데이터 드리븐 채용, 채용 데이터 수집부터 시작하세요

2024-04-15


데이터 드리븐 채용, 채용 데이터 수집부터 시작하세요


최근 AI를 활용한 채용이 늘어나면서 자연스럽게 관심이 높아진 채용 방식이 있습니다. 바로 데이터 기반 채용, 다른 말로는 데이터 드리븐 채용이라고 하죠. 채용 합격자 데이터와 고성과를 내는 재직자 데이터를 수집하여 이후 들어오는 지원자들의 성향과 비교하여 데이터를 기반으로 합격/불합격을 예측하고 입사 후의 조기퇴사 여부까지 예측하는 것인데요. 많은 기업이 데이터 채용을 하고 싶어 하지만 아직도 데이터 드리븐 채용을 하지 못하는 이유는 비교적 단순합니다.


내부에서 데이터 정리가 되지 않고 있는 것이죠. 대기업에서는 경우 이를 위해 HR analytics 팀을 구성하고, 채용 데이터 전문가를 채용하여 데이터를 쌓고 정제하고 실제 채용에 반영한다고 합니다. 실제로 글로벌 기업으로는 마이크로소프트, 구글에서 국내에서는 삼성이 이를 실현하고 있다고 하죠. 하지만 모든 회사가 데이터 채용을 위해 팀을 만드는 것은 불가능합니다.


데이터 전문가 없이는 데이터 채용이 완전히 불가능한가요?

요즘엔 채용의 중요성이 높아지면서 채용과 관련된 다양한 서비스가 출시되었는데요. 데이터 기반 채용도 이러한 서비스를 통해 전문가 없이도 가능해졌습니다. 흔히들 생각하는 것이 ATS일 텐데요. ATS가 아니더라도 AI 채용 서비스를 통해 데이터를 확인하고 전문 컨설팅도 받아볼 수 있습니다. 또한 당장 전문가 없이도 간단하게 데이터를 확인하면서 기초적인 것부터 적용해 나갈 수 있죠.


채용 데이터는 어떻게 확인할 수 있나요?

흔히들 채용 데이터라고 한다면,

  • 어떤 채용 플랫폼(잡코리아, 사람인, 캐치, 피플앤잡 등)을 통해 지원한 지원자들이 우리 회사와 FIT이 맞아 합격률이 높다
  • 주니어 채용 공고에서는 완전 신입 지원자보다 경력이 1-2년 있는 지원자의 합격률이 높다

와 같이 비교적 단순한 정보를 생각하게 되는데요. 이 데이터는 어떤 서비스를 어떻게 쓰고 있느냐에 따라 확인할 수 있는 정보가 무궁무진해집니다.


프리즘과 몬스터는 AI에 기반한 자기소개서 평가, 역량검사 (인적성검사), 면접 평가 서비스다 보니 ATS와 비교했을 때 조금 더 상세한 채용 데이터를 확인할 수 있는데요.


예를 들어, 자기소개서에서는 합격자, 혹은 고성과자 데이터 분석을 통해 핵심 역량을 도출할 수 있습니다. 또한 추상적이던 기존의 내부 평가 요소를 구체화할 수 있습니다. 혹은 특정 문항에서 어떤 특성을 가진 지원자가 조기퇴사하지 않고 입사 후에 성과를 내는 구성원으로 성장할지도 파악할 수 있죠.


S사에서는 주요 인재상 중 하나를 공동체 의식으로 잡아 의사소통 능력과 갈등해결 능력을 보기 위해 자기소개서 1번 문항을 설계했는데요. 실제 합격자들의 자기소개서를 분석해 보니 1번 문항에서 외향적이고 사회성이 높으며 봉사형 성향을 드러낸 지원자들이 합격했고 입사 후에도 내부적으로 높은 성과를 만들어냈다고 평가되었습니다. 반대로 여기서 적극성과 성취지향 성향을 드러낸 지원자들은 입사 후 조기퇴사하는 경향이 높다는 결론이 나기도 했죠.


이런 채용 데이터는 어떻게 활용할 수 있나요?

1. 자기소개서 문항 설계

자기소개서는 지원자 채용에 있어 가장 첫 단계이기도 합니다. 이 첫 단계에서 지원자의 직무적합도, 기업 적합도를 확인해야 하는데 간혹 문항이 지원자의 성향을 파악하기 어렵게 설계된 경우가 있죠. 이때 데이터를 기반으로 지원자로부터 기업의 인재상과 주요 성향을 파악할 수 있도록 새롭게 설계해 볼 수 있습니다.


2. 조기퇴사자 유형 파악

채용 시 기업에서 가장 걱정하는 부분 중 하나가 바로 조기퇴사입니다. 데이터를 통해 역량검사에서 어떤 유형의 지원자들이, 면접 중 이런 결과를 받은 지원자들이 조기 퇴사했는지 확인하여 다음 채용 전형에서 참고해 볼 수 있죠.


3. 채용 성과 진단 (채용 ROI 진단)

많은 채용 담당자분들을 만나보면 공통적으로 가지고 있는 고민 중 하나가 “우리 기업 채용이 잘 되고 있는지 모르겠어요”더라고요. 아무래도 뚜렷하게 숫자로 KPI를 가지고 있지 않은 직무 중 하나다 보니 성과를 증명해 내기도 쉽지 않죠. 그래서 채용 성과 진단을 위해서도 이 데이터를 활용할 수 있습니다.




채용 데이터를 활용할 수 있는 방안은 많지만 전문가가 없는 이상 실제 HR 프로세스에 반영까지 하기에는 어려움이 있을 수 있는데요. 프리즘x몬스터는 기업별 채용 커스터마이징을 위해 데이터 기반 설계, 컨설팅까지도 도움을 드리고 있습니다. 우리 기업만의 데이터 기반 채용을 고민 중이시라면 문의 남겨주세요.


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> 참고 자료

[넥스트데일리] 데이터 기반 채용, 양질의 채용 가능성 1.9배 높아

[매일경제] 관리의 삼성, 올 신입사원 빅데이터로 뽑았다


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