요즘 직장에는 각각 다른 세대가 공존한다. 각 세대에게는 서로 다른 태도, 기대치, 가치가 있다. 동시에 베이비붐 세대는 은퇴를 목전에 두고 있다. 기업은 자신이 축적한 지식과 전문성을 잃을 위기에 놓여 있다. 이러한 조직 구성 변화는 최근 등장한 새로운 직업 역할론과 함께 인재 고용 경쟁을 부추기고 있다. 기업은 필요한 능력을 갖춘 인재를 찾고 유지하는 데 여념이 없다.
적합한 인재를 찾는 작업은 여전히 중요하다. 그러나 인재를 유지하는 일은 그 어느 때보다 어려워졌다. 직원 이직률을 감소시키는 것은 오늘날 인사 담당자가 직면한 최우선 과제다. 세대마다 다른 직업 유지 요인으로 인해 하나의 직원 유지 전략만으로는 이 같은 문제를 해결하기 어려워졌다. 많은 기업과 조직이 예측 분석에 의존해서 까다로운 문제를 해결하려고 노력하는 이유다.
인사 부문과 비즈니스 관리자를 위해 고안된 분석 능력은 핵심 인력자원시스템에 통합될 수 있으며, 누가 퇴사할 가능성이 있고 어떠한 조치를 취해야 하는지 등을 판단할 수 있다.
인력 자원 분석은 다양한 내·외부 데이터를 토대로 구현할 수 있다. 예를 들면 한 회사에서 자체 수집한 과거 데이터를 수년 동안 분석한 결과 직장 내 다양한 부서 경험을 한 직원의 근속 확률이 가장 높다는 것을 파악했다. 이는 단순히 근속 연차가 향후 근속 의사에 영향을 미칠 것이라는 회사 측 생각을 뒤엎는 것이었다. 회사는 중단된 직무 회전 프로그램을 재가동했고, 그 결과 퇴사 비율이 감소했다.
조직이 인재를 잃게 되면 파급 효과가 발생한다. 대체 직원 고용 및 훈련에 많은 시간과 금액이 필요해진다. 이는 결국 생산성, 고객 만족도, 직원 사기에 악영향을 미치게 된다.
더 많은 급여가 직원 퇴사를 막을 수 있는 유일한 방법이라고 생각할 수도 있지만 돈만으로는 부족한 때가 많다. 퇴사는 종종 참여도가 떨어지는 직원에게 나타나는 현상이다. 기업에 만족하고 연대감을 느끼는 직원은 이직할 확률이 낮다.
재능 있는 사람을 고용하고 유지하며, 글로벌 경쟁력을 유지하는 데 직원 참여는 그 어느 때보다 중요하다. 직원 참여와 기업 성과는 밀접하게 연결돼 있기 때문이다. 한 연구에 따르면 직원 참여도는 기업 성과를 예측하는 중요한 지표가 된다. 열악한 경제 상황에서도 참여도가 높은 기업은 경쟁력이 수익성에서 22%, 생산성에서 21%, 고객 평가에서 10% 각각 높게 나타난다.
직원 참여도 개선에 가장 중요한 것은 개개인이 무엇으로부터 동기 부여를 받는지 이해하는 것이다. 또 직원 목표와 관심에 맞춰 지원이 명확하고 직접 이뤄지는 방향으로 이뤄져야 한다는 것이다. 연 단위 평가만으로는 충분하지 않다. 기업은 직원이 조직에 계속 참여하고 종사할 수 있도록 새로운 기회와 피드백 제공을 지속해야 한다.
이는 예측 분석이 적용돼야 할 분야다. 일상 커뮤니케이션과 개인 정보를 지속 활용하는 것이 중요하다. 예를 들면 동료와의 진로 관련 대화, 팀원 평가, 관리자 직감까지도 동원할 필요가 있다. 관리자들은 더 풍부한 데이터와 향상된 분석을 통해 다양한 정보에 입각해 앞으로 방향성에 대한 의사결정을 할 수 있고, 직원 이직을 사전에 방지할 수 있다.
기업 능력 뒤에는 데이터과학 및 머신러닝으로 대변되는 과학기술이 있다. 현재 이러한 접근법은 일반 기업에도 적용되고 있다. 퇴사 가능성이 짙은 직원을 찾고 그들의 참여도를 높일 수 있는 개인 맞춤형 방안을 제시한다. 이러한 통찰력은 통근 시간, 새로운 생활 변화, 다음 승진까지 걸리는 시간 등 한 개인에 관한 수많은 요인을 토대로 직원 요구와 관심사가 언제 어떻게 변화하는지를 파악하게 한다.
이러한 새로운 분석으로 기업만 이득을 얻는 것은 아니다. 데이터과학은 개인화된 통찰력과 권고 등을 통해 직원이 바람직한 진로를 만들어 갈 수 있도록 도와준다.
분석을 통해 자신과 유사한 사람이 조직 내에서 어떤 결정을 하는지 알 수 있으며, 다양한 직업 경로를 파악하고 각자에게 필요한 스킬과 경험도 알 수 있다.
데이비드 호프 워크데이 아태지역 사장 sales.apac@workday.com
