분석이 2020년에 HR을 변화시킬 4가지 방법

HR은 지난 10년 동안 상당히 발전했지만 여러 중요한 영역에서 계속 뒤쳐져 있습니다. 그러나 안일함은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 조직의 핵심 전략가로서 자리를 잡기 위해 HR은 고삐를 잡고 미래를 향해 나아갈 준비가 되어 있어야 합니다.

2020년에 미래 지향적인 HR 리더는 이러한 변화에 정면으로 대응하기 위해 분석에 눈을 돌릴 것입니다. 다음은 앞으로 1년 동안 기대할 수 있는 네 가지 큰 변화입니다.

1. 더 나은 직원 경험을 위한 길 닦기

직원 경험에 대한 단일 정의는 존재하지 않지만 본질적으로 인재 여정을 최대한 풍부하게 만드는 것입니다. 이는 일반적으로 웹 앱을 통해 제공되는 하향식 설문 조사를 통해 관리되는 직원 참여에 뿌리를 두고 있습니다. 많은 HR 리더들이 맥박 조사를 통해 직원들과 보다 정기적인 접점을 만들기 시작했습니다. 동시에 조직은 협업 도구를 채택하고 직원의 업무 생활을 개선하는 방법으로 넛지 엔진을 채택하기 시작했습니다.

2020년에 조직은 광범위한 문화적 변화부터 직원이 자신의 웰빙과 정신 건강을 관리하도록 돕는 것까지 모든 것을 포함하여 직원 경험에 보다 총체적으로 초점을 맞출 것입니다. 이 새로운 초점에는 최상위 의사 결정자뿐만 아니라 모든 사람을 위한 더 많은 데이터 소스와 분석이 필요합니다. 분석은 HR 리더가 다양한 직원 간의 참여를 더 잘 이해하는 데 도움이 되며 리더는 참여가 이직률, 종료 패턴 및 포함에 미치는 영향을 모니터링할 수 있습니다. 조직 전체에서 분석을 광범위하게 배포하면(데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하고 준수하면서) 풀뿌리 이니셔티브를 만드는 데 도움이 됩니다.

한 단계 더 나아가 조직은 데이터 및 분석을 사용하여 근로자가 자신의 재무 계획, 건강, 개인 개발 및 경력 경로를 관리하도록 돕습니다. 이는 데이터에 대한 투명한 액세스를 요구하고 참여하는 밀레니얼 세대 및 Z세대와 같은 디지털 네이티브에게 특히 중요합니다. 모든 새로운 인력 분석 이니셔티브를 통해 조직은 직원이 “나에게 도움이 되는 것은 무엇입니까?”라는 질문에 답하도록 도울 것입니다.

2. 재교육 이니셔티브 지원

McKinsey에 따르면 경영진의 62%는 2023년까지 직원의 4분의 1 이상을 재교육하거나 교체해야 한다고 생각합니다. 이러한 재교육 노력의 규모는 조직이 아직 학습을 혁신하지 않은 경우 학습을 혁신하도록 강요할 것입니다.

학습은 더 이상 주기적이고 일회성 프로세스가 아니라 관리자를 포함하여 모든 사람의 작업에서 원활한 일부가 될 것입니다. 자동화가 증가함에 따라 더 적은 수의 관리자가 필요하기 때문에 제어 범위가 더 넓어질 것입니다. 결과적으로 중요한 관리자 기술 세트도 변경됩니다. 누구도 재교육 요구에서 자유롭지 않을 것입니다.

즉석 학습을 촉진하는 시장 도구의 수는 계속 증가할 것이지만 HR 리더는 비즈니스가 학습 이니셔티브에서 필요한 ROI를 얻고 있는지 여부를 결정해야 하는 압박을 여전히 받을 것입니다. 더 많은 학습 리더는 학습을 직원 수명 주기의 모든 측면에 연결하는 통합 분석 플랫폼으로 전환할 것입니다. 이러한 플랫폼에서 생성된 비즈니스 데이터를 통해 최고 경영진은 학습 프로그램이 비즈니스 결과에 미치는 영향을 즉시 확인할 수 있습니다.

조직은 데이터 수집 및 분석을 사용하여 리더십 경험과 기술, 경험 수준, 학위 및 인증을 수집합니다. 이 정보를 통해 팀을 프로젝트에 보다 신속하게 배치할 수 있을 뿐만 아니라 기술 부족을 경험할 위험이 있는 위치를 파악할 수 있습니다. 조직은 또한 인력 데이터를 파헤쳐 특정 재교육 프로그램의 참가자가 수요가 적은 직위에서 수요가 많은 직위로 이동하는 더 많은 내부 이동을 경험하고 있는지 여부를 판단할 것입니다.

3. 조직 네트워크 분석을 통한 협업 향상

완전히 새로운 유형의 조직 구조, 즉 번영을 위해 강력한 대인 관계에 의존하는 구조가 등장하고 있습니다. 더 많은 조직이 혁신에 프리미엄을 부여함에 따라 팀 네트워크는 계층적 명령 및 제어 구조를 무색하게 만들고 있습니다. 이러한 팀 및 원격 작업의 증가로 인해 조직은 협업 도구를 수용하여 보다 자발적이고 유기적인 방식으로 가상 관계를 형성할 수 있습니다.

2020년에 조직은 한 단계 더 나아가 이러한 협업 플랫폼의 부산물 데이터를 분석하여 “조직 네트워크 분석”(ONA)을 수행할 것입니다. ONA는 Babson College의 경영학 교수인 Rob Cross가 “조직의 내부 작업에 대한 엑스레이”라고 설명하는 것을 제공함으로써 리더가 기존의 조직도에 캡처되지 않은 비공식 네트워크를 볼 수 있도록 도와줍니다. 앞으로 몇 년 동안 개별 직원과 팀을 성공으로 이끄는 요소를 더 잘 예측하는 새로운 종류의 기계 학습 모델이 등장할 것입니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 넛지 엔진을 통해 실시간 제안으로 일반 직원에게 제공할 수 있습니다.

4. 벤치마킹으로 측정하기

벤치마킹은 경쟁업체와 비교하여 프로세스, 관행 및 결과를 측정하기 위한 HR의 핵심 도구가 되었습니다. 최근 몇 년 동안 HR은 비용과 인원 수를 넘어 보상, 직원 성과, 초과 근무, 결근, 다양성 및 포용 등에 관한 결정을 내리는 데 도움이 되는 비교 데이터를 찾았습니다. 가장 큰 과제는 데이터의 유효성을 확인하고(종종 제3자 조직이 지시한 자발적인 설문 조사를 기반으로 함) 해당 데이터를 신속하게 얻는 것이었습니다.

2020년에는 피플 애널리틱스가 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있을 것으로 예상되므로 조직의 모든 사람이 내부 인력 데이터에 대한 벤치마크를 테스트하고 적합한 표준을 찾는 것이 더 쉬워질 것입니다. Merck KGaA와 같은 회사는 이미 이를 시행하고 있습니다. Merck는 직원 분석을 사용하여 관리자당 8-10개의 보고라는 글로벌 통제 범위 벤치마크에 도전했습니다. 분석 결과 영업팀은 글로벌 벤치마크보다 팀 규모가 작을 때 더 나은 성과를 보였습니다.

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