HBR in DBR (~2013)

인재 전쟁에서 승리하는 6가지 방법
토머스 H. 데이븐포트(Thomas H. Davenport),제레미 사피로(Jeremy Shapiro),진 해리스(Jeanne Harris)

80_6001_1
 

편집자주

이 글은 하버드비즈니스리뷰(HBR) 2010 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(Harrahs Entertainment)는 수익 가능성이 큰 고객군을 선별해 이들에 맞는 적절한 가격 정책 및 홍보 정책을 수립해 상당한 성과를 냈다(HBR 2006 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.

 

80_6001_2

 

 

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.

[TIP] 구글의 인재 분석법

구글이 자랑하는 분석적 기업문화는 인사관리에서도 잘 드러난다. 구글의 목표는 남보다 앞서가는 인재관리 방안을 찾아내 이를 데이터와 분석법으로 입증하는 데 있다. 이를 위해 구글은 인재 분석을 전담하는 부서를 만들었다. 해당 임원 휘하에는 직원 관련 의사결정 및 문제를 연구하는 30명의 연구자, 분석가, 컨설턴트가 포진했다.

 

구글의 인재및혁신연구소(People and Innovation Lab, 이하 PiLab)는 사내 고객만을 전담하는 집중적인 심층 연구 활동을 수행한다. 구글은 다양한 HR 주제를 분석했으며 그 결과를 바탕으로 빈번하게 새로운 정책을 수립하고 있다. 구글은 높은 업무 성과와 밀접한 관계가 있는 직원의 배경 및 역량이 무엇인지, 직원들이 이직을 결심하는 요인(회사에서 충분히 기량을 펼치고 있지 못하고 있는 느낌)이 무엇인지 찾아냈다. 또 구글은 채용을 위한 이상적인 면접 횟수를 기존 평균 10회에서 5회로 줄여서 정했다.

 

구글의 ‘프로젝트 옥시전’은 성공한 관리자를 만들어내는 요인이 무엇인지 찾기 위해 시작됐다. 옥시전이란 이름은 ‘우수한 경영이란 산소처럼 회사를 살아있게 만든다’는 의미로 붙여졌다. PiLab에서는 연례 직원 조사 보고서, 성과 관리 점수, 기타 데이터를 분석해 관리자를 4개 집단으로 분류했다. 그 다음 점수가 좋거나 낮은 관리자들과 면담을 통해서 관리자의 역량을 높이기 위한 실천 방안을 결정한다.

 

이 면담은 이중(二重) 은폐 방식으로 이뤄진다. 즉 면담 대상자는 물론 면담자들도 누가 어떤 집단에 속하는지 모르는 채로 진행된다. 이 과정을 통해 구글은 좋은 관리자가 갖추고 있는 8가지 행동과 모든 관리자들이 절대 피해야 할 5가지 행동을 정할 수 있었다. 구글의 인사 경영 담당 부사장인 라즐로 보크는 “사람들은 회사가 점심을 공짜로 준다는 이유로 구글에 남아 있는 게 아니다. 그들이 구글에 남은 이유는 3가지다. 즉 미션, 같이 일하는 사람들의 자질, 더 나은 리더나 기업가 되기 위한 기회다. 구글의 인재 분석법 또한 이에 걸맞게 만들어졌다”고 설명한다.

 

제트블루를 비롯해 이러한 분석법을 성공적으로 운용하고 있는 다른 기업들은 최종 사용자에게 이에 관한 과정도 투명하게 공개하고 있다. 즉 경영진과 직원 모두 회사가 관련 데이터를 어떻게 수집하고, 어떠한 기법을 분석 도구로 활용했으며, 해당 데이터가 왜 중요한지를 확인할 수 있다. 하라스도 HR 관련 스코어카드를 공개함으로써 모든 사람이 인적 자본에 관한 사실이 어떻게 만들어지고, 어떤 의미를 갖는지를 명쾌하게 이해할 수 있도록 했다.

 

분석적 인사관리(Analytical HR)는 인사관리 데이터를 수집하거나 분할해서 특정 부서 및 조직에 대한 통찰을 얻는 방법이다. 경영진이 특정 지표를 통해 직원들의 이탈을 방지하려는 활동이 동부 영업점에는 필요하지만 서부 영업점에서는 필요하지 않다는 걸 파악하는 식이다. 분석적 인사관리는 직원 개개인의 성과 데이터(핵심 분야의 개인별 성취도 등), 인사관리 과정 측정법(비용 및 시간 등), 결과 측정(직원 몰입도와 인재 확보 및 유지 등)을 통합한다.

 

록히드마틴(Lockheed Martin)은 성과관리 시스템을 수립해서 직원 개개인의 성과와 조직의 목표를 연결시킨다. 이 시스템은 시의적절한 성과검토 데이터를 연중 내내 자동으로 취합하고 있다. 이를 통해 록히드마틴은 특정 분야에 관한 공식적인 직무 훈련을 받은 직원이 누구이며, 특정 프로그램에 맞는 가장 적합한 인재가 누구인지 등을 찾아낸다. 특정 분야에서의 성과 향상이 필요한 직원을 찾아내 지속적으로 관리할 수도 있다.

 

인적 자본 투자 분석(Human-capital investment analysis)은 해당 회사의 핵심 비즈니스 성과에 가장 큰 영향을 미치는 정책이 무엇인지를 알아내도록 돕는다. 이를 가장 잘 활용하는 기업이 포춘 세계 100대 기업에도 속한 바 있는 국제 식품 서비스 기업 시스코(Sysco). 시스코는 거의 100여 개의 독자적인 운영 팀으로 굴러가는 매우 복잡한 조직이다. 상근 정규 직원의 수는 5 1000, 고객 규모도 40만 명에 육박한다.

 

시스코의 직원 분석은 개별 운영 팀 각각에 대한 작업 분위기, 직원 만족도(work climate and employee satisfaction), 생산성(productivity), 직원 유지율(retention)에 대한 총점을 평가하는 일로부터 시작된다. 여기에 일선 감독자의 효율성, 다양성, 삶의 질 등과 같은 직무 환경(work environment)의 여러 가지 측면을 측정하고 관리한다. 시스코는 이 분석 작업을 통해 직원 만족도가 높은 운영 팀이 높은 매출, 적은 운영 비용, 높은 직원 유지율, 탁월한 고객 충성도를 기록한다는 점을 알아냈다. 이를 바탕으로 회사는 경영진이 어떤 조치를 취하는 게 최선인지 찾아낼 수 있었다.

 

지난 6년 동안 시스코는 운송 담당 직원들의 직원 유지율을 65%에서 85%로 끌어올렸다. 이들은 고객에게 서비스를 제공하고 고객과 직접 맞닥뜨리는 사람들이다. 시스코는 운송 직원의 업무 만족도 점수를 추적 관리하면서 만족도가 하락하면 지체없이 개선책을 취한다. 이를 통해 시스코는 신규 직원 채용 및 연수에 드는 비용을 거의 5000만 달러 가까이 줄일 수 있었다.

 

인력 예측(Workforce forecasts)은 이직률, 승계 계획, 사업 기회 데이터 등을 분석해 향후 핵심 인재의 과부족을 예측하고 사전에 방지하는 방법이다. 미국 경영전문 계간지 스트래티지 앤드 비즈니스(strategy + business)에 기고한 비네이 쿠토(Vinay Couto), 프랭크 리베이로(Frank Ribeiro), 앤드루 티핑(Andrew Tipping)의 연구를 보자. 이에 따르면 다우 케미컬(Dow Chemical)은 지난 10여 년에 걸쳐 변동성이 큰 화학 산업의 비즈니스 사이클에 맞게 적정 보유 인원을 예측하겠다는 목표를 세웠다. 이에 따라 다우 케미컬은 4만 명의 직원과 관련된 과거 데이터를 찾아냈다. 다우 케미컬은 이를 통해 HR 정책을 대대적으로 바꿨다.

 

우선 다우 케미컬은 직원을 5개 연령 집단과 10개 직종 레벨로 분할했다. 연령 집단 및 직종 레벨별 미래의 인력 수(head count)도 계산했다. 이러한 세밀한 예측 결과를 한데 모아 회사 전체의 인력 예측도를 산출했다. 다우 케미컬은 ‘만약을 대비한’ 가상 시나리오 계획도 작성한다. 내부 변수(직원 승진 등)와 외부 변수(정치적 또는 법적 고려 사항 등)에 관한 가정을 이리저리 바꿔 보는 등 적극적으로 가상 시나리오를 짜서 인력 변동에 대한 대비책을 구상해 놓는 식이다. 이 예측 결과는 핵심 성장 분야의 인력 충원 계획에 적극 활용된다.

 

[TIP] 인재 분석법에서 저지르기 쉬운 오류

인재 분석법은 가시적인 결과를 얻을 수 있는 좋은 방법이다. 하지만 다음과 같은 실수는 피해야 한다.

* 직원을 사람이 아니라 교환 가능한 도구로 취급한다.

* 핵심 비즈니스와 명백한 관련성이 없어 보임에도 불구하고 특정 측정법만 계속 사용한다.

* 직원 성과를 평가하기 위해 소수의 측정 방법만 활용함으로써 영리한 직원들이 시스템을 교란할 여지를 준다.

* 분석 결과를 받아들이기 전에 분석에 사용된 데이터가 100% 정확해야 한다고 주장함으로써 결과적으로는 아무런 의사결정도 내리지 않는다.

* 등급이나 시험 점수 등 단순한 측정법에 의거해 직원을 평가한다.

* 하위 직급의 직원을 채용할 때는 분석법을 사용하면서 선임 간부들을 평가할 때는 분석법을 활용하지 않는다.

* 조직의 우선 과제가 어떻게 변하는지에 무신경하다. 이런 상황에서는 분석 결과가 아무리 정확하더라도 해당 분석은 조직 내에서 아무런 의미를 갖지 못한다.

* 업무 성과 중 정량 측정으로는 쉽게 평가하거나 해석될 수 없는 측면이 있음을 무시한다.

* 효율성 측정 결과만을 분석함으로써 비즈니스 성과에 인재 관리가 미치는 영향을 제대로 파악하지 못한다.

 

인재 가치 모델(talent value model)은 “직원들이 우리 회사를 떠나지 않는 이유가 무엇일까”와 같은 질문에 대한 답을 찾도록 도와준다. 직원들이 가장 가치있게 생각하는 사안이 무엇인지를 파악할 수 있는 회사는 직원들의 이탈을 방지하는 모델도 만들어낼 수 있다. 이를 통해 경영진은 직원 개개인별 성과 인센티브를 설계하고, 경쟁업체의 스카우트 제의에 대응할지 여부를 판단하거나, 해당 직원을 언제 승진시켜야 하는지를 결정할 수 있다.

 

구글은 직원 성과 데이터를 활용해서 최고 및 최저 성과를 내는 직원을 모두 함께 성장시키는 데 효과적인 방법을 찾는다. 구글의 인사 경영 담당 부사장인 라즐로 보크는 “구글에서는 성과 데이터에서 평균치를 기록한 직원들을 찾지 않는다. 우리가 관심 있는 대상은 성과 분포도에서 최고 및 최저에 있는 직원들이다. 우리는 최저 5%에 있는 직원들에게 회사가 적극적으로 그들의 성공을 돕기 위해 노력한다는 점을 알린다. 우리는 아무나 채용하지 않는다. 우리가 채용한 이들은 분명 우수한 인재고, 그들이 낮은 성과를 내는 데는 회사 측의 잘못도 있다. 우리는 이들이 성공하고 원래의 능력을 발휘하기를 진심으로 바란다”고 말했다.

구글은 성과가 낮은 직원들이 존재하는 이유는 직원들의 탓이 아니라 적절한 업무를 부여받지 못했거나 관리자의 미숙 때문이라고 생각한다. 이를 입증해 주는 자세한 분석 결과도 갖고 있다. 직원 개개인이 필요한 게 무엇인지 알고, 그들의 가치를 이해한 덕택에 보크가 이끄는 구글의 인사 팀은 실적을 내지 못해 고전하는 많은 유능한 인재들을 제대로 대접하고 활용할 수 있었다.

 

인재 공급망(talent supply chain)은 조직이 인재 수요에 실시간으로 대처하는 결정을 내리도록 도와주는 방법이다. 예상 수익과 개별 영업 직원의 성과 유형에 기반해 영업점의 다음날 근무 일정을 최적화거나, 콜 센터로 걸려 오는 전화 양을 예측해 만일 전화 양이 적을 거라는 예상이 나오면 직원들을 일찍 집으로 보내는 결정을 내리는 식이다.

 

이 방법은 6가지 인재 분석법 가운데 가장 복잡한 방법이다. 특정한 고급 데이터, 정교한 분석, 폭넓은 인재 관리, 조직적 통합 과정이 필요하기 때문이다. 인재 공급망의 활용은 아직 초기 단계지만 이를 적극 활용한 기업들은 좋은 성과를 거두고 있다. 특히 소매 분야에서 이를 통해 성과를 얻은 기업이 많다. 조만간 널리 확산될 가능성이 크다.

 

인재 분석 마스터하기

인재 분석 분야에서 역량을 구축하는 작업에는 대부분의 다른 비즈니스 분석에서도 중요한 요인이 필요하다. 우리는 이 5가지 요인, 즉 양질의 데이터(Data), 전사적 관심(Enterprise), 분석적 리더십(Leadership), 전략적 목표(Target), 분석가(Analysts)의 앞 글자를 따서 이를 DELTA라고 부른다. 이를 좀더 자세히 알아보자.

 

데이터(Data)조직은 기업 내에 존재하는 시스템으로부터 양질의 HR 관련 데이터를 얻을 수 있다. 그렇지만 이런 자료에만 의존하지 말고, 제트블루처럼 새로운 측정법을 적극 활용해 데이터를 확대·강화해야 한다. 객장에 나가 있는 하라스의 라인 매니저들은 고객을 응대하는 직원들이 얼마나 자주 미소를 짓는가를 관찰하고 이를 기록한다. 고객에 짓는 미소야말로 고객 만족도와 가장 밀접한 연관을 지니는 행동이기 때문이다. 이게 바로 새롭고 신선한 데이터다. 분석을 위한 데이터가 반드시 완벽할 필요는 없다. 중요한 사안에 대한 현상을 감지해 주는 정도만으로도 충분하다.

 

전사적 관심(Enterprise)더 이상 직원 관련 데이터를 내부적으로 꽁꽁 감춰둘 필요는 없다. 조직은 이 데이터를 적극 활용해 성공의 밑거름으로 삼아야 한다. 제트블루, 베스트바이, 리미티드 브랜즈 등은 모두 직원 만족도와 해당 기업의 성과(지점 또는 매장의 성과) 사이에 중요한 통계학적 상관관계가 성립한다는 점을 경험했다. 이 관계의 중요성을 깨달은 베스트바이는 연례적으로 실시하던 직원 참여도 조사를 분기별로 시행하고 있다.

 

리더십(Leadership)어떤 정책이건 그 성공 여부는 대부분 리더에게 달려 있다. 인재 분석법도 예외는 아니다. 이번 연구를 위해 우리가 함께 작업하고 연구했던 다수의 기업에서도 리더가 얼마나 열의를 가지고 있느냐가 성공 여부를 가르는 가장 중요한 요인이었다. 컴캐스트(Comcast)의 보수 및 보상 분야 수석 부사장인 빌 스트라한은 “경영진의 의사결정에서 중요한 건 분석 결과를 해당 회사만의 언어로 발표하느냐다. 경쟁 압력과 인재 분석법에 따른 직원들의 변화에 집중해서 경영진을 설득해야 한다”고 말한다.

 

리더들도 달라져야 한다. 인적 자본에 대한 창의적인 아이디어를 비즈니스 문제 해결에 꼭 사용해야 한다고 생각하는 리더들은 전통, 소문, 추정이 아니라 사실과 데이터에 입각한 의사결정을 하도록 스스로에게 끊임없이 주문해야 한다. 현재의 HR 기능 및 업무로는 받아들일 수 없는 실험과 실수조차도 포용하는 조직 문화도 조성해야 한다.

 

전략적 목표(Target)인재 분석법을 활용하는 조직에서는 이미 사람을 분석 활동의 대상으로 삼고 있다. 그러나 이때 반드시 채용, 특정 프로젝트 및 업무 배치, 인재 유지 같은 일에만 집중해야 할까? 어떤 유형의 직원들이 인재 분석법의 주요 대상이 돼야 할까? 인재 분석법의 6가지 유형은 각각 언제 어떻게 채택, 활용해야 할까? 이런 질문에 관해 회사 스스로가 걸맞은 답을 내릴 줄 알아야 한다. 회사가 처한 상황과 최우선 과제는 시시각각 달라지기 때문이다.

 

구글이 매주 100명의 직원을 채용하던 20052008년 구글의 최우선 과제는 해당 업무에 맞는 인재를 제대로 채용하는 일이었다. 그러나 인재 채용 규모가 수그러든 2008년과 2009년에 구글은 직원들의 이탈에 더 많은 관심을 갖기 시작했다. 이후 구글은 효과적인 인재 유지 방법에 많은 관심을 쏟았다.

 

분석가(Analysts) 분석 이론은 반드시 실천으로 이어져야 한다. 이를 위해서는 정량 분석 전문가뿐 아니라 심리 측정, 인적자원 관리, 고용법 전문가들도 필요하다. 산업조직 심리학자들은 특히 인재 분석 관련 정책을 도입해 이를 지속적으로 실시하는 프로그램을 만드는 데 큰 도움을 준다. 구글, P&G, 스코틀랜드 왕립은행(Royal Bank of Scotland), 인텔, 테스코(Tesco) 등은 모두 직원들의 행동을 면밀하게 들여다보기 위한 HR 분석 팀을 자체적으로 보유하고 있다.

 

최고의 인재 분석가는 경영진을 설득해 이와 관련한 의사결정을 하도록 만든다. 2009년 말 외부에서 영업 전문가를 영입하기 시작한 하라스는 산업조직 심리학자를 활용해 이 업무에 대한 예측 평가 모델을 만들었다. 분석가들은 이 모델을 사용한 무작위 테스트 결과가 업무 성과와 상당한 관련이 있음을 입증해냈다. 하라스의 문제점을 감독하는 관리 팀에서는 신규 채용 인력이 엄청난 상담 통화 등을 통해 특정 지점의 매출 하락세를 반전시키자 깜짝 놀랐다.

 

이번 조사를 위해 함께 작업한 그 어떤 기업도 인재 분석법에만 의존해서 직원을 관리하고, 직원 사기를 진작시키며, 이들의 이탈을 방지하는 방법을 채택하지는 않았다. 그러나 인재 분석법을 일찍부터 받아들인 조직은 분명 가시적인 성과를 냈다. 최고의 조직은 직원을 단순한 개인으로 보지 않고, 경영진이 더 나은 의사결정을 내리도록 활용할 수 있는 집합적 데이터를 제공해주는 귀중한 원천임을 잘 알고 있기 때문이다.

 

특정 조직의 미래 성과는 그 조직이 보유하고 있는 사람들의 역량 및 동기와 큰 상관관계를 지닌다. 인적 자원에 대한 이해를 얻기 위해 다양하고 정교한 분석법을 시행하고, 그 결과를 활용한 조직은 이미 다른 조직이 모방할 수 없는 경쟁 우위를 만들어내고 있다. 다른 조직들도 역시 이 새로운 인재 분석법을 활용한다면 성과를 개선하는 데 활용할 수 있다.

 

번역 |박미라 mira_park@naver.com

토머스 H. 데이븐포트 • 진 해리스 • 제레미 사피로

토머스 H. 데이븐포트(tdavenport@babson.edu)는 미국 매사추세츠 주 소재 밥슨대 IT 및 경영학 교수로 13권의 책을 집필, 공저, 편집했다. 진 해리스(jeanne.g.harris@accenture.com)는 액센추어 성과 연구소의 리서치 펠로 및 수석 임원이다. 해리스와 데이븐포트는 <직장에서의 분석법(Analytics at Work, Harvard Business Review Press, 2010)>을 함께 집필했다. 제레미 사피로(jeremy.shapiro@morganstanley.com)는 모건스탠리의 인사 담당 임원으로 <궁극의 성과(Ultimate Performance, Wiley, 2007)>의 공저자다.

 

  • 디지털서비스
    1년 150,000원

    디지털서비스란

    신청하기

인사조직 다른 아티클

무료 열람 가능 아티클 수 0/1 회원가입 | 서비스상품안내