HR 애널리틱스를 왜 해야 할까?

 

어느 날 회사 HR팀의 채용 담당자 김 대리가 혼잣말을 합니다. “아니, 왜 이렇게 사람들이 퇴사를 해? 내가 뭐 잘못했나?” 김 대리는 이직률 보고서를 보며 한숨만 쉬지만, 사실 문제는 거기 있지 않습니다. ‘직감’에만 의존하고, 데이터는 책상 한구석에 박아두었기 때문이죠.

HR 애널리틱스가 왜 필요하냐고요?
간단합니다. 회사에서 가장 중요한 자원은 사람이니까요. 하지만 사람을 관리하는 건 예측 불가한 예술에 가깝죠. 여기서 데이터 분석을 활용하면, 예술이 과학으로 변합니다. 가령 이런 거죠:

• "왜 이직률이 자꾸 높아지지?"
• "성과 좋은 팀장들이 대체 뭘 하고 있는 거야?"
• "새로 뽑은 인재들이 오래 버티지 못하는 이유는 뭘까?"

그런데 데이터만 있으면 다 해결될 것 같지만, 사실 데이터를 어떻게 써야 하는지 몰라서 더 막막할 수 있습니다. 마치 좋은 재료를 사다 놓고도 요리를 못하는 것과 같아요. 이럴 때 LAMP 모델이 등장합니다.

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LAMP 모델이 뭐냐고요?
HR 애널리틱스 세계에서 "당신의 길잡이" 같은 존재입니다. 데이터의 홍수 속에서 논리, 분석, 측정, 프로세스를 딱딱 짚어주거든요. 예를 들어 설명하자면,

1. Logic(논리)
먼저 ‘왜?’를 고민해야 합니다.
"이직률이 높네? 그럼 왜 그런 거지? 주말 야근 때문일까? 아니면 팀장 스타일 때문일까?"
이처럼 가설을 세워야 데이터도 제 역할을 합니다. "아무거나 다 분석해봐" 하면 쓸모없는 숫자만 쌓입니다.

2. Analytics(분석)
그다음은 실전입니다. 데이터를 쪼개고, 조합하고, 패턴을 찾아내죠. 예를 들어 월요일 아침마다 팀원들이 지각을 많이 한다고 합시다. 이유는 뭘까요?

• 주말 내내 야근했더라.
• 팀장님이 월요일 아침마다 회의를 잡더라.
  이렇게 원인을 찾으면 해결책이 보입니다. 데이터는 거짓말을 하지 않으니까요.

3. Measures(측정)
여기서 중요한 건 ‘무엇을 측정하느냐’예요. 사람들은 흔히 모든 걸 다 측정하려고 하지만, 그럴 필요 없습니다. 회사 성과와 연결되는 진짜 중요한 지표만 쏙쏙 골라내는 게 핵심이죠. 가령 이런 겁니다:

• 신입사원의 6개월 이내 이직률
• 교육 프로그램 후 생산성 변화
• 리더십 점수와 팀 성과의 상관관계

4. Process(프로세스)
마지막으로 가장 중요한 단계. 분석한 결과를 행동으로 옮기는 겁니다. "좋아, 이직률을 줄이려면 팀장 리더십 교육을 시작해야겠어." 이 단계가 빠지면 데이터 분석은 그저 숫자 놀음에 그칩니다. 프로세스가 있어야 변화를 만드는 거니까요.

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그럼 이렇게 정리해보죠.

HR 애널리틱스를 한다는 건 사람에 대한 직감과 감성을 데이터로 뒷받침하는 일입니다. 아무리 감이 좋아도 "이직할 것 같아"는 근거가 없지만, "성과 저하 후 3개월 내 퇴사 위험이 30% 증가한다"라고 하면 이야기가 달라지죠. 이건 설득력 있는 과학입니다.

그리고 그 과학을 만들어주는 게 바로 LAMP 모델이에요. 논리부터 실행까지 데이터가 흐르는 선명한 길을 만들어주니까요.

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결국, HR 애널리틱스는 회사의 미래를 예측하고, 인재를 붙잡으며, 조직을 더 건강하게 만드는 기술입니다. 김 대리도 LAMP 모델을 쓰기 시작한 후부터는 팀원들에게 이렇게 말합니다.

"나, 데이터 보고 너희 퇴사할까 봐 미리 쿠폰 쏘는 거야. 그만둘 생각은 잠시 넣어둬!" 😂

이제 HR은 직감에서 벗어나야 합니다. 숫자와 데이터로 무장한 HR팀은 회사 성과의 중심에 서게 될 테니까요.

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결론? 감에 의존하던 김 대리, 이제 HR 애널리틱스와 함께 명탐정 셜록처럼 인재 문제를 해결합니다. LAMP 모델이 그의 ‘루페’이자 ‘설명서’가 되어주니까요.

"데이터는 사람을 이해하게 만들고, LAMP는 변화를 만들게 한다." 이게 바로 HR이 미래로 나아가는 방법입니다. 🚀