전략적 의사 결정에 필요한 채용 데이터 분석하는 법

"어떤 근거가 있나요?"
"데이터로 이 주장을 뒷받침 할 수 있나요?"

회사에서 엔지니어링 직군의 채용을 경험해 본 채용 담당자라면, 기술 리드나 엔지니어들과의 협업 과정에서 한 번쯤 들어봤을 법한 질문일겁니다. 비단 기술 직군만이 아닐거예요. 나름대로 직관이나 경험을 기반으로 한 채용 전략을 제안하지만, 현업은 그 제안에 대한 명확한 데이터나 근거를 요구하죠.

현업의 입장에서 생각해보면 공감도 됩니다. 소중한 시간과 에너지를 써야 하는 일이니 그것이 어떤 의미가 있는지 명확한 근거와 임팩트가 필요할 거예요. 하지만 이런 순간은 사실 채용 담당자들에게 좌절감을 안기기도 합니다. 상식적으로, 직감적으로 맞다고 느끼지만 이를 증명할 데이터가 없다면 설득력은 힘을 잃기 때문이에요.

이 글은 '데이터 드리븐 채용'에 대한 저희 팀의 경험입니다. 데이터가 채용 과정에서 어떻게 협업의 기반이 될 수 있는지, 실제 레몬베이스 팀의 생생한 사례를 통해 공유합니다. 채용 데이터 분석 대시보드를 어떻게 구축했고, 이를 바탕으로 채용 프로세스를 최적화 한 방법까지 자세히 알려드릴게요.

채용 데이터를 효과적으로 활용하는 체계를 구축함으로써 채용팀이 어떻게 더 전략적인 파트너로 자리 잡을 수 있을지 함께 고민해보면 좋겠습니다 😃

문제 상황과 목표 설정

(1) 채용 데이터 활용 현황과 문제

지금까지 채용팀에서 채용 데이터를 보는 곳은 총 세 군데가 있었습니다. 1)데이터 시각화 툴로 제작한 기존 대시보드(루커 스튜디오), 2)채용 프로세스를 진행한 모든 지원자의 데이터가 쌓이는 인재 파이프라인 시트(스트레드시트), 그리고 팀에서 활용하는 3)ATS인 그리팅 대시보드(그리팅)였죠.

문제 1. 채용 단계의 데이터들이 여러 툴에 산재되어 있음.
당시 루커 스튜디오 대시보드는 모든 포지션의 동일한 퍼널 데이터만 볼 수 있었습니다. 기술 인터뷰, 전화 인터뷰 등 포지션 별로 각기 다른 프로세스가 운영될 경우에는 루커 스튜디오 대시보드에서는 볼 수 없었어요. 따라서 해당 단계의 합격률을 보기 위해서는 그리팅 대시보드를 함께 봐야 했고, 결국 채용 데이터를 파악하고 분석하는 툴이 산재되어 있었습니다.

문제 2. 의사결정에 활용되는 채용 데이터를 한 눈에 보기 어려움.
채용 프로세스 개선이나 지원자 확보에 필요한 데이터를 한 번에 파악하기 어려웠어요. 예를 들어 채용 프로세스 단계별 리드타임이나 채널별 지원자 확보 데이터 등을 보기 위해서는 파이프라인 시트를 기반으로 데이터 가공을 한 번 더 거쳐야했습니다.

문제 3. 채용 데이터 활용 니즈 증가 - 현업과의 협업, 채용 프로세스 개선 등
서문에도 언급한 문제인데요. 채용을 진행하기 위해서는 포지션 별 현업 하이어링 팀과 협업을 해야 하는데 프로세스 개선을 위한 액션 아이템을 제안할 때 근거가 불충분해서 충분히 받아들여지지 않았습니다.
그런데 가장 문제는 채용팀 또한 '무엇을 개선해야 하는지'가 명확하지 않았다는 것입니다. 때문에 주로 직관이나 경험에 의존한 개선안을 수행했는데, 그렇게 결과를 내더라도 이를 통해 객관적으로 무엇이 얼마나 발전했다고 말할 수가 없었죠.

위에 언급한 3가지의 문제 의식에 따라, '채용 데이터에 기반한 전략적 의사결정이 가능한 상태를 만든다'라는 원대한(!) 목표를 수립하고 한 분기 동안 추진하게 되었습니다.

(2) ’채용 데이터 분석 및 활용’의 목표 설정

레몬베이스 팀에서는 분기별 목표를 수립할 때 OKR 프레임워크를 활용하는데요. 당시 2가지의 목표(O)중 하나가 아래와 같은 채용 데이터 관련된 목표였습니다.

O: 채용 데이터에 기반한 전략적 의사결정이 가능한 상태를 만든다.

라는 목표(Objective)와 아래와 같은 3가지의 핵심 결과를 설정했습니다.

KR 1: 주요 채용 데이터를 언제든지 확인할 수 있는 대시보드를 만든다.

가장 먼저 채용 상황별로 필요한 데이터의 종류를 정의하는 것이 필요했어요. 그렇게 정의된 데이터를 수집할 수 있는 방법을 정리하고 나면, 수집된 데이터를 대시보드 형태로 볼 수 있는 툴을 찾아 셋팅하기로 합니다.

KR 2: 데이터 분석 결과로부터 월간 리뷰를 실행한다.

대시보드를 구축했다면, 허울로만 존재하는 것이 아니라 실제로 활용해야 할 텐데요. 채용팀에서는 이 대시보드를 함께 보며 월간 리뷰를 진행하기로 합니다. 주요 데이터들을 체크하고 분석한 결과를 통해 레슨런드 및 액션 아이템을 도출하는 것이죠. 월간 리뷰를 진행하기 위해선, 어떤 데이터를 리뷰해야 하는지 정의하는 것이 우선이겠고요. 효율적인 리뷰 미팅을 진행하기 위해 이렇게 정의 된 데이터에 따라 월간 리뷰 템플릿을 만들기로 합니다.

KR 3: 분기 리쿠르팅 리포트를 발행, 컨트리뷰터를 대상으로 공유한다.

마지막으로 각 포지션별로 채용에 협력하는 현업 하이어링팀을 대상으로 하는 리쿠르팅 리포트를 분기별로 발행하기로 합니다. 성과와 레슨런드를 공유함으로써 지속적인 협력을 강화하려는 것이 목적이었죠. 이를 위해서도 분기 리쿠르팅 리포트에 포함될 주요 데이터를 정의하는 일과, 리포트 템플릿을 만드는 일이 필요했습니다.

KR 1. 채용 데이터 체계 만들기

우선 채용 상황별로 필요한 데이터를 팀 내에서 논의했습니다. 크게 2가지 카테고리 안에서 필요한 데이터를 아래와 같이 정의했어요.

• 채용 프로세스
  • 목적: 채용 프로세스 최적화, 효율화
  • 필요한 데이터 종류:
    • 각 포지션 채용 단계별 퍼널
    • 채용 단계별 전환율 (지원부터 오퍼수락까지)
    • 채용 단계별 리드타임 (입사자/이탈자 리드타임 비교 포함)
    • 합격자 Time to Hire (지원부터 오퍼 발송까지)
    • 이탈률
    • 오퍼 수락률
• 유입 채널 관련
  • 목적: 채널 최적화, 효율화
  • 필요한 데이터 종류:
    • 채널별 지원자/합격자/입사자 수 & 비율 (포지션 별로)

(1) 실시간 대시보드 개선하기

인재 파이프라인 스프레드시트에 쌓이는 데이터를 기반으로 하되, 대시보드를 구현할 툴은 그대로 루커 스튜디오를 활용하기로 했습니다. 루커 스튜디오의 대시보드 개편을 통해 기존 방식에서의 문제점을 해결하기로 결정했죠. 사실 이 작업은 달리는 자동차의 바퀴를 바꿔끼우는 일이었기 때문에 그간 미뤄왔었는데요. 이번이 아니면 나중도 없을거라 판단했습니다.

대시보드에서는 최근 1년간의 채용 데이터가 표시되도록 했어요. 또한 1) 전체 포지션 종합 데이터와 2) 각 포지션 개별 데이터를 따로 볼 수 있도록 구현했습니다. 최근 1년 중에서도 특정 기간의 데이터만 따로 보고 싶다면, 기간 필터 설정으로 그것도 가능하게 했습니다.

전체 포지션 종합 대시보드에서는 직전 1년간 있었던 ‘모든 포지션 별 지원자 수’와 ‘전체 지원자/서류합격자/최종합격자/입사자’의 ‘지원경로’ 데이터를 볼 수 있었습니다.

또, 각 포지션 별 상세 데이터 대시보드를 클릭하면 ‘퍼널별 전환율’, ‘리드타임’, ‘지원자별 지원경로 (전체 및 서류 합격 이후 후보자)’, ‘이탈자 숫자 및 이탈 단계와 사유’ 등 각 포지션마다 보다 디테일한 채용 데이터를 볼 수 있게 설정했어요.

(2) 데이터 ‘목표 지표’ 설정하기

이 때 중요한 작업은 데이터들의 '목표 지표'를 설정하는 일이었는데요. 각 데이터를 트래킹하고 관리하려면, 어떤 기준을 목표로 삼아야 하는지가 있어야 하기 때문입니다. 그래야 그 목표를 기반으로 채용팀과 현업 하이어링 팀 간 효율적인 협업 및 프로세스 개선 등 ‘데이터 기반의 일관된 의사결정’이 가능할테니까요.

채용 목표의 경우, 크게 1)합격률, 2) 리드타임, 3)이탈률 로 잡고 목표 수치를 설정해서 전사가 볼 수 있도록 노션 문서로 정리했습니다. 문서 내에는 설정된 목표 수치의 근거도 함께 서술했어요. 보는 사람으로 하여금 '이 목표 수치는 어디서 어떻게 나온거야?' 라는 의문이 들테니까요.

가령 ‘직무 인터뷰 합격률 목표’ 근거는 '과거 데이터 종합 시 모든 포지션 일반적으로 10%~15% 내외의 합격률을 기록하고 있고, 이후 컬처 인터뷰와 오퍼 단계의 전환율까지 고려했을 때, 직무 인터뷰 합격률은 nn%를 목표로 한다' 라는 식입니다.

이렇게 설정한 목표 수치는 대시보드 상에 현재 수치와 함께 보여지게 했어요. 현황과 목표 수치를 함께 보면서 개선이 필요한 단계를 쉽게 파악하고, 어떻게 개선할 수 있을지를 고민할 수 있도록 만들었습니다.

(3) 데이터 대시보드 공유하기

이렇게 한 번의 클릭으로 필요한 모든 채용 데이터를 확인할 수 있는 대시보드를 구현한 뒤, 전사 크루들을 대상으로 공지를 진행했습니다. 1) 모든 크루가 채용 데이터에 쉽게 접근할 수 있고, 2) 함께 채용 문제점을 파악하며 협업을 보다 쉽게 만들고, 3) 데이터 기반의 일관된 의사결정이 기대효과이자 목표였죠.

이제 이렇게 구현된 대시보드를 채용팀의 월간 데이터 리뷰, 그리고 분기별 리쿠르팅 리포트에 적용하는 일이 남았습니다.

KR2. 월간 데이터 리뷰를 통한 개선 방안 도출

실시간 대시보드가 구축되었다면, 이제 그 데이터를 실제로 활용해야겠죠. 데이터 기반 채용 프로세스 분석, 개선을 진행 하기 위해 '월간 데이터 리뷰 미팅'을 시작했습니다. CEO와 채용팀이 월말에 모여, 그 달에 진행된 채용 포지션의 현황을 데이터로 살피고 레슨런드 및 액션 아이템을 도출하는 목적으로 진행했어요.

채용팀에서는 월간 데이터 리뷰 미팅에서 최근 한 달간 진행되었던 포지션의 데이터를 살폈습니다. 미리 만들어놓은 템플릿에 맞게, 필요한 데이터를 대시보드를 통해 확인하고 미팅을 진행했어요. 합격률, 퍼널별 리드타임, 유입 채널별 지원자 수 및 서류/인터뷰 합격률, 사내 추천 데이터와 그 달에 업로드된 채용 콘텐츠 데이터까지 함께 살폈습니다.

미팅을 통해서는 현상에 대한 추측 원인과 개선 방안, 액션 아이템을 데이터에 기반해 도출했는데요. 모든 항목들을 한 번에 챙길 수 없기 때문에 당장 개선할 필요가 있거나 중요하다고 생각하는 것 1-2가지를 선정해 깊게 논의했습니다.

예를 들어, 목표 대비 합격률이 낮은 퍼널이 '직무 인터뷰, 컬처 인터뷰' 단계임이 데이터로 드러났다고 해볼게요. 추측 원인으로 서류 전형, 직무 인터뷰 단계에서 특정 역량에 대한 충분한 검증이 이루어지지 않거나, 우려가 있음에도 다음 프로세스로 넘어간다는 것을 근거와 함께 찾을 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 각각 서류 단계에서는 '콜 스크리닝'이라는 절차를 추가하고, 직무 인터뷰에서는 놓치고 넘어가게 되는 특정 역량을 명확한 평가 기준으로 설정해 평가표에 세팅해두는 것을 개선안으로 도출할 수 있었습니다. 이후 개선안을 실행하기 위한 액션 아이템을 정리하고 빠르게 적용할 수 있었죠.

KR3. 분기 리쿠르팅 리포트 발행 및 공유

마지막 단계로 '리쿠르팅 리포트'를 발행했습니다. 분기 동안 진행된 팀 채용 성과와 레슨런을 공유하고, 채용에 대한 공감대와 협업을 보다 높이려는 목적인데요. 각 포지션의 채용에 참여한 현업 '하이어링 팀(하이어링 매니저를 포함한 모든 인터뷰어)'을 대상으로 공유했습니다.

포지션 별로 프로세스 진행의 성과를 데이터를 통해 확인할 수 있도록 하고 목적과 목표에 따른 개선 방안을 하이어링 팀이 확인할 수 있도록 했습니다. 채용 브랜딩의 결과 데이터는 특정 포지션이 아닌 전사 차원의 범위로 공유했어요. 각 콘텐츠 성과 분석을 통해 더 강화하거나 개선해야 할 것들을 함께 정리했습니다. 다음 분기 채용 계획 또한 전사 차원의 범위로 담아 리포트를 발행했어요.

예를 들어, ‘3. 프로세스 효율 분석 / 3-1. 단계별 리드타임’ 항목에서 목표 대비 리드타임이 긴 프로세스가 '서류 검토 단계'라는 데이터를 확인했다고 할게요. 추측 원인으로, 지금까지는 일정한 리드타임에 대한 목표 기준이 없었다는 점을 들어 이번에 새롭게 합의된 리드 타임 목표 기준과 근거를 자료로 제공했고요. 개선 방안으로서, 지원 후 2일 이내 하이어링 팀이 서류 검토를 마치도록 가이드 하겠다고 공유했습니다.

‘채용 브랜딩 콘텐츠’의 경우, 팀 블로그에 업로드 된 게시글의 조회수와 유입경로, 30초 이상 읽은 수에 대한 데이터를 확보하여 공유하였고요. 그에 따른 인사이트로 기술 콘텐츠는 긱뉴스에 반드시 업로드 할 것, 그리고 ‘긱뉴스 위클리’에 선정되거나 ‘X(구 트위터)’에서 바이럴이 된 이유를 파악해보는 액션 아이템까지 정리하고 공유할 수 있었습니다.

채용은 니즈가 있는 모든 팀이 협력하는 일이지만, 결과와 성과를 만들어 낸 채용 데이터는 채용팀 안에서만 머물러 있었던 문제의식이 있었는데요. 이렇게 분기별 리쿠르팅 리포트를 통해 연관된 이해관계자들에게 공유하면서 '같은 배'를 타고 여정을 함께 만들어가기 위한 발판을 만들었습니다.

성과 및 레슨런드

이렇게 레몬베이스 채용팀은 데이터를 활용한 전략적 의사결정이 가능한 환경을 구축하며 의미 있는 변화를 이끌어냈습니다. 1) 실시간 데이터 대시보드 구축, 2) 월간 리뷰 실행, 3) 분기 리쿠르팅 리포트 발행으로 채용 프로세스 개선과 효율화라는 구체적인 성과를 만들어냈죠.

[성과 1] 우선, 실시간 대시보드를 통해 모든 채용 데이터를 한곳에서 확인 및 분석할 수 있게 되면서 데이터 접근성이 크게 향상되었습니다. 단계별 전환율/리드타임/이탈률 등을 명확히 보여주면서, 목표 수치를 기반으로 팀과 하이어링 팀 간의 데이터 기반 협업을 가능하게 했습니다.

[성과 2] 또한 월간 리뷰를 통해 데이터 기반의 인사이트를 도출하며 개선이 필요한 영역에 구체적인 액션 아이템을 제시할 수 있었습니다. 실제로 PO 포지션의 콜 스크리닝 도입, 평가 항목 보완, 전사 레퍼런스 체크 시행 등은 그 결과로 실행되었고요. 이를 통해 채용 프로세스의 전반적인 품질을 높이는 데 기여했습니다.

[성과 3] 마지막으로 분기 리쿠르팅 리포트를 통해 채용 성과와 레슨런드를 하이어링 팀과 공유하며 협력의 기반을 강화할 수 있었습니다. 채용 브랜딩 데이터와 채용 프로세스 효율 분석 결과를 공유함으로써 채용팀의 활동이 전사 차원에서 더 큰 가치를 창출하도록 도왔어요.

💡 이 프로젝트를 통해 얻은 레슨런드는 2가지로 정리할 수 있습니다.

첫째, 데이터를 볼 수 있다는 것 자체는 유의미하지 않습니다. 데이터를 명확하게 해석하고, 실무에 어떻게 활용할 수 있는지가 중요하고요. 이를 위해 지속적인 학습이 필요하다는 점을 다시 한 번 깨달을 수 있었어요.

둘째, 현업 하이어링 팀과의 적극적이고 투명한 데이터 공유는 채용의 공동 책임감을 강화하며 프로세스 개선을 빠르게 만든다는 것을 경험할 수 있었습니다.

데이터 기반 채용 환경을 구축한 것이 절대 끝이 아닙니다. 오히려 이제 첫 발을 뗀 시작에 불과하죠. 지속적으로 데이터를 트래킹하며 리뷰하고 개선하는 사이클을 반복하면서 활용해야 의미가 있을테니까요. 더불어 현업을 포함한 이해관계자들에게 자주 공유하면서 독려하는 것도 중요하고요.

앞으로도 지속적으로 데이터를 기반으로 성과를 점검하고 개선을 반복하며, 직관에만 의존하는 것이 아닌 '객관적 근거'를 바탕으로 체계적으로 발전하는 채용팀이 되기 위해 노력하고자 합니다.

채용 데이터 분석 및 활용 관련해 고민이나 다른 궁금한 점이 있으신 분들은 언제든지 저에게 연락주세요. 함께 얘기 나눠보아요! 🙂