포네는 밝혔다.

프로젝트: ADP는 사내에 예측 분석 시스템을 도입해 인력 자원 의사 결정을 개선하고, 미래의 인력 수요-공급 격차를 파악하고 직원 이탈을 줄인다.

비즈니스 사례: 113억 달러의 매출로 세계 최대의 민간 고용 조사 기업인 ADP는 직원 정보의 금맥, 정확히 이야기하면 3.300만 명의 근로자 데이터를 보유하고 있다.

ADP 직원 복지, 근무시간과 출결 관리, 기타 인사 관리 서비스의 제공 업체로서 이 회사 CIO 마이크 카포네는 “인력 관리 정보의 폭넓은 견본을 가지고 있다”고 말했다. “우리는 어느 누구도 할 수 없던 방법으로 이를 활용하는 방법을 물었다”라고 그는 설명을 이었다.

ADP 내부뿐 아니라 ADP의 62만 고객사들 사이에서 모두 불황 탈출을 기점으로 한 인력 쟁탈전이 심화되는 가운데, 비정형 데이터를 분석하기 위한 점점 더 섬세한 툴이 등장하면서 인사 관리의 예측 분석 시스템이 활황을 맞기 위한 적기가 됐다. “실업률이 아무리 높아도, 정말 훌륭한 인력을 발굴하기란 어렵다”고 카포네는 지적했다.

첫 단계: 수년간 백미러 분석을 수행한 ADP는 2012년 ‘멋지고 예쁜 계기판에 정보를 제공’하는 식의 가정적 시나리오 탐구 방식으로 전환했다고 카포네는 말했다. ADP 내부의 인사 전문가들은 인재 유지와 노화하는 인력들과 관련된 문제들을 해결하는데 도움을 주는 정보를 원했다.
이 회사는 두 개의 툴을 만들어냈다. 첫번째 툴은 이직 위험도 측정기로 결근 빈도와 스톡 옵션 행사같은 행동을 분석해 어떤 직원이 이직하게 될지를 분석하는 것이었다.

두 번째 툴은 인구구성 시각화툴로 5년 내 회사 직원들의 분포가 어떻게 될지를 보여준다. IT부서는 이 툴들을 IBM 코그노스(Cognos) 소프트웨어에 기반해 인사부와 긴밀하게 협력하면서 데이터와 테스트 툴의 신뢰도를 높이는 방식으로 내부적으로 구축했다.

이 60년 된 회사의 가장 큰 도전과제는 데이터 정제였다. “우리는 이 데이터를 오랜 기간에 걸쳐 쌓아왔다”고 카포네는 설명했다. “트랜젝션 데이터는 특정 결과물을 생산하기 위한 것인데, 항상 일정하지는 않았다. 우리는 예상보다 훨씬 많은 시간을 매핑과 변혁에 썼다. 아주 힘들었지만 꼭 필요한 일이었다”고 그는 전했다.

발견한 것: 인사부는 직원들의 은퇴 문제가 점점 심각해져 간다는 점을 감지했고, 예측 분석 시스템으로 이를 확인했다. “우리는 주식 시장에 활황이 오고 직원들의 은퇴 연금 상황이 호전될 경우 얼마나 많은 수가 퇴직하게 될지를 제대로 예측하지 못했었다”고 카포네는 말했다. “우리는 최신 지식을 갖춘 차세대 인력을 확충하기 위해 몇 가지 교육 프로그램을 신속하게 설립하는 분석을 수행할 수 있었다”라고 그는 덧붙였다.

이 시스템은 ADP가 잃게 될 특정 기술 분야, 예를 들어 세무 서비스 사업에 핵심적인 메인프레임 지원 등을 집어냈다. 인사부는 메인프레임 작업을 회사의 첫걸음으로 생각할 초급단계 직원들과 그런 작업을 수행해낼 수 있는 해외 인력을 고려하는데 초점을 맞출 수 있었다.

위험도 측정은 어떤 핵심 인력이 이직하게 될지를 파악하지 못하는 관리자들에게 초기 경보를 주는 역할을 한다. 관리자들은 직원이 일정 수준 이상의 행동을 보이면 경보를 받게 되고, 그 직원들을 회사에 묶어둘 수 있도록 임금이나 근로 조건 개선 등에 대한 이야기를 나눌 수 있게 해준다.

“이야기를 나눴던 대부분 직원들은 이미 다른 회사들을 알아본 상태였다”고 카포네는 밝혔다. “이런 직원들은 우리가 잃으면 너무 아까운 인재다. 데이터 과학자는 ADP가 붙잡을 수 있었던 그런 핵심 직원 중 하나다”라고 그는 전했다. ciokr@idg.co.kr



2014.05.02

HR에 예측분석 적용해 인재 유출 막은 기업 이야기

Stephanie Overby | CIO
민간 고용 조사 업체인 ADP가 HR 의사결정을 개선하고 향후 필요할 인력과 기존 인력들간의 격차를 파악하며 직원 이탈을 줄이고자 내부에 예측 분석 시스템을 도입했다고 이 회사 CIO인 마이크 카포네는 밝혔다.

프로젝트: ADP는 사내에 예측 분석 시스템을 도입해 인력 자원 의사 결정을 개선하고, 미래의 인력 수요-공급 격차를 파악하고 직원 이탈을 줄인다.

비즈니스 사례: 113억 달러의 매출로 세계 최대의 민간 고용 조사 기업인 ADP는 직원 정보의 금맥, 정확히 이야기하면 3.300만 명의 근로자 데이터를 보유하고 있다.

ADP 직원 복지, 근무시간과 출결 관리, 기타 인사 관리 서비스의 제공 업체로서 이 회사 CIO 마이크 카포네는 “인력 관리 정보의 폭넓은 견본을 가지고 있다”고 말했다. “우리는 어느 누구도 할 수 없던 방법으로 이를 활용하는 방법을 물었다”라고 그는 설명을 이었다.

ADP 내부뿐 아니라 ADP의 62만 고객사들 사이에서 모두 불황 탈출을 기점으로 한 인력 쟁탈전이 심화되는 가운데, 비정형 데이터를 분석하기 위한 점점 더 섬세한 툴이 등장하면서 인사 관리의 예측 분석 시스템이 활황을 맞기 위한 적기가 됐다. “실업률이 아무리 높아도, 정말 훌륭한 인력을 발굴하기란 어렵다”고 카포네는 지적했다.

첫 단계: 수년간 백미러 분석을 수행한 ADP는 2012년 ‘멋지고 예쁜 계기판에 정보를 제공’하는 식의 가정적 시나리오 탐구 방식으로 전환했다고 카포네는 말했다. ADP 내부의 인사 전문가들은 인재 유지와 노화하는 인력들과 관련된 문제들을 해결하는데 도움을 주는 정보를 원했다.
이 회사는 두 개의 툴을 만들어냈다. 첫번째 툴은 이직 위험도 측정기로 결근 빈도와 스톡 옵션 행사같은 행동을 분석해 어떤 직원이 이직하게 될지를 분석하는 것이었다.

두 번째 툴은 인구구성 시각화툴로 5년 내 회사 직원들의 분포가 어떻게 될지를 보여준다. IT부서는 이 툴들을 IBM 코그노스(Cognos) 소프트웨어에 기반해 인사부와 긴밀하게 협력하면서 데이터와 테스트 툴의 신뢰도를 높이는 방식으로 내부적으로 구축했다.

이 60년 된 회사의 가장 큰 도전과제는 데이터 정제였다. “우리는 이 데이터를 오랜 기간에 걸쳐 쌓아왔다”고 카포네는 설명했다. “트랜젝션 데이터는 특정 결과물을 생산하기 위한 것인데, 항상 일정하지는 않았다. 우리는 예상보다 훨씬 많은 시간을 매핑과 변혁에 썼다. 아주 힘들었지만 꼭 필요한 일이었다”고 그는 전했다.

발견한 것: 인사부는 직원들의 은퇴 문제가 점점 심각해져 간다는 점을 감지했고, 예측 분석 시스템으로 이를 확인했다. “우리는 주식 시장에 활황이 오고 직원들의 은퇴 연금 상황이 호전될 경우 얼마나 많은 수가 퇴직하게 될지를 제대로 예측하지 못했었다”고 카포네는 말했다. “우리는 최신 지식을 갖춘 차세대 인력을 확충하기 위해 몇 가지 교육 프로그램을 신속하게 설립하는 분석을 수행할 수 있었다”라고 그는 덧붙였다.

이 시스템은 ADP가 잃게 될 특정 기술 분야, 예를 들어 세무 서비스 사업에 핵심적인 메인프레임 지원 등을 집어냈다. 인사부는 메인프레임 작업을 회사의 첫걸음으로 생각할 초급단계 직원들과 그런 작업을 수행해낼 수 있는 해외 인력을 고려하는데 초점을 맞출 수 있었다.

위험도 측정은 어떤 핵심 인력이 이직하게 될지를 파악하지 못하는 관리자들에게 초기 경보를 주는 역할을 한다. 관리자들은 직원이 일정 수준 이상의 행동을 보이면 경보를 받게 되고, 그 직원들을 회사에 묶어둘 수 있도록 임금이나 근로 조건 개선 등에 대한 이야기를 나눌 수 있게 해준다.

“이야기를 나눴던 대부분 직원들은 이미 다른 회사들을 알아본 상태였다”고 카포네는 밝혔다. “이런 직원들은 우리가 잃으면 너무 아까운 인재다. 데이터 과학자는 ADP가 붙잡을 수 있었던 그런 핵심 직원 중 하나다”라고 그는 전했다. ciokr@idg.co.kr

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