인사부서에 Predictive Analytics이 필요한 이유
회사의 모든 주요 기능들(Marketing, Finance, Product)이 데이터 기반 의사결정을 하고 있다. HR Function에도 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하는 예측형 분석도구 도입이 왜 필요한지 적어본다.
예측형 지표들은 과거의 데이터에서 의미있는 패턴과 더이상 의미가 없는 패턴을 찾아주어 현재 운영하고 있는 HR policy/programs 들이 제대로 기능하고 있는지 알려준다.
예) 전통(Descriptive) HR Metric: 일인당 교육 비용 vs. Predictive HR Metric: 교육 투자비와 고성과자 퇴사율 간의 상관관계더 이상 경험과 직관/추측이 아니라 데이터와 증거를 가지고 인재관련 의사결정을 할 수 있다.
예) 업무에서 높은 성과를 내는 직원과 그렇지 않은 직원의 차이는 어디에서 오는가? or 홍길동이 더 높은 성과를 내기 위해 필요한 교육은 무엇인가?예측형 지표들은 앞으로 발생할 일들을 알려주어(alert) 미리 적절한 조치를 취할 수 있게 해준다.
예) Performance와 유의미한 관계를 갖는 Skill 중 향후 수요가 증가할 것으로 예상되는 Skill전략적이라는 것은 본질적으로 앞을 내다보는(forward-looking) 행위이다. 미래의 기회와 위험에 대해 이해하고 준비하는 것은 HR이 전략적 부서가 되는 길이다.
예) 우리 조직 리더들의 공통된 특성(Leadership DNA)은 무엇인가?예측 뿐만 아니라 해당 예측에 대한 설명(Why)을 제공해 준다면 문제의 근본 원인에 따른 의사결정과 HR program을 실시할 수 있다.
예) 작년 부서별 평균 퇴사율 vs. 퇴사율이 높은 고성과자들의 경우 돈이 아니라 교육이나 새로운 경험에 대한 노출 부족이 퇴사의 주된 이유 or offer를 받은 홍길동에게 counter-offer를 하는 것이 적절한지, 적절하다면 얼마를 하는 것이 적절한지전통적 HR 지표(전체의 합과 평균)만 가지고는 평균에 대한 이해에 머무를 수밖에 없다. 평균을 뛰어넘어 데이터의 다양한 분포와 특성을 탐구하고 이해하여 조직에 필요한 변화와 혁신을 가져올 수 있다.
예) Outlier(아웃라이어) 분석 or Talent Clustering(유사인재 그룹핑)채용, 유지, 리더쉽, 성과 관리 등 주요 인재관리 영역에 대해 예측형 분석을 시작하는 일은 과거를 단순히 집계/보고하는 것에서 벗어나 HR의 주요한 문제들에 대한 객관적인 답을 찾아, 궁극적으로 보다 좋은 의사결정을 하게 되므로 기업의 경쟁우위를 가져 온다. 저는 그렇게 믿어요.