왜 우리 조직에 합류한 인재들은 1년도 안 돼 퇴사할까. 핵심 인재들을 조직에 오래 붙잡으려면 어떤 요인들을 더 잘 챙겨야할까.

데이터 기반으로 이 같은 궁금증을 풀어본 결과 높은 연봉도 중요했지만. 산업군과 구성원수가 인재 밀도를 지키는 조직의 최우선 조건으로 나타났다.

올인원 HR 플랫폼 플렉스(flex)가 '인재 밀도를 지키는 조직의 조건: 실제 데이터 기반으로 구성원 리텐션 요인을 도출하다'라는 제목의 HR 데이터 리포트를 30일 발행했다.

리포트는 플렉스에 축적된 방대한 데이터 중 특정 조건에 부합하는 데이터 287만2천607건을 가명화 처리 후 플렉스가 자체 개발한 AI 기반 '리텐션 예측 모델'로 분석했다.

'리텐션 예측 모델'은 퇴사 여부에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고, 각 요인의 리텐션 영향도를 파악하는 AI 기반 모델이다. 후보 요인 탐색을 위해 인사 정보, 인구통계적 정보, 회사 및 소속 부서의 특성, 근태 데이터 등 독립변수와 특정 기간 내 퇴사 여부의 패턴을 머신러닝 기법으로 학습시켰다. 여기에 '설명 가능한 AI'(XAI, eXplainable AI) 방법론을 적용해 구성원 리텐션에 영향을 미치는 주요 요인 및 각 요인 별 '리텐션 영향도 지수'(SHAP Value, Shapley Additive exPlanation)를 밝혀냈다.

플렉스 HR 데이터 리포트는 응답자의 주관과 편향이 개입될 수 있는 설문조사 방식의 통계와 달리, 실제 기록된 데이터에 근거한 것이 가장 큰 차별점이다. 올인원 HR 플랫폼에 표준화된 형태로 실시간 수집·축적되는 양질의 데이터가 분석의 정확성과 신뢰를 뒷받침한다.

플렉스는 최근 2년 이상 정규직 입사자의 월별 퇴사율 분석 결과 ▲입사 1년 내 퇴사율이 29.1%에 이르는 점 ▲1년 중에서도 초기 3개월 내 퇴사 비중이 41.6%에 달하는 점에 주목했다. 초기 3개월 간 조직 경험이 근속 여부를 가르는 분수령이라 판단한 것이다.

이에 플렉스는 입사 3개월을 기준으로 '리텐션 예측 모델'을 적용, ▲기업 구성원수 ▲산업군 ▲연봉 ▲연령 ▲평균 초과근무시간 ▲평균 원격근무시간 ▲평균 근속연수 ▲집-직장 간 거리 등의 각 요인 별 구성원 리텐션 영향도 지수를 도출했다.

일례로 '연봉'의 경우 높을수록 초기 리텐션과 긍정적인 상관관계가 뚜렷한 것으로 드러났다. 연봉이 4천만원 미만일 때 리텐션에 부정적인 영향을 미쳤으며, 7천만원대 이상으로 갈 수록 긍정적 영향이 가파르게 높아짐을 확인할 수 있다.

각 요인의 상대적 중요도를 비교한 결과, 1·2위는 ‘산업군’ 및 ‘기업 구성원수’로 중요도가 무려 276%와 246%에 이르렀다. 다음으로는 연봉(193%), 연령(173%), 평균 원격근무시간(112%), 평균 근속연수(111%)가 100%를 상회하며 상당한 영향을 미치는 것으로 드러났다. 평균 초과근무시간(61%) 및 집-직장 간 거리(28%)는 상대적으로 초기 리텐션에 영향을 덜 미치는 요인이었다.

리포트는 그밖에도 각 요인의 구간별 퇴사율, 각 요인에 연령대 등 특정 조건을 교차한 퇴사율 등을 다각도로 분석한다.

플렉스는 이 같은 분석 결과에 따라 ▲초기 HR 경험 ▲보상 ▲위험 신호 발굴 ▲제도 설계 등 '리텐션 개선을 위한 조직 전략'을 제시한다. 각 전략에 따른 실질적인 액션 아이템들도 리포트에 상세히 담았다. 아울러 인재밀도 강화에 왜 채용보다 리텐션이 중요한지, 데이터 기반의 리텐션 전략이 왜 필요한지 등 HR 분야의 다각적 인사이트를 제공한다.

위 내용이 모두 담긴 플렉스의 첫 HR 데이터 리포트 '인재 밀도를 지키는 조직의 조건' 전문은 플렉스 공식 블로그에서 내려 받을 수 있다.

플렉스 관계자는 "불확실성 높은 오늘날의 사회경제적 환경에서는 인재밀도가 조직의 핵심 경쟁력"이라며 "정교한 데이터 기반의 이번 리포트가 인재밀도 강화 전략 수립에 기여하길 바란다"고 말했다.

플렉스는 채용부터 퇴직까지 구성원 생애주기 전반의 프로세스를 포괄하는 올인원 HR 플랫폼이다. 그간 축적해온 방대한 고품질 데이터와 AI·머신러닝 등 최신기술을 접목, 각종 HR 시그널을 선제 예측하는 인사이트를 제공하는 등 고도화된 문제해결 서비스로 진화해 나가는 중이다.