<프로젝트 인클루드>

# 13. 성과 측정하기

메트릭을 활용하여 D&I(다양성과 포함)에 대한 우선순위와 책임성을 끌어올린다. 지표는 성공을 가늠하고 회사 프로그램에 대한 책임을 창출할 수 있다. 예를 들어, 대표성이 낮은 그룹의 두 명 이상의 지원자를 채용 풀에 포함시켜야 하는 수정된 루니 규칙(Rooney rule)과 같이 말이다. 책임이 공유될 때 비로소 업계에 집단적으로 책임을 물을 수 있다.

이를 위한 기준으로, 인구 통계적 데이터를 정기적으로 검토하고 직원들이 참여하는 설문조사를 운영하는 것이 좋다. 여기에는 고용, 승진, 이탈 관리 등 다양한 프로세스에 대한 데이터, 인구 통계로 인한 감소, 가벼운 펄스 설문조사(pulse survey)와 함께 주기적인 종합 설문조사가 포함된다. 이러한 양적 및 질적 데이터는 조직 상태와 개선 영역을 이해하는데 매우 중요하다. 가령 채용 파이프라인에서 문제적으로 보이는 하차나 불만족과 이직률의 주요 예측 변수, 그리고 이에 상응하는 개입과 개선을 위한 적절한 영역과 같은 것들을 식별하는데 도움이 될 수 있다.

D&I는 측정하는 행위만으로도 다른 비즈니스 우선순위와 동일한 지위로 올라가게 된다. 이 우선순위 지정은 D&I가 다른 영역들과 동일한 엄격한 잣대로 접근될 수 있도록 보장한다. 이를 위해 최소한 메트릭 및 설문조사 결과는 내부적으로 투명하게 공개되어야 하며, 이는 기업이 진행 상황을 추적하는 데 도움이 된다. 그러나 단순히 성과를 측정하고 추적하는 것만으로는 충분하지 않다. 결과에 대응하기 위한 시스템이 수반되어야 하며, 이 시스템은 일관되고 투명해야 한다.

기업은 데이터 정책을 반드시 검토해야 한다. 오늘날 회사 분위기를 감안할 때, 특정 데이터를 수집하거나 계속 저장할지 여부를 신중히 고려해야 한다. 이 데이터들은 주 또는 연방 차별 금지법이 변경될 경우 당신의 직원(또는 고객, 사용자 또는 공급업체)을 차별하는 데 사용될 수 있다. 디자인, 엔지니어링, 제품 및 기타 리드들과 함께 그룹을 구성하여 이러한 우려 사항을 논의하고 최상의 접근 방법을 결정할 수 있다. 민감한 데이터를 수집하기로 결정한 경우 팀과 제3자 공급 업체가 보안 및 프라이버시 정책을 제공하고 있는지 확인해야 한다. 여기에는 필요시 깨끗하고 즉각적인 데이터 삭제가 포함된다.

일부 데이터는 외부적으로도 공유되어야 한다. 데이터 공유는 다양성 지표에 대한 목표와 기준을 수립하는데 도움이 되고, 이는 기업이 상대적으로 성과를 이해할 수 있게 한다. 또한 데이터를 공개하면 기업과 D&I 이니셔티브에 대한 책임도 제공된다. 기업은 홍보 목적이나 브랜드 구축을 위해 데이터 공유를 원할 수 있다.

허영 지표(vanity metrics)를 피해야 한다. 잘못된 메트릭은 시스템 상태에 대한 오해의 소지가 있는 관점을 제공할 수 있으며, 이에 대한 최적화는 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 허영 지표는 보는 이의 기분을 좋게 할 수는 있지만 그 의미가 부족하기에 위험하다. 예를 들어, 일부 기업은 엔지니어링 팀의 정의에 사무 보조직과 같은 비엔지니어 직군을 포함시켜 대개 더 다양한 그룹으로 다양성 수치를 인위적으로 부풀린다. 내부적으로는 팀 내 다양성이 부족하다고 생각하는 직원들의 신뢰를 저하시킬 수 있고, 외부적으로는 업계 리더로서의 기업에 인위적인 무게를 실을 수 있다.

설문 조사 및 수집 프로세스를 신중하게 설계해야 한다. 설문 조사는 감정을 이해하는 데 매우 중요하지만, 신중하게 설계 및 실행되고 분석이 올바르게 수행 될 때 제대로 그 역할을 할 수 있다. 잘못 설계된 설문 조사는 잘못된 결과를 생성 할뿐만 아니라 더 심한 경우 응답자에게 공격 또는 피해를 입힐 수 있다. 회사에서 관리하는 설문 조사, 특히 민감한 질문에 대한 직원들의 불신은 허위 진술이나 응답 부족으로 인해 왜곡된 결과를 초래하기도 한다. 또한, 설문 조사를 너무 자주 실행하면 피로를 발생시켜 참여율이 낮아지고 마찬가지로 데이터가 왜곡 될 수 있다.

일부 회사는 유익하지 않거나, 실행 가능하지 않거나, 불리하게 반영될 수 있다는 우려로 메트릭을 추적하거나 설문 조사를 아예 실행하지 않을 수도 있다. 특히 씨드 단계 기업의 경우 통계적으로 유의미한 결론을 내리기에는 숫자가 너무 적을 수 있으며, 단순히 사람이 충분하지 않기 때문에 인구 통계별로 설문 조사 데이터를 줄이는 것이 불가능할 수 있다. 이 때 해야하는 일은 이러한 기업들이 다양성과 포용성의 가치를 조기에 인식하고 이를 측정하여 진행 상황을 평가하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 것이다.

# 우리는 다음과 같이 제안한다

# 존재하는 메트릭 정의와 설문조사를 이용하기

좋은 설문조사 디자인은 예술이자 과학이다. 설문조사를 효과적으로 설계하고 실행하는 방법에 대한 다양한 연구와 지침이 있지만, 기존 설문조사나 그 질문들을 재사용할 수 있다면 그렇게 하는 것이 좋다.

특히 타사 설문조사 플랫폼에서 기존 메트릭 정의와 설문조사를 활용한다. 일반적으로 조직 전체에 걸쳐 결과를 집계할 수 있는데, 이러한 결과에는 우리가 권장하는 많은 모범 사례가 자동으로 통합된다. 또한 조사의 신뢰성과 타당성은 이미 시험되었을 수 있으며, 조사 결과의 일관성은 다른 조직의 결과와 비교할 수 있게 한다.

# 메트릭 및 설문조사 결과를 투명하게 하기

투명성은 책임감을 가져온다. 내부 투명성은 신뢰와 자신감을 구축하고, 외부 투명성은 회사가 모범을 보일 수 있도록 한다. 모든 메트릭이 동일한 수준의 투명성을 가져야 하는 것은 아니며 정보에 대한 접근 계층이 존재할 수 있지만, 이러한 이점이 그대로 유지된다.

# 업계 전반에 걸쳐 일관된 메트릭 이용하기

다양성 환경 곳곳에 광범위하고 유용한 개요를 제공할 수 있는 메트릭에 우선순위를 두기를 권장한다.

  • 인구통계에 따른 기능, 연공, 임기 별 직원 전반적 사항
  • 인구통계에 따른 직원 형태 (정규직/파트타임/계약직)
  • 인구통계에 따른 관리 및 리더십
    • 여성 매니저에게 보고하는 직원
    • 대표자가 불충분한 그룹의 관리자에게 보고하는 직원
  • 인구통계에 따른 급여 삭감
    • 인구통계에 따른 삭감된 보너스 인상
  • 인구통계에 따른 사상 최대 그리고 12 개월 뒤쳐진 지분 삭감
    • 직원 지분 풀(성별 및 인종별로 감소, 역대급 및 12개월 지연)
    • 성별 및 인종별로 삭감된 투자자 지분 풀
    • 성별 및 인종별로 감소된 스톡옵션의 권리
  • 인구 통계에 따라 감소한 이사회
  • 인구 통계에 따른 역할별 후보자 풀과 채용 통로 감소
  • 인구 통계에 따른 감소된 자발적 및 비자발적 소모율
  • 인구 통계에 따라 줄어든 승진율
  • 인구 통계에 따른 불만 사항(공식 및 비공식)
    • 불만 해결 상태

# 포용적인 인구통계 분석 결과를 이용하기

우리는 메트릭과 설문조사에 대해 상세하고 아주 자세한 분석 결과를 사용하는 것을 제안한다. 우리는 이들 중 일부가 매우 좁고 구체적으로 되어 소규모 조직 대상으로는 문제를 일으킬 수 있다는 것을 이미 알고 있다. 한 가지 가능한 점은 적절히 더 넓은 범주로 데이터를 올리는 것이다. 그렇지 않으면 손상될 수 있는 개개인의 익명성을 보호하기 위해 그렇게 할 것을 권장한다. 예를 들어, 일반적인 경험 법칙에 따라 설문 조사 그룹에 최소 5명은 있어야 그 결과를 검토할 수 있게 한다.

  • 인종/민족성, 다인종 정체성을 위한 행동 유도
    • 아프리카계 미국인/흑인
    • 동아시아인 (중국인, 일본인, 한국인, 몽골인, 티베트인, 대만인 포함)
    • 히스패닉/라틴계
    • 중동인
    • 아메리카 원주민/알래스카 원주민/원주민
    • 태평양 섬 주민
    • 남아시아인(방글라데시인, 부탄인, 인도인, 네팔인, 파키스탄인, 스리랑카인 포함)
    • 동남아시아인 (버마인, 캄보디아인, 필리핀인, 몽족인, 인도네시아인, 라오티아인, 말레이시아인, 미엔인, 싱가포르인, 태국인, 베트남인 포함)
    • 백인
    • 대답하기를 선호하지 않는 경우
  • 성별
  • 장애여부
  • 성적 취향
  • 가족사항
    • 전일/부분적으로 돌봄이 필요한 자녀 여부
    • 다른 돌봄이 필요한 가족 구성원 여부
  • 이민 사항
  • 종교 사항
  • 재향군인 여부
  • 영어 유창성
    • 언어 구사력
  • 조직에서의 연령과 임기
  • 교육 성취도
    • 최종 학력
    • 부모의 최종 학력
  • 졸업 대학: 공립/사립/기타
  • 범죄 경력

# 설문조사 답변이 저장되는 방법과 위치, IP 주소는 민감한 질문에 대한 답변과 관련이 없으며 필요한 경우 정보를 빠르고 깨끗하게 삭제할 수 있는지 확인한다

장애, 트랜스젠더 여부, 범죄경력, 종교, 성적 취향, 이민 상태 또는 약물 남용 이력을 포함한 일부 인구 통계학적 분석은 연구에 유익할 수 있지만, 민감하며 유출의 우려가 있는 정보들이다. 내부에서는 이를 공유하기 꺼릴 수 있고, 고용주들은 특히 불확실한 회사 분위기 속에서 그들을 파일에 올리는 것에 대해 신중할 수 있다. 식별 정보를 모호하게 하는 (5명 미만의 그룹에 대해 보고하지 않는 경우 포함) 제 3자 조사 회사와 협력하면 도움이 될 수 있지만, 많은 사람들이 정보를 깨끗하게 삭제하지 않아 위험을 초래할 수 있다. 인구통계학적 분석에 대한 지침을 준 Culture Amp (opens new window)와 Paradigm (opens new window)에 많은 경의를 표한다. 이는 직원 포용 설문조사(Employee Inclusion Survey)에 대한 공동의 노력으로부터 도출된 것이다.

# 직원, 리더십, 이사회 및 투자자 인구 통계학적 다양성 목표 설정

궁극적인 목적을 달성하기 위한 첫 번째 단계는 목표를 설정하는 것이다. 우리는 기업 내에서 직원 기반뿐만 아니라 리더십, 이사회 및 투자자에 대한 인구 통계의 목표를 설정하는 것을 권고한다. 지침 없이 목표를 설정하는 것은 어렵기에, 비즈니스를 수행하는 지역뿐만 아니라 해당 국가의 인구통계를 반영하는 회사를 구축하는 것에 대해 생각해야 한다.

훨씬 다양한 사용자층을 가진 경우, 그들의 인구 통계적 요소를 반영하는 것도 고려해야 한다. 그러나 그 메트릭 설정 자체에 의존하지 말아야 한다. 비교적 동질적인 사용자층을 가지고 있다면 “다양성”이 혁신과 더 넓은 사용자층을 포함한 더 나은 결과를 주도하기 때문에 다양한 기업에서 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

성별 및 인종/민족은 가장 눈에 띄는 계층 중 하나이며, 비교 및 ​​목표 설정에 사용할 수 있는 인구 데이터를 가지고 있다. 물론 성별과 인종만이 인구 통계학적 분류와 관련이 있는 것은 아니지만 좋은 출발점이며, 여성과 유색인종의 대표성 부족은 회사가 다른 방법으로 D&I를 지니고 있어도 문제가 발생할 수 있다는 강력한 경고 신호라 할 수 있다.

기업들은 또한 우리가 현재 대기업들이 제공하는 수치보다 더 나은 벤치 마크를 확보할 때까지 목표에 대한 일정을 설정하는 데 신중을 기해야 한다. 모든 기업, 부서, 팀이 같은 목표를 가지고 있지는 않을 것이며, 이사회나 투자자 풀도 마찬가지일 것이다. 장기 목표와 그곳에 도달하기 위한 단기, 중간 목표를 정의하는 데 있어 여러 가지 요인을 고려하는 것이 필요하다. 여기에는 회사가 위치하거나 회사가 고용하는 국가, 주 및 도시의 인구통계, 역할별 이용 가능한 인재 풀, 현재 예상되거나 원하는 고객 기반 등이 포함된다.

예를 들어, 논의가 되고 있는 집단의 인구와 그들의 거주 지역에 따라 인종 및 민족에 대한 분석에는 상당한 차이가 있다. 인구 조사 데이터는 국가 및 지역의 인구와 조직의 인구를 비교하는 데 매우 유익한 통찰력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 지역의 40 % 가 라틴계이지만 자사 직원의 2 % 만이 라틴계이거나 10% 의 라틴계 직원들이 모두 고객 서비스 분야에서 일한다면 이는 분명 문제가 있음을 알 수 있다.

게다가 이민은 현재의 기술 기업 인구통계학을 이끄는 데 있어 큰 역할을 하지 않는다. 기업은 스페인의 직원을 “히스패닉”으로 표시할 수도 있다. 이는 기술적으로는 정확하지만 기술의 다양성과 포함 문제를 식별하려는 노력은 아니라고 볼 수 있다. 그래서 우리는 목표를 개념화할 때 주의해야 한다. 이용 가능한 인재 풀을 고려할 때 각기 다른 다른 역할은 강한 제약을 가질 수 있다. 그러나 일부 제약조건은 인위적일 수 있는데, 종종 그러한 조건들이 무관한 상황에서 특정 학교 및 전공에서만 채용하는 것은 마치 고용에 대한 “자기 부과 지침”과 같은 것이 될 수 있다.

# 적절한 간격으로 정기적인 설문 조사를 반복 시행하기

최적의 조사 간격은 주로 이전 설문 조사를 기반으로 기업이 변화를 시도할 기회를 가졌는지 여부와 직원들이 구체적인 개선이 이뤄졌다고 느끼는지를 측정하는 데 주로 좌우된다. 예를 들어 기업이 설문조사 피드백의 결과로 새로운 커뮤니케이션 메커니즘을 구현하는 경우, 재조사 메커니즘을 구현한 후 6개월을 기다리는 것이 바람직할 수 있다.

그러나 짧고 가벼운 정기적인 설문조사(예: 약 10문항)는 더 자주 수행할 수 있다. 많은 스타트업들은 너무 잦은 설문조사에 대한 피로도를 느끼고 있다. 이 설문 조사 응답률은 설문 조사 피로도를 측정하는 데 유용한 척도가 될 수 있다. 따라서 우리는 6개월마다 설문조사를 시행하기를 추천한다. CEO는 여러 가지 알림 메시지로 설문 조사를 홍보하거나 직원들이 설문 조사를 완료할 수 있는 모든 시간을 따로 마련해줘야 한다.

# 연간 1~2회 지표 제시하기 [직원 수 50명 이상인 경우]

적어도 매년 다양성 보고서를 적어도 제시해야 한다. 고용이 빠르게 이뤄지는 고성장 기업의 경우 적어도 연간 두 번은 고용하는데, 이 보고서에는 D&I 프로그램에 대한 세부 사항이 포함되어야 한다. 또한 이상적으로는 무엇이 효과가 있고, 이유는 무엇인지에 대한 세부 사항 또한 포함되어야 한다. 당신의 기업이 여전히 전략과 프로그램 파악 중이며 200명 미만의 직원을 보유하고 있는 단계에 있다면, 다양성 수치를 게시하는 것이 보다 덜 실험적이고 포괄적 분석을 실행할 의지가 꺾일 수도 있다. 200명 이상의 직원을 보유한 경우 다양성 보고서를 게시하지 않는다면, 철저한 조사가 요구될 만큼의 심각한 문제의 증상일 수 있다.

# 참고 자료

다음의 유용한 참고 자료를 시작으로 계속 탐색할 것을 권장한다.

# 다양성 관련 보고서

2014년부터 많은 기업들이 다양성 통계 자료를 배포하기 시작했다. Open Diversity Data (opens new window)에서 보고서를 검색할 수 있다. 다음은 몇 가지 보고서의 링크이다.

Last Updated: 4/28/2021, 8:30:02 PM

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