입사부터 퇴직까지, 직원 생애주기 프로세스 개선

직원 생애주기 효율을 높이는 6단계 가이드입니다.
입사부터 퇴직까지, 직원 생애주기 프로세스 개선
입사부터 퇴직까지, 직원 생애주기
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ADP Workforce Now에서 직원 생애주기 최적화하기

ProcessMind는 조직의 프로세스를 방해하는 병목과 비효율을 찾아냅니다. 주요 업무 흐름을 정확히 추적해 지연이 발생하거나 리소스가 적절히 배분되지 않는 지점을 확인할 수 있습니다. 이를 바탕으로 운영을 간소화하고 전반적인 효율을 높이며 모든 단계에서 규정 준수를 강화할 수 있습니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

ADP Workforce Now에서 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기를 최적화해야 하는 이유

직원이 후보자로 처음 조직과 접촉하는 순간부터 마지막 근무일까지 이어지는 일련의 과정을 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기라고 합니다. 이 과정을 효율적으로 관리하면 직원 경험을 개선하고 규정 준수를 보장하며 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 하지만 ADP Workforce Now와 같은 통합 플랫폼에서 이 중요한 프로세스를 관리할 때 비효율이 발생하면 상당한 문제가 생길 수 있습니다. 채용 지연은 생산성과 매출에 직접 영향을 미치고, 온보딩 경험이 좋지 않으면 조기 퇴사로 이어질 수 있습니다. 퇴사 절차가 비효율적이면 규정 준수나 데이터 보안에 위험이 생길 수 있습니다. 직원 여정의 전체 흐름을 파악하고 최적화하는 일은 HR 효율성만의 문제가 아닙니다. 우수한 인재를 유치하고 유지하는 동시에 위험을 줄이는 탄탄하고 회복력 있는 조직을 만드는 일입니다.

process mining으로 직원 여정의 개선 기회 찾기

process mining을 활용하면 ADP Workforce Now에서 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기를 파악하고 개선할 수 있습니다. 주관적인 인터뷰나 정적인 보고서에 의존하는 대신, process mining은 ADP Workforce Now에서 생성된 실제 이벤트 로그 데이터를 분석합니다. 모든 활동과 타임스탬프를 기록하는 이 데이터를 바탕으로 실제 직원 여정을 재구성할 수 있습니다. 채용 요청서 작성부터 퇴사 관련 업무까지, 입사부터 퇴직까지의 전체 프로세스를 객관적인 데이터 시각화로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 병목이 어디서, 왜 발생하는지 정확히 파악하고, 프로세스 이탈을 찾아 각 단계의 실제 처리 시간을 측정할 수 있습니다. 예를 들어 특정 부서의 채용 기간이 지속적으로 길거나 급여 설정 과정의 특정 단계가 신입 직원의 업무를 지연시키는지 확인할 수 있습니다. 실제 프로세스 흐름을 시각화하면 추측에 의존하지 않고, 직원 생애주기의 효율성을 높이는 방법을 구체적인 데이터로 파악할 수 있습니다.

직원 생애주기 전반의 주요 개선 영역

ADP Workforce Now 데이터를 process mining으로 분석하면 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기에서 다음과 같은 주요 개선 영역을 확인할 수 있습니다.

  • 채용 및 온보딩 최적화: 후보자 발굴, 면접 일정 조율 또는 신원 조회의 지연을 파악합니다. 흐름을 분석해 채용 기간이 길어지는 근본 원인을 찾아 인재 확보 속도를 높일 수 있습니다. 온보딩 순서의 효과도 평가해 IT 환경 설정이나 교육 배정과 같은 필수 업무가 제때 규정에 맞게 완료되는지 확인할 수 있습니다.
  • 경력 개발 및 성과 관리: 승진, 직무 변경 또는 성과 평가를 위한 내부 프로세스를 간소화합니다. 특정 관리 단계에서 승인이 반복적으로 지연되는지, 특정 평가 주기가 다른 주기보다 훨씬 오래 걸리는지 확인할 수 있습니다. 이를 바탕으로 경력 개발 경로를 개선하고 공정하고 시기적절한 성과 평가를 지원할 수 있습니다.
  • 효율적인 퇴사 절차 및 규정 준수: 퇴사 면담부터 자산 회수와 시스템 접근 권한 해제까지 필요한 모든 단계가 제때 규정에 맞게 완료되는지 분석합니다. 이를 통해 법적 위험을 줄이고 데이터 보안을 강화하며 직원이 원만하게 퇴사하도록 지원할 수 있습니다.

process mining을 활용하면 이러한 과제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻고, 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기 처리 시간을 줄일 수 있습니다.

프로세스 최적화로 측정 가능한 성과 달성

process mining으로 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기를 최적화하면 구체적이고 측정 가능한 효과를 얻을 수 있습니다.

  • 처리 시간 단축: 채용을 앞당기고 내부 이동을 신속하게 처리하며 퇴사 절차를 효율화할 수 있습니다. 이를 통해 운영 민첩성을 높이고 리소스를 더 빠르게 배분할 수 있습니다.
  • 비용 절감: 공석 기간을 줄여 채용 비용을 낮추고, 수작업 후속 조치에 드는 행정 부담을 줄이며, 직원 조기 퇴사로 발생하는 비용을 완화할 수 있습니다.
  • 규정 준수 강화: 직원 여정의 모든 단계에서 규제 요건과 내부 정책을 일관되게 준수해 미준수 위험을 줄일 수 있습니다.
  • 직원 경험 개선: 간소하고 투명한 직원 생애주기는 만족도와 참여도를 높이고 인재 유지에 도움이 됩니다. 직원은 원활한 전환과 효율적인 HR 지원을 경험할 수 있습니다.

직원 생애주기 최적화 시작하기

ADP Workforce Now에서 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기가 어떻게 진행되는지 파악하는 것이 실질적인 개선의 첫걸음입니다. process mining은 데이터에 기반해 합리적인 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하고, 개선을 위한 명확한 방향을 제시합니다. 실제 프로세스를 시각화하고 비효율을 찾아내면 의미 있는 프로세스 최적화를 추진할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 활용해 HR 운영을 더 효율적이고 규정에 맞으며 직원 중심으로 개선하는 방법을 살펴보세요.

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일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

채용이 지연되면 중요한 직무의 공석 기간이 길어져 팀 생산성과 프로젝트 일정에 영향을 줍니다. 채용 활동이 길어지고 외부 채용 대행 수수료가 발생하면 비용도 늘어나 조직의 성장이 저해될 수 있습니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 이벤트 데이터를 분석해 채용 프로세스를 매핑하고, 신원 조회 대기열이나 승인 지연과 같은 구체적인 병목을 찾아냅니다. 각 단계를 시각화해 시간이 많이 소요되는 지점을 파악하고, 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기에서 인재 확보를 앞당길 수 있도록 개선을 지원합니다.

온보딩 프로세스가 비효율적이면 신입 직원이 업무에 익숙해지는 데 시간이 더 걸리고, 초기 참여도가 낮아지며 조기 퇴사 위험이 커집니다. 부서마다 경험이 다르면 직원이 불만을 느끼고 첫인상이 나빠져 장기적인 만족도에도 영향을 줄 수 있습니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now에서 초기 서류 작성부터 교육 배정과 급여 설정까지 온보딩 여정을 자세히 보여줍니다. 차이와 지연을 파악해 조직이 가장 효율적인 경로를 표준화하고 모든 신입 직원이 일관되고 원활하게 업무를 시작하도록 지원함으로써 직원 생애주기를 최적화합니다.

신원 조회 누락이나 불완전한 퇴사 절차와 같은 HR 프로세스의 규정 미준수는 조직을 법적 위험, 금전적 제재, 평판 손상에 노출시킵니다. 규제 요건과 내부 정책을 준수하는 것은 중요하지만, 직원 생애주기 전반을 모니터링하기는 쉽지 않습니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 프로세스 흐름에서 필수 단계 누락이나 순서가 잘못된 활동 등 이탈을 찾아 잠재적인 규정 위반을 파악합니다. 감사 추적 기록과 알림을 제공해 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기 전반에서 규제 요건을 준수하도록 지원하고 위험 노출을 줄입니다.

채용과 온보딩 직후 직원이 퇴사하면 채용, 교육, 조직 적응에 투자한 비용이 크게 손실됩니다. 팀의 안정성과 사기에 영향을 주고, 비용이 많이 드는 재채용을 반복하게 해 전략적인 인력 계획과 조직 발전을 저해합니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now에서 "Employee Onboarded" 직후 "Termination Initiated" 이벤트가 발생한 조기 퇴사를 이전 프로세스 이벤트와 연결해 분석합니다. 특정 온보딩 경로, 교육 지연 또는 부서 문제와의 연관성을 찾아 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기에서 조기 퇴사의 근본 원인을 파악합니다.

성과 평가가 지연되거나 일관성이 없으면 적시에 피드백을 제공하기 어렵고 직원의 성장을 저해하며, 성과를 인정하거나 방향을 바로잡을 기회를 놓칠 수 있습니다. 이는 직원 참여도와 인재 성장에 직접 영향을 주고 개인의 성과를 비즈니스 목표에 맞추기 어렵게 합니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now에서 성과 평가 활동의 흐름을 시각화하고, "Performance Review Conducted"부터 후속 조치 또는 다음 평가까지의 처리 시간을 보여줍니다. 병목과 편차를 찾아 성과 관리 주기를 간소화하고 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기 전반에서 일관되고 시기적절한 피드백을 제공하도록 지원합니다.

오프보딩이 비효율적으로 진행되면 보안 취약점, 회사 자산 미회수, 최종 급여 처리 지연이 발생해 법적·재무적 책임으로 이어질 수 있습니다. 퇴사 직원의 경험에도 영향을 주며, 조직의 평판과 향후 채용에도 좋지 않은 결과를 가져올 수 있습니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now 데이터를 사용해 "퇴사 절차 시작"부터 "오프보딩 작업 완료", "퇴사 면담 실시"까지 오프보딩 작업의 완결성과 적시성을 추적합니다. 채용부터 퇴직까지의 직원 생애주기 프로세스에서 누락된 단계를 파악하고, 필요한 절차가 모두 이행되도록 지원하며, 직원 퇴사와 관련된 위험을 줄입니다.

내부 승진과 직무 변경 절차가 비효율적이면 직원의 경력 개발이 막혀 불만이 커지고 유능한 인재를 잃을 수 있습니다. 기존 직원의 역량을 키우는 것보다 비용과 시간이 더 드는 외부 채용에 의존하게 될 수도 있습니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now에서 직원의 직무 이동이나 승진 과정을 매핑하고, 승인 지연이나 "Performance Review Conducted"에서 "Promotion Approved" 또는 "Role Change Initiated"로 이어지는 전환의 지연을 찾아냅니다. 이를 통해 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기 전반에서 내부 성장 경로를 앞당길 기회를 파악할 수 있습니다.

ADP Workforce Now 프로세스에서 수작업과 우회 절차에 의존하면 오류와 처리 시간이 늘고, HR 직원이 전략 과제에 집중하기 어려워집니다. 이로 인해 운영 비용이 증가하고 데이터 정확성이 떨어져 데이터 무결성과 보고 품질에 영향을 줄 수 있습니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now 이벤트 로그에 기록된 활동 순서와 사용자 상호작용을 분석해 숨겨진 수작업이나 반복적인 재작업을 찾아냅니다. 자동화되거나 표준화된 절차가 우회되는 지점을 보여주어 수작업을 줄이고 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기 효율성을 높이는 데 필요한 정보를 제공합니다.

입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기를 데이터로 명확히 파악하지 못하면 문제의 근본 원인을 찾고 실제 프로세스 성과를 측정하거나 효과적인 개선을 추진하기 어렵습니다. 투명성이 부족하면 전략적 의사결정이 어려워지고 비효율이 계속될 수 있습니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 여러 데이터 지점을 연결해 직원 여정 전체를 일관된 시각적 맵으로 보여줍니다. 프로세스가 실제로 어떻게 운영되는지 객관적으로 파악하고, 다른 방법으로는 보이지 않는 병목과 이탈을 찾아 직원 생애주기 전반의 데이터 기반 최적화를 지원합니다.

관리자 변경이 잦거나 제대로 관리되지 않으면 직원의 성장과 성과, 전반적인 경험에 차질이 생겨 업무 의욕이 떨어지거나 퇴사로 이어질 수 있습니다. 이러한 변화가 직원의 경력 경로에 미치는 영향을 파악하면 업무의 연속성과 지원을 유지하는 데 도움이 됩니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 "Manager" 속성 변경 내역을 이후 직원 활동 및 성과 지표와 연계합니다. 관리자 변경이 직원의 성장, 성과 평가 시기 또는 퇴사에 영향을 미치는 패턴을 찾아 Hire to Retire 직원 생애주기 전반의 조직 안정성을 높일 방안을 파악할 수 있습니다.

교육 배정과 이수 과정이 제대로 관리되지 않으면 직원의 역량에 공백이 생기고 업무 준비가 늦어지며 필수 교육 규정을 준수하지 못할 수 있습니다. 이는 개인의 성과와 조직의 역량에 영향을 미쳐 생산성과 성장을 저해합니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 "Training Assigned" 활동과 이후 관련 활동을 분석해 교육 배정 지연, 이수율, 직원의 성장이나 직무 변경에 미치는 영향을 파악합니다. Hire to Retire 직원 생애주기 전반에서 직원이 필요한 교육을 제때 받고 적절한 성장 기회를 얻도록 교육 워크플로를 개선할 수 있습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

채용 기간이 길어지면 적합한 인재를 놓치고 비용도 늘어납니다. 이 목표는 ADP Workforce Now의 채용 프로세스에서 병목을 찾아 제거해 중요한 직무를 우수한 인재로 신속하게 채우는 데 초점을 둡니다. 채용을 앞당기면 생산성이 높아지고 운영 비용을 줄일 수 있습니다. ProcessMind는 "Job Requisition Created"부터 "Offer Accepted"까지의 경로를 분석해 지연과 편차를 보여줍니다. 실제 채용 소요 시간을 매핑하고 채용이 길어지는 원인을 찾아 Hire to Retire 프로세스의 채용 기간을 15~25% 단축할 수 있습니다.

신규 입사자가 만족하고 오래 근무하려면 온보딩이 원활하고 신속하게 진행되어야 합니다. 이 목표는 ADP Workforce Now에서 필수 설정 작업과 초기 교육 배정이 지연되지 않도록 해 신규 입사자가 빠르게 조직에 적응하고 업무를 시작하게 하는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 "Employee Onboarded"부터 "Payroll Setup Completed"까지의 활동에서 편차와 병목을 찾아냅니다. 효율적인 온보딩 경로를 표준화하면 온보딩 기간을 20~30% 줄이고 Hire to Retire 여정을 일관되고 긍정적으로 시작할 수 있습니다.

직원 생애주기에서 규정을 준수하지 않으면 법적 위험과 금전적 제재가 발생할 수 있습니다. 이 목표는 채용부터 퇴사 처리까지 모든 HR 프로세스가 내부 정책과 외부 규정을 일관되게 따르도록 하는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now에서 신원 조회와 퇴사 절차 등 규정 준수와 관련된 주요 활동을 매핑합니다. 규정에 맞는 경로에서 벗어난 사례를 찾아 신속한 시정 조치를 지원하며, Hire to Retire 프로세스의 규정 위반을 최대 90% 줄일 수 있습니다.

입사 초기 퇴사가 많으면 채용 비용이 늘고 팀 사기도 떨어집니다. 이 목표는 직원이 입사 후 첫해에 퇴사하는 이유를 파악해 맞춤형 대책을 마련하고 인재 유지와 신규 인재에 대한 투자를 보호하는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 "Offer Accepted"부터 "Performance Review Conducted"까지 직원의 경로를 추적하고, 특정 프로세스 경로나 지연이 조기 퇴사와 연관되는지 분석합니다. Hire to Retire 프로세스에서 이러한 패턴을 찾아내면 특히 ADP Workforce Now에 기록된 활동을 바탕으로 입사 초기 퇴사를 10~20% 줄일 수 있습니다.

성과 평가가 비효율적으로 진행되면 피드백이 늦어지고 직원의 성장이 저해되며 불만이 생길 수 있습니다. 이 목표는 성과 관리 프로세스를 원활하고 시기적절하게 운영해 직원이 정기적으로 건설적인 피드백을 받고 성장할 수 있도록 하는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 "Performance Review Conducted" 프로세스를 시각화해 지연이나 재작업을 유발하는 단계를 찾아냅니다. 프로세스 흐름을 개선하면 평가 주기를 25~40% 단축하고 직원 생애주기 전반의 참여율을 높일 수 있습니다.

오프보딩을 제대로 관리하지 못하면 보안 위험과 규정 준수 문제가 발생하고 고용주로서의 평판이 나빠질 수 있습니다. 이 목표는 직원이 퇴사할 때 자산 회수부터 최종 급여 처리까지 필요한 절차를 빠르고 정확하게 완료하도록 하는 것입니다. ProcessMind는 "퇴사 절차 시작"부터 "오프보딩 작업 완료"까지의 경로를 분석해 프로세스 흐름에서 누락과 지연을 보여 줍니다. 조직은 ADP Workforce Now에서 관련 단계를 개선해 오프보딩 작업 완료율을 30% 높이고, 채용부터 퇴직까지의 직원 여정 전반에서 관련 위험을 줄일 수 있습니다.

직원이 사내에서 새로운 직무로 이동할 수 있도록 지원하면 인재 유지와 조직의 민첩성을 높일 수 있습니다. 이 목표는 승진과 직무 변경 절차를 앞당겨 직원이 회사 안에서 성장하고 역량을 발휘하도록 하는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 "Promotion Approved" 및 "Role Change Initiated" 활동을 매핑해 승인 워크플로와 부서 간 인계 과정의 병목을 찾아냅니다. 이러한 경로를 개선하면 사내 이동 속도를 20% 높이고 성장 중심의 문화를 조성할 수 있습니다.

수작업으로 처리하는 HR 업무는 오류가 발생하기 쉽고 전략적 과제에 쓸 시간을 빼앗습니다. 이 목표는 반복적인 행정 업무를 자동화할 기회를 찾아 HR 담당자의 업무 부담을 줄이고 데이터 정확도를 높이는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now에서 반복 빈도가 높거나 수작업 데이터 입력이 과도한 활동을 찾아냅니다. 자동화 후보를 확인해 수작업이 필요한 지점을 30~50% 줄이고 Hire to Retire 생애주기 전반의 효율성을 높일 수 있습니다.

같은 프로세스를 일관성 없이 수행하면 비효율과 오류가 발생하고 운영 규모를 키우기도 어려워집니다. 이 목표는 다양한 프로세스 경로를 모범 사례에 맞는 효율적인 워크플로로 통합해 예측 가능성을 높이고 조직 전반의 운영 복잡성을 줄이는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 Hire to Retire 여정에서 실제로 발생하는 모든 프로세스 경로를 시각화하고, 가장 흔하고 효율적인 경로와 임시방편으로 달라진 경로를 구분합니다. 프로세스 경로의 70%를 모범 사례에 맞게 표준화하면 운영 현황을 명확히 파악하고 일관성을 높일 수 있습니다.

관리자가 바뀌면 직원의 성장, 교육 또는 성과 평가 주기에 차질이 생길 수 있습니다. 이 목표는 보고 체계가 바뀌더라도 직원의 성장과 업무 연속성을 유지하도록 전환 과정을 원활하게 하는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now의 "Manager" 속성 변경이 "Performance Review Conducted" 또는 "Training Assigned" 같은 활동에 미치는 영향을 분석합니다. 관련 지연을 찾아 부정적인 영향을 15~20% 줄이고 Hire to Retire 프로세스 전반에서 직원의 업무 흐름을 유지할 수 있습니다.

직원이 적절한 교육을 받고 이수하도록 하는 일은 역량 개발과 규정 준수에 중요합니다. 이 목표는 교육 배정의 효과와 적시성을 높여 직원이 필요한 지식을 제때 갖추도록 하는 데 초점을 둡니다. ProcessMind는 ADP Workforce Now에서 "Training Assigned" 활동과 이후 이수 상태를 추적해 교육 과정의 병목과 비효율을 보여줍니다. 교육 워크플로를 개선하면 교육 이수율을 20~25% 높이고 직원의 역량을 강화할 수 있습니다.

Hire to Retire 직원 생애주기 개선을 위한 6단계

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템플릿 다운로드

수행할 작업

Hire to Retire 데이터에 맞게 미리 구성된 Excel 템플릿을 받습니다. 이 템플릿을 사용하면 ADP Workforce Now 데이터를 분석에 적합한 구조로 정리할 수 있습니다.

중요한 이유

정확한 process mining을 위해서는 표준화된 데이터 구조가 중요합니다. 표준 구조를 사용하면 오류를 방지하고 ProcessMind에 데이터를 원활하고 효율적으로 불러올 수 있습니다.

기대 효과

Hire to Retire 프로세스 데이터를 입력할 수 있는 Excel 템플릿입니다. ProcessMind와 호환되도록 구성되어 있습니다.

분석 결과

직원 생애주기에서 주요 인사이트 찾기

ProcessMind는 ADP Workforce Now의 원시 데이터를 이해하기 쉬운 시각화로 바꿔 직원 생애주기의 실제 흐름을 보여줍니다. 채용부터 퇴직까지 모든 단계를 명확하게 파악할 수 있습니다.
  • 직원의 전체 여정을 시각화합니다
  • 채용 지연과 병목을 찾아냅니다
  • 온보딩과 오프보딩 단계를 개선합니다
  • ADP Workforce Now의 규정 준수 여부를 확인합니다
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

일반적인 성과

직원 생애주기 효율화

이러한 성과는 ADP Workforce Now 데이터에서 얻은 인사이트를 바탕으로 Hire to Retire 프로세스를 개선하면 효율성과 직원 경험을 측정 가능한 수준으로 높일 수 있음을 보여줍니다.

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채용 기간 단축

채용 주기 평균 단축률

채용 프로세스의 병목을 찾아 제거하면 공석을 채우는 데 걸리는 시간을 크게 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

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온보딩 속도 향상

신규 입사자 설정 시간 단축률

Process mining은 직원의 초기 설정과 주요 온보딩 작업을 효율화해 신규 입사자가 더 빨리 업무를 시작하고 원활하게 조직에 적응하도록 돕습니다.

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규정 준수 수준 향상

주요 HR 업무 완료율 증가

직원 생애주기의 모든 단계에서 SLA와 규제 요건 준수 여부를 모니터링해 신원 조회, 급여 설정, 필수 교육을 제때 완료하도록 지원합니다.

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입사 초기 퇴사 감소

입사 첫해 직원 퇴사율 감소

입사 후 6~12개월 이내 퇴사로 이어지는 채용 문제나 초기 경력 지원의 부족을 찾아 직원 유지율을 높이고 대체 인력 채용 비용을 줄입니다.

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성과 평가 기간 단축

평가 주기 단축

지연과 비효율을 찾아 성과 평가 프로세스를 개선하면 피드백 주기를 단축하고 직원에게 성장 기회를 더 신속하게 제공할 수 있습니다.

결과는 프로세스의 복잡도, 데이터 품질, 조직의 구체적인 목표에 따라 달라집니다. 아래 수치는 여러 도입 사례에서 일반적으로 확인된 개선 수준입니다.

권장 데이터

중요한 속성과 활동부터 시작하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.
이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

직원이 채용될 때 시스템에서 부여하는 고유 식별자입니다.

중요한 이유

직원과 관련된 모든 이벤트를 연결하는 기본 키로, 직원 생애주기 전체를 재구성하고 분석할 수 있게 합니다.

직원 생애주기에서 발생한 특정 이벤트나 작업의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스의 단계를 정의하므로 프로세스 흐름을 시각화하고, 프로세스의 편차와 성과를 분석할 수 있습니다.

활동이 발생한 정확한 날짜와 시각입니다.

중요한 이유

프로세스의 시간 정보를 제공해 소요 시간을 계산하고 병목을 분석하며 이벤트를 올바른 순서로 정렬할 수 있습니다.

활동이 완료된 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

활동별 소요 시간을 정확히 계산하면 병목을 찾고 온보딩 업무나 성과 검토와 같은 단계의 효율성을 측정할 수 있습니다.

활동을 수행한 HR 담당자나 관리자 등 사용자의 이름입니다.

중요한 이유

담당자를 확인하고 개인 또는 팀 단위로 성과를 분석할 수 있어 리소스 배분과 교육을 개선하는 데 도움이 됩니다.

직원이나 채용 요청이 속한 부서입니다.

중요한 이유

부서별 분석은 각 부서의 프로세스 문제를 찾고 해당 업무 영역에 맞는 개선 활동을 설계하는 데 필요합니다.

직원이나 채용 예정 직책의 구체적인 직함 또는 역할입니다.

중요한 이유

직무별 분석을 통해 채용, 승진 또는 이직이 특정 직무에 집중되는지 파악할 수 있습니다.

재직, 퇴사, 휴직 등 직원의 현재 고용 상태입니다.

중요한 이유

케이스의 맥락을 제공하므로 분석 대상 직원 집단을 필터링하고 결과별 프로세스 흐름을 파악할 수 있습니다.

자발적 퇴사 또는 비자발적 퇴사 등 직원의 퇴사 사유로 기록된 내용입니다.

중요한 이유

직원이 퇴사하는 이유를 파악하는 것은 효과적인 인재 유지 전략을 수립하고 전반적인 직원 경험을 개선하는 데 중요합니다.

직원의 공식 입사일입니다.

중요한 이유

근속 기간을 계산하고 조기 퇴사 추세를 파악하는 데 필요합니다. 조기 퇴사 추세는 채용이나 온보딩 절차의 문제를 나타낼 수 있습니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

신규 또는 기존 직무에 대한 채용 요청이 공식적으로 생성된 시점을 나타냅니다. 채용 모듈에서 새 채용 요청 레코드가 생성된 시각을 기준으로 기록합니다.

중요한 이유

이 활동은 채용 프로세스의 시작점입니다. 채용 소요 시간 KPI를 측정하고 채용 퍼널의 효율성을 분석하는 기준이 됩니다.

지원자가 채용 제안을 공식적으로 수락해 입사 전 준비 절차가 시작된 시점을 나타냅니다. 지원서 상태가 'Offer Accepted' 또는 'Hired'로 변경된 기록을 바탕으로 추정합니다.

중요한 이유

이 활동은 주요 채용 주기의 종료 지점이자 채용 소요 시간 KPI의 측정 종료점입니다. 지원자가 신규 입사자로 전환되는 시점을 나타냅니다.

핵심 HR 시스템에 직원 레코드가 공식적으로 생성된 시점을 나타냅니다. 직원 마스터 데이터 레코드의 생성일을 명시적인 이벤트로 기록합니다.

중요한 이유

이 활동은 직원의 HR 시스템 내 여정이 공식적으로 시작되는 시점입니다. 급여와 복리후생 설정 등 이후 생애주기 활동을 진행하기 위한 기본 단계입니다.

은행 정보와 세금 서류 등 신규 입사자의 급여 정보가 입력되고 확인된 시점을 나타냅니다. 직원의 급여 상태가 'Active'가 되면 이 이벤트를 추정할 수 있습니다.

중요한 이유

직원에게 급여를 정확하고 제때 지급하기 위한 주요 단계입니다. 온보딩 주기 시간 KPI를 구성하는 지표입니다.

직원의 자진 퇴사 또는 비자발적 퇴사로 퇴사 처리 절차가 시작된 시점을 나타냅니다. 퇴사 거래가 시스템에 처음 입력될 때 기록합니다.

중요한 이유

이 활동은 모든 퇴사 절차를 시작하는 계기입니다. 퇴사 절차의 효율성을 분석할 때 출발점이 되며, '조기 퇴사율' KPI를 산출하는 데 중요합니다.

직원의 상태가 비활성으로 바뀌면서 회사와의 고용 관계가 공식적으로 종료된 상태를 나타냅니다. 직원 상태 필드가 '퇴사'로 변경된 것을 기준으로 파악합니다.

중요한 이유

이 활동은 직원 생애주기 케이스의 최종 종료를 나타냅니다. 상태 변경의 적용일이 공식 퇴사일입니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

Process mining을 사용하면 채용부터 퇴사 처리까지 직원의 실제 경로를 시각화하고 편차와 비효율을 찾아낼 수 있습니다. 채용 기간의 병목, 느린 온보딩, 규정 준수 누락을 파악해 개선 대상을 정하는 데 필요한 데이터 기반 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 직원 생애주기 전체를 개선할 수 있습니다.

주로 직원 ID를 케이스 식별자로 포함하고, 각 단계를 설명하는 활동명과 활동이 발생한 시각을 기록한 이벤트 로그가 필요합니다. 채용 단계, 온보딩 작업, 성과 평가, 승진, 퇴사 처리 활동 등의 데이터를 포함하면 직원 생애주기를 폭넓게 파악할 수 있습니다.

ADP Workforce Now의 기본 보고 도구나 사용자 지정 쿼리로 데이터를 추출할 수 있으며, API 연동을 사용할 수 있고 설정되어 있다면 이를 통해 추출할 수도 있습니다. 직원별 고유 식별자와 시각이 포함된 이벤트 단위 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 보통 IT 팀이나 연동 전문가가 이 과정을 지원합니다.

데이터 추출과 모델 생성 등 초기 설정에는 데이터의 가용성과 복잡도에 따라 보통 몇 주가 걸립니다. 4~6주 이내에 기본 프로세스 맵을 만들고 Hire to Retire 프로세스의 주요 병목과 편차에 대한 초기 인사이트를 얻어 개선이 필요한 영역을 확인할 수 있습니다.

예. 실제 프로세스 흐름을 매핑하면 규정 준수 단계가 누락되거나 지연되는 사례를 찾아내고 입사 초기 퇴사로 이어지는 패턴을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 특정 온보딩 경로가 높은 퇴사율과 연관되는지 확인해 예방 조치를 마련하고 직원 유지 전략을 개선할 수 있습니다.

데이터 추출과 초기 설정에 어느 정도의 기술 전문성이 있으면 도움이 되지만, 최신 process mining 도구는 현업 사용자를 고려해 설계되었습니다. 많은 플랫폼이 직관적인 인터페이스와 사전 구축된 커넥터를 제공하므로 지속적인 분석에 고급 기술 역량이 꼭 필요한 것은 아닙니다. 성공적인 도입을 위해 보통 도구 공급업체가 교육을 제공합니다.

채용 기간 단축, 더 빠르고 일관된 온보딩, 규정 준수 개선, 입사 초기 퇴사 감소를 기대할 수 있습니다. 또한 HR 운영 현황을 더 잘 파악해 성과 관리와 조직 내 인재 이동을 효율적으로 운영할 수 있습니다.

실제 데이터에 불일치가 있는 것은 흔한 일입니다. process mining 도구에는 이러한 문제를 처리할 수 있는 데이터 준비 및 정제 기능이 포함되어 있습니다. 초기 분석을 통해 데이터 품질 문제를 확인하고 ADP Workforce Now의 데이터 수집 절차를 체계적으로 개선할 수 있습니다.

아닙니다. process mining은 일반적인 보고를 넘어 실제 이벤트 순서를 시각화하고 숨겨진 변형과 편차를 포함해 프로세스가 실제로 어떻게 진행되는지 보여줍니다. 지표의 현재 수치뿐 아니라 그 원인에 대한 진단 인사이트를 제공해 운영 현황을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

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