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People Analytics, 더 늦기 전에 시작해야 하는 이유

Updated
2022/02/23
Tag
People Analytics
By
장윤제(People Scientist) greg@lemonbase.com

피플 애널리틱스를 도입하는 기업을 위한 안내서 (1)

지금으로부터 무려 14년 전인 2008년 구글(Google)은 ‘프로젝트 옥시전(Project Oxygen)’을 진행합니다. ‘구성원, 특히 좋은 리더는 조직의 산소와도 같다’는 의미의 이 프로젝트를 통해 구글은 우수한 리더들의 특징을 정의하였고, 이를 직원 교육 프로그램에 반영해 좋은 리더를 양성하기 위해 노력해왔습니다. 이런 노력은 결과적으로 직원들의 퇴사율을 낮췄고, 만족도 및 성과를 높였습니다. 구성원에 대한 분석을 통해 비즈니스 성과를 개선한 프로젝트 옥시전은 시행된 지 십여년이 지났지만 여전히 피플 애널리틱스(People Analytics, 이하 PA)의 대표적인 사례로 꼽힙니다.
일을 바라보는 관점이 변하고, 이에 따라 조직 중심이 아닌 구성원 중심의 일터로의 변혁의 흐름이 이미 시작되고 있는 만큼, 구성원 각각을 보다 정확하게 이해하고 이를 비즈니스에 반영하는 것, 즉 PA는 구성원과 조직의 건강한 성장을 위해 필수적이라고 할 수 있습니다. 격변하는 비즈니스 환경과 구성원 개개인에 맞춰 빠르고 정확한 의사결정이 가능하도록 일하는 사람(People)에 대한 각종 데이터를 분석(Analytics)해 과학적으로 비즈니스 문제를 해결하는 모든 과정이 바로 PA입니다. 모든 조직의 구성원은 고유하기 때문에 다른 기업의 사례를 이식하는 것만으로는 PA가 조직 내에서 제대로 작동하기 어렵습니다. 다른 기업을 따라할 수 없다면, 선제적으로 도입하여 길을 내는 것이 방법입니다. PA를 통한 구성원에 대한 이해는 곧 경쟁우위로 이어질 것입니다.

People Analytics 도입의 어려움

필요성에 비해 구글만큼 PA를 적극적으로 도입한 기업을 찾는 것이 그리 쉽지는 않은데요, 이는 PA를 수행하기 위해서는 다양한 조건들이 충족되어야 하기 때문입니다. PA의 필수 요소에 대해서는 추후 본 시리즈를 통해 자세히 짚어보기로 하고, 시리즈를 여는 이 글에서는 우선 성공적인 PA를 수행하기 위해 긴밀하게 협업해야 하는 이해관계자들을 나열함으로써 얼마나 다양한 요소들이 갖춰져야 하는지를 간접적으로 보여주고자 합니다.
1.
먼저, 구성원에 대한 데이터를 수집 및 분석하기 때문에 당연히 HR 리더(CHRO 및 보상, 교육, 관리 등 각 HR 부문별 담당 리더)의 역할이 필수적입니다.
2.
구성원에 대한 분석의 법적인 타당성을 확보하고 개인정보 침해를 방지하기 위해 법률자문과 개인정보 보호 전문가가 필요합니다.
3.
구성원의 데이터를 가공하고, 필요에 따라 추가 수집할 수 있도록 시설을 관리하는 총무팀 및 데이터 인프라 책임자와의 협업이 요구됩니다.
4.
데이터로 풀고자 하는 비즈니스 문제를 제시하고 관련 의사결정을 내리기 위해 주요 비즈니스 성과를 담당하는 책임자와의 긴밀한 협업은 어찌보면 가장 중요하다고도 할 수 있습니다.
5.
마지막으로 수집된 데이터를 토대로 비즈니스 성과 창출이 가능하도록 분석을 진행하는 분석가 또는 People Analytics 실무자를 빼놓을 수 없겠지요.
PA의 수행을 위해서는 최소한 앞서 열거한 다섯 개의 역할을 맡은 담당자가 속한 각기 다른 부서간의 협업이 요구되는데요. 성격이 매우 다른 부서들을 아우르는 협업이 긴 호흡으로 진행되어야 하기 때문에 CEO 같은 최종 의사결정권자의 PA에 대한 이해와 의지가 전제조건일 수 있습니다.

People Analytics 의 효과

이렇게 다양한 이해관계자들의 협업과 이를 실현시키기 위한 의지가 필요하다보니 PA의 도입은 매우 어려운 일이지만, 이를 도입함으로써 얻을 수 있는 효과는 실로 엄청납니다. PA 도입에 따른 기대 효과는 앞으로 좀 더 깊이 다루겠지만, 구글을 예시로 PA를 기반으로 의사결정이 이뤄질 경우 기대할 수 있는 비즈니스 성과에 대해 살펴보겠습니다.
구글은 2004년 상장 이후 Gmail, Chrome 브라우저, 안드로이드 생태계, 구글 클라우드 등 시장을 주도하는 제품과 서비스를 비롯하여 Google+, Picasa와 같이 실패를 경험하고 중단된 서비스 등 다양한 시도를 해왔는데요. 다양한 시도와 성공과 실패를 겪으면서 2004년 대비 2020년에는 100배의 순익을 달성했습니다. 단순히 높은 순이익을 창출하며 조직과 사업의 몸짓만 커진것이 아니라, 이 과정에서도 꾸준히 높은 노동생산성을 유지하며 내실을 기했습니다.
출처: 알파벳의 미국 증권거래위원회 공시 연간 보고서 2004~2020
위 도표는 구글의 모기업인 알파벳(Alphabet Inc.)의 직원 1인당 순수익의 추이를 나타냅니다. 직원 1인당 순수익은 매출에서 비용을 제한 순수익(net income)을 각 회계연도 마감일 기준의 직원수로 나눈 값을 의미합니다. 모토롤라 인수로 직원수가 급증한 2012년과 누적된 해외 수익에 대한 일회성 세금이 부과된 2017년을 제외하고, 구글은 수없이 많은 새로운 제품과 서비스를 성공시킨만큼 또 실패하면서도 26만달러의 높은 직원 1인당 순수익을 기록했습니다. 2019년 Fortune 500(미국 경제전문지인 포춘이 매년 발표하는 매출액 기준 미국 500대 기업)에 속하는 기술 기업들의 평균 직원 1인당 순수익이 약 9만달러에 달하는 것을 감안하면, 구글이 상당히 높은 노동생산성을 유지해왔음을 알 수 있습니다.
물론 기업의 성과에는 다양한 외부 요인들이 작용하며, 급격히 변하는 IT 산업 환경의 특성상 구글이 이룩한 눈부신 성과와 PA의 인과관계를 규명하는 것은 매우 어려울 것입니다. 다만 구글이 상대적으로 높은 노동생산성을 유지할 수 있는 비결이 PA에 있다고 한다 하여, 꼭 비약이나 과장이라고 볼 수는 없을 것입니다. 2008년 좋은 리더의 특성을 정의하는 프로젝트 옥시전을 시작으로, 높은 성과를 내는 팀의 특징을 정의한 프로젝트 아리스토텔레스, 전세계에 퍼져있는 오피스에서의 분산 근무의 영향에 대한 분석 등 구글이 시행한 다양한 PA 프로젝트가 실제 직원 육성과 의사결정에 지대한 영향을 미쳤다는 것은 자명한 사실이기 때문입니다.

People Analytics 시리즈를 시작하며

도입하기는 어렵지만, 도입하게 되면 비즈니스에 지대한 영향을 끼칠 수 있는 PA에 대해, 앞으로 시리즈로 게재될 여러 글을 통해 자세히 다뤄보고자 합니다. 앞서 언급했던 PA 도입의 어려움과 필수 요소, 영향 뿐만 아니라, PA의 역사, 중요성, 이를 위한 팀 빌딩, 데이터 관리 등을 이 시리즈를 통해 다루게 됩니다. PA에 대한 종합적인 정보를 제공하고, 이를 도입하기 위한 가이드 및 사례 또한 제시하겠습니다.
PA 도입을 위해 유관부서와의 미팅부터 데이터관리시스템 개발, 이를 이용한 분석 그리고 의사결정권자 설득까지 PA의 모든 과정을 거친 경험자이자, 구성원에 대한 따뜻한 관심을 기반하는 건강하게 성장할 수 있다고 믿는 레몬베이스의 크루로서, 마지막으로 주관적인 사람(People)을 객관적인 데이터(Science)로 이해하고 싶은 People Scientist인 그렉(Greg)이 앞으로 이 시리즈를 통해 PA에 대해 낱낱이 살펴보려 합니다.
레몬베이스는 회사와 구성원의 건강한 성장과 성과 관리를 지원하는 비즈니스 소프트웨어(SaaS)를 제공합니다. 상호 피드백 및 360도 리뷰, 1:1 미팅, OKR 등 목표 관리를 웹 기반으로 편하게 진행할 수 있도록 돕고 있습니다.
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