채용 프로세스 개선할 때, 꼭 알아야 할 퍼널 분석 활용법

채용을 마친 채용 담당자라면, 진행된 채용에 대한 회고와 평가, 그리고 성과 보고는 필수적입니다. 

성과 보고 시에는 단순히 채용 인원 수, 채용 기간, 총 비용과 같은 기본적인 정보를 넘어 이번 채용에서 얻은 Lesson을 함께 공유해야 해요. 특히 채용 프로세스의 효율성과 효과성을 검토하고 이를 개선할 방안을 마련하는 것이 중요하죠.

“이전 회사에서 항상 임원진 분들이 데이터 지표에 대한 니즈가 크셨어요. 아무래도 데이터를 많이 얻어야 그만큼 지원 이탈자를 방지할 수 있고, 어떤 부분에서 문제가 생겼는지 알 수 있기 때문이죠. 하지만 저희 팀에서는 필요할 때마다 직접 일일이 만들었기 때문에 사실 정확한 데이터의 기준이 없었어요.” 

- 고객사 인터뷰 <여신티켓> 중에서 - 

이처럼 채용 담당자로서 채용 데이터의 수집, 처리 및 그로부터 도출할 수 있는 인사이트에 대한 고민이 많을 것입니다. 매번 모든 데이터를 관리하는 것도 일이니까요. 하지만, 이는 채용 프로세스에서 발생할 수 있는 문제점들을 파악할 수 있는 유일한 방법입니다.

이러한 상황을 해결하기 위해, 채용 담당자에게 추천하는 데이터 분석 방법을 소개하고자 합니다. 어떤 데이터를 어떻게 수집하고 활용하여 채용 프로세스를 점검하고 개선할 수 있는지 알아보세요. 

채용 프로세스의 문제점을 알고 싶다면?
퍼널 분석!

나인하이어 블로그의 고객 사례를 자주 보신 분이시라면, 이런 이야기를 종종 보셨을거에요.

나인하이어를 사용하는 많은 고객사분들은 퍼널 분석을 통해 채용 프로세스를 개선하고 최적화할 수 있었다고 합니다. 그렇다면 퍼널 분석은 정확히 무엇이며, 어떻게 활용할 수 있을까요?

채용에서의 퍼널 분석이란 

마케팅이나 세일즈에서 자주 사용되는 퍼널 분석과 유사하게, 채용 퍼널 분석(Recruitment Funnel Analysis)은 지원자들이 초기 지원부터 최종 합격까지의 채용 과정을 여러 단계로 나누어, 각 단계에서의 효율성과 효과성을 측정하는 방법이에요. 

채용의 각 단계를 통과하면서 지원자 수가 점차 줄어드는 모습을 시각적으로 깔대기 모양으로 나타낼 수 있는데, 그래서 이 분석 방법을 '퍼널 분석'이라고 부르죠.

예를 들어, 채용 프로세스의 각 단계를 아래 그림과 같이 그려볼 수 있습니다.

퍼널 분석의 주된 목적은 설계된 채용 프로세스의 각 단계에서 적절한 수의 지원자가 통과하고 있는지 확인하고, 각 단계에 필요한 시간을 측정하여 문제가 있는 부분을 파악하고 개선하는 것입니다.

이를 통해 지원자의 이탈률을 낮추고 채용에 사용되는 리소스를 효율적으로 활용하여 채용 프로세스를 최적화하는 데 목표를 두고 있습니다. 

이러한 채용 퍼널 분석을 효과적으로 수행하기 위해 필요한 두 가지 주요 데이터가 있는데요. 바로 전환율과 리드타임입니다. 

퍼널의 전환율과 리드타임은 무엇이고,
어떻게 수집할까요?

1. 전환율 

한 단계에서 다음 단계로 지원자가 넘어가는 것을 '전환'이라고 부르고 그 비율은 '전환율'이 됩니다. 

전환율을 계산하는 방법은 간단합니다. 단계에서 진행된 지원자의 수를 파악하고, 다음 공식을 사용하여 계산합니다.

예를 들어, 이력서 심사 단계를 통과한 후 1차 면접을 진행하는 경우, 각 단계의 지원자 수가 50명, 30명이라면 이력서 심사 단계의 전환율은 60%입니다. 

예) 이력서 심사 단계 전환율(%) = (30명 / 50명) X 100 = 60%

2. 리드타임 

리드타임은 한 채용 단계에서 다음 단계로 넘어가는 데 걸리는 평균 시간을 말합니다. 리드타임을 측정하기 위해서는 각 단계의 시작 시점과 종료 시점의 시간 데이터가 필요합니다. 

리드타임 계산법

예를 들어, 이력서 심사가 6월 1일에 시작하여 6월 5일에 종료된 경우, 이력서 심사 단계의 리드타임은 5일입니다. 

예) 이력서 심사 리드타임 = (6월 5일 − 6월 1일) +1 = 5일 

사례를 통해 배우는
퍼널 분석으로 채용 프로세스 개선하기

퍼널 분석을 위한 주요 데이터 수집 방법을 살펴봤으니, 이제 실제 퍼널 분석 과정을 자세히 알아볼 시간이에요. 가상의 기업인 "구하이어"를 예로 들어 퍼널 분석이 채용 과정에서 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보겠습니다.

가상의 기업, ‘구하이어’의 채용 프로세스 

'구하이어'의 채용 담당자가 소프트웨어 개발자를 채용하기 위해 다음과 같은 채용 프로세스를 설계했어요. 모든 채용이 완료된 후, 이번 채용의 성과를 공유하고 채용 프로세스의 효율성과 효과성을 검토하기 위해 퍼널 분석을 진행하려고 합니다.

1. 퍼널 데이터 수집 및 시각화 

퍼널 분석을 시작하기 전에, 먼저 채용 프로세스의 각 단계에서 지원자 수와 각 단계의 소요 시간 데이터를 수집해야 해요. 이 데이터를 바탕으로 각 단계의 전환율과 리드타임을 계산할 수 있어요.

각 퍼널 단계의 전환율과 리드타임을 계산한 후, 이를 그래프 형태로 시각화하면 복잡한 데이터도 한눈에 파악할 수 있어 분석 작업이 훨씬 용이해집니다.

* 채용 관리 솔루션 나인하이어를 이용 중이시라면 [리포트] > [채용 선택] > [단계 퍼널 차트]에서 별도의 계산 과정없이 퍼널 데이터를 바로 확인할 수 있습니다. 

2. 문제점 식별 및 분석

채용 프로세스의 개선점을 찾기 위해, 시각화된 데이터에서 이상적이지 않은 패턴이나 예외적인 데이터 포인트를 찾아 문제 상황을 식별하세요. 이 과정에서 특히 높거나 낮은 전환율, 그리고 비정상적으로 긴 리드타임을 보이는 단계에 주목해야 해요.

위의 퍼널 데이터를 살펴보면, 코딩 테스트의 전환율이 유독 높고, 직무 면접 단계에서는 리드타임이 길면서 전환율이 낮은 것을 확인할 수 있어요. 

다음의 3가지가 현재 채용 프로세스에서 개선해야 할 점인 거죠.   

1. 코딩 테스트 단계의 높은 전환율 

2. 직무 면접 단계의 낮은 전환율 

3. 직무 면접 단계의 긴 리드타임 

이제 발견한 문제점들이 왜 발생하는지,
그 원인을 좀 더 깊이 파고들어 분석해볼까요?

테스트의 난이도가 너무 낮거나 합격 기준이 낮게 설정되어 있는 경우가 문제의 원인일 수 있습니다. 대부분의 지원자가 쉽게 통과할 수 있는 문제를 제거하고, 코딩 테스트의 평균 점수를 분석하여 합격 기준을 재설정하는 것이 해결책이 될 수 있습니다.

이를 이해하기 위해서는 불합격 사유를 살펴볼 필요가 있습니다. 면접 불합격, 타사 합격, 면접 포기(이탈), 일정 회신 없음 등이 포함될 수 있습니다.

이는 지원자들이 면접 단계에서 오랜 시간을 기다려야 했다는 것을 의미하며, 길어진 대기 시간으로 인해 이탈할 가능성이 높습니다.

면접 일정 조율의 지연, 면접관 등의 내부 리소스 부족, 비효율적인 커뮤니케이션 등이 원인일 수 있습니다.

그러나, 이 모든 이유의 배경에는 코딩 테스트 단계에서 충분한 필터링이 이루어지지 않아, 너무 많은 지원자가 직무 면접 단계까지 진행되었다는 점이 있죠. 이로 인해 면접관 대비 지원자 수가 과도하게 많아져, 면접 일정 조율부터 평가 진행, 결과 취합, 안내 등의 모든 과정이 더욱 복잡해지고 지연되었을 가능성이 클 것 같아요.

3. 가설 설정 및 개선 방안 마련

자, 정리해 봅시다. 

1️⃣  문제점 

• 코딩 테스트 단계의 높은 전환율 

  : 코딩 테스트가 너무 많은 지원자를 다음 단계로 통과시키고 있습니다.  

• 직무 면접 단계의 낮은 전환율 

  : 직무 면접에서 많은 지원자들이 탈락하거나 이탈하고 있습니다. 

• 직무 면접 단계의 긴 리드타임 

  : 지원자들이 면접 단계에서 대기하는 시간이 지나치게 길어지고 있습니다.

2️⃣  원인  

• 코딩 테스트의 변별력 부족

  : 코딩 테스트가 직무에 필요한 기술 수준을 충분히 가려내지 못하고 있습니다.

• 직무 면접 단계의 지원자 과부하 

  : 코딩 테스트를 통과한 지원자들이 너무 많아서 면접 단계에서 처리 과부하가 발생하고 있습니다. 이로 인해 면접 일정 조율과 진행에서 비효율이 발생하고 있습니다. 

위의 분석을 바탕으로 채용 프로세스에서 발견된 문제점을 개선하기 위한 가설을 세우고, 그에 따른 조치를 계획해 볼 수 있어요.

3️⃣  가설

"코딩 테스트의 변별력을 강화하면 직무 면접 단계의 효율이 증가할 것입니다."  

코딩 테스트를 통해 직무에 적합한 기술과 능력을 가진 지원자만을 선별함으로써, 면접 단계에서의 지원자 수를 조절하고 면접의 효율성을 높일 수 있을 것입니다. 이는 전체적인 리드타임을 줄이고, 전환율을 개선하는 결과로 이어질 수 있습니다.  

4️⃣  개선 방안

• 문제 재평가 

  : 현업 개발자와 HR 전문가가 함께 코딩 테스트의 기존 문제들을 재평가합니다.

• 문제 도입 

  : 산업 표준에 맞는, 실제 업무에 필요한 기술 수준을 반영하는 새로운 문제들을 도입합니다.

• 난이도 조정 

  : 주기적으로 테스트 결과를 분석하여 문제의 난이도와 변별력을 조정합니다.

4. 결과 및 지속적 개선

개선 방안을 마련한 후에는 이 과정이 아마도 가장 중요할 수 있어요. 이제 이 방안들을 실행하고, 결과를 추적하여 그 효과를 확인해야 합니다.

기존 채용 프로세스의 퍼널 데이터와 개선 후의 퍼널 데이터를 비교해 보세요. 개선을 목표로 한 코딩 테스트의 전환율, 직무 면접의 전환율과 리드타임이 기대한 수치로 변화되었는지 확인해야 합니다.

* 채용 관리 솔루션 나인하이어를 이용 중이시라면 [리포트] > [채용 선택] 에서 비교 대상인 두 채용을 선택하면 [단계 퍼널 차트]에서 별도의 계산 과정없이 퍼널 데이터를 바로 확인할 수 있습니다. 

✏️  바쁜 채용 담당자를 위한 3줄 요약

1. 채용 프로세스를 개선하고자 한다면, 여러 단계로 나누어 각 단계의 효율성과 효과성을 측정하는 퍼널 분석을 추천해요. 

2. 퍼널 분석을 시작하기 위해서는 각 단계에서 다음 단계로 넘어가는 비율(전환율)과 그에 걸리는 시간(리드타임)을 측정해야 해요. 

3. 퍼널 데이터를 그래프로 시각화하여, 특히 전환율이 높거나 낮고, 리드타임이 비정상적으로 긴 단계를 찾아내 문제를 개선하기 위한 방안을 마련해야 해요.  

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