Chris Choi's Blog

구성원의 생각 헤아리기, HR과 Data Analytics

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Google에는 다음과 같은 ‘Manager를 위한 8원칙’이 있다고 합니다.[1]

  1. Be a good coach
  2. Empower your team and don’t micromanage
  3. Express interest in team members’ success and personal well-being
  4. Don’t be a sissy: Be productive and results-oriented
  5. Be a good communicator and listen to your team
  6. Help your employees with career development
  7. Have a clear vision and strategy for the team
  8. Have key technical skills so you can help advise the team

“Google’s Rules”, The New York Times, March 13th, 2011

어떻게 보면 별 다를 게 없는 원칙입니다. 그러나 이 원칙은 매우 큰 의미를 지니고 있습니다. Google의 Top Management가 일방적으로 정한 원칙이 아니라, Data Analysis를 이용해 구성원들의 생각을 헤아리고, 그 결과로부터 도출한 원칙이기 때문입니다. 원칙이 잘 실천되고 있는지를 확인하는 노력도 게을리 하지 않고 있습니다. Google에서는 한 해 두 차례 ‘Upward Feedback Survey’를 실시합니다. Manager를 둔 임직원들에게 Manager가 어떻게 업무를 수행하는지에 대해 10여 개의 항목에 대해 조사를 하게 됩니다. 그 결과를 Manager들과 공유하고 전사적인 개선점을 찾습니다.

이처럼 Google은 HR의 영역에서도 직관과 경험보다는 Data 분석에 근거해 개선점을 찾아 가고 있습니다. 이번 글에서는 Google의 사례를 중심으로 HR과 Data Analysis의 결합에 대해 알아 보도록 하겠습니다.

채용, 직관과 분석

채용 방법은 갈수록 다양해지고 있습니다. Internship을 거치게 하거나, 특기나 경력을 인정하기도 합니다. 그러나 여전히 면접은 가장 중요한 채용 절차 중 하나입니다. 그렇다면 훌륭한 인력을 채용하는 데 면접이 큰 영향을 미칠 것이며, 성공적인 면접을 수행하기 위해서는 좋은 인력을 구분할 수 있는 면접관의 역할이 매우 중요할 것입니다. 그렇다면 어떤 면접관이 좋은 면접관일까요? 이 점에 의문을 품은 Google은 면접을 분석하기 시작했습니다. 어떤 면접관이 어느 지원자에게 어떠한 점수를 주었는지, 입사 후에 지원자는 어떤 업적을 거두어 왔는지를 분석했습니다. 결론은 놀라웠습니다. 면접관과 합격자의 성과 간에는 연관 관계가 전혀 없었습니다. 즉, 좋은 면접관이란 없음을 의미합니다.

그 밖에도 채용과 관련된 의미 있는 결론들이 있습니다. 답을 내기 어려운 질문들 – 예를 들면, 종로에서 하루에 팔리는 껌이 몇 개나 될까요? – 은 평가에 별로 도움이 되지 않는다고 합니다. 또한 학점이나 시험 성적 역시 합격자의 성과와는 연관성이 없습니다.

HR Team은 HR 전문가, 실무자들로 구성되는 것이 일반적입니다. Google의 HR – Google은 HR을 ‘People Operations’라 칭합니다 – 부서인 ‘People Analytics department’는 독특하게 통계 전문가들이 다수 있습니다. Google이 통계학자들까지 투입하면서 이렇게 분석을 하는 이유는 무엇일까요? 언제든지 Data에 기반한 HR 분석을 하기 위함입니다. 그리고 분석을 바탕으로 HR에 관한 결정을 내리기 위함입니다. 그러한 맥락에서 팀의 Mission statement는 ‘All people decisions at Google to be based on data and analytics’입니다.

Project Oxygen

2009년 초, Google은 ‘Project Oxygen’을 가동했습니다. Project의 목적은 ‘Build better bosses’, 즉 훌륭한 Manager들을 육성하는 것이었습니다. 퇴사자들로부터, 그리고 임직원들로부터 받는 Feedback 중에 Manager들에 대한 불평이 적지 않았다고 합니다. Google이 Engineer 중심의 문화가 강한 것이 기인하는 것 같습니다. 숫자로 움직이는 Google의 문화는 HR Issue에도 적용되었습니다. 문제 해결을 위해 Consulting 대신 Data 분석에 집중하는 것입니다. Project Oxygen은 Performance review, Feedback survey, Interview 등 1만 건이 넘는 자료를 통합하고 분석해 단어와 문구, 칭찬과 비판 등의 관계를 파악하는 데 주력했습니다. 그 결과를 바탕으로 서두에 소개해 드린 8원칙이 도출되었습니다. 분석 결과는 Manager의 육성과 선발, 평가 등에 사용되고 있습니다.  그 결과로 Management의 질이 좋아졌음은 물론이고, 직원들의 만족도 역시 높아졌습니다.

또 하나 개선된 점이 있습니다. 출산한 지 얼마 되지 않은 여성 직원들의 이직률이 전체 평균 이직률에 비해 상당히 높았습니다. 여성 직원들의 의견을 반영해 출산 유급 휴가를 5개월로 늘렸으며, Part time 근무 등의 탄력적인 근무 형태를 제공하게 되었습니다. 그 후로 출산 여성들의 퇴사율이 줄어들었습니다.

HR and Big Data

다른 영역과 달리 HR에서 사용하는 Big Data는 하나의 기업 내에서 생산되는 경우가 많습니다.

구성원의 생각 헤아리기, HR과 Data Analysis_Image 1

Big Data가 예측에 큰 역할을 하고 있음을 생각해 본다면, HR에서의 Big Data는 직원들의 필요와 생각을 예측하는 데 이용할 수 있음을 알 수 있습니다. HR은 서류와 Interview를 포함한 채용, 평가, 교육, 퇴직 예방 등을 의미합니다.

Big Data를 이용해야 하는 이유는 기존의 방법으로는 문제의 분석이 쉽지 않기 때문입니다. 다른 기업의 Best Practice를 동일하게 적용하는 것도 큰 의미가 없습니다. 우리 기업에 통하는 맞춤 해결책을 찾기 위해 Big Data를 이용한 세밀한 분석이 필요합니다. 여성 비율의 증가, 외국인 구성원 비율의 증가, 해외 파견 인력의 증가 등 기존과는 다른 HR 환경입니다.

Implication

Data로부터 얻는 통찰은 기업의 HR을 체계적으로 향상시킬 수 있습니다. 기업이 고객 Retention을 위해 Data Analysis에 힘쓰는 것처럼, 내부 고객인 임직원들의 퇴사 예방을 위해서도 HR Data의 Analysis를 활용할 수 있을 것입니다.

References

[1] 자세한 내용은 The New York Times의 Google’s Rules를 참고하세요.

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Written by Chris Choi

May 20, 2015 at 7:41 pm

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