.png) .png) HR 애널리틱스의 중요성은 이미 많은 논문, 책, 칼럼 등을 통해 소개됐지만, 아직도 국내 기업에서의 HR 애널리틱스는 대기업을 중심으로 한 실험적 시도의 형태를 벗어나지 못하고 있다. 중요성에 대한 공감이 이루어졌음에도 적극적으로 활용되지 못하는 이유는 여러 가지가 있겠지만 특히 측정, 통계 리터러시Literacy 문제가 HR 애널리틱스의 저변 확대에 가장 큰 장애물이 되고 있다고 생각한다. HR 애널리틱스의 저변 확대를 막는 장애물 채용담당자가 본인의 업무에 HR 애널리틱스를 적용하여 분석한 결과를 의사결정권자에게 다음과 같이 보고한다고 가정해보자. # 보고 1. 신입사원 입사성적과 1년차 성과의 관계를 분석한 결과 상관계수는 .194였으며, 유의수준 .05에서 유의하지 않았습니다. 따라서 신입사원 입사성적과 1년차 성과는 유의한 정적관계가 있다고 볼 수 없으므로, 신입사원 채용 선발 도구나 성적 부여 방법 등에 대한 전면적인 재검토가 필요합니다. 나아가 1년차 성과를 종속변수로, 신입사원 입사성적, 조직적응도, 업무만족도, 그 외 인구통계학적 변인을 독립변수로 하여 회귀분석한 결과 조직적응도의 표준화 회귀계수가 가장 컸습니다. 따라서, 신입사원 선발 후 1년 내에 조직적응도 향상 프로그램을 기획하여 실행한다면 더 높은 성과를 기대해 볼 수 있을 것입니다. 정확한 측정과 올바른 방법을 적용하여 위와 같은 결과를 얻었다면, 이는 매우 훌륭한 HR 애널리틱스의 적용사례가 될 것이다. 하지만, 실제 업무 상황에서 위와 같은 보고는 긍정적인 피드백을 받기 어렵다. 상관계수, 유의수준, 종속변수, 독립변수, 인구통계학적 변인, 표준화 회귀계수 등의 용어가 의사결정권자에게 익숙하지 않은 내용일 가능성이 크기 때문이다, 즉, 아직 우리 사회에 HR 애널리틱스 방법론에 대한 지식이 널리 공유되어 있지 않기 때문에, 측정, 통계에 익숙한 이와 그렇지 않은 이는 동일선상에서 '같은 이야기'를 나눌 수 없다. HR 애널리틱스를 통한 데이터 분석의 결과가 제 목소리를 다 할 수 없는 첫 번째 이유이다. 최근 HR 애널리틱스라는 이름으로 임직원의 데이터를 바탕으로 한 분석과 성공 사례가 공유되고 있다. 이러한 사례들은 새로운 시도와 혁신의 방향에 대한 인사이트를 제공하지만, '어떻게How'에 대한, 즉 측정과 통계 방법에 대한 독자의 갈증을 해소해주지는 않는다. 반면, 측정과 통계 이론을 이해하기 위해 통계 전공 서적에 도전하는 경우 계량적 배경지식이 풍부하지 않은 실무자로서는 이해 자체가 쉽지 않다. 즉 측정과 통계 방법론은 그 진입장벽이 높다. 다른 HR 베스트 프랙티스들과는 달리, HR 애널리틱스는 방법론에 대한 이해가 없는 상태에서 사례만 공유받은 경우, 자신의 데이터를 공유된 사례와 같이 분석하기 어렵다. 따라서 HR 애널리틱스의 저변 확대를 위해서는 방법론의 기본을 적절한 수준에서 다루고, 독자가 본인의 데이터에 적용하고, 결과를 해석할 수 있도록 돕는 콘텐츠의 보급이 필요하다. 다음으로 두 번째 보고상황을 보자. # 보고 2. 신입사원 선발 후, 6개월 간격으로 퇴사할 확률을 분석해 본 결과 채용 후 18개월 전후에 가장 퇴사할 확률이 높았으며, 이후에는 다시 낮아지다가, 60개월에 다시 퇴사할 확률이 높아지는 패턴을 보였습니다. 또한, 고용 안정성, 개인의 발전 가능성, 팀 내 대인 관계, 자율성과 권한, 교육 훈련 기회 등의 수준이 높을 경우, 각 시기의 퇴사확률을 낮추는 것으로 확인됐습니다. 이와 같은 보고는 '뻔하다' '당연하다' '5분만 사람들과 이야기해보면 알 수 있다'와 같은 부정적인 피드백을 받을 수도 있다. 즉, 측정과 통계를 바탕으로 한 데이터 분석의 결과가 종종 경험과 감에 의해 분석을 하지 않고도 알 수 있는 극명한 사실로 치부되곤 한다. 첫 번째 보고상황과 마찬가지로 이 역시 사람들 사이의 서로 다른 측정, 통계에 대한 이해, 인식이 야기하는 결과이다. 지금까지의 논의를 정리해보자. 결국 실무자와 의사결정권자, 나아가서는 경영진의 HR 애널리틱스에 대한 올바른 이해, 그리고 그들의 측정, 통계 리터러시 함양이 전제되지 않는다면, 앞으로도 HR 애널리틱스의 전파와 실행에는 상당한 시간이 걸릴 수밖에 없다. 새로운 시도는 언제나 쉽지 않다. 하지만 유행에 따른 HR 의사결정이나 경험과 감에 따른 HR 의사결정은 데이터를 기반으로 한 의사결정과 비교해 그 리스크가 높을 수밖에 없다. 합리적, 객관적 근거가 부족하기 때문이다. 물론, 기존과 같은 안정적인 선택만 반복한다면 이전과 같이 큰 문제 없이 업무를 처리할 수 있겠지만, 도전, 혁신을 통한 한 단계 앞으로의 진화와는 거리가 멀어진다. 상황과 맥락에 맞는 합리적 의사결정의 근거가 된다는 점에서 HR 애널리틱스는 앞으로의 사회에서 선택이 아닌 필수이다. 신입사원의 입사성적과 1년차 성과의 관계 분석 이번 시리즈에서는 각 방법론에서 사용되는 여러 개념을 소개하고 결과 해석과 문제 해결의 과정까지 담아, HR 애널리틱스의 활용에 관심이 있는 독자들에게 도움을 주고자 한다. 1회차에서는 상관 및 회귀분석을 활용해 신입사원의 입사성적과 1년차 성과의 관계 분석 방법에 대해 다루고자 한다. ... 중략 ... |
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