데이터 컬처 조직을 위해 필요한 6개의 HR 데이터 지표

데이터 컬처를 가진 조직은 비즈니스의 성과를 측정하기 위해 데이터 분석을 하는 일은 매우 당연하고도 일상적인 업무라 느낀다. 재무 및 판매, 수익 데이터는 기업의 재무 건전성 상태를 추적하는 데 필수적이라는 것은 누구나 상식 수준으로 알고 있다. 여러 수식을 통해 계산된 수익이 지출보다 많다는 것을 보여줄 때 그 기업은 건전한 상태라고 한다. 또한 시간이 지남에 따라 이러한 데이터는 비즈니스가 어떻게 진행되었는지에 대한 경향을 나타내고 해당 비즈니스가 미래에 어디로 가는지에 대한 합리적인 예측의 기초를 제공하기도 한다. 기업에서 가장 중요한 자원이라면 그 조직을 이루는 인력 즉 사람이다. 그렇다면 그 사람에 대한 데이터는 어떻게 추적하고 있는가?

간단한 예를 들어보자. 기업에서 한 명의 퇴사자가 나올 때 어떤 프로세스가 시작되는가? 충원을 결정하기 위해선 어떤 데이터가 필요한지, 재무 및 판매 데이터만큼 구조화하여 관리하고 어떤 지표를 기반으로 결정을 하는가 말이다. 그 한 명의 퇴사자가 가진 경력, 능력치와 직급, 급여, 성별, 일하는 지역에서 대등하게 평가를 받을 만한 직원으로 대체가 되어야 비즈니스의 지속성이 가능할 것 아닌가?

인적 자원을 관리하는 HR 부서에는 늘 넘칠 정도의 많은 양의 데이터가 있다. 이것이 적절하게 수집과 처리가 된다면 조직의 업무 개선과 목표 달성에 강력한 지원 도구가 될 수 있다. KPMG 보고서¹에 따르면 기업 HR 조직의 56%가 기술 투자가 필요한 이유 중 가장 높은 하나로 데이터 분석 기능 향상을 꼽았다. 같은 이유로 HR 조직의 45%가 데이터 모델러, 과학자에게 투자하고 있다고 이야기한다.

Ranking of top 3 reasons for tech investments

• Replace legacy technologies - Pathfinding HR : 36%, Counterparts : 49%

• Migrate data to the cloud - Pathfinding HR : 27%, Counterparts : 31%

• Integrate with firm-wide ERP systems - Pathfinding HR : 33%, Counterparts : 39%

• Enhance digital services for employees - Pathfinding HR : 54%, Counterparts : 46%

• Enhance analytics capabilities - Pathfinding HR : 56%, Counterparts : 38%

• Secure privacy of employee data - Pathfinding HR : 14%, Counterparts : 39%

• Undertaken as part of a large HR transformation effort - Pathfinding HR : 44%, Counterparts : 37%

• Better support the employee experience throgh enterprise service management technology : 36%, Counterparts : 20%

그림 1. HR 기술 투자 이유 순위 (출처: KPMG)

또 다른 HR 전문 논문의 연구 결과²에 따르면 2025년까지 HR 분석은 비즈니스 결과에 입증된 영향과 운영 및 전략적 의사 결정에 강력한 영향을 미치는 분야가 될 것이라는 예측을 하고 있다. 즉 HR 부서가 인재를 찾고 온보딩 프로그램을 실행하고, 성과를 평가하고, 직원을 재교육하고, 비용을 절감하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 기업 전략 및 목표가 인력 자원 데이터를 기반으로 통합이 될 때 진정한 의미의 회사 성장 동력이 생성된다는 사실을 뒷받침하고 있다.

그렇다면 사람 즉 인력 데이터는 무엇을 말하는가? 조직에서 직원을 둘러싸고 수집할 수 있는 모든 정보를 말한다. 연령, 회사 근속 기간, 성별, 직무, 급여, 퇴직, 성과 평가와 같은 기본 데이터 요소와 영업 할당량 또는 기술 특허, 세미나 발표와 같은 고유 직무와 관련된 부가 데이터가 있다. 이 정보를 시간 또는 부서 데이터와 같은 다른 데이터 요소와 결합하고 분석하면 비즈니스가 내부적으로 얼마나 건전한지 알 수 있게 되는 동시에 비즈니스를 보다 원활하게 운영하기 위해 해결해야 할 문제를 찾을 수 있다는 것이다. 이것을 인적 자원 분석(People Analytics)이라고 한다.

이런 인적 자원 데이터를 측정하고 분석하는데도 필요한 지표가 있다. 지표는 단순히 비즈니스 내의 특정 영역을 평가하는 방법이므로, 비즈니스 특성과 지역별로 조금씩 차이가 있을 수 있다. 재무 부서가 비용의 흐름을 따라서 기업의 재무 건전성을 추적하듯이, 조직의 가장 큰 투자 자원인 인적 자원이 어떻게 운영되고 있으며 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 중요한 인력 지표를 측정하는 일은 중요하다. 과거의 관행이나 직감에만 의존하는 대신 귀중한 데이터 통찰력을 이용하여 더 나은 결정을 내려야 한다. 이것을 위해 기업의 인적 자원이 비즈니스에 미치는 영향과 비즈니스가 사람들에게 미치는 영향을 상호 이해하기 위해 추적해야 하는 핵심 지표들이 있다. 이제부터 데이터 컬처 조직이라면 반드시 추적해야 할 기본적인 인적 자원 분석 지표 6가지에 대해 다뤄보자.

1. 인원 수 (HEADCOUNT)

정의

인원수는 특정 시간에 회사에서 업무를 수행하는 총 직원 수이며 여기에는 모든 정규직, 임시직, 비정규직 및 계약직 근로자가 포함된다. 이는 기업 내의 인적 자원 정보 시스템과 공급 업체 관리 시스템에 존재하는 작업자 코드를 기반으로 계산된다. 정규직, 임시직, 비정규직 및 공연 근로자를 모두 포함할 수 있도록 인원수를 계약 유형별로 분류해야 한다. 이 분류는 단순히 재무 시스템에서 급여를 받는 사람을 기준으로 하는 숫자와는 다르다. 회사는 급여를 받지만 출산 휴가나 병가로 그 당시 회사에서 풀타임으로 일하고 있지 않을 수 있는 사람들을 구별해야 하기 때문이다.

데이터로서의 중요성

직원의 수는 기업의 목표를 달성하기에 충분한 리소스인지를 알려주는 가장 기본적인 데이터이다. 인원수를 추적하면 추후에 어떤 변화를 보일지 보다 정확하게 예측할 수 있으므로 재무팀과 생산적인 대화를 나누고 비용을 더 효과적으로 예측하고 관리할 수 있다. 인력 유지 비용은 회사 연간 운영 비용의 최대 70%에 달할 수 있다. 얼마나 많은 사람들이 회사에서 일하고 있거나 앞으로 일하게 될 것인지를 일관되게 측정, 보고, 설명 및 예측하는 능력을 입증하는 것이 모든 HR 전략의 핵심이다.

핵심 지표

• 정규직 직원 수: 고용기업이 직접 급여를 지급하고 고용 계약이 정해진 종료 날짜 없이 일하는 직원이다.
• 임시 직원 수: 계약직의 경우에 해당하고, 일반적으로 고용 종료일이 정해져 있다.
• 비정규직 직원 수: 정규 직원으로 간주되지 않는 프리랜서, 근로자 및 계약자가 포함됩니다.
• 파트타임 직원 수: 일반적으로 주당 근로시간이 정해진 계약자이다.
• 급여 범위 별 인원수: 기업에 따라 직무 직군 유형 내에서 급여 상한선과 하한선을 결정하는 급여 범위가 있고 그 범위 별 인원수를 말한다. 승진과 급여 인상 발표 시기에 맞춰 크게 업데이트가 일어난다.

사례

전략적 역할을 하는 지표는 그 숫자를 단순히 표시하는 것이 목표가 아니다. 그 숫자가 비즈니스 상황을 알려주고 어디로 향하는지에 대한 부가 정보를 제공해야 한다.

① 인원수를 동적으로 보이게 하라.

당신이 소유한 기업 주식의 숫자는 별 의미가 없다. 시장에서 그 숫자가 얼마나 가치 있고, 전망이 어떤지를 이야기할 수 있어야 그 의미가 생긴다. 인적 자산에 대한 평가도 마찬가지다. 많은 보고서에서 임직원의 숫자는 인재의 성과와 관련성을 표시하지 않는다. 예를 들어, 주어진 기간 동안 인원수의 순 변화를 보는 것은 매우 일반적이지만, 이 변화 가운데, 얼마나 많은 사람들이 그들의 직무를 처음 접했는지에 대한 가시성은 거의 제공하지 않는다. 이 순변화에는 조직에서 고용, 전근, 승진 또는 퇴사, 해고라는 정보가 모두 포함되어 있는 것이다. 전체적인 순 변화만을 바라보는 대신 사람들의 움직임에 초점을 맞추어야 한다. 그래야 생산성을 발휘할 준비가 된 인력이 부족하거나 잉여가 있는지에 대한 질문에 답할 수 있다.

② 과거에 맞추지 말고 미래에 맞추라

영업은 판매 건수뿐만 아니라 판매 파이프라인에 대해서도 보고한다. 인원수에 대해서도 마찬가지 논리가 적용될 수 있다. CEO나 임원들은 '내년'에 어떤 변화가 일어날지에 관심이 높다. 이들의 관심을 사로잡는 트렌드는 미래 지향적인 지표를 보여주는 것이다. 일반적인 인원수 보고서는 과거 기반이며, 사후 대응적이다. 이것이 수익, 고객 만족도 또는 생산성과 같은 영역에 대한 미래 영향과 연결되는 인원수 예측을 제공할 수 있으면 훨씬 가치 있는 지표가 된다.

2. 퇴사자 수 (TURNOVER)

정의

퇴사자 혹은 이직자 숫자는 회사를 떠나는 직원의 수이다. 이 숫자에는 자발적 퇴사 및 해고나 계약 종료로 인한 비자발적 퇴사하는 직원이 포함된다. 직원이 조직을 떠날 때 기업으로는 비용 소모가 크다. 후임자를 찾는 비용은 기존 직원 연봉의 반에서 2배까지의 비용이 필요하다.³

데이터로서의 중요성

직원의 퇴사는 기업의 비즈니스에 값비싼 대체 비용을 일으킨다. 리쿠르팅을 시작하고, 선별하고, 인터뷰, 온보딩 교육과 직무교육이 필요하고 후임자가 업무에 적응할 때까지 꾸준히 대체 비용이 발생한다. 이직률을 꾸준히 정기적으로 파악하면 직원 부족으로 인한 비효율을 예방할 수 있고, 미리 대처할 수 있는 경험이 생긴다. 자발적 이직률에 주의를 기울이는 것이 중요하며, 주위에 이직을 전염시킬 수 있다. 이직률을 알면 미래의 인력 수요에 대해 정확하게 예측하고 이직률이 높은 영역, 지역과 원인을 찾아낼 수 있다.

핵심 지표

• 퇴사 예상: 해당 분기나 해당 월에 퇴직할 직원 수에 대한 추정치이다.
• 퇴사 추세: 분기별 월별로 퇴사하는 직원 수가 어떻게 움직이는지를 알려준다.
• 후임자 대체 예상 비용: 퇴사하는 인재를 대체하는 데 소요되는 예상 비용이며, 리쿠르팅을 결정하는 순간부터 비용이 발생한다.
• 퇴사 동인: 직원이 퇴사하는 이유는 종종 퇴사 설문조사나 인터뷰를 통해 얻을 수 있다.

사례

경영 책임자는 사람 수의 변화가 최종적으로 미치는 영향을 확인하기를 원한다. 그러나 이런 부가정보는 인원수만으로 전달할 수 없다. 예를 들어 "다음 분기 퇴사 예정 인원 수"는 실제로 조직이 사람들에게 지출하는 화폐 금액으로 변환될 수 있다면, 그 지표는 높은 설득력을 갖게 된다. 모든 인건비와 간접비를 포함하여 전체 비용인 총 노동 비용(TCOW-설명은 아래 다섯 번째 지표 참조)을 제공하면 이런 퇴사나 해고의 결정이 미래 조직에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 된다.

3. 다양성 (DIVERSITY)

정의

직장에서의 다양성은 연령, 성별, 민족, 성적 취향, 문화적 배경, 교육 수준이 다른 사람들을 고용하고 차별 없이 함께 근무하는 환경이 제공하는 것을 의미한다. 최근 특히 글로벌 기업을 중심으로 다양성에 대한 직원의 요구가 증가함에 따라 DEIB(다양성, 형평성, 포용성 및 소속감: Diversity, Equity, Inclusion, Belonging)를 중요한 기업 운영방침으로 정하고 있다.

데이터로서의 중요성

다양한 인력이 더 혁신적이고 더 나은 성과를 내며 회사의 잠재 고객 풀을 확장하는 데 도움이 될 수 있다. 매킨지 리포트에 따르면, 실제로 다양한 인력을 보유한 기업은 다양성이 없는 기업보다 더 높은 재무 수익을 얻을 가능성이 35% 더 높다⁴고 한다. 실제로 다양성이 더 큰 기업은 더 많은 시장을 확보할 가능성도 70% 더 높다는 조사 결과도 있다.⁵ 많은 기업들이 회사 내 다양성 증가에 높은 가치를 부여함에 따라 다양성 기준을 설정하고 DEIB 이니셔티브의 진행 상황을 추적하는 데 관심을 두고 있다. 직원 다양성이나 여성 기회에 대한 평가가 좋지 않은 조직은 훌륭한 인재를 유치하고 유지할 가능성이 점점 낮아지고 있다.

핵심 지표

• 민족성: 민족성은 인종적 차이에도 불구하고 발생할 수 있는 공유된 역사, 정체성, 지리 및 문화적 뿌리를 가진 사회 집단을 나타낸다.
• 성별: 남성, 여성, 양성 또는 더 자세한 명칭이 포함될 수 있다.
• 지역: 한 지역에서는 소수인 민족이 다른 지역에서는 다수가 될 수 있다.
• 산업: 산업마다 성별 비율과 같은 다양성 지표에 대한 평균이 다를 수 있다.

사례

비즈니스가 성장함에 따라 특히 글로벌 진출이 시작되면서 직원 경험을 대규모로 유지하는 것은 단순히 인원수와 보상만으로는 한계가 있다. 이때 다양성, 형평성 및 포용성에 대한 투자는 조직이 직원을 유지 지원하는 데 중요한 역할을 한다.

DEIB 데이터를 사용한 분석은 더 다양한 인력을 창출할 기회를 찾아내고, 공평한 인력 프로세스(예: 채용, 성과 검토, 보상)를 보장하고, 리더와 관리자가 소속감을 키우고 직원을 유지하는 포용적인 문화를 관리하는 데 도움이 된다. 이 지표는 고용에서 퇴사에 이르기까지 직원 수명 주기의 모든 단계에서 제대로 표현되지 않고 숨어있는 문제의 원인을 밝혀내는데 필요한 스토리를 제공한다.

글로벌 테크 기업의 경우엔 성별 및 인종뿐 아니라 20가지 이상의 다양성 차원에 대한 데이터를 수집 및 분석하여 모든 그룹에 대한 차별금지와 포용을 강조한다. 이런 정적데이터 뿐만 아니라 풍부한 질적 데이터를 활용하기도 하는데, 예를 들어 자연어 처리를 적용하여 인터뷰 피드백 및 성과 검토에서 편향된 언어를 감지하고 모든 관리자가 주의해야 할 언어에 플래그를 지정한다. 잠재적인 불평등을 미리 발견하여 그들이 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 가이드라인을 제공한다.

4. 보상 (COMPENSATION)

정의

보상은 자격을 갖춘 근로자를 유지하기 위해 고용주가 제공하는 금전적 혜택을 통칭한다. 보상에는 급여, 보너스, 건강 보험 혜택, 유급 휴가, 퇴직금, 여러 사원 복지 패키지 등이 포함될 수 있습니다.

퓨 리서치 조사를 보면 미국의 경우이긴 하나 2021년 근로자 이직 사유 중 최고는 낮은 보상 수준이었다.⁶ 직장 내 무례함이나, 승진기회가 없다는 이유보다 상위에 있다는 점은 보상이 근로자에겐 가장 중요한 근무조건임을 설명한다.

Among those who quit a job at any point in 2021, % saying each was a _ why they did so

• Pay was too low - Major reason : 37, Minor reason : 26, Net 63

• No opportunities for advancement - Major reason : 33, Minor reason : 30, Net 63

• Felt disrespected at work - Major reason : 35, Minor reason : 21, Net 57

• Because of child care issues* - Major reason : 24, Minor reason : 24, Net 48

그림 2. 2021년 미국내 근로자 이직 사유 순위 (출처: 퓨 리서치 센터)

데이터로서의 중요성

동서양에 상관없이 보상은 직원들이 기업에 입사하거나 퇴사하는 이유에서 일관되게 상위 순위를 차지한다. 보상을 데이터로 추적하면 그 규모가 해당 역할에 대한 시장 수요와 맞출 수 있기에, 자격을 갖춘 직원을 경쟁력 있게 고용하고 유지할 수 있다. 조직이 연령, 성별, 국적이나 민족 또는 기타 요인에 따라 차별 없이 공평하게 실행하도록 하는 것도 윤리적, 법적 규정 준수 이유로 중요하다.

핵심 지표

• 급여: 고용주가 직원에게 지급하는 고정되고 월별, 주별로 지불되는 정기적인 금전 보상이며, 보통 연봉으로 표시된다.
• CR(Compa-Ratio): CR은 개인의 급여를 미리 정의된 급여 범위의 중간점으로 나누는 기준이다. 개인의 급여가 시장 평균 점에 얼마나 근접한가를 ‘비교’ 하기 위함이다.
• 범위 최소값, 중간값 및 최대값: 급여 범위 또는 등급과 관련하여 직원이 유사한 직책에 있는 다른 직원과 비교하여 초과 급여 또는 저임금 급여를 받고 있는지 여부를 알기 위함이다.
• RP (Range Penetration): RP는 직원의 급여를 사내나 사외의 유사한 직책의 총 급여 범위와 비교한다.
• 등급 (Grade)또는 범위(Band): 직위 내 직원에게 제공되는 최소 및 최대 급여 범위선.

사례

많은 조직에서 급여나 임금을 비용으로만 생각한다. 그리고 일반적으로 수익을 보호하기 위해 비용을 가능한 한 낮게 유지하기를 원한다. 그러나 미국의 한 의료 기업에서 적절한 급여 인상이 실제로 조직의 비용을 절약한다는 실제 분석 사례가 있다.

대부분의 사람들은 더 높은 급여가 퇴사나 이직을 줄인다는 데 동의한다. 직원에게 더 많은 급여를 지불하면 직원은 계속 일하기를 원하지만, 모든 사람이 동일한 급여를 받을 수 있는 것은 아니다. 중요한 해결점은 현재의 보상과 상관없이 퇴사가 발생하는 등급이나 범위를 찾아 급여와 퇴사 간의 상관관계를 찾아내는 지표를 설정하는 일이다. 최저 임금에 근접한 직원에게는 급여 인상이 상대적으로 큰 의미지만, 또 다른 사람들에게는 급여 인상이 회사를 떠나게 되는 첫번째 이유가 아닐 수도 있다.

이 의료 기업은 이런 분석을 위해 고용시기, 급여 범위, 2년 이내 퇴사여부 등의 데이터를 사용하여 다양한 급여를 받는 사원들의 이직 행동을 비교함으로써, 적절한 양의 급여 인상이 직원 유지율을 향상시킬 수 있는 그룹을 파악할 수 있었다. 또한 직책의 가치를 금액적으로 환산했는데, 평균적으로 직원의 노동 가치는 급여의 2-3배인데 반해 수익 창출에 성과가 좋은 직원의 경우엔 그 직책에서 급여의 8배 이상의 성과를 나타낸다는 사실도 알아 낼 수 있었다. 이러한 지표 분석은 기업에게는 재정적 안정성을 제공하고 직원에게는 적절한 급여 인상을 통해 직업 만족도를 높임으로써, 퇴사율을 낮추고, 실제 비용을 현저하게 줄이는 성과를 만들었다.

5. 총 인력 비용(TCOW: TOTAL COST OF WORKFORCE)

정의

총 인력 비용(TCOW)은 기업이나 조직에서 업무에 참여하는 사람들의 전체 비용을 말한다. 이것은 모든 인건비 및 인력에 동원되는 간접비에 고용주 세금, 시설 및 기타 간접비와 같은 비용을 합산하여 측정한다. 진정한 의미의 TCOW를 계산하려면 다음의 HR, 재무 및 시장 데이터가 최소한 필요하다.

  • HR: 인원수, 급여 및 복리후생 데이터
  • 재무: 인력 간접비
  • 시장 데이터: 지역별 실업률 및 급여 범위

데이터로서의 중요성

TCOW는 효율적인 인력 계획을 수립하고 경쟁력을 유지하는 데 필수적이다. TCOW를 알면 잠재적인 결정이 미래에 조직에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하고 전달하는 데 도움이 된다. TCOW는 타이트한 노동 시장에 전략적으로 대응하고 현재 경제 상황에 맞게 노동력 비용을 조정할 때 매우 효과적이다.

핵심 지표

• 직원: 급여, 채용, 온보딩, 교육, 퇴직 및 보험과 같은 기타 비용을 포함한다.
• 간접비: 운영 비용(OpEx: Operational Expenditures)이라고도 하는 간접비는 제품 또는 서비스를 생성하거나 생산하는 것과 연결할 수 없는 비즈니스 운영과 관련된 비용을 말한다. 비즈니스의 성공에 관계없이 비즈니스를 유지하기 위해 발생하는 비용이다.
• 시설: 사무실 공간의 임대료를 말하지만 유틸리티 및 IT 비용도 포함된다.

사례

TCOW를 표시할 때는 총계로 보여줘야 한다. 이는 임시 고용 (아르바이트) 및 직원 보강이 필요하다는 것을 나타낼 수 있는 기타 노동력을 모두 통합하는 것을 의미한다. 인건비에 대한 전체적인 설명을 제공할 수 있어야 한다.
예를 들어 “우리 기업은 노동의 비용과 생산성 측면에서 올바른 지역에 위치하고 있는가?"라는 전략적 질문에 대답하기 위해서는 수익 창출, 비용 및 위험 차원을 기준으로 각 지역의 TCOW를 분석해야 한다. 즉 인재에 대한 잠재적 비용 영향을 알 수 있어야, 우선순위가 높은 비즈니스 문제에 대해 정보에 기반한 관점을 제공할 수 있다.

6. 스팬과 레이어 (SPANS AND LAYERS)

정의

스팬(Span)과 레이어(Layer)는 조직의 너비와 깊이를 평가하는 데 사용된다. 스팬 은 각 관리자가 직접 보고 받는 부하직원을 몇 명 갖고 있느냐에 대한 수치이고, 레이어는 관리직급 계층이 얼마나 깊은가에 대한 수치이다.

데이터로서의 중요성

스팬과 레이어를 최적화하면 조직의 사람들이 스스로 능동적으로 업무 결정을 내릴 수 있는 능력이 향상된다. 이런 최적화는 조직의 비용은 절감하면서 효과적으로 협업할 수 있는 분위기를 자연스럽게 조성한다. 본인의 범위와 계층을 알면 급여 등급 및 승진과 관련된 효율성과 기회와 각 비즈니스 라인에 대한 최적의 효율성 있는 협업을 할 수 있게 된다.

핵심 지표

• 업무 유형: 직원마다 다양한 일상 업무를 수행합니다. 이 업무 유형이 올바르게 분류되는 것이 무엇보다 가장 중요하다.
• 책임의 표준화: 작업 프로세스가 얼마나 일관성이 있는지 측정한다. 변동이나 차이가 적으면 매니저 한 사람 밑에서 더 많은 직원을 관리할 수 있다.
• 생산성: 이것은 직원의 성과를 측정하지만 작업 유형에 따라 이 지표는 자주 금전적 보상과 연동된다.
• 성과: 명확한 생산성 지표가 없는 지원 역할의 경우 성과 지표는 직원이 완료한 작업의 품질에 대한 관리자 및 동료 평가에 기반한다.
• 비정규직 인력: 비정규직 프리랜서, 계약직과 같이 조직에서 직접 지불하지 않는 기타 사람들이 포함된다.
• 상호 의존성: 이것은 다른 팀이나 다른 직업 유형의 구성원이 함께 일하는 방식에 관한 지표다. 전통적으로 그룹이 커질수록 스팬이 넓어지고, 레이어가 깊어지므로 인원을 관리하기가 어려워지고 팀 구성원이 효과적으로 협력하기 어려워진다.

사례

수년 동안 조직과 인사 전문가들은 이상적인 관리 범위를 결정하기 위해 노력해 왔고, 맥킨지 컨설팅은 이를 '관리자가 최적의 효과와 효율성을 달성하기 위해 관리할 수 있는 마법의 직원 수'로 정의했다.⁷ 그러나 실제 대부분의 기업에서는 모든 경우가 다르다. 어떤 리더는 20명 이상의 팀 멤버가 있어야 성공할 수 있고, 다른 리더는 5명 미만일 수도 있다. 이때 가장 필요한 원칙은 '모든 리더는 다르고 리더가 최적의 조건에 가깝게 운영해야 하는 부하 직원의 수도 다르다.'는 것이다.
영업 부서인 경우 기업 내부에서 이러한 질문들은 비용과 성과의 조직구조에서 최적의 조건값을 찾는데 도움이 된다.

  • 기존 팀 구조에 비해 더 민첩한 영업 "네트워크로 연결된" 팀을 구축하면 성과가 나아질까?
  • 얼마나 더 많은 영업 사원을 매니저로 승진시키면 성과에 도움이 될까?
  • 매니저 비율이 높으면 인건비에 어떤 영향을 미칠까?

무엇보다 중요한 것은 이런 입력값들이 꾸준히 데이터화 되어 최적 값을 찾아나가는 유일한 결정 지표가 되어야 한다는 것이다.

마무리

지금까지 HR 지표는 직원 성과, 유지, 보상, 참여, 인재 고용에 소비되는 시간과 비용 등과 같은 주요 인적 자원 및 활동을 추적할 수 있는 데이터 포인트라는 것을 설명하고 그 중에서 가장 중요한 6개의 지표를 제시했다. 즉, HR 지표는 비즈니스 내의 특정 영역을 평가하는 방법이다. 또한 예상치 못한 사건에 좀 더 합리적으로 잘 대처하도록 도울 수 있다. 지난 몇 년 동안 우리가 일하는 방식이 하루가 다르게 바뀔 수 있다는 것을 배웠다. 원격 근무로의 급속한 전환을 누가 예상했겠으며, 다양성 및 웰빙에 중점을 둔 회사에서 일하기를 원하는 사람들을 목격하는 것은 매우 쉬운 일이다.

이 모든 것들의 시작은 사람과 그 주변 데이터를 분석하여 사람들이 가치 있다고 느끼는 환경을 조성하는 일이다. 그렇지 않으면 가치가 변화하고 발전함에 따라 직원의 신뢰와 충성도를 잃을 위험이 높다. 기업이 데이터를 중심으로 진정으로 혁신하고 활용하려면 인력에 집중하고 의사 결정에서 데이터를 최우선으로 다루어야 한다. 제시한 6가지 HR 지표는 기업의 비즈니스 목표에 부합하는 데이터 기반 의사 결정을 향한 중요한 기반을 마련해 줄 것이다.



References
1. KPMG, The Future of HR 2020: Which path are you taking?
2. Journal of Organizational Effectiveness People and Performance, The rise (and fall?) of HR analytics, Jun 2017
3. Gallup, This Fixable Problem Costs U.S. Businesses $1 Trillion, Mar 13, 2019
4. McKinsey, Why diversity matters, Jan 1, 2015
5. Harvard Business Review, How Diversity Can Drive Innovation, Dec 2013
6. Pew Research Center, Majority of workers who quit a job in 2021 cite low pay…, Mar 9, 2022
7. McKinsey, How to identify the right ‘spans of control’ for your organization, Dec 21, 2017



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