데이터와 HR의 콜라보, HR Analytics
구글과 카카오 사례
[아티클] 완전히 HR를 바꾸기 위해 구글은 어떻게 피플 애널리틱스를 사용하는가
Linkedin, "How Google is using people analytics to completely reinvent HR" (2021)
끊임없는 혁신을 위해 혁신가들을 채용하고 리텐션 시키며, 그들에게 좋은 매니저와 혁신을 지지하는 환경을 제공해야 한다.
HR Analystic란 데이터 중심의 의사 결정 및 인사 관리이며 구글에서는 이를 리딩하는 파이랩(PiLab, People & Innovation Lab)을 구축하였다.
파이랩의 성과
리더십의 특징과 관리자의 역할 정의 (Proejct Oxygen)
구글은 내부 데이터를 분석해 성공적인 매니저의 중요성과 조건을 밝혀내고 이 조건들을 8가지 요소로 정리해 1년에 두 차례 직원들로부터 평가 받도록 한다. 이 프로젝트는 '산소 프로젝트(project oxygen)'라 이름이 붙었다.
수만건의 인사 빅 데이터를 분석한 결과, 성과가 상위 25%에 드는 팀과 하위 25%인 팀을 구분 짓는 결정적인 요인이 관리자의 훌륭한 리더십임을 밝혀 내었으며, 데이터를 통해 훌륭한 리더의 10가지 특징도 확인하였다. 그들의 팀원들은 구글에 남을 가능성이 더 높았고, 직원 설문 조사에서 더 높은 만족도 점수를 주었고, 더 나은 성과를 보였다.
특히 특징의 1순위는 우수한 기술적 지식보다는 직원에 대한 관심 표명, 잦은 개인화된 피드백을 포함하는 주기적인 일대일 코칭이었다.
데이터를 통해 밝혀진 훌륭한 리더의 10가지 특징
1. 좋은 코치
2. 팀의 역량을 강화하고 세부적인 관리를 하지 않는다(즉, 마이크로매니징을 하지 않음)
3. 성공과 웰빙에 대한 관심을 보여주는 포괄적인 팀 환경 조성
4. 생산적이고 결과 지향적
5. 정보를 듣고 공유하는 훌륭한 커뮤니케이션자
6. 경력 개발 지원 및 성과 논의
7. 팀에 대한 명확한 비전/전략이 있음
8. 팀에 조언하는 데 도움이 되는 핵심 기술 보유
9. Google 전체에서 협업
10. 강력한 의사 결정자
그 외 데이터 적용 분야
- 리텐션 알고리즘 : 어떤 직원들이 리텐션이 문제가 도리 지 사전에 예측, 관리자가 관리
- 다양성 향상 : 채용, 유지, 승진(특히 여성 엔지니어)의 문제와 원인 파악
- 효과적인 채용 알고리즘 : 어떤 지원자들이 채용된 후 성공하는 지 분석
- 최고 성과자의 가치 산정
- 협업을 주도하는 작업 공간 설계(카페 대기줄에서 직원들이 보내는 시간까지 추척해 협업을 극대화 함)
[아티클] 카카오의 피플 애널리틱스 조직 '파이랩' 사례 분석
DBR, "피플 애널리틱스는 목적이 아닌 수단. 인사이트보다 구성원 신뢰에 초점" (2019)
구글의 PiLab, People & Innovation Lab을 참고해 카카오 파이랩을 2015에 설립하였다.
카카오 파이랩의 분석 범위와 성과
조사 범위
- 팀워크, 조직장, 관계, 피드백, 시간 관리, 회사에 대한 인식, 조직문화 등
측정 및 분석 스텝
① 회사 : 제도, 문화 업무에 대한 구성원들의 인식/정서 측정 및 인사이트 공유 체계 구축
② 팀 : 효과적인 팀의 특징 도출 및 팀별 분석 (해석 및 지원)
③ 협업/커뮤니케이션(hub) : 회사의 성장, 생산성 등 주요 KPI와 관련된 분석
+ ①,②,③을 개인의 특성 데이터(성격, 일하는 스타일 등)와 인사 현황 데이터(근속 연수, 직군, 평가 피드백 등)를 연계해 분석함
카카오 효과적인 팀의 특징
유연성 : 내/외부 환경 변화를 알아차리고 팀의 행동전략/실행 방식을 수정한다
헌신 : 결정된 사항을 적극적으로 실행에 옮긴다
팀 지향 : 개인 목표보다 팀 목표를 더 우선시하며, 팀 전체적 관점에서 상호 연계돼 일한다
보완행동 : 팀원에 대한 이해와, 맡은 업무에 대한 지식을 기반으로 상호 도움을 주고, 받을 수 있다.
팀 리더십 : 우리 팀에는 방향 제시, 동기부여, 성과 피드백을 제공하는 팀원이 있다
데이터 측정 후 변화
전년 대비 모든 팀워크 결과가 크게 개선된 K팀이 있었고, 구성원들의 상호 일하는 방식에 대한 이해도(3.0~5.0)도 5.0으로 가장 높았다. 지난해 이 팀에서는 공유 받은 데이터(팀워크, 일하는 스타일)를 기반으로 다양한 이야기를 나누었고 이 중 상호 일하는 스타일에 대한 인지적 공감(차이에 대한 인식)이 있었다.
