측정 가능한 결과로서 다양성, 형평성 및 포용성을 달성하고자 하는 조직은 노력에서 지표 및 핵심 성과 지표(KPI)의 중요성을 알고 있습니다. DEI 지표를 통해 조직은 당면 과제를 더 잘 이해하고 운영할 수 있으며, 리더 및 기타 이해관계자가 진전을 이룰 수 있도록 책임을 묻고, 불평등을 줄이기 위해 목표 개입을 실험할 수 있습니다. 그러나 DEI 메트릭의 중요성을 이미 인식하고 있는 조직에서도 리더는 올바른 메트릭을 측정하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 어디서부터 시작해야 할지 알기 어렵고 노이즈에서 가장 중요한 메트릭을 추출하는 것도 어렵습니다.
DEI 진행 상황을 효과적으로 측정하려는 리더는 먼저 측정할 가치가 있는 이해관계자에게 가치 있는 많은 범주의 결과가 있고 인구통계학적 대표성을 측정하는 것만으로는 불충분하다는 사실을 인식해야 합니다. 측정하기로 선택한 각각에 대해 변화 이론(긍정적인 결과를 종합적으로 생성할 일련의 연결된 가설)을 개발하여 맞춤형 대리 메트릭을 식별합니다. 마지막으로, 데이터 기반 DEI 노력에서 어렵게 얻은 결과가 단순히 선반에 먼지만 쌓이지 않도록 하려면 해당 데이터를 사용하여 조치를 취하고 리더에게 책임을 묻고 목표를 전달하기 위한 계획을 미리 세우십시오. 조직의 DEI 노력. 이러한 조치를 취하면 이해 관계자에게 진행 상황을 명확하게 증명하고, 효과가 있는 확장 이니셔티브에 대한 사례를 형성하고, 효과적이고 책임감 있게 최첨단 DEI 개입을 배포할 수 있습니다.
인구통계를 넘어서는 결과의 중요성을 인식합니다.
2021년 말 현재 Russell 1000대 기업의 절반 이상이 정부에 보낸 인종/민족, 성별 및 직업 범주 정보를 다른 이해관계자와 공개적으로 공유합니다. 내가 이야기한 많은 리더들은 이러한 공개를 생각하면서 “DEI 지표”를 “인구 통계 정보 공개”와 연결합니다. “우리 DEI 지표는 훌륭합니다. 우리 회사의 52percent가 여성입니다.”
이러한 지표를 공개적으로 공유하는 것은 중요한 단계이지만, 이러한 지표만으로는 빠르게 변화하는 이해관계자의 기대치를 충족시키기에 충분하지 않습니다. 귀하의 조직이 DEI에 관심이 있다면 실제로 이것은 다음을 포함하여 훨씬 더 큰 결과 세트에 관심을 갖는 것을 의미한다는 것을 인식하십시오.
- 책임 인프라: 조직이 DEI 목표 달성에 대한 책임을 리더에게 부여하는 인센티브 및 책임 시스템. 몇 가지 눈에 띄는 예에는 최고 DEI 책임자의 임명 또는 기업 DEI 및 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 목표 달성에 경영진 급여를 연계하는 결정이 포함됩니다. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 평가, 승진 또는 급여에 DEI 관련 책임이 포함된 VP 수준 이상의 리더의 비율입니다.
- DEI 인프라: 조직이 DEI 작업을 수행하고 DEI 목표를 달성하는 데 사용하는 공식 및 비공식 그룹. 여기에는 ERG(Worker Useful resource Teams), DEI 위원회, 위원회, 자문 위원회, 작업 그룹, DEI 상근 직원 및 컨설턴트가 포함되는 경우가 많습니다. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 조직의 크기 및 크기와 관련하여 DEI 작업을 수행하는 엔티티(들)가 사용할 수 있는 자금 및/또는 인력입니다.
- 진행: 직원 경력 발전과 관련된 프로세스 및 구조. 여기에는 후원, 멘토링과 같은 공식 및 비공식 프로그램뿐만 아니라 승진, 표창, 학습 및 개발 프로세스가 포함됩니다. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 직원이 승진하는 평균 기간입니다.
- 위법 행위 및 분쟁 해결: 조직이 차별과 같은 위법 행위 사건을 해결하는 공식 및 비공식 프로세스. 이러한 프로세스에는 보고 프로세스 및 충돌 해결 사례가 포함됩니다. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 공식 및 비공식 직원 보고가 보고자에게 만족스러운 방식으로 해결된 비율입니다.
- 안녕: 조직의 의료 혜택, 유연하고 원격 근무 정책, 급여 및 급여, 접근성, 병가 및 휴가 정책을 포함하여 직원 및 이해 관계자의 복지를 직장 안팎에서 가능하게 하는 리소스 및 시스템. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 아플 때 일하는 인력의 비율입니다.
- 인원: 직원뿐만 아니라 시간제 근로자, 계절 근로자, 계약자, 파트너 및 벤더를 포함하여 조직의 생태계에서 일하는 다른 사람들을 포함하여 조직 인력의 인구 통계 및 기타 자질. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 각 직급의 여성 직원 비율입니다.
- 사회적 영향: 민주적 규범과 안전한 시민 사회에 대한 기여를 포함하여 조직 운영이 주변 사람과 커뮤니티에 미치는 영향. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 사기, 내부자 거래, 독점 금지 행위 또는 과실과 같은 비윤리적 행위와 관련된 법적 절차로 인한 금전적 손실입니다.
- 환경 적 영향: 조직의 운영 및 공급망이 환경, 그 안의 삶, 기후 변화에 미치는 종종 설명되지 않는 영향. 이 범주와 관련된 결과 메트릭의 예는 재사용을 통해 회수 및 재평가된 폐기물의 비율입니다.
이해관계자는 더 이상 대표 데이터에만 관심이 없습니다. 그들은 조직이 효과적인 DEI 작업에 자금을 지원하고 있는지, 차별을 제거하고 사건을 공정하게 해결하고, 운영이 소외된 커뮤니티에 불균형적으로 영향을 미치지 않는지 확인하기를 점점 더 알고 싶어합니다. 다양한 결과 유형에 대한 측정항목을 수집하고 인구통계별로 각각을 분류하면 이해관계자가 수행하는 것과 유사하게 전체론적이고 다면적인 방식으로 DEI의 진행 상황을 측정하고 성공을 보고할 때 이해관계자가 동의할 가능성을 높일 수 있습니다.
변화 이론을 만듭니다.
측정하려는 각 범주에 대해 작업 변화 이론을 개발하십시오. 즉, 조직을 현재 지점 A에서 의도한(이 경우에는 더 다양하고 공평하며 포괄적인) 지점으로 집합적으로 이동할 행동에 대한 일련의 연결된 가설입니다. 비.
예를 들어 조직이 모든 직무 수준에서 흑인, 라틴계, 원주민 및 동남아시아인, 여성, 장애인 및 LGBTQ+ 사람들의 대표성을 높이려는 경우 샘플 변화 이론에는 다음이 포함될 수 있습니다.
변화 이론은 본질적으로 가설로 운영되는 정보에 입각한 추측입니다. 옳고 그른 변화 이론과 같은 것은 없지만 다양한 이해 관계자 그룹과 함께 하나를 개발하면 이러한 정보에 입각한 추측이 조직에 정확할 가능성이 높아집니다.
그러나 정확한 변화 이론의 주요 가치는 원하는 결과를 직접 측정하는 것이 아니라 성과와 관련된 중요한 추가 요소인 특정 대리 지표를 직접적으로 알릴 수 있는 능력에 있습니다.
변화 이론이 보다 포용적인 문화를 만들고 급여 투명성 정책을 구현하여 이직률을 낮추는 것과 관련된 경우 이직률의 결과 메트릭 외에 수집할 프록시 메트릭은 포함 및 급여 투명성 수준에 대한 평가가 됩니다. . 변화 이론의 각 측면에 이 동일한 프로세스를 적용하면 DEI 노력과 가장 관련이 있는 일련의 결과 지표 및 프록시 지표를 얻을 수 있습니다.
데이터와 조사 결과를 사용하여 후속 조치를 취하십시오.
귀하의 DEI 측정 노력은 “올바른 지표 선택”에서 끝나지 않습니다. 메트릭은 해결해야 하는 문제에 대해 리더를 조정하고 메트릭에서 유용한 결과를 얻기 위해 직접 사용되는 경우 DEI 작업에 가장 큰 가치를 부여합니다. 이러한 메트릭을 인구 통계 및 조직 요인별로 분류해야 합니다.
인구 통계학적 요인은 사람들의 정체성, 특성, 커뮤니티 및 신념에 대해 수집된 사회적 정보를 말합니다. 일반적인 차원에는 인종, 성별, 연령 및 장애 상태가 포함되지만 지역, 조직 및 연구 질문에 따라 성별, 종교, 정치적 성향, 계급 상태, 부모 상태, 임신 상태, 트랜스젠더 상태, 그리고 베테랑 상태.
조직적 요소는 조직 내 사람들의 경험과 위치에 대해 수집된 정보를 말합니다. 일반적인 차원에는 임기, 직무 수준, 부서, 역할, 관리 대 독립 기여자 상태, 사무실 위치, 급여, 원격 대 하이브리드 상태가 포함됩니다.
예를 들어, 이러한 요인으로 데이터를 분석하면 주로 관리자에 대한 하급 직원의 경험과 관련된 이직률의 성별 차이가 드러날 수 있습니다. 이 데이터를 더 자세히 조사하고 포커스 그룹, 인터뷰, 정성적 설문 조사 및 퇴사 인터뷰 데이터를 통해 추가적인 정성적 데이터를 수집하면 관리 편향, 관리자가 효과적으로 이끌 수 있는 리소스 부족 또는 주니어 수준을 처벌하는 전사적 문화 측면을 밝힐 수 있습니다. 말 잘하는 직원.
결과에 도달하기 전에도 데이터가 나타내는 내용에 대한 후속 조치 계획을 세우고 데이터 자체를 효과적으로 보호, 사용 및 전달하는 방법을 알아야 합니다. 즉, DEI 메트릭 및 DEI 데이터를 심각한 데이터 기반 이니셔티브를 처리하는 것과 동일한 엄격함과 책임으로 처리하고 이에 의존하여 조직의 DEI 이니셔티브에 동일한 수준의 엄격함과 책임을 추가합니다.
DEI 측정이 상대적으로 “새로운” 공간처럼 느껴질 수 있지만 정보에 입각한 리더는 자신의 조직에서 이러한 노력을 주도할 것이라는 전망에 겁먹을 필요가 없습니다. “모범 사례” 메트릭의 쉬운 목록이 없을 수 있습니다. 그건 사실이야. 그러나 이해 관계자가 조직에서 중요하게 여기는 결과를 인식하고, 사용하는 메트릭을 안내하는 변화 이론을 만들고, 데이터 및 결과를 후속 조치할 수 있다면 측정 가능하고 책임 있는 진전을 이룰 수 있습니다. 다양성, 형평성 및 포용성을 가시적인 결과로 달성합니다.