직관이 아닌 데이터로 승부하라: 성공적인 채용을 위한 ATS와 채용 데이터 활용법

오늘날 기업의 성패는 핵심 인재 확보에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 그러나 많은 기업이 여전히 채용 담당자의 직관이나 경험에 의존하는 방식으로 인재를 찾고 있습니다. 이러한 접근은 편향된 결정을 낳고, 채용 과정의 비효율을 초래하며, 결국 최고의 인재를 놓치는 결과로 이어질 수 있습니다. 이제는 과학적이고 체계적인 접근이 필요한 때입니다. 핵심 인재 확보는 더 이상 감의 영역이 아닌, 채용 데이터에 기반한 과학의 영역으로 진화해야 합니다. 성공적인 채용의 핵심은 바로 데이터를 통해 채용 프로세스 전반의 병목 현상을 파악하고, 객관적인 지표를 바탕으로 개선점을 찾아 나가는 데 있습니다. 이러한 데이터 기반 채용 전환의 중심에는 ATS(Applicant Tracking System)가 있으며, 특히 두들린(doodlin)이 개발한 '그리팅'은 국내 환경에 최적화된 기능으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 왜 데이터 기반 채용이 필수적인지, 그리고 '그리팅'과 같은 강력한 ATS를 활용하여 어떻게 채용 효율화를 극대화할 수 있는지 심도 있게 탐색해 보겠습니다.

왜 지금 '데이터 기반 채용'이 필수인가?

과거의 채용 방식은 이력서 더미 속에서 '옥석'을 가려내는 과정이었습니다. 하지만 시장의 불확실성이 커지고 인재 경쟁이 심화되면서, 이러한 전통적인 방식은 한계에 부딪혔습니다. 이제 기업은 더 빠르고, 더 정확하며, 더 공정하게 인재를 영입해야 하는 과제를 안고 있습니다.

불확실성 시대의 인재 전쟁

팬데믹 이후 비즈니스 환경은 예측 불가능하게 변화하고 있습니다. 이런 상황에서 기업이 지속 가능한 성장을 이루기 위해서는 변화에 민첩하게 대응하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 핵심 인재가 절실합니다. 최고의 인재를 먼저 확보하는 기업이 시장에서 우위를 점하게 되며, 이는 곧 '인재 전쟁'으로 이어집니다. 이 전쟁에서 승리하기 위한 가장 강력한 무기가 바로 데이터 기반 채용 전략입니다.

직관적 채용의 한계와 기회비용

채용 담당자의 '감'에 의존하는 결정은 주관적 편견(Unconscious Bias)에 빠지기 쉽습니다. 특정 학교, 성별, 나이 등에 대한 선입견이 채용 결과에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 조직의 다양성을 저해하고 잠재력 있는 인재를 놓치는 원인이 됩니다. 잘못된 채용으로 인한 비용은 단순히 해당 직원의 연봉에 그치지 않습니다. 채용 과정에 투입된 시간과 비용, 교육 비용, 그리고 팀의 사기 저하까지 고려하면 그 기회비용은 상상을 초월합니다. 객관적인 채용 데이터는 이러한 편견을 최소화하고, 성공 가능성이 높은 인재를 과학적으로 식별할 수 있도록 돕습니다.

데이터가 만드는 공정하고 객관적인 채용 문화

데이터 기반 채용은 단순히 효율성만을 높이는 것이 아닙니다. 모든 지원자에게 동일한 기준으로 평가받을 기회를 제공함으로써 공정한 채용 문화를 구축하는 데 기여합니다. 이는 우수한 지원자들에게 긍정적인 경험을 제공하고, 기업의 브랜딩에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 결국 투명하고 공정한 프로세스는 더 많은 인재를 끌어들이는 선순환 구조를 만들게 됩니다.

채용 효율화를 위한 핵심 지표와 채용 데이터 분석

채용 효율화를 위해서는 '우리는 잘하고 있는가?'라는 질문에 데이터로 답할 수 있어야 합니다. 이를 위해 채용 프로세스의 각 단계를 측정하고 분석할 수 있는 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하고 꾸준히 추적해야 합니다.

반드시 추적해야 할 채용 Funnel 데이터

채용 퍼널은 지원자가 공고를 인지하는 단계부터 최종 합격하는 단계까지의 전 과정을 의미합니다. 각 단계별 전환율을 분석하면 어떤 단계에서 지원자가 가장 많이 이탈하는지, 즉 병목 지점을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 서류 통과 후 면접 참여율이 현저히 낮다면, 서류 합격 통보부터 면접 일정 조율까지의 과정에 문제가 있을 수 있습니다. 이러한 채용 데이터 분석은 문제점을 정확히 진단하고 개선책을 마련하는 첫걸음입니다.

Time to Hire: 채용 속도 측정하기

Time to Hire는 특정 포지션의 채용 공고가 시작된 시점부터 후보자가 최종 합격 오퍼를 수락하기까지 걸리는 시간을 의미합니다. 이 지표가 길어질수록 우수한 후보자를 경쟁사에 뺏길 확률이 높아지고, 현업 부서의 업무 공백이 길어져 비즈니스에 차질이 생길 수 있습니다. 채용 단계별 소요 시간을 측정하고 단축 방안을 모색하는 것은 채용 경쟁력을 높이는 데 매우 중요합니다.

Quality of Hire: 채용의 질 평가하기

채용의 궁극적인 목표는 단순히 공석을 채우는 것이 아니라, 조직의 성과에 기여할 수 있는 우수한 인재를 뽑는 것입니다. Quality of Hire는 채용된 인재가 얼마나 조직에 잘 적응하고 높은 성과를 내는지를 측정하는 지표입니다. 입사 후 6개월 또는 1년 시점의 성과 평가 결과, 재직 기간(Retention Rate), 그리고 채용한 인재를 평가한 현업 매니저의 만족도 등을 통해 측정할 수 있습니다. 이 지표를 분석하면 어떤 채용 채널이나 평가 방식이 우수 인재 확보에 더 효과적이었는지 파악할 수 있습니다.

ATS의 역할과 그리팅(GREETING) 활용 극대화 전략

이 모든 데이터를 수동으로 수집하고 분석하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 바로 이 지점에서 ATS(Applicant Tracking System)의 중요성이 부각됩니다. ATS는 지원자 관리 시스템을 넘어, 이제는 채용의 전 과정을 데이터로 관리하고 분석하는 핵심 플랫폼으로 자리 잡았습니다.

단순 이력서 관리를 넘어선 차세대 ATS

초기의 ATS가 단순히 이력서를 저장하고 관리하는 디지털 캐비닛의 역할에 머물렀다면, 현대의 ATS는 채용 공고 게시, 지원자 커뮤니케이션, 면접 일정 조율, 평가 관리, 그리고 핵심 데이터 분석까지 아우르는 통합 솔루션으로 발전했습니다. 특히 클라우드 기반의 SaaS형 ATS는 도입 비용 부담을 줄이고 언제 어디서든 접근할 수 있는 유연성을 제공하여 많은 기업의 선택을 받고 있습니다.

그리팅(GREETING)이 제공하는 통합 채용 관리 솔루션

이러한 흐름 속에서 두들린(doodlin)이 개발한 '그리팅'은 국내 채용 환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로 강력한 기능을 제공하며 시장을 선도하고 있습니다. '그리팅'은 여러 채용 플랫폼에 흩어진 지원자 정보를 한곳으로 모아 통합적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 뿐만 아니라, 각 채용 단계별 지원자 현황, 채용 퍼널 데이터, 평가 결과 등 중요한 지표들을 대시보드 형태로 시각화하여 제공함으로써, 채용 담당자가 데이터에 기반한 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

그리팅을 통한 채용 프로세스 자동화와 채용 효율화

'그리팅'을 활용하면 합격/불합격 안내 메일 및 문자 발송, 면접 일정 조율 등 반복적인 업무를 자동화하여 채용 담당자가 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다. 또한, 협업 평가 기능을 통해 여러 평가자가 지원자에 대한 의견을 시스템 내에서 편리하게 공유하고 기록할 수 있어 평가의 객관성과 일관성을 높입니다. 이러한 기능들은 결국 채용 프로세스 전반의 시간을 단축시키고, 질을 높여 궁극적인 채용 효율화를 달성하게 만듭니다.

성공적인 데이터 기반 채용을 위한 실천 가이드

성공적인 데이터 기반 채용을 도입하기 위해서는 명확한 로드맵이 필요합니다. 다음은 기업이 단계적으로 데이터 기반 채용 문화를 정착시키기 위한 실천 가이드입니다.

1단계: 명확한 목표와 KPI 설정

가장 먼저 우리 조직의 채용에서 가장 큰 문제가 무엇인지 정의하고, 이를 개선하기 위한 구체적인 목표를 설정해야 합니다. 예를 들어, 'Time to Hire 30일 이내로 단축', '개발 직군 1년 내 퇴사율 5% 감소'와 같이 측정 가능한 KPI를 설정하는 것이 중요합니다.

2단계: 채용 데이터 수집 및 통합

설정한 KPI를 측정하기 위해 필요한 데이터가 무엇인지 파악하고, 이를 수집할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다. '그리팅'과 같은 ATS를 도입하면 지원 경로, 단계별 소요 시간, 평가 결과 등 핵심 채용 데이터를 체계적으로 축적하고 통합 관리할 수 있습니다.

3단계: 데이터 분석 및 인사이트 도출

수집된 데이터를 정기적으로 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출해야 합니다. 어떤 채용 채널에서 가장 우수한 지원자가 유입되는지, 면접 과정의 어떤 질문이 입사 후 성과와 연관성이 높은지 등을 분석하여 채용 전략을 지속적으로 수정하고 보완해야 합니다.

4단계: 지속적인 개선과 피드백 루프 구축

데이터 분석을 통해 얻은 인사이트는 실제 채용 프로세스 개선으로 이어져야 합니다. A/B 테스트를 통해 새로운 시도들의 효과를 검증하고, 현업 부서 및 경영진과 분석 결과를 공유하며 피드백을 받는 문화를 만들어야 합니다. 이러한 지속적인 개선의 노력이 진정한 데이터 기반 채용 문화를 완성합니다.

결론: 데이터, 채용의 미래를 열다

채용 시장의 불확실성이 그 어느 때보다 높은 지금, 기업의 미래는 어떤 인재를 어떻게 확보하느냐에 달려 있습니다. 더 이상 과거의 방식에 머물러서는 경쟁에서 살아남을 수 없습니다. 직관과 감에 의존하던 채용에서 벗어나, 데이터를 통해 더 현명하고, 더 빠르며, 더 공정한 결정을 내리는 '데이터 기반 채용'으로의 전환은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 이 거대한 전환의 여정에서 '그리팅'과 같은 강력한 ATS는 가장 신뢰할 수 있는 나침반이 되어줄 것입니다. 채용 프로세스에 흩어져 있는 원석 같은 채용 데이터를 발굴하고, 분석하고, 실행에 옮기는 노력을 통해 우리 기업의 채용 경쟁력을 한 단계 끌어올려야 할 때입니다. 지금 바로 우리 회사의 채용 데이터를 들여다보고, 과학적인 채용 효율화를 위한 첫걸음을 내딛으시길 바랍니다.