데이터 기반의 직원 온보딩 및 교육 접근 A Data-Driven Approach to Employee Onboarding and Training

Oliver Franz | 8/13/2024

주제: Minitab Workspace, Minitab Statistical Software, Human Resources

직원의 온보딩 프로그램을 구축할 때는 고려해야 할 여러 요인이 있습니다.

사용 편의성과 재현 가능의 중요성도 고려해야 할 요인입니다. 하지만 인사 관리자가 염두해야 할 가장 중요한 요소는 효율성입니다.

하지만 안타깝게도 온보딩 프로그램의 효과를 측정하는 것은 어려운 일입니다. 연구에 따르면 효과적인 온보딩과 직원 유지 사이에는 강력한 관계가 있지만, 직원 중 12%만이 회사가 신입 직원의 온보딩을 '매우 훌륭하게 수행한다'라고 응답했습니다. 신입 직원을 교체하는 데 드는 비용은 급여의 약 20%로  직원들이 자신의 역할을 탁월하게 수행할 수 있다고 느끼도록 하는게 매우 중요하기 때문에 효과적인 온보딩이 반드시 필요합니다.

온보딩 효과 측정의 어려움은 Minitab에서 무시할 수 있습니다. Minitab을 사용하면 온보딩과 관련된 교육의 즉각적인 영향을 측정할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 효과를 쉽게 측정할 수 있습니다(비통계학자도 가능). 가상의 예를 통해 방법을 살펴보겠습니다.

 

가상의 예: 직원 온보딩 절차

한 엔터프라이즈 회사의 리더들은 신입 전문가를 위한 직원 온보딩 절차의 영향을 측정하려고 했습니다. 성공을 판단하기 위해 100개의 문항 중 25개의 무작위 질문이 포함된 4가지 역량 평가를 개발했습니다. 각 평가는 역할의 성공에 필요한 역량 능력과 실무 기술에 중점을 두었습니다. 온보딩이 시작되기 전에 1회의 평가가 이루어졌으며, 두 번째 평가는 고용이 시작된 후 6개월 시점에 이루어졌습니다.

이 관리자는 두 간격으로 과거 채용자 그룹에 이 평가를 실시했습니다. 그런 다음 관리자는 대응표본 t검정을 사용하여 현재의 온보딩 및 교육 과정이 직원 역량에 통계적으로 유의미한 변화를 가져왔는지 검증했습니다. 대응표본 t 검정을 사용해 두 관련 그룹을 비교하여 두 그룹 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인합니다. 이 경우 온보딩 전과 온보딩 후의 점수를 비교했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

물론 일반적인 온보딩 전 점수는 약 62% 미만이었던 반면, 교육 후 6개월이 지나면 점수는 이 수치를 약간 상회했습니다. P 값이 0.189(0.05 이상)이 되자 경영진은 직원들이 속도를 높일 수 있도록 교육 프로그램을 일부 조정해야 한다는 사실을 빠르게 깨달았습니다. 이는 조치가 필요함을 나타냅니다.

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어떻게하는지 배우다

조정 및 재검증

이 관리자는 온보딩 전문가를 고용하고 현재 직원과 상담하여 교육 프로세스 전반에 걸쳐 도움이 되는 것과 도움이 되지 않는 것을 배웠습니다. 팀은 함께 앉아 Minitab Workspace특성요인도를 사용하여 직원 교육에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 가능한 변화를 브레인스토밍했습니다.

팀은 교육 콘텐츠를 재구성하는 것 외에도 긴 통근 시간에 쉽게 검토할 수 있도록 모바일 기기에서 교육 자료를 제공하고 전달을 개선하는 데 집중했습니다. 또한 교육 결함을 발견하고 어떤 개념이 반향을 불러일으켰는지 확인하기 위해 매월 증분으로 제공되는 지속적인 퀴즈를 만들었습니다. 마지막 아이디어이자 이행된 변화는 온보딩 및 교육 프로그램을 성공적으로 이수한 것에 대한 보너스를 제공하는 것이었습니다.

팀은 이러한 몇 가지 주요 변경 사항을 적용한 후 새로운 온보딩 프로그램을 다음 신입 사원에게 배포했습니다. 팀은 여전히 효율성에 대한 의문을 제기했습니다. 이 팀은 프로그램이 효과적이라는 사실을 증명하는 데이터를 원했습니다. 이직 비용으로 인해 운에 맡길 여유가 없었습니다.

데이터(대응표본 t 검정)는 변경한 후 훨씬 더 낙관적으로 전망했습니다.  

 

즉, 초기 점수는 이전 채용자 그룹과 비슷했으며, 62%였습니다.

그러나 온보딩 후 6개월 시점의 점수는 71%에 가까웠습니다. 또한 P 값이 0.000인 경우 데이터 기반의 확신을 가지고 팀의 결과가 통계적으로 유의미하다고 말할 수 있습니다. 팀의 새로운 온보딩 구조는 팀원의 성공률을 상당히 높였습니다.

Minitab Statistical Software에서 제공되는 상자 그림을 사용하여 역량의 차이를 추가로 시각화할 수 있습니다.

이제 팀은 데이터와 시각 자료를 활용하여 효율성을 입증하고 데이터를 리더십에 보여줄 준비가 되었습니다.

 

중요한 결정을 운에 맡기지 마세요

비즈니스 결정은 느낌이나 직감을 기반으로 하는 경우가 많습니다. 때로는 이러한 결정이 올바른 결정이지만, 그렇지 않은 경우가 많으며, 그렇지 않은 경우 수익에 거의 항상 부정적인 영향을 미칩니다.

Minitab은 팀에게 어떤 것이 효과적인지 비효과적인지, 정확한지 부정확한지, 관련성이 있는지 또는 무관한지 말할 수 있는 자신감을 줄 수 있습니다. 또한 교육 옵션전문가 팀을 통해 가장 중요한 문제를 해결하는 데 필요한 지원을 받을 수 있습니다.

가장 중요한 것은 IT, HR, 제조, 헬스케어, 재무 등 어떤 분야에서 일하든 여러분의 의사결정은 데이터, 방어 가능성, 정확성에 기반할 것입니다.

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