2017
7-8월(합본호)

영업직원의 이직 가능성을 예측하는 방법 外

IDEA WATCH

영업직원의 이직 가능성을 예측하는 방법

 

스타급 인재를 찾아내는 것으로는 부족하다.

이들이 회사를 떠나지 않게 해야 한다.

 

 

원의 이직은 어느 부문에서나 걱정이지만, 영업팀에서의 이직은 특히나 손실이 크다. 미국의 영업사원 연간 이직률은 27%로 추정되는데, 이는 근로자 전체 평균 이직률의 두 배에 달한다. 여러 분야에서 평균 근속기간은 2년 미만이다. 저성과자와 체결한 고용계약이 종료되거나 이들이 자발적으로 퇴사하는 경우처럼 회사 입장에서 딱히 손해가 아닌 경우도 있지만, 대부분은 그렇지 않다. 착실하게 성과를 내는 직원이 떠날 때마다 기업은 직간접적 손실을 입는다. 미국 기업들은 매년 영업사원 교육에 150억 달러를 투자하고 성과급으로 8000억 달러를 지급하는데, 이직이 발생하면 이런 투자의 회수율이 낮아진다. 이직은 영업활동 자체에도 악영향을 미친다. 기업이 대체인력을 모집하는 동안 해당 직원의 자리는 공석이 되고, 신입사원이 들어와도 처음부터 다시 업무를 익히고 고객과의 관계를 구축해야 한다. 관리자가 이직할 위험이 있는 우수한 영업사원을 미리 파악하고 제때 필요한 조치를 취해 이탈을 방지한다면 회사로서는 상당한 비용 절감이 아닐 수 없다.

 

조지아주립대 V. 쿠마르Kumar 교수를 비롯한 네 명의 마케팅 전공 교수가 공동으로 진행한 한 최근 연구에서 이직 예방에 대한 실마리를 찾을 수 있다. 연구진은 소비자 가전 및 소프트웨어 서비스 판매로 포천 500대 기업에 속하는 한 통신사에서 수집한 2년 분량의 데이터를 조사한 결과, 이직 가능성이 있는 영업사원을 정량적으로 예측하는 최초의 모델을 만들어냈다. 이 모델은 연구자 중 일부가 참여했던영업사원의 미래 수익성 예측 방법에 관한 이전 연구(HBR 2015 4월호미래가치 높은 영업사원에 투자하라참조)를 토대로 하고 있다. 물론 이익을 창출할 가능성이 큰 우수사원을 발굴하는 것도 유용하지만 이번 연구는 기업에 더 큰 도움이 될 수 있다. 스타급 인재 중 누구의 이직 확률이 어떤 이유에서 높은 상태인지를 알 수 있다면 사표를 꺼내기 전에 관리자가 선제적으로 대응할 수 있기 때문이다.

 

연구진은 총 1058곳의 매장에서 일하는 영업사원 6727명의 데이터를 두 가지 각도의 측정 항목으로 나누어 조사했다. 둘 중 하나는 각 영업사원이 달성한 성과 평가, 즉 수익창출을 기준으로 한 과거 실적과 고객 만족도, 월간 할당량 달성 빈도 등을 측정한 수치였고, 다른 하나는동료 효과peer effect’, 다시 말해 각 매장에서 함께 일하는 동료들이 성과와 자의 또는 타의에 의한 이직률에 어떤 변화를 가져오는가에 관한 것이었다. 연구는 지역, 매장 규모, 인구 특성 등은 통제한 상태로 진행했다.

 

연구진은 과거 실적과 고객 만족도가 높은 사원일수록 평균 수준의 성과자나 저성과자보다 퇴사할 가능성이 낮을 것으로 예상했다. 점수가 좋으면 직업 안정감과 성과급 지급에 대한 기대, 성공을 보장하는 능력을 갖췄다는 자신감도 상승할 것이기 때문이다. 연구진의 예상은 적중했다. 하지만 할당량 달성 빈도를 기준으로 보니 이직 확률이 뒤집어진 U자형 분포를 보였다. 여기서도 우수 성과자는 평균 성과자보다 그만둘 가능성이 낮았는데, 이는 관리자들이 우수사원들을 잘 관리했기 때문으로 볼 수 있다. 그런데 그만둘 가능성이 낮기는 저성과자도 마찬가지였다. 성과가 좋지 않으니 자연스럽게 이직의 문도 좁아졌기 때문이다. 연구진에 따르면 이직 확률이 높은 그룹은 바로어중간한지표를 보이는 사원들이다. 비록 스타급 인재는 아니지만 이들의 이직은 분명 회사에 악영향을 미친다. 영업인력, 그리고 수익을 내는 그룹의 다수를 차지할 때가 많기 때문이다.

 

전체 결과 중 연구진을 가장 놀라게 한 것은 동료효과였다. 이직의 가장 강력한 예측 변수임이 드러났기 때문이다. 이 결과를 두고 연구진은 다음과 같은 이론을 제시했다. 성과의 편차가 적은 기업에서는 영업사원들이 도전 의욕을 갖기 어렵고 더 열심히 일할 동기를 찾지 못하며, 이들은 결국 회사를 떠나기 쉽다. 자발적 이직률이 높아지면 남은 직원들도 회사의 전략적 방향에 대한 신뢰를 잃어버리는 경우가 많다. 배를 버리고 탈출하는 다른 선원들의 모습을 이미 보았기 때문이다. 또 이들은 최근에 회사를 떠난 옛 동료와 연락이 닿아서 외부 취업 기회에 대해 더 잘 아는 경향이 있다. 또한 타의에 의한 이직이 늘어나면 직원들이 관리자에 대한 신뢰를 잃게 되며, 직업 안정성을 느끼지 못해서 회사를 옮길 수 있다. “개인의 태도와 의도는 환경에 큰 영향을 받는다고 연구진은 설명한다. 동료효과가 크다는 것은 이직도 전파될 수 있음을 보여준다.

 

이 연구는 직원들이 어떤 일을 겪을 때 이직을 생각하게 되는지, 그리고 어떤 행동으로 그러한 심리가 나타나는지를 이해하려는 광범위한 최근 연구 동향의 일부다. 이는 빅데이터를 통한 패턴 분석으로 노동시장 경색의 원인을 찾는 노력이라는 점에서 상당한 의의가 있다. 인사관리 컨설팅업체 CEB에서는 근속기념일이나 대학 동기모임과 같은 개인적인 차원의 경험이 왜 갑자기 타인과 자신의 직업 성취도를 비교하고 이직을 생각하게 만드는지를 연구한 적이 있는데(HBR 2016 9월호사람들이 직장을 떠나는 이유참조), 역시 유사한 맥락이라고 할 수 있다. 또한 유타주립대와 애리조나주립대 연구진은 마치 포커에서 상대의 수를 읽는 것처럼퇴사를 예상하게 하는 행동’ 13가지를 밝혀내기도 했다. 여기에는 조기 퇴근, 업무 집중력과 성의 저하, 중장기 목표가 부여된 업무 회피 등이 있었다.

 

이번에 소개한 최신 연구가 주는 시사점 중 하나는 성과 편차가 적거나 이직률이 오르는 상황에서 발생하는 동료효과에 관리자가 각별한 관심을 가질 필요가 있으며, 때에 따라 개입을 고려해야 한다는 것이다. 또한 쿠마르 교수는통신사 매장의 영업사원 이직률을 예측하는 통계모델에 모든 기업이 자체 데이터를 무작정 대입하려고 해서는 곤란하며, 빅데이터를 활용하면 기업별 상황을 반영한 이직률 예측 변수를 찾아낼 수 있음을 입증했다는 것이 이번 연구의 가장 큰 성과’라고 역설한다. 관리자들은 머지않아 빅데이터를 기반으로 각 직원의 이직 확률을 상중하로 표시해 보여주는 인사관리 시스템 화면을 일상적으로 보게 될지도 모르겠다. 그렇게 된다면 이직 확률이 높게 나타나는 직원 중 누구에게 더 집중적으로 관리가 필요한지 결정하는 작업이 훨씬 쉬워질 것이다.

 

 

번역: 손용수 / 에디팅: 석정훈

 

참고자료Sarang Sunder, V. Kumar, Ashley Goreczny, Todd Maurer 공저, Why Do Salespeople Quit? An Empirical Examination of Own and Peer Effects on Salesperson Turnover Behavior (Journal of Marketing Research, 2016)

 

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