오늘날의 채용 시장 상황으로 인해 최고의 인재를 유치하고 우수한 성과를 내는 팀을 구축하는 것이 더욱 절실해졌습니다. 이와 관련하여 채용 담당자들은 기존의 방식으로는 부족하며, '직감'만으로는 더 이상 성공할 수 없다는 사실을 알게 되었습니다.
데이터 기반 채용이 보다 효율적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 채용 담당자는 고급 분석과 강력한 알고리즘을 통해 보다 현명하고 정보에 입각한 채용 결정을 내릴 수 있습니다. 그 결과는? 더 많은 자격을 갖춘 지원자, 편견과 비용 감소, 간소화된 프로세스.
이 문서에서는 데이터 기반 채용의 장점과 이를 통해 중요한 채용 문제를 해결하는 방법을 살펴봅니다. 본론으로 들어가 보겠습니다.
데이터 기반 채용이란 무엇인가요?
데이터 기반 채용은 데이터와 분석을 사용하여 채용 프로세스를 계획, 실행 및 개선하는 것입니다. 여기에는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 사용하여 정보에 입각한 채용 결정을 내리는 것이 포함됩니다.
클라우드 PBX 시스템 솔루션 회사에서 채용을 진행하고 있다고 가정해 보겠습니다. 기존 방식은 주관적인 의사 결정과 수동 프로세스에 의존하며 이력서, 면접, 개인적인 판단에 의존하게 됩니다.
채용이 항상 실패하는 것은 아닙니다. 하지만 종종 편견과 제한된 인사이트가 새어나가서 잘못된 인재를 채용한 것을 발견할 수도 있습니다.
데이터 기반 채용의 이점
기존 방식에서 데이터 기반 방식으로 전환하면 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
더 나은 인재 채용
데이터 기반 채용은 더 나은 채용 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터는 성공적인 채용의 패턴과 트렌드를 파악하는 데 탁월하기 때문입니다.
이상적인 페르소나를 구축하는 것과 같습니다. 과거 채용에 대한 데이터를 수집하여 새로운 후보자를 찾을 때 토대를 마련하세요. UX 디자이너부터 도메인 구축 전문가까지, 회사에 필요한 가장 중요한 기술과 경험을 파악하세요. 그런 다음 시간이 지남에 따라 신입 사원의 성과를 추적하세요.
이를 통해 역할의 성공에 가장 중요한 요소가 무엇인지 파악할 수 있습니다.
효율적인 채용 프로세스
적합한 후보자를 채용할 뿐만 아니라 더 빠르고 효율적으로 채용할 수 있습니다. 데이터 기반 채용은 후보자 소싱, 이력서 심사, 면접 일정 및 기타 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 비용을 절약하고 채용 프로세스의 정확성을 높일 수 있습니다.
또한 어떤 방법과 채널이 효과적인지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 통해 채용 담당자와 지원자 간의 커뮤니케이션과 협업을 촉진하는 클라우드 비즈니스 전화 시스템으로 더 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간을 낭비하는 장애물을 제거하고 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.
개인적 편견 제거
편견은 인간의 특성이며 채용 담당자도 사람입니다. 따라서 인종, 성별, 나이, 외모 등 개인적인 요인에 따라 지원자를 선호(또는 선호하지 않음)할 수 있습니다. 그리고 때로는 비슷한 후보자 중에서 선택해야 할 때 본능이나 직감이 작용할 수도 있습니다. 이는 대부분 무의식적으로 발생합니다.
반면 데이터 기반 채용은 객관적인 기준을 사용하여 후보자를 평가합니다. 예를 들어, 알고리즘을 사용하여 후보자의 개인적 특성 대신 전적으로 자격에 따라 점수를 매길 수 있습니다.
비용 절감
SHRM 보고서에 따르면 신입 사원을 채용하는 데 드는 평균 비용은 4,700달러입니다. 간소화된 프로세스와 데이터에서 얻은 인사이트를 활용하면 채용 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
우선 채용 비용을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감할 수 있는 영역을 파악할 수 있습니다. '채용 유지율', '소스당 채용 비용', '지원자 이탈률' 등의 지표를 추적하고 분석하면 가장 효과적인 채널과 방법을 정확히 파악하고 채용 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
지원자에게 더 나은 경험 제공
회사에 대해 긍정적인 경험을 한 지원자는 회사에 계속 근무하고 싶어 할 가능성이 높습니다. 데이터를 사용하여 지원 상태를 추적하고 정기적인 업데이트를 제공함으로써 지원자가 프로세스에 대해 더욱 자신감을 갖고 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 예상치 못한 돌발 상황이나 지연을 방지할 수 있습니다.
또한 데이터는 각 지원자에 대한 채용 프로세스를 개인화할 수 있습니다. 여기에는 맞춤형 메시지를 보내거나 지원자의 기술 및 경험과 관련된 특정 리소스를 제공하는 것이 포함될 수 있습니다. 또한 후보자를 빠르게 적응시키는 데 걸리는 시간, 어떤 온보딩 소프트웨어가 효과적인지, 어떤 리소스가 가장 효과적인지 추적하여 온보딩 프로세스를 개선할 수 있습니다.
더 다양한 지원자 채용
다양한 인력은 다양한 관점을 제시하여 더 나은 의사 결정, 창의력 향상, 혁신 증대로 이어집니다.
기존의 채용 방식은 의도적이지 않더라도 제한된 지원자 풀에만 도달할 수 있다는 문제가 있습니다.
데이터 기반 채용은 지원자 풀의 다양성 지표를 추적하여 편향성을 파악할 수 있습니다. 그리고 소외된 그룹을 타겟팅하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한, remote 업무를 수용하면 다양한 지리적 위치와 배경을 가진 remote 후보자를 채용할 수 있는 기회가 크게 확대될 수 있습니다. remote 채용의 가능성을 열어두면 기업은 더 넓은 인재 풀을 활용하고 보다 포용적인 업무 환경을 조성할 수 있습니다.
그런 다음 데이터를 사용하여 인력의 다양성을 추적하고 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.
수행해야 할 작업은 다음과 같습니다.
데이터 기반 채용으로 채용 프로세스를 개선하고자 하는 경우 유용한 몇 가지 팁을 소개합니다:
- 필수 지표를 결정하고 정보를 수집하세요: 채용 목표에 부합하는 채용 지표를 정확히 파악하세요. 채용 소요 시간, 채용 인당 비용, 후보자 충원율, 지원자 충원율, 다양성 등 원하는 지표가 무엇이든 상관없습니다.
- 후보자 페르소나를 구축하세요: 후보자 페르소나는 이상적인 채용 대상자를 가상의 인물로 표현한 것입니다. 성공 사례에 대한 데이터를 수집하고 완벽한 후보자의 주요 특성을 파악하세요. 각 페르소나에 대한 프로필을 만들어 채용 활동을 안내하세요.
- 판단력을 발휘하세요: 반직관적으로 들릴 수 있습니다. 그러나 데이터는 유용한 도구가 될 수 있지만, 채용 시 고려해야 할 다른 요소들은 정량화하기 쉽지 않을 수 있습니다. 최선의 결정을 내리는 데 있어 여러분의 지식과 경험을 완전히 무시해서는 안 됩니다. 또한, 여러분의 판단력은 데이터의 편향성과 변화하는 상황을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 결과를 추적하고 조정하세요: 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 확인할 수 있습니다. 정기적으로 데이터를 분석하여 병목 현상을 파악하고, 추세를 파악하고, 지속적인 개선을 위해 전략을 미세 조정하세요.
데이터 기반 채용: 주요 시사점
데이터 기반 채용은 기업과 채용 담당자가 최고의 인재를 찾고 채용하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 신규 채용의 질을 높이고, 채용 비용을 절감하며, 선입견을 없애고, 더 나은 후보자 경험을 조성할 수 있습니다.
분석은 일회성 작업이 아니라 지속적인 노력이라는 점을 기억하세요. 지속적으로 접근 방식을 최적화하여 경쟁이 치열한 인재 환경에서 앞서 나가고 성과가 높은 인력을 구축하세요.
