플렉스 "연봉 7000 넘을수록 이직률 현저히 낮아져"

올인원 HR 플랫폼 플렉스(flex)가 30일 '인재 밀도를 지키는 조직의 조건: 실제 데이터 기반으로 구성원 리텐션 요인을 도출하다'라는 제목의 HR 데이터 리포트를 30일 발행했다.

리포트는 플렉스에 축적된 방대한 데이터 중 특정 조건에 부합하는 데이터 2,872,607건을 가명화 처리 후 플렉스가 자체 개발한 AI 기반 ‘리텐션 예측 모델’로 분석했다.

'리텐션 예측 모델'은 퇴사 여부에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고, 각 요인의 리텐션 영향도를 파악하는 AI 기반 모델이다. 후보 요인 탐색을 위해 인사 정보, 인구통계적 정보, 회사 및 소속 부서의 특성, 근태 데이터 등 독립변수와 특정 기간 내 퇴사 여부의 패턴을 머신러닝 기법으로 학습시켰다. 여기에 '설명 가능한 AI'(XAI, eXplainable AI)' 방법론을 적용해 구성원 리텐션에 영향을 미치는 주요 요인 및 각 요인별 '리텐션 영향도 지수(SHAP Value, Shapley Additive exPlanation)'를 밝혀냈다.

'플렉스 HR 데이터 리포트'는 응답자의 주관과 편향이 개입될 수 있는 설문조사 방식의 통계와 달리, 실제 기록된 데이터에 근거한 것이 가장 큰 차별점이다. 올인원 HR 플랫폼에 표준화된 형태로 실시간 수집·축적되는 양질의 데이터가 분석의 정확성과 신뢰를 뒷받침한다는 설명이다.
플렉스는 최근 2년 이상 정규직 입사자의 월별 퇴사율 분석 결과 △입사 1년 내 퇴사율이 29.1%에 이르는 점 △1년 중에서도 초기 3개월 내 퇴사 비중이 41.6%에 달하는 점에 주목했다. 초기 3개월 간의 조직 경험이 근속 여부를 가르는 분수령이라 판단한 것이다.



이에 플렉스는 입사 3개월을 기준으로 ‘리텐션 예측 모델’을 적용, △기업 구성원 수 △산업군, △연봉, △연령, △평균 초과근무시간 △평균 원격근무시간 △평균 근속연수, △집-직장 간 거리 등의 각 요인 별 구성원 리텐션 영향도 지수를 도출했다.

일례로 '연봉'의 경우 높을수록 초기 리텐션과 긍정적인 상관관계가 뚜렷한 것으로 드러났다. 연봉이 4000만 원 미만일 때 리텐션에 부정적인 영향을 미쳤으며, 7000만 원대 이상으로 갈수록 긍정적 영향이 가파르게 높아짐을 확인할 수 있다.

각 요인의 상대적 중요도를 비교한 결과, 1·2위는 산업군 및 기업 구성원수로 중요도가 무려 276%와 246%에 이르렀다. 다음으로는 연봉(193%), 연령(173%), 평균 원격근무시간(112%), 평균 근속연수(111%)가 100%를 상회하며 상당한 영향을 미치는 것으로 드러났다. 평균 초과근무시간(61%) 및 집-직장 간 거리(28%)는 상대적으로 초기 리텐션에 영향을 덜 미치는 요인이었다.

플렉스 관계자는 “불확실성 높은 오늘날의 사회경제적 환경에서는 인재밀도가 조직의 핵심 경쟁력”이라며, “정교한 데이터 기반의 이번 리포트가 인재밀도 강화 전략 수립에 기여하길 바란다”고 말했다.


이상훈 글로벌이코노믹 기자 sanghoon@g-enews.com