레퍼런스 체크 시 꼭 확인해야 하는 단 하나의 질문
[스플X스펙터]
190만 명이 1년 내 퇴사하는 시대
통계청 자료에 의하면 2020년 한 해 이직자 수는 367만여 명에 달했다고 합니다. 이 중 51.7%, 즉 과반수가 1년이 채 안 되어 이직하고 심지어 매해 증가 추세에 있습니다. 통계는 체감되는 이직률에 비하면 오히려 과소평가된 수준인데요. 불과 몇 년 사이 이직에 대한 인식과 기회는 크게 변화했습니다. 코로나19 팬데믹을 기점으로 인재 등용문이 전통적인 공채 모델에서 수시채용 모델로 옮겨간 탓도 큽니다. 유혹적인 경쟁사의 채용 공고가 온갖 채용 플랫폼에 매일같이 쏟아지니 대책을 세워야 할 관리자마저 이직해버리는 웃을 수 없는 상황까지 벌어집니다.
계속되는 채용 실패, 대처보다는 예방
자꾸 그만두니 채용은 급해지는데, 급하게 뽑은 인재는 반드시 티가 납니다. 불확실한 채용은 빠른 이탈을 불러오고, 채용 실패가 반복되면 채용과 온보딩에 쏟아부은 시간과 비용이 공중분해되는 것은 물론, 잘 다니던 기존 직원들에게 업무 부담이 가중되기 마련입니다. 갈수록 표정이 어두워지는 직원들을 보며 다음에는 좋은 인재를 영입해야지 결심합니다.
하지만 전과 똑같은 방법으로는 아쉬운 채용을 반복할 수 있습니다. 이력서, 면접 등 막대한 인력과 시간을 투입해 이중, 삼중으로 인재 검증을 하는데도 어째서 불확실성은 해소되지 않을까요? 질문의 상대와 내용이 반쪽짜리이기 때문입니다. 제대로 된 사람에게, 제대로 된 질문을 던져야 하죠. 바로 평판 정보의 가치와 필요성을 알 수 있는 대목입니다.
인재 채용에서 꼭 확인해야 하는 단 하나의 질문
채용 과정에서 꼭 확인해야 하는 단 하나의 질문은 제삼자의 평판에 대해 확인하는 것입니다. 적격한 제삼자에게 적절한 질문을 던져 수집된 평판 정보야말로, 채용 불확실성을 해소하는 대체 불가능한 정보입니다. 그렇다면 ‘적격한 제삼자’ 와 ‘적절한 평가항목 및 기준’은 어떻게 정의 내려야 할까요?
먼저, ‘적격한 제삼자’는 채용 후보자의 성향과 역량에 대해 객관적이고 사실적으로 평가할 수 있는 사람이어야 합니다. 따라서 채용 후보자의 인사권자, 즉 전·현직장의 대표자·임원진·인사팀을 포함하는 직속상관이 해당될 것입니다. 또한 그들에게 던질 대표적인 ‘적절한 질문’은 “이 사람을 다시 채용할 의사가 있습니까?”와 같이 고용인의 입장을 대변하는 질문이어야 합니다. 더불어 채용 후보자가 직업과 조직과 업무를 대하는 태도나 역량이 어떠한지 가늠할 수 있는 질문들을 체계적으로 구성해야 합니다. 하지만 질문과 응답 수집만으로는 여전히 부족한 것이 사실입니다. 우리는 정확하면서도 빠른 의사결정이 필요하기 때문인데요. 인재에 대한 가시성을 최고치까지 끌어올리려면 무엇을 더 해야 할까요?
사람, 그리고 데이터
응답을 통해 지원자를 한눈에 파악하고 빠르게 의사결정을 내리기 위해서는 신뢰성 있는 데이터화가 필수입니다. 기존 레퍼런스 체크가 가지는 한계가 여기에 있습니다.
첫 번째, 주로 유선 상 확인이 이루어지기 때문에 시공간의 제약 아래 일관성 없는 형식으로 수집됩니다.
두 번째, 따라서 요약·정량화하는 과정에서 필연적으로 채용 담당자 혹은 대행사 측의 주관이 개입되어 왜곡될 소지가 있습니다.
정리하자면 기존 레퍼런스 체크는 신뢰성 있는 데이터화가 사실상 불가능한 방식입니다. 평가자의 관점을 왜곡, 오염시키지 않으면서 데이터화하려면 응답 수집 단계 방식부터 달라져야 합니다. 시공간적 제약을 제거하고 평가자의 일관성을 끌어낼 수 있는 직관적인 UI/UX와 검증 시스템을 기술적으로 제공할 수 있어야 하죠. 또한 수집한 응답을 통해 정량적인 평가와 예측까지 할 수 있어야 비로소 '사람'을 '데이터화'했다고 말할 수 있을 것입니다.
인재 평판 데이터를 해석하는 방법
스펙터에서는 채용 후보자의 전 직장 동료나 인사권자에게 '이 사람과 다시 함께 일할 의사가 있는지'를 10점 척도의 정량적인 평가로 수집합니다. 또한 재채용 의사가 낮거나 높은 이유를 파악할 수 있도록 인성 및 성향, 성과, 팀워크 세 가지 측면에서 60개 이상의 세부 항목에 대한 평가가 이루어지며, 모든 항목은 평가자의 솔직하고 객관적인 응답을 이끌어낼 수 있도록 설계되었습니다.
그렇다면, ‘재채용 의사가 높은 지원자’와 ‘재채용 의사가 낮은 지원자’는 정말로 역량 평가에 있어서 차이가 있을까요? 결론부터 말하자면 ‘그렇다’입니다. 아래는 지난 3달간 500여 명의 인사권자가 평판 작성을 의뢰받아 자사 플랫폼에 등록한 평판 데이터를 ‘재채용 의사가 높은 지원자’와 ‘재채용 의사가 낮은 지원자’로 구별하여 재채용의사와 상관계수가 높고 표준편차가 낮은 항목들을 모델링한 것입니다. 두 비교군의 차이가 정도의 차이는 있으나 명확히 구분되는 것을 확인할 수 있습니다.
따라서 유의미한 결론을 두 가지 도출해 볼 수 있습니다. 첫 번째로 우수한 정도에 대한 평가자들의 기준이 일관되어 신뢰성이 있다는 것, 두 번째로 앞서 언급된 역량들에 대한 평가가 평균 이상이라면 전 직장에서조차 탐내는 우수 인재임을 예측할 수 있다는 것입니다. 이렇듯 신빙성과 일관성이 확보된 평판 데이터로는 인재 평가와 예측을 가능하게 하여 신속하고도 정확한 채용 의사결정을 내릴 수 있습니다.
바야흐로 인재 채용 무한 경쟁 시대입니다. 데이터 기반의 의사결정을 통해 신속하고 정확한 인재 채용 프로세스를 구축한 기업과 그렇지 않은 기업, 둘 중 어느 쪽이 승자가 될지는 자명해 보입니다. 수준 높은 채용으로 조직의 질을 끌어올리고 조직 운영의 주도권을 가져왔을 때, 비로소 경영의 톱니바퀴는 활기차게 굴러가기 시작할 것입니다.
구직자의 입장에서 평판 조회는 부담스러운 장치라는 생각이 들기도 하는데요. 스펙터가 제안한 평가 항목을 살펴보면 꼭 그렇지도 않습니다. 사람은 모든 것을 잘할 수 없기 때문이죠. 따라서 한 사람을 평가하는 기준은 필수적으로 다양한 평가 요소로 구성되어야 하고 전문적이어야 한다는 생각이 듭니다.
2023년은 경제 성장이 둔화됨에 따라 채용 시장도 축소될 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 하지만 준비된 사람에게는 언제가 기회가 찾아온다는 사실을 잊지 마시고 나의 역량을 단단하게 만들 수 있는 한 해를 보내시길 바랍니다. 채용을 진행하는 기업 또한 신뢰성 있는 평가 기준을 세워 준비된 인재를 맞이할 수 있는 한 해가 되길 바랍니다.
스파크플러스와 스펙터가 전해드리는 다음 이야기도 많이 기대해주세요:)
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