직원 퇴사 원인을 분석하는 데이터 활용법

 

안녕하세요 HR데이터랩입니다.

 

직원 퇴사는 조직의 생산성과 안정성에 큰 영향을 미칩니다. 높은 이직률은 기업의 인재 손실뿐만 아니라, 채용 및 교육 비용 증가, 팀 사기 저하로 이어질 수 있습니다. 하지만 퇴사의 근본적인 원인을 파악하고 해결책을 마련하려면 데이터를 활용한 체계적인 접근이 필요합니다. 이번 글에서는 직원 퇴사 원인을 분석하는 데이터 활용법을 단계별로 살펴보겠습니다.

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1. 직원 퇴사 데이터 수집: 정확한 원인 파악의 출발점

키워드: 퇴사 데이터 수집, 정량적·정성적 데이터, 주요 지표 분석

퇴사 원인을 분석하려면 우선 정확하고 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 퇴사에 영향을 미칠 수 있는 요소들을 포괄적으로 파악하기 위해 다음과 같은 데이터를 수집해야 합니다.

• 정량적 데이터
  • 근태 기록(지각, 결근율)
  • 성과 지표(KPI 달성률, 업무 생산성)
  • 보상 및 급여 변화 기록
  • 근속 기간 및 직무 이동 기록
• 정성적 데이터
  • 퇴사 면담(Exit Interview) 결과
  • 직원 만족도 조사(ESAT, Engagement Score)
  • 내부 불만 접수 및 피드백 데이터
  • 상사 및 동료와의 관계 평가

조직은 HR 시스템과 설문 도구를 활용해 데이터를 통합하고, 퇴사의 초기 징후를 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 한 IT 기업은 근속 3년차 직원들의 퇴사율이 40% 이상 증가한 원인을 분석하기 위해 설문 데이터를 수집했고, 성장 기회 부족이 주요 원인임을 발견했습니다.

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2. 데이터 분석을 통한 퇴사 패턴 식별

키워드: 이탈 패턴 분석, 머신러닝 활용, 퇴사 예측 모델

수집된 데이터를 분석하면 퇴사와 관련된 패턴과 경향을 식별할 수 있습니다.

• 시간적 패턴 분석: 직원들이 특정 기간(예: 1년 차, 3년 차) 또는 특정 계절에 집중적으로 퇴사하는지 분석하여, 이 시점에서의 직원 경험을 개선할 수 있습니다.
• 부서 및 직무별 퇴사율 비교: 특정 부서나 직무에서 퇴사가 집중적으로 발생하는지 확인하고, 조직 구조의 문제점을 파악할 수 있습니다.
• 머신러닝 기반 예측: AI 모델을 활용해 과거 퇴사 데이터를 분석하고, 이탈 가능성이 높은 직원군을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 성과 저하, 근태 문제, 낮은 만족도 점수가 이탈의 주요 신호일 수 있습니다.
• 이탈 요인 간 상관관계 분석: 낮은 보상, 성장 기회 부족, 상사와의 관계 등 다양한 요인들이 어떻게 퇴사율에 영향을 미치는지 파악합니다.

한 금융 기업은 머신러닝 모델을 도입해, 업무 강도가 높은 부서에서 퇴사율이 30% 이상 높다는 사실을 발견하고, 팀 간 업무 분배를 조정하여 이탈률을 크게 줄였습니다.

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3. 퇴사 원인 심층 분석: 주요 요인 도출 및 인사이트 확보

키워드: 퇴사 심층 분석, 핵심 원인 도출, 근본 원인 해결

단순한 숫자 분석을 넘어, 퇴사 원인을 심층적으로 분석해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 접근 방법을 적용할 수 있습니다.

• 설문 데이터의 텍스트 분석: 직원들이 퇴사 이유로 남긴 개방형 답변을 NLP(자연어 처리) 기술을 활용해 분석하면, 자주 언급되는 문제(예: 워라밸, 승진 기회 부족 등)를 파악할 수 있습니다.
• 경쟁사와의 비교 분석: 경쟁 기업과의 보상 수준, 복지 혜택, 근무 환경을 비교하여 우리 회사의 경쟁력을 평가하고, 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
• 퇴사 유형 분류: 자발적 퇴사(직무 만족도 문제), 비자발적 퇴사(성과 부족), 퇴사 유예(이직 의사 있지만 잔류) 등의 유형으로 나누어 각각의 전략을 수립해야 합니다.

예를 들어, 한 글로벌 기업은 퇴사 면담 데이터를 분석한 결과, "경력 개발 기회 부족"이 가장 빈번한 퇴사 이유로 나타났으며, 이를 해결하기 위해 맞춤형 교육 프로그램을 도입했습니다.

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4. 퇴사 예측을 위한 지표 설정 및 모니터링

키워드: 퇴사 예측 지표, HR 대시보드, 실시간 모니터링

퇴사율을 줄이기 위해서는 퇴사 예측 지표를 설정하고 지속적으로 모니터링해야 합니다.

• 핵심 예측 지표(KPI) 설정
  • 이직률(Turnover Rate)
  • 직원 참여도(Employee Engagement Score)
  • 승진 대비 퇴사율
  • 보상 만족도 분석
• HR 대시보드 활용: 실시간 데이터를 시각화하여 퇴사 위험이 높은 직원을 조기에 파악하고, 적절한 개입이 가능하도록 합니다.
• 이탈 위험 직원 식별: 만족도 설문, 성과 리뷰, 근태 기록 등을 조합하여, 조기 경고 신호를 감지할 수 있습니다.

한 제조 기업은 HR 대시보드를 통해 퇴사 위험 직원 그룹을 사전에 식별하고, 관리자와의 1:1 면담을 통해 이직률을 25% 낮췄습니다.

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5. 퇴사 방지를 위한 데이터 기반 전략 수립

키워드: 직원 유지 전략, 맞춤형 대응, 퇴사 방지 대책

퇴사 데이터를 분석한 후에는 문제를 해결할 수 있는 전략을 수립해야 합니다.

• 개인 맞춤형 보상 패키지 제공: 퇴사 원인 분석 결과에 따라, 개별 직원의 니즈를 반영한 보상과 복지를 제공할 수 있습니다.
• 커리어 성장 기회 확대: 직무 변경, 스킬 업그레이드를 위한 교육 프로그램을 제공해 직원들이 조직 내에서 성장할 수 있도록 지원합니다.
• 조직 문화 개선: 직장 내 소통 채널을 활성화하고, 조직 문화를 지속적으로 진단하여 직무 만족도를 높입니다.
• 유연한 근무 환경 제공: 퇴사 원인 중 하나로 자주 언급되는 ‘업무 유연성 부족’을 해소하기 위해 하이브리드 근무 모델을 도입할 수 있습니다.

예를 들어, 한 스타트업은 퇴사 원인을 ‘재택근무 제한’으로 파악하고, 유연 근무제를 도입한 결과 직원 만족도가 35% 상승하고 퇴사율이 감소했습니다.

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결론: 데이터를 통한 퇴사 원인 분석으로 조직의 지속 성장 지원

퇴사율을 효과적으로 관리하려면 단순한 감이 아닌 데이터 기반의 체계적인 접근이 필요합니다. 직원 퇴사 데이터를 지속적으로 분석하고 예측함으로써, 조직은 우수 인재를 유지하고 성과를 극대화할 수 있습니다. 데이터 활용을 통해 직원 만족도를 높이고, 장기적인 조직 성장을 위한 전략을 수립하세요.