[PA] #4. 중소기업과 피플 애널리틱스

1.4.1 중소기업에 People Analytics가 친숙하지 않은 이유

중소기업 조직도를 보다 보면 인사팀의 명칭 보다 경영지원팀이나 경영관리팀이라고 작성된 모습을 자주 볼 수 있다. 반대로 대기업의 조직도를 보면 인사팀, 인사전략팀, 직원경험팀, 피플팀 등 인적자원관리(HRM)의 기능이 강조된 것을 확인할 수 있다. 이는 단순한 명칭의 차이가 아니라 인사기능의 역할 차이를 반영한다고 본다. 나아가 중소기업에서는 주로 한두명의 담당자가 인사, 총무, 재무, 구매 등 여러 업무를 동시에 수행하는 경우가 많고 급여지급, 4대보험 관리, 근태관리 등 행정적이고 정기적인 업무에 많은 시간을 할애하게 되어 데이터 기반의 의사결정에 집중하기 어려운 실정이다. 또한 중소기업은 대기업에 비해 전문인력 확보에도 어려움을 겪는다. 상대적으로 낮은 보수와 경력 개발 기회 부족으로 전문성을 갖춘 인재를 확보하고 유지하는데 한계가 있으며 경영진도 데이터의 전략적 활용 가치에 대한 인식이 부족한 경우가 많다.

그러나 이는 중소기업의 환경적 특성일 뿐 데이터 기반 의사결정이 불가능 하다는 뜻은 아니다. 오히려 의사결정 체계가 복잡하지 않고 실행속도가 상대적으로 빠른 중소기업은 신속하게 데이터에 기반한 의사결정을 하고 그 효과를 빠르게 체감할 수 있다. 또한 최근에는 효율적인 클라우드 기반 솔루션이 다양하게 제공되어 대규모 투자 없이도 기본적인 데이터 관리 체계를 구축할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 아래에서 중소기업이 보완해야 할 주요 운영상의 과제를 살펴보고자 한다.

① 데이터 관리 체계가 갖춰지지 않았다.

몇몇 중소기업은 인력 현황, 근로시간, 임금 데이터 등을 일관된 기준으로 관리하는 체계가 미흡하다. 성별, 직급, 직위, 직책, 근속년수 등의 인원현황 데이터, 출퇴근 시간과 연장근로 데이터, 기본급과 각종 수당 등의 임금 데이터를 체계적으로 관리하지 못하는 경우도 있다. 이는 같은 데이터라 하더라도 중복되거나 다른 서식으로 관리하는 등 담당자별로 관리하는 데이터의 범위와 방식이 다르고 인사 담당자의 잦은 변경이나 업무 인수인계 과정에서 데이터 관리 방식이 바뀌거나 일부 데이터가 소실되는 경우가 존재하기 때문이다. 약간의 과장을 보탠다면 이번 달 기준 재직인원 현황을 파악하려 해도 월별 인원현황 조차 정리하기 어려울 수도 있다.

이처럼 기본적인 데이터 관리체계가 정비되지 않으면 데이터의 수집과 관리조차 어려워져 데이터 중심의 의사결정 체계로의 전환 시도조차 어려워 지고, 현황 파악을 위해 많은 시간을 소비하며 통일되지 않는 데이터로 인해 의사결정의 신뢰성이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 반면, 데이터 관리 체계가 정비되면 현황파악을 넘어 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있는 기반이 마련된다. 예를 들어 체계적으로 관리된 인원 현황 데이터는 부서별, 직급별 인력구성 분석을 가능하게 하고 근태 데이터는 근로시간 패턴과 생산성 간의 관계를 파악하는 데 활용할 수 있고 데이터가 축적될수록 이직 예측 모델 등 복잡한 통계분석에도 활용할 수 있다.

② 지속적인 관리가 이뤄지지 않았다.

중소기업 컨설팅을 다니다 보면 대표님들의 단골 질문이 있다. “우리 회사 직원 규모가 많은 편인가요?, “우리 회사 임금수준은 다른데 비해 어떤 가요?” 등 인력규모와 임금수준의 적정성에 대한 관심이 매우 많으시다. 사실 적정인력 및 적정 임금수준의 판단은 매우 어렵고 어떤 기준을 활용하는지에 따라 결론이 다르다. 그럼에도 불구하고 동일한 데이터와 관리 기준을 가지고 정기적으로 이를 관리하다 보면 추세와 패턴을 확인할 수 있고 이 과정에서 중요한 인사이트를 찾아낼 수 있다.

담당 인원과 분석을 위한 충분한 역량이 갖춰지지 않았다면 체계적인 데이터 분석과 수집은 업무 과부하로 이어지게 되어 예를 들어 "전년대비 업무량이 많아졌으니 사람을 더 뽑아야 한다", "최근에 그만둔 친구들도 다 임금 얘기를 꺼냈고, 다른 회사들도 임금을 올린다고 하니 우리도 임금을 인상해야 한다" 와 같이 감각적인 판단으로 의사결정이 이뤄지게 되어 경영실적 변동에 효과적인 대응을 어렵게 만든다. 만일 재무제표와 인원현황 데이터를 정기적으로 관리를 해왔다면 매출액 대비 인건비 비율, 노동소득분배율, 인적자원투자수익률 등과 같은 인건비 활용의 효율성 지표를 분석하여 추세와 패턴을 파악할 수 있었을 것이다. 나아가 앞으로 예상되는 경영실적 결과를 대입하여 우리가 앞으로 활용할 수 있는 인건비의 수준을 파악한 뒤 그 범위 내에서 인력 채용과 인건비 인상을 결정하게 된다면 경영실적의 변화에 보다 유연하게 대응할 수 있을 것이다.

③ 데이터를 통한 인사이트를 얻기 어렵다.

컨설팅을 나가기 전 요청자료 리스트를 만들어서 전달하는데 한가지 눈에 띌만한 건 늘 최소 5년 이상 재무제표 데이터와 연 평균인원 현황을 요청한다. 이 리스트를 받아보는 실무자는 다소 귀찮은듯한 말투로 이게 필요한 이유를 되묻곤 한다. 이후 미팅 시 재무제표와 인원현황만으로 분석한 자료를 보여주고 경험에 바탕을 둔 추론을 덧붙이면 매우 흥미로운 표정으로 바라봐주신다. 재무제표와 인원현황을 요청하는 이유는 단순하다. 이 데이터가 없는 기업은 없기 때문이다. 그리고 산업 혹은 동종사와 객관적이 비교가 상대적으로 쉽다.

예를 들어 최근 5년간 추세에 비해 직전년도 인당 인건비와 평균 재직년수가 동시에 감소하였다면 이 회사는 작년 고 연봉자 혹은 장기근속자를 대상으로 희망퇴직이 실시되었을 가능성이 크다고 추론할 수 있고, 이 회사가 근로시간 이슈가 붉어져 이를 해결해달라는 컨설팅을 요청했을 경우 미팅 시에 나는 “장기근속자들의 이탈로 인한 인수인계가 명확히 이뤄지지 않았거나, 업무가 과거에 비해 증가하여 업무 로드가 늘어난 것이 주된 이유로 비춰집니다.” 라고 말할 수 있다. 재무제표와 평균 근속년수를 가지고 근로시간의 이슈의 원인을 꽤 객관적으로 찾아낼 수도 있다. 이처럼 우리는 관리하는 데이터가 없다고 하거나 이런 접근을 해본적이 없다고 하며 시도를 하지 않는 것 보다 쉽게 관리할 수 있는 몇가지의 데이터만을 가지고도 흥미로운 추론과 인사이트를 얻어갈 수 있다.

위 내용을 종합해보면 중소기업에서 People Analytics가 친숙하지 않은 이유는 구조적인 한계와 인식의 부재에 있다. 그러나 이러한 한계는 극복할 수 없는 장벽이 아니고 이미 보유하고 있는 기본적인 데이터를 활용하여 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있으며 이를 통해 보다 객관적이고 전략적인 인사 의사결정이 가능하다.

1.4.2 중소기업이 People Analytics를 활용해야 하는 이유

앞서 중소기업이 People Analytics와 친숙하지 않은 이유를 살펴보았다. People Analytics는 복잡한 분석 도구가 아니라 인력을 효율적으로 운영하고 매출, 영업이익 등 조직의 성과를 높이기 위한 전략적인 접근법이다. 평상시에 흔히 다룰 수 있는 데이터만으로도 객관적인 인사 의사결정을 지원할 수 있으며, 제한된 자원을 효과적으로 활용하는 방안을 모색할 수 있다. 아래에서 중소기업에서 People Analytics가 필요한 이유를 살펴보자.

① 중소기업은 경쟁력 향상을 위해 효율적인 데이터 활용이 더욱 중요하다

대기업은 인적자원정보시스템(HRIS) 등 자체적인 HR 시스템을 갖추고 근태, 급여, 휴가, 휴직, 평가 및 피드백, 총무, 서류발급 등의 작업을 체계적으로 관리하고 있다. 반면 중소기업에서는 출퇴근 기록, 연차휴가 사용대장, 급여대장 등이 각각 엑셀파일로 담당자마다 관리하거나 수기로 정리하는 경우가 많다. 또한 한두 명의 담당자가 채용, 근태관리, 보상, 교육 등 다양한 업무를 담당하는 경우가 많아 데이터 관리를 별도로 신경 쓸 시간이 부족하다.

이러한 상황에서 오히려 People Analytics는 중소기업에 더욱 중요한 도구가 될 수 있다. 시스템을 통한 관리가 거의 이루어지지 않았기 때문에 근속년수, 인원, 성별, 급여, 근로시간 등의 데이터를 월별로 체계적으로 관리를 한다면 추세와 패턴을 파악하는 것만으로도 인사이트를 얻을 수 있다. 예를 들어 직급별, 부서별 인원 현황을 정기적으로 추적 및 관리하다 보면 어떤 부서의 이직률이 높은지, 연령별 인력구조가 어떻게 변화하는지를 파악할 수 있을 것이다. 또한 중소기업은 대기업에 비해 상대적으로 인적·물적 자원이 제한적이기 때문에 효율적인 자원의 활용이 더욱 요구된다. 제한된 자원으로 경쟁해야 하는 중소기업에게 People Analytics의 활용은 중요한 경쟁력이 될 수 있다

② 중소기업에서는 직관적 의사결정에 따른 기회비용이 크다.

중소기업에서는 채용, 평가, 보상, 퇴직 등 주요 인사결정에 걸쳐 경영진이나 관리자들의 직관과 경험을 바탕으로 이뤄지는 경우가 많은 편이다. 예를 들어 “다른 회사들이 올해 임금을 좀 올린 거 같으니 우리도 올리자”라는 명확한 기준 없이 임금인상률을 결정하면 향후 인건비가 영업이익에 부정적인 영향을 미칠 수 있고 “사람이 부족하다” 라는 의견이나 느낌만으로 채용을 진행하면 인력의 적절한 배치