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브런치북 Chat GPT와 HR 03화

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by HRKIM Oct 03. 2023

Chat GPT를 활용하여 조직구성원과 소통하기 1

Pulse Survey(정형데이터)를 활용한 조직구성원 피드백 실시하기

들어가며

조직에서 리더, 담당자의 직감에 의존하여 의사결정을 내리던 시절은 이제 끝났습니다. 현대의 조직은 과학적 방법을 통해 의사결정을 이끌어 내야 합니다. 현대 조직에서 과학적 방법의 활용은 HR 전략에서도 마찬가지입니다. 단순히 리더의 판단에 의존하는 것이 아니라 조직구성원의 생각과 감정, 그리고 그들이 느끼는 업무환경과 조직문화에 대한 이해가 필요하며, 조직구성원의 생각을 데이터로 만들고 이를 기반으로 의사결정을 하는 과학적 접근 방법의 활용이 필요합니다.

펄스서베이(Pulse Survey)는 과학적 접근을 통한 의사결정을 할 수 있게 만들어 줍니다. 조직구성원의 실시간 의견과 감정을 수시로 파악하고 이를 통해 의사결정을 할 수 있게 합니다. 특히, Google Forms와 Chat GPT와 같은 프로그램을 활용하여 조직 내 '맥박(Pulse)'를 더욱 정확하고 신속하게 잡아 낼 수 있습니다. 이번 'HR Analytics 끄적끄적' 매거진에서는 Google Forms와 Chat GPT를 어떻게 펄스서베이(Pulse Survey)에 효율적으로 활용할 수 있는지, 펄스서베이를 통해 얻은 데이터로 어떠한 HR 전략 인사이트를 얻을 수 있는지에 대해서 다루어 보도록 하겠습니다.

1. Google Forms로 조직의 맥박 잡기: 펄스서베이(Pulse Survey)

1_1. 펄스서베이(Pulse Survey) 정의

펄스서베이(Pulse Survey)는 심장 박동(Pulse)처럼 정기적이고 짧은 주기로 수행하는 설문조사를 의미합니다. 이를 확인하여 직원의 조직몰입, 직무만족 등을 측정할 수 있으며 주기적인 조사 데이터의 분석을 통해 조직의 생상성을 향상시킬 수 있습니다. 이와 같은 펄스서베이(Pulse Survey)는 Google, Adobe 등 글로벌 기업에서 활용하고 있습니다.

조직문화를 혁신하기 위해서는 조직에서 핵심 세대로 부상하고 있는 MZ세대에 대한 이해가 반드시 필요합니다. MZ세대는 성장과정에서부터 의견을 공유하고 피드백 받는 것에 익숙합니다. 펄스서베이(Pulse Survey)의 본질은 의사소통입니다. 따라서 성공적인 조직문화 혁신을 위해서는 펄스서베이(Pulse Survey)를 활용한 조직문화 혁신이 필요합니다.

1_2. Google Forms을 활용한 펄스서베이(Pulse Survey) 실시

Google Forms는 펄스서베이(Pulse Survey)를 위한 설문조사를 쉽게 진행할 수 있는 도구입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여, 심지어 처음 사용하는 사람들도 어렵지 않게 설문 문항을 생성하고 조사를 실시할 수 있습니다. 조직구성원도 어렵지 않게 설문조사에 참여해서 응답을 할 수 있으며, 조사가 종료된 후 담당자는 수집된 정보를 분석을 위한 데이터로 어렵지 않게 뽑아낼 수 있습니다.

먼저 위 그림과 같이, 구글 검색창에 구글폼을 입력하면 바로 아래 나오는 Google Forms를 클릭합니다. 구글폼을 클릭하면 Google Forms 메인 화면이 나옵니다. 해당 화면에서 [Forms로 이동]을 클릭하며 구글 로그인 화면이 나옵니다. 구글 계정을 통해 로그인을 합니다.

위 그림은 Google Forms 메인화면입니다. 왼쪽 상단의 [새 양식 시작하기]에서 [내용 없음]을 선택하면 설문지 작성 화면으로 전환됩니다. Google Forms를 이용한 설문 작성은 직관적입니다. 먼저 설문지의 제목과 설명을 기입하고, 원하는 문항을 추가합니다. 객관식 질문을 만들고 싶다면 [객관식 질문]을 선택하고, 5점 리커트 척도를 원할 경우 [옵션추가]를 통해 5개의 선택지를 생성한 뒤, 해당 내용을 기입합니다. '필수' 옵션을 활성화하면 응답자가 해당 문항에 반드시 응답하도록 설정할 수 있습니다. 추가 문항은 + 버튼을 통해 쉽게 추가할 수 있습니다.

Google Forms로 설문지를 완성한 후에는 조직 구성원에게 해당 설문지를 전송해야 합니다. Pulse Survey 설문지는 메일, SNS, 문자 등 다양한 방법으로 전송할 수 있습니다.

우측 상단 [보내기] 아이콘을 선택하면 아래 화면과 같이 [설문지 보내기]가 활성화되고 이메일과 체인 모양 아이콘이 보입니다. 이메일 아이콘은 설문지를 이메일로 바로 전송하는 기능을, 체인 아이콘은 설문지 URL을 복사해 SNS나 문자로 공유하는 기능을 제공합니다.

좌측 하단 화면은 카카오톡에 URL을 붙여 넣어 설문을 요청한 모습이며, 우측 하단은 설문을 이메일로 요청한 화면입니다.

설문지 관련 메시지를 받은 조직구성원은 메시지에 명시되어 있는 URL를 클릭하면 아래와 같이 화면이 뜹니다. 좌측 하단은 PC로 접속한 Survey 설문지 화면, 우측 하단은 스마트폰으로 접속한 Survey 설문지 화면입니다.

관리자는 조직 구성원의 설문 응답을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 하단 화면에서 볼 수 있듯이, 구글 스프레드시트로 수집되는 Raw Data의 상황을 파악할 수 있습니다. 또한, 설문 문항에 대한 기본 통계 정보도 확인이 가능합니다.

데이터 수집이 완료되면 구글스프레드시트에서 [다운로드] > [Microsoft Excel(.xlsx)]를 클릭하여 서베이 결과를 엑셀 파일로 다운로드 받을 수 있습니다. 5점 리커트 척도의 평균 점수를 구하려면, 엑셀에서 [홈] > [찾기 및 선택] > [바꾸기]를 클릭하고 각 문항을 다음과 같이 변경하여야 합니다.

매우 그렇다: 5

그렇다: 4

보통이다: 3

그렇지 않다: 2

매우 그렇지 않다: 1

Google Forms를 이용해 Pulse Survey 설문지를 작성하는 방법을 소개하였습니다. 그러나 이번 글에서는 Pulse Survey의 실제 수행은 진행하지 않았습니다. 데이터 분석 방법은 매년 진행되는 '공직생활 실태조사' 2017년부터 2021년까지의 데이터를 기반으로 설명하고자 합니다. Pulse Survey도 동일한 방식으로 설문을 실시하지만, 설문조사 주기를 더 짧게(예: 분기별, 월별) 설정하여 반복적으로 설문과 분석을 해야 합니다.

2. Chat GPT로 설문 데이터의 트렌드 파악하기

이번 글에서 활용하는 Pulse Survey의 문항은 한국행정연구원의 '공직생활 실태조사'에서 일부 설문문항을 추출하여 활용하였습니다. 2017년부터 2021년까지의 '공직생활 실태조사' 설문지에서 다음과 같은 문항을 활용하였습니다.

1번 문항(업무량)
2번 문항(근무환경)
3번 문항(업무 수행에 필요한 자원 제공)
13번 문항(교육/능력 발전)
23번 문항(협업/의사소통)
34번 문항의 일부(조직몰입)
35번 문항의 일부(직무 만족)
37번 문항(이직 의도)

위 Google Forms를 통한 Pulse Survey가 정상적으로 진행되었다는 가정 하에 한국행정연구원의 '공직생활 실태조사' 데이터를 활용하여 분석을 시행해 보도록 하겠습니다. 분석을 본격적으로 시행하기 앞서 '공직생활 실태조사' 데이터에 대해서 간단하게 소개하도록 하겠습니다.

[공직생활 실태조사]

조사주관기관: 한국행정연구원
조사주기: 매년 1회 실시
조사목적: 공무원 인적자원관리에 대한 주요 현황 및 공무원의 다양한 차원에 대한 인식을 조사하여 공무원이 공직을 수행하면서 경험하고 느끼게 되는 인식변화를 체계적으로 파악
표본추출: 층화표본추출
조사방법: E-mail 웹 조사

2017년 데이터:
공무원 3,117명(중앙행정기관 소속 공무원 1,095명, 광역자치단체 소속 공무원 2,022명)

2018년 데이터:
공무원 4,000명(중앙행정기관 소속 공무원 1,263명, 광역자치단체 소속 공무원 2,737명)

2019년 데이터:
공무원 4,111명(중앙행정기관 소속 공무원 1,270명, 광역자치단체 소속 공무원 2,841명)

2020년 데이터:
공무원 4,339명(중앙행정기관 소속 공무원 1,983명, 광역자치단체 소속 공무원 2,356명)

2021년 데이터:
공무원 4,000명(중앙행정기관 소속 공무원 2,000명, 광역자치단체 소속 공무원 2,000명)

펄스서베이(Pulse Survey) 수행 방법은 조직의 크기에 따라 달라질 수 있습니다. 큰 조직에서는 대표성 있는 표본을 선택하여 설문조사를 할 수 있으며, 규모가 작아 전수조사가 가능한 조직에서는 전체 대상으로 설문을 진행할 수도 있습니다. 펄스서베이는 일반적으로 분기별이나 월별로 짧은 주기로 수행됩니다. 하지만 이 글에서는 데이터의 제한으로 인해 연간 실태조사 데이터를 활용하였다는 점을 알려드립니다. 조직 내에서 실제 펄스서베이(Pulse Survey)를 수행하기 위해서는 10문항 내외의 설문조사를 분기별, 월별 더 수시적인 조사가 필요한 사항에 대해서는 주별로 조사가 필요합니다.

2_1. 시간에 따른 조직구성원 경향 파악하기

설문을 통해 조직 구성원의 인식 변화를 시간에 따라 파악해 보겠습니다. 가장 정확한 분석을 위해서는 동일 대상으로 실시한 Panel Data가 가장 유용합니다. 하지만. Panel Data가 아닌 Data를 통해서도 시간에 따른 조직구성원 인식의 경향성을 충분히 파악할 수 있습니다. Chat GPT에게 설문조사 Data를 제공하고 시간에 따른 경향을 분석하도록 요청하였습니다.

아래의 그래프는 Chat GPT에게 분석을 요청하여 받은 2017년~2021년 시간에 따른 조직구성원 인식 경향 그래프입니다.

[2017년~2021년 업무량에 대한 인식 평균 추이]

2017년부터 2021년까지의 기간 동안 조직 구성원이 업무량에 대한 인식의 평균 추이에는 뚜렷한 경향성이 나타나지 않았습니다.

[2017년~2021년 업무환경, 업무수행에 필요한 자원 제공에 대한 만족도 평균 추이]

근무환경(소명, 조명, 냉난방, 공간환경 등)은 2021년에 하락하긴 했지만 전체적으로는 상승하는 추세를 보여주고 있습니다. 업무수행에 필요한 자원(인적자원, 물적자원, IT 자원) 제공 또한 2019년 IT 자원 제공을 제외하고는 전체적으로 상승하는 추세를 보이고 있습니다.

[2017년~2021년 교육훈련/능력발전에 대한 만족도 평균 추이]

2017년부터 2021년까지의 기간 동안 조직 구성원이 교육훈련/능력발전에 대한 인식 평균 추이에는 뚜렷한 경향성이 나타나지 않았습니다. 다만, 교육훈력/능력발전 기회 제공에 대한 인식은 전반적으로 상승하는 경향을 보이고 있습니다.

[2017년~2021년 협업/의사소통에 대한 만족도 평균 추이]

2017년부터 2021년까지 부서 간의 협업과 수직적 의사소통은 전반적으로 증가하는 추세를 보였습니다. 또한, 수평적 의사소통은 2021년에 2017년부터 2020년까지의 기간에 비해 상대적으로 더 높은 평균 점수를 기록하였습니다.

[2017년~2021년 조직몰입에 대한 인식 평균 추이]

2018년에는 2017년 대비 조직 구성원의 조직몰입 인식이 증가하였습니다. 그러나 그 이후로는 지속적으로 감소하는 추세를 나타냈습니다.

[2017년~2021년 직무만족에 대한 인식 평균 추이]

2018년에는 2017년에 비해 조직 구성원의 직무만족 인식이 상승하였습니다. 그러나 그 이후로는 계속해서 감소하는 추세를 보였습니다.

[2017년~2021년 이직의도에 대한 인식 평균 추이]

2017년~2021년 기간 동안 조직구성원의 이직의도에 대한 인식은 전반적으로 증가하는 추세를 보이고 있습니다.

2_2. 조직구성원 연령대에 따른 구성원 경향 파악하기

조직의 생산성을 높이기 위해 MZ세대의 참여가 점점 중요해지고 있습니다. 이들 세대의 특성과 경향성을 이해하는 것은 조직의 효율적 운영을 위해 필수적입니다. 조직구성원의 연령별 경향성을 더 깊게 이해하기 위해 아래와 같이 Chat GPT에게 Data를 제공하고 연령에 따른 경향 그래프 작성을 요청하였습니다.

아래의 그래프는 Chat GPT에게 분석을 요청하여 받은 2017년~2021년 조직구성원 인식의 연령대에 따른 경향 그래프입니다.

[2017년~2021년 업무량에 대한 세대별 인식 평균]

2017년부터 2021년까지 조직 내 30대와 40대 구성원, 즉 조직의 허리 계층 구성원의 업무량 인식이 다른 연령대에 비해 더 높게 나타났습니다.

[2017년~2021년 업무환경, 업무수행에 필요한 자원 제공에 대한 세대별 만족도 평균]

근무환경(소음, 조명, 공간환경 등)에 대한 만족도는 MZ세대(20대, 30대)가 다른 세대보다 낮게 나타났습니다. 또한, 업무 수행에 필요한 자원(인적, 물적) 제공에 대한 만족도는 30대, 40대가 상대적으로 낮았습니다.

[2017년~2021년 교육훈련/능력발전에 대한 세대별 만족도 평균]

교육훈련/능력발전에 대한 만족도는 50대 이상이 모든 연도에서 가장 높게 나타났습니다. 그 외의 세대에서는 뚜렷한 경향은 보이지 않았습니다.

[2017년~2021년 협력/의사소통에 대한 세대별 만족도 평균]

협력 및 의사소통 측면에서 30대와 40대, 즉 조직 허리 계층 구성원의 인식이 다른 연령대에 비해 상대적으로 낮게 나타났습니다. 이러한 경향은 여러 년도에 걸쳐 지속적으로 나타나고 있습니다.

[2017년~2021년 조직몰입에 대한 세대별 인식 평균]

2017년부터 2021년까지 세대별 조직몰입은 일관된 경향을 보였습니다. 연령이 높아질수록 조직몰입이 증가하는 반면, MZ세대(20대, 30대)의 조직몰입은 상대적으로 낮게 나타났습니다.

[2017년~2021년 직무만족에 대한 세대별 인식 평균]

2017년부터 2021년까지 직무만족 인식 역시 일관된 경향을 보였습니다. 연령이 높아질수록 직무만족이 증가하는 반면, MZ세대(20대, 30대)에서는 직무만족이 상대적으로 낮게 나타났습니다.

[2017년~2021년 이직의도에 대한 세대별 인식 평균]

2017년부터 2021년까지 연령대가 낮은 구성원들이 지속적으로 높은 이직 의도를 보이고 있습니다.

3_2. 조직구성원 경향 파악을 통한 HR 전략 수립

조직구성원의 경향을 분석하여 적절한 HR 전략을 수립하는 것은 중요합니다. 이를 위해 우리는 설문조사 데이터를 Chat GPT Advanced Data Analysis에 입력하고 각 주제별 HR 전략 제안을 요청했습니다.

3_2_1. 세대별 근무환경, 업무자원 제공 만족도에 따른 HR 전략 마련하기

Survey Data를 Advanced Data Analysis에 탑재하여 세대별 근무환경, 업무자원 제공 만족도에 따른 HR 전략 마련을 요청했습니다.

Chat GPT도 MZ세대(20대, 30대) 근무환경 만족도가 낮은 점을 언급하며 이를 개선하여 최적하기 위한 노력을 수행해야 한다고 언급하였습니다. 업무수행을 위한 만족도에서는 IT시설 및 정보자원 제공에서 MZ세대(20대, 30대)가 상대적으로 낮은 점을 언급하며, 최신 기술 및 시스템을 도입하여 업무 효율성을 높이기 위해 노력해야 함을 언급하고 있습니다.

3_2_2. 세대별 협업/의사소통 만족도에 따른 HR 전략 마련하기

Survey Data를 Advanced Data Analysis에 탑재하여 세대별 협업/의사소통 만족도에 따른 HR 전략 마련을 요청했습니다.

Chat GPT는 부서 간 협업 만족도, 상하 간(수직적) 의사소통 만족도, 직원 간(수평적) 의사소통 만족도 분석을 통해 3가지 HR 전략을 제안하였습니다. 첫 번째, 부서 간 협업 강화입니다. 팀빌딩 활동이나 다양한 협업 도구 도입을 통해 부서 간 협업을 강화하는 전략이 필요함을 언급하였습니다. 두 번째, 상하 간 의사소통 강화입니다. MZ세대(20대, 30대)의 상하 간 의사소통 만족도가 낮은 것으로 나타나 상사와 직원 간 정기적인 1대1 면담과 피드백을 통해 의사소통을 강화해야 함을 언급하였습니다. 세 번째, 30대 직원 간 수평적 의사소통 만족도가 낮음을 언급하며 워크숍이나 팀 미팅을 통해 직원 간 의사소통을 촉진해야 함을 언급하였습니다.

3_2_3. 세대별 직무만족, 조직몰입에 따른 HR 전략 마련하기

Survey Data를 Advanced Data Analysis에 탑재하여 세대별 직무만족, 조직몰입 차이에 따른 HR 전략 마련을 요청했습니다. 조직행동론 분야에서 조직구성원의 조직몰입, 직무만족 등은 직무성과 또는 조직성과를 예측하는 선행 변수로 여겨집니다. 또한 이직의도의 경우 조직몰입, 직무만족, 직무몰입 등과 역(-)의 관계를 가지고 있다는 것에 대해서 다양한 연구들을 통해 언급되어 왔습니다. 즉, 조직구성원의 조직몰입, 직무만족을 증진하는 것은 조직구성원의 이탈을 막고 궁극적으로 조직의 생산성을 높일 수 있다는 것을 의미합니다.

Advanced Data Analysis에서 데이터 분석 시, 너무 긴 분석은 에러가 발생하기 쉽습니다. 따라서 Chat GPT 분석 시행 시 Chat GPT 오른쪽 아래에 있는 'Stop Generating'과 'Regenerating' 버튼을 이용해 중간중간 분석을 조절하며 진행하였습니다. 분석결과, Chat GPT는 MZ세대(20대, 30대)의 조직몰입과 직무만족이 상대적으로 낮다는 점을 언급하며 멘토링 프로그램 구축, 커리어 발전을 위한 지원, 다양한 커뮤니케이션 플랫폼의 도입, 워크 앤 라이프 밸런스 강화 등의 HR 전략을 제시하였습니다. 각 전략들에 대해서 좀 더 깊게 살펴보고 싶다면, Chat GPT와의 추가 대화를 통해 좀 더 구체적인 전략을 논의할 수 있습니다.

3_3. 성공적인 펄스서베이(Pulse Survey)를 위한 피드백 실시

펄스서베이(Pulse Survey)의 성공은 단순한 설문과 데이터 분석으로는 충분하지 않습니다. 분석된 결과를 바탕으로 구성원과 지속적으로 소통하고 피드백을 주는 것이 중요합니다. 이렇게 함으로써 구성원들은 조직의 진심을 느끼고 앞으로도 적극적으로 의견을 나누게 됩니다. 펄스서베이의 결과는 구성원과 공개 소통해야 하며, 필요한 개선 조치가 있다면 그 내용도 함께 공유해야 합니다. 이렇게 하면 구성원들은 펄스서베이가 소통의 중요한 수단임을 인식하게 됩니다. 마지막으로, 설문을 진행할 때 그 목적을 명확히 전달하고, 참여하는 구성원에게 감사의 의미를 전해야 합니다

나가며

본 글에서는 '공직생활 실태조사'의 일부 문항을 활용하여 조직구성원의 근무환경 만족도, 협업/의사소통 만족도, 조직몰입, 직무만족 등을 분석해 보았습니다. 비록 데이터존재의 한계로 연간조사 데이터를 바탕으로 분석을 실시하였지만, 앞에서도 언급했던 바와 같이 Pulse Survey는 분기나 월별, 혹은 격주로 시행되어야 합니다. 이렇게 주기적인 설문조사를 통해서 조직은 구성원의 생각과 감정을 좀 더 세밀하게 이해할 수 있으며 조직은 이를 활용하여 좀 더 적절한 피드백을 구성원에게 제공할 수 있습니다.

조직 내 Pulse Survey 실시는 복잡한 기술이나 방법론이 필요하지 않습니다. Google Forms와 Chat GPT의 활용만으로도 조직구성원의 니즈 파악하고 이를 고려한 소통을 실시할 수 있으며, 이를 통해 조직의 생산성을 향상 시킬 수 있습니다. Pulse Survey를 통해 조직은 조직구성원의 생각과 감정을 더욱 정확하게 파악할 수 있으며, 조직구성원은 조직 내 적극적인 소통과 이를 통한 피드백으로 자신의 가치를 확고하게 인지할 수 있습니다. 이와 같이 과학적 방법론에 근거한 상호 존중의 의사소통을 통해 조직은 좀 더 건강하고 혁신적인 문화를 구축할 수 있을 것입니다.

지금까지 Pulse Survey(정형데이터 분석)에 대해서 살펴보았습니다. 조직구성원의 감정과 의견을 좀 더 구체적으로 파악하기 위해서는 정형데이터 분석과 함께 비정형데이터를 통한 분석도 함께 이루어져야 합니다.

분량상의 문제로 이번 글에서 다루지 못했지만 이어지는 '10월 9일(월): HR Analytics 끄적끄적_HR Analytics + Chat GPT 글 발행'에서 Pulse Survey(비정형데이터)를 한 번 더 다루고자 합니다.

제 글을 읽어 주시는 모든 분들께 감사의 말씀을 전합니다.