보다 데이터 중심적인 HR 조직을 만드는 5가지 방법

현대 비즈니스에서 모든 부서는 마케팅 및 영업에서 운영에 이르기까지 데이터를 기반으로 운영됩니다. HR도 예외는 아니며 HR이 직원 관계 데이터를 처리하는 방식은 지난 10년 동안 크게 발전했습니다.

HR은 스프레드시트에서 몇 가지 주요 메트릭을 추적하는 데 사용되었지만 이제 대부분의 조직은 그 이상으로 발전했습니다. 여러 소스에서 데이터를 수집하고 분석을 사용하여 해당 데이터에서 전략적 인사이트를 생성합니다.

요즘 문제는 데이터 부족이 아닙니다. 실제로는 정반대입니다. 채용 이니셔티브, 성과 관리 프로그램, 작업장 문제 사례 등에서 쏟아지는 엄청난 양의 정보는 그 모든 것을 이해하는 데 도움이 되는 기술이 있더라도 완전히 압도적일 수 있습니다.

오늘날 HR 전문가에게 필요한 것은 모든 데이터를 손쉽게 수집하고 분석할 수 있는 체계적인 접근 방식입니다. 너무 많은 정보에 파묻히지 않고 보다 데이터 중심적인 HR 조직을 만드는 5가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 직원 데이터만 수집하지 말고 통합하세요.

HR Acuity의 “직원 관계의 기술 및 지표” 연구에 따르면 기업은 HR 데이터를 수집하고 모니터링하는 능력이 향상되고 있습니다. 그러나 이 연구에서는 데이터 성숙도 곡선이 가파르고 너무 많은 조직이 여전히 최고의 분석 기술을 사용하지 않는다는 사실도 발견했습니다.

귀사가 데이터 성숙도 곡선에서 뒤처지고 있다면 다음 단계를 밟아야 할 때입니다. 데이터 수집을 넘어 데이터를 통합하고 실행 가능한 통찰력을 생성하는 데 사용하십시오.

직원 관계 데이터는 특히 해당 데이터가 다른 비즈니스 및 조직 정보와 결합될 때 직원이 수행하는 작업에 대한 깊은 통찰력을 제공하는 행동 경향의 ​​보고일 수 있습니다. 데이터를 통합하면 예를 들어 비즈니스 결과와 팀 성과의 특정 인스턴스 간의 연결을 파악하여 HR과 C-suite 간의 협업을 강화할 수 있습니다.

2. 성능 동향 파악

모든 개인, 부서 및 운영 단위는 문제를 정확히 파악하고 보다 광범위하게 적용할 수 있는 효과적인 기술을 발견하는 데 도움이 되는 데이터를 생성합니다. 그러나 먼저 해당 데이터를 분석해야 합니다.

예를 들어, 신규 채용 이직률이 회사마다 다를 경우 성과 데이터를 통해 이러한 차이의 원인을 식별할 수 있습니다. 귀하의 오스틴 사무실이 다른 사무실에 비해 이직률이 매우 낮다고 가정해 보십시오. 오스틴 사무실이 회사 전체에 복제되어야 하는 보다 효과적인 온보딩 프로세스를 사용하기 때문일 수 있습니다.

샌프란시스코 사무실에서는 가을마다 직장 내 갈등이 급증할 수 있습니다. 비즈니스 데이터를 분석하면 컨퍼런스 참석률도 가을에 높다는 것을 알 수 있습니다. 아마도 이 모든 회의를 계획하고 참석하는 스트레스가 직장에서 긴장을 일으키는 것일 수 있습니다.

3. 직원 참여 모니터링

역사적으로 실업률이 낮고 숙련된 근로자에 ​​대한 경쟁이 치열해진 상황에서 직원을 유치하고 유지하기 위한 긍정적인 기업 문화를 조성하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 직원 설문 조사 응답, 결근, 인사 문제 및 기타 관련 메트릭을 추적하여 직원 참여도, 나아가 직원 참여 프로그램이 얼마나 잘 작동하는지에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있습니다.

직원 몰입도 데이터는 어떤 정책이 실제로 성과와 사기를 향상시키는지, 어떤 정책이 시간 낭비인지를 밝힐 수 있습니다. 이 작업 데이터는 기존 정책을 수정해야 하는 시기도 표시할 수 있습니다. 예를 들어 직원이 특정 프로세스에 대한 지침을 자주 위반하는 경우 보다 효과적인 교육이 필요함을 나타낼 수 있습니다.

4. 조사 건수 줄이기

직원 관계 문제를 처리하는 데는 많은 시간과 집중이 필요합니다. 많은 HR 및 노사관계 전문가들이 다수의 진행 중인 사례를 다루기 때문에 나무 숲을 보고 사례 간에 반복되는 패턴을 식별하는 것이 어려울 수 있습니다.

그러나 데이터 및 분석을 통해 병목 현상을 정확히 찾아내고 사례 규모를 측정하며 종료율을 추적할 수 있습니다. 기록 데이터를 사용하여 현재 문제를 이전의 유사한 사례와 비교하고, 결과를 평가하고, 특정 종류의 문제를 성공적으로 처리한 모범 사례를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 일관성이 향상되고 해결 방법에 더 빨리 도달할 수 있습니다.

사례 데이터를 생성하면 각 조사가 효과적으로 문서화될 것이라는 기대가 생기고 모범 사례의 사용이 더욱 장려됩니다.

5. 리텐션 개선

인재 확보 전쟁이 본격화되면서 퇴사 인터뷰와 같은 직원 관계 기능의 데이터는 매우 중요할 수 있습니다. 서비스 기간 및 보고된 퇴사 사유와 같은 데이터 포인트는 새로운 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 최근에 퇴사한 여러 직원이 경쟁사로부터 더 나은 제안을 받았기 때문에 퇴사한 경우 표준 보상 패키지를 재평가해야 할 수 있습니다.

데이터는 인력 다양성 및 포용성이라는 직원 유지의 또 다른 핵심 요소에도 도움이 될 수 있습니다. 올바른 메트릭을 추적하면 직원 간의 인구통계학적 차이에 관계없이 조직 전체에서 동등한 대우와 급여를 보장할 수 있습니다. 이는 다양성과 포용 노력이 실제로 의도한 대로 작동하는지 확인하는 중요한 단계입니다.

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