인적자원 관리 소프트웨어 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028, 배포별 세분화(클라우드, 온프레미스), 조직 규모별 세분화(중소기업, 대기업), 유형별 세분화(직장 관리, 인재 관리, 소싱 및 채용, 지원자 추적 시스템), 최종 사용자별 세분화(IT 및 통신, BFSI, 제조, 소매, 공공 부문, 의료, 운송 및 물류, 기타), 지역별, 경쟁 예측 2019-2029F

시장 개요

글로벌 인적자원 관리 소프트웨어 시장은 2023년에 142억 9천만 달러로 평가되었으며, 2029년까지 12.77%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 예상합니다.

전 세계 조직은 운영을 간소화하고, 효율성을 높이고, 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 디지털 전환을 겪고 있습니다. HRM 소프트웨어는 관리 작업을 자동화하고, 직원 데이터를 중앙 집중화하고, 인력 역학에 대한 데이터 기반 통찰력을 제공하여 이러한 전환에서 중요한 역할을 합니다. 기업이 HR 관행을 현대화하고 클라우드 기반 솔루션을 도입하려고 하면서 확장 가능하고 통합된 HRM 소프트웨어에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다.

주요 시장 동인

클라우드 기반 솔루션 도입 증가

클라우드 기반 솔루션 도입은 글로벌 인적 자원 관리(HRM) 소프트웨어 시장 성장의 주요 원동력입니다. 산업 전반의 조직은 확장성, 유연성 및 비용 효율성으로 인해 HR 기능을 클라우드 기반 플랫폼으로 점점 더 옮기고 있습니다. 클라우드 기반 HRM 솔루션을 사용하면 기업은 값비싼 온프레미스 하드웨어의 필요성을 없애고 IT 유지 관리 부담을 줄임으로써 HR 운영을 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.

클라우드 기반 HRM 소프트웨어의 중요한 장점 중 하나는 접근성입니다. 직원과 HR 전문가는 인터넷 연결이 가능한 모든 위치와 장치에서 시스템에 액세스할 수 있어 원격 작업이 용이해지고 생산성이 향상됩니다. 이러한 유연성은 원격 및 하이브리드 작업 모델이 표준이 된 팬데믹 이후 시대에 특히 중요합니다. 클라우드 기반 솔루션은 HR 프로세스를 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공함으로써 직원과 관리자가 물리적 위치에 관계없이 시간 추적, 휴가 관리, 성과 평가와 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 보장합니다.

클라우드 기반 HRM 소프트웨어는 강력한 데이터 보안 및 규정 준수 기능을 제공하여 데이터 침해 및 규제 요구 사항과 관련된 문제를 해결합니다. 이러한 솔루션에는 종종 고급 암호화, 정기적인 보안 업데이트, 민감한 직원 정보를 보호하는 데 필수적인 GDPR 및 HIPAA와 같은 표준 준수가 함께 제공됩니다.

또 다른 주요 이점은 다른 엔터프라이즈 시스템과의 통합이 쉽다는 것입니다. 클라우드 기반 HRM 플랫폼은 급여 시스템, ERP 솔루션, CRM 도구와 같은 다양한 비즈니스 애플리케이션과 원활하게 통합될 수 있습니다. 이러한 통합은 다양한 기능 간에 데이터가 원활하게 흐르도록 보장하여 데이터 사일로를 줄이고 전반적인 비즈니스 효율성을 개선합니다.

또한 클라우드 기반 HRM 소프트웨어의 확장성은 모든 규모의 기업에 이상적인 선택입니다. 신생 기업과 중소기업(SME)은 이러한 솔루션을 활용하여 상당한 사전 투자 없이도 HR 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 반면, 대규모 조직은 온프레미스 인프라의 제약 없이 성장하면서 HRM 역량을 확장할 수 있는 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

클라우드 기반 HRM 솔루션의 채택 증가는 글로벌 HRM 소프트웨어 시장의 주요 원동력입니다. 접근성, 데이터 보안, 통합 기능 및 확장성의 이점은 클라우드 기반 플랫폼을 HR 운영을 개선하고 변화하는 비즈니스 환경에 적응하려는 조직에 매력적인 선택으로 만듭니다.

직원 경험 및 참여에 대한 강조 증가

직원 경험 및 참여에 대한 강조 증가는 글로벌 HRM 소프트웨어 시장의 주요 원동력입니다. 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 환경에서 조직은 직원이 가장 귀중한 자산이라는 것을 인식합니다. 결과적으로 직원 만족도, 생산성 및 유지율을 향상시키는 긍정적인 업무 환경을 만드는 데 점점 더 많은 관심이 집중되고 있습니다.

HRM 소프트웨어는 HR 프로세스를 간소화하고 직원에게 업무 관련 활동을 관리할 수 있는 사용자 친화적인 도구를 제공하여 직원 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 셀프 서비스 포털과 같은 기능을 통해 직원은 HR 담당자를 거치지 않고도 개인 정보에 액세스하고, 휴가를 요청하고, 프로필을 업데이트할 수 있습니다. 이러한 자율성은 HR 부서의 시간을 절약할 뿐만 아니라 직원에게 권한을 부여하여 직무 만족도를 높입니다.

직원 참여는 조직 내에서 직원이 얼마나 소중하게 여겨지고 연결되어 있는지와 밀접하게 연관되어 있습니다. HRM 소프트웨어는 피드백, 성과 평가 및 인정 프로그램을 지원하는 통합 플랫폼을 통해 의사 소통과 협업을 용이하게 합니다. 정기적인 피드백과 인정은 직원의 동기를 부여하고 참여시키는 데 필수적입니다. 이러한 활동을 위한 체계적인 프레임워크를 제공함으로써 HRM 소프트웨어는 지속적인 개선과 감사의 문화를 만드는 데 도움이 됩니다.

HRM 솔루션에는 종종 직원의 성장과 경력 발전에 중요한 학습 및 개발 모듈이 포함됩니다. HRM 소프트웨어는 개인화된 교육 프로그램과 개발 계획을 제공함으로써 직원이 조직 내에서 새로운 기술을 습득하고 경력을 발전시키는 데 도움이 됩니다. 개인 및 전문적 개발에 중점을 둠으로써 직원의 충성도를 높이고 이직률을 줄입니다.

데이터 분석은 직원 경험과 참여를 개선하는 데 기여하는 HRM 소프트웨어의 또 다른 핵심 측면입니다. 직원 성과, 만족도 및 참여 수준에 대한 데이터를 분석함으로써 조직은 추세와 개선 영역을 파악할 수 있습니다. 이 데이터 중심적 접근 방식을 통해 HR 부서는 문제를 해결하고 전반적인 직원 경험을 개선하기 위한 타겟팅된 전략을 구현할 수 있습니다.

원격 및 하이브리드 작업 모델의 증가로 인해 조직에서 가상 참여를 지원하는 HRM 소프트웨어에 투자하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 가상 온보딩, 팀 협업 및 원격 성과 관리를 위한 도구는 분산된 작업 환경에서 연결되고 참여하는 인력을 유지하는 데 필수적입니다.

전반적으로 직원 경험과 참여에 대한 강조는 고급 HRM 소프트웨어 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. HRM 소프트웨어는 커뮤니케이션, 인정, 개발 및 데이터 기반 의사 결정을 강화하는 도구를 제공함으로써 조직이 최고의 인재를 유치하고 유지하는 긍정적인 업무 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다.

인공지능 및 머신 러닝의 발전

인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 발전은 글로벌 HRM 소프트웨어 시장의 주요 원동력입니다. 이러한 기술은 일상적인 작업을 자동화하고, 데이터 분석을 통해 심층적인 통찰력을 제공하며, 의사 결정 역량을 강화하여 HR 프로세스를 혁신하고 있습니다.

HRM 소프트웨어에서 AI의 주요 이점 중 하나는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하는 기능입니다. 예를 들어, AI 기반 챗봇은 휴가 잔액, 급여 및 회사 정책과 관련된 일반적인 직원 질문을 처리할 수 있으므로 HR 전문가가 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 이력서를 분석하고 사전 정의된 기준에 따라 가장 적합한 후보자를 식별하여 구직 지원서의 초기 심사를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 채용 프로세스가 빨라질 뿐만 아니라 인간의 편견을 줄여 채용의 질을 개선할 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘은 HR 관리에서 점점 더 중요해지고 있는 예측 분석에 특히 유용합니다. ML 모델은 과거 데이터를 분석하여 직원 이직률을 예측하고, 잠재력이 높은 직원을 식별하고, 개인화된 개발 계획을 추천할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 HR 부서는 문제를 사전에 해결하고 직원 유지 및 성과를 개선하는 전략을 구현할 수 있습니다.

AI와 ML은 또한 성과 관리 시스템의 효과를 향상시키고 있습니다. 기존의 성과 평가는 종종 주관적이고 드물기 때문에 직원들 사이에 불만족을 초래합니다. 반면 AI 기반 HRM 소프트웨어는 프로젝트 관리 도구, 커뮤니케이션 플랫폼, 피드백 시스템과 같은 다양한 소스의 실시간 데이터를 사용하여 직원 성과를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 지속적인 피드백 루프는 성과 평가가 보다 객관적이고 시기적절하며 실행 가능하도록 보장합니다.

AI와 ML이 상당한 영향을 미치는 또 다른 분야는 인재 관리입니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 조직 내의 기술 격차를 파악하고 이러한 격차를 메우는 교육 프로그램을 추천할 수 있습니다. 또한 AI 기반 인재 분석은 조직이 인력 추세를 이해하고, 인재 확보 전략을 최적화하고, 승계 계획을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI와 ML은 HR 서비스를 개인화하여 전반적인 직원 경험을 개선하는 데 기여합니다. 예를 들어, AI는 개별 직원의 요구 사항과 선호도에 맞는 경력 경로, 학습 기회 및 웰빙 프로그램을 추천할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 보다 참여하고 만족스러운 인력을 만드는 데 도움이 됩니다.

AI와 ML의 발전은 HRM 소프트웨어 시장에서 상당한 변화를 주도하고 있습니다. AI와 ML은 일상적인 작업을 자동화하고, 예측적 통찰력을 제공하고, 성과 관리를 개선하고, 직원 경험을 개인화함으로써 조직이 인적 자원을 보다 효율적이고 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 HRM 환경에 미치는 영향이 커질 것으로 예상되며, 이는 시장 확장을 더욱 촉진할 것입니다.

주요 시장 과제

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제

글로벌 인적 자원 관리(HRM) 소프트웨어 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제입니다. HRM 소프트웨어 플랫폼은 개인 정보, 급여 데이터, 성과 평가, 건강 기록을 포함하여 방대한 양의 민감한 직원 정보를 저장합니다. 이러한 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 보장하는 것은 직원과의 신뢰를 유지하고 GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 규제 요구 사항을 준수하는 데 중요합니다.

HRM 시스템은 상호 연결되어 있어 데이터 침해, 랜섬웨어 공격, 피싱 사기와 같은 사이버 위협에 취약합니다. HRM 소프트웨어 침해로 인해 민감한 직원 정보가 승인되지 않은 당사자에게 노출되어 조직의 신원 도용, 금융 사기, 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 또한 데이터 침해로부터 복구하는 데 드는 비용은 상당할 수 있으며, 여기에는 법률 비용, 규제 기관의 벌금, 브랜드 평판 손상 등이 포함됩니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 HRM 소프트웨어 공급업체는 강력한 데이터 보안 조치를 구현해야 합니다. 여기에는 저장 중 및 전송 중인 데이터 암호화, 정기적인 보안 감사 및 업데이트, 최소 권한 원칙에 따른 액세스 제어, 사이버 보안 모범 사례에 대한 직원 교육이 포함됩니다. 또한 데이터 보호 규정 및 표준을 준수하는 것은 법적 책임을 피하고 직원과의 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다.

데이터 보안 문제의 또 다른 측면은 타사 공급업체 및 통합 관리입니다. 많은 HRM 소프트웨어 플랫폼은 급여 처리업체, 혜택 제공업체, 채용 플랫폼과 같은 외부 시스템과 통합됩니다. 각 통합 지점은 사이버 공격자의 잠재적 진입 지점을 나타냅니다. 따라서 HR 부서는 타사 공급업체를 엄격하게 조사하고 보안 표준을 준수하며 명확한 데이터 보호 계약을 체결해야 합니다.

개인 정보 보호 문제는 HRM 시스템 내에서 직원 데이터를 수집하고 사용하는 경우에도 발생합니다. 직원들은 개인 정보가 주의 깊게 처리되고 합법적인 사업 목적으로만 사용되기를 기대합니다. HR 부서는 데이터 수집, 저장 및 사용에 대한 투명한 정책을 수립하고 필요한 경우 직원의 명시적 동의를 받아야 합니다. 직원들에게 자신의 데이터에 대한 액세스 권한을 제공하고 선호 사항을 업데이트할 수 있도록 하면 신뢰와 규정 준수를 강화할 수 있습니다.

HRM 소프트웨어는 HR 프로세스를 간소화하고 직원 관리를 개선하는 데 상당한 이점을 제공하지만 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제는 여전히 중요한 과제입니다. 강력한 보안 조치를 구현하고, 규정 요구 사항을 준수하고, 데이터 개인 정보 보호 문화를 육성함으로써 조직은 이러한 위험을 완화하고 HRM 소프트웨어 시스템 사용에 대한 직원의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

기존 시스템과의 통합 복잡성

글로벌 HRM 소프트웨어 시장이 직면한 또 다른 과제는 새로운 HRM 시스템을 기존 엔터프라이즈 시스템과 통합하는 복잡성입니다. 많은 조직은 이미 급여 처리, 시간 추적, 성과 관리 및 직원 혜택 관리를 위한 시스템을 구축했습니다. 이러한 기존 시스템에 새로운 HRM 소프트웨어 플랫폼을 통합하는 것은 데이터 형식, 프로토콜 및 기능의 차이로 인해 어려울 수 있습니다.

통합 과제는 데이터 불일치, 노력 중복 및 여러 부서 간 정보 흐름 지연으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, HRM 소프트웨어와 급여 시스템 간의 불일치는 직원 보상 계산 및 노동법 준수에 오류를 초래할 수 있습니다. 마찬가지로 HRM과 재무 시스템 간의 직원 데이터 불일치는 정확한 재무 보고 및 예측을 방해할 수 있습니다.

다른 조직의 특정 요구 사항에 맞게 HRM 소프트웨어를 사용자 정의해야 하는 요구 사항은 통합 작업을 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다. 사용자 정의에는 종종 기존 워크플로, 구성 및 데이터 매핑을 변경해야 하므로 구현 시간과 비용이 증가할 수 있습니다. 또한 HRM 소프트웨어를 자주 업데이트하고 업그레이드하면 기존 시스템과의 호환성 문제가 발생하여 배포 전에 철저한 테스트와 검증이 필요할 수 있습니다.

통합 과제를 효과적으로 해결하려면 조직에서 시스템 통합에 대한 전략적 접근 방식을 채택해야 합니다. 여기에는 기존 시스템 및 프로세스에 대한 포괄적인 평가 수행, 통합 지점 및 데이터 종속성 식별, 구현을 위한 로드맵 개발이 포함됩니다. IT, HR 및 기타 관련 부서 간의 협업은 통합 프로세스 전반에 걸쳐 목표와 요구 사항의 일치를 보장하는 데 중요합니다.

API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 및 미들웨어 솔루션을 활용하면 HRM 소프트웨어와 다른 엔터프라이즈 애플리케이션 간의 원활한 데이터 교환이 용이해질 수 있습니다. API는 시스템 간의 표준화된 통신 및 데이터 전송을 가능하게 하여 통합의 복잡성을 줄이고 상호 운용성을 향상시킵니다. 미들웨어 플랫폼은 데이터 변환, 워크플로 오케스트레이션, 오류 처리와 같은 추가 기능을 제공하여 통합 작업을 간소화하고 데이터 정확성을 개선합니다.

통합 과제는 HRM 소프트웨어 도입 및 배포에 상당한 장애물이 되지만, 조직은 통합에 대한 체계적인 접근 방식을 채택하고 API 및 미들웨어와 같은 기술 솔루션을 활용하며 부서 간 협업을 촉진함으로써 이러한 과제를 극복할 수 있습니다. 조직은 기존 시스템과의 원활한 통합을 보장함으로써 HRM 소프트웨어의 이점을 극대화하고 전반적인 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

변화 및 사용자 도입에 대한 저항

변화 및 사용자 도입에 대한 저항 문제는 글로벌 HRM 소프트웨어 시장에서 또 다른 중요한 과제를 나타냅니다. 새로운 HRM 소프트웨어 플랫폼을 구현하려면 기존 워크플로, 프로세스 및 조직 문화를 변경해야 하는 경우가 많으며, 이는 직원, 관리자 및 고위 임원 모두의 저항에 부딪힐 수 있습니다.

일반적인 저항의 원인 중 하나는 HRM 소프트웨어에서 시작된 자동화로 인한 직무 대체 또는 직무 역할의 변화에 대한 두려움입니다. 직원은 새로운 소프트웨어를 직무 보안 또는 역량에 대한 위협으로 인식하여 새로운 시스템 도입을 꺼릴 수 있습니다. 반면 관리자는 프로세스 또는 의사 결정에 대한 통제를 방해한다고 인식하면 변화에 저항할 수 있습니다.

기술에 익숙하지 않고 적절한 교육이 부족하면 사용자가 HRM 소프트웨어를 도입하는 데 방해가 될 수 있습니다. 직원과 관리자는 새로운 소프트웨어 인터페이스의 복잡성에 압도당하거나 특정 기능을 효과적으로 사용하는 방법을 확신하지 못할 수 있습니다. 교육과 지원이 부족하면 소프트웨어 기능을 충분히 활용하지 못해 사용자에게 최적이 아닌 결과와 좌절감을 초래할 수 있습니다.

조직 문화는 또한 HRM 소프트웨어 도입에 대한 태도를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 혁신, 지속적인 개선, 투명성을 중시하는 문화는 새로운 기술을 수용하고 일상 업무에 통합할 가능성이 더 높습니다. 반면, 변화에 저항하거나 기술에 회의적인 문화는 HRM 소프트웨어 이니셔티브의 성공적인 구현 및 도입을 방해할 수 있습니다.

변화에 대한 저항을 극복하고 사용자 도입을 촉진하기 위해 조직은 소프트웨어 구현 프로세스 전반에 걸쳐 변경 관리 전략을 우선시해야 합니다. 여기에는 HRM 소프트웨어 도입의 근거 전달, 우려 사항 및 오해에 대한 사전 대처, 의사 결정 및 계획에 이해 관계자 참여가 포함됩니다. 사용자에게 포괄적인 교육과 지속적인 지원을 제공하는 것은 새로운 소프트웨어를 효과적으로 사용하는 데 대한 자신감과 능숙성을 구축하는 데 필수적입니다.

조직은 HRM 소프트웨어의 조기 채택자에게 인센티브를 제공하고 인정하여 조직 전체에서 이점을 옹호할 수 있는 긍정적인 롤 모델과 옹호자를 만들 수 있습니다. 피드백 메커니즘과 사용자 포럼은 사용자 경험과 제안에 따라 소프트웨어 기능의 지속적인 개선과 반복적 개선을 장려할 수도 있습니다.

변화에 대한 저항을 극복하고 사용자 도입을 촉진하는 것은 글로벌 HRM 소프트웨어 시장에서 중요한 과제입니다. 우려 사항을 해결하고, 적절한 교육과 지원을 제공하고, 혁신 문화를 육성하고, 구현 프로세스에 이해 관계자를 참여시킴으로써 조직은 HRM 소프트웨어에 대한 수용도를 높이고 HR 효율성과 효과성을 개선하는 데 있어 그 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다.

주요 시장 동향

AI 기반 예측 분석에 대한 강조

글로벌 인적 자원 관리(HRM) 소프트웨어 시장의 두드러진 동향 중 하나는 AI 기반 예측 분석에 대한 강조가 증가하고 있다는 것입니다. 기존 HRM 소프트웨어는 직원 데이터 관리, 관리 업무 자동화, HR 정책 준수 촉진에 중점을 두었습니다. 그러나 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 발전으로 HRM 소프트웨어 공급업체는 이제 예측 분석을 활용하여 인력 역학에 대한 보다 심층적인 통찰력을 제공하고 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하고 있습니다.

HRM 소프트웨어의 예측 분석에는 직원 성과 기록, 참여 수준, 이직률, 채용 결과와 같은 과거 데이터를 분석하여 미래 동향과 결과를 예측하는 것이 포함됩니다. AI 알고리즘은 이 데이터 내에서 패턴과 상관 관계를 식별하여 HR 부서가 잠재적 과제를 예상하고, 리소스 할당을 최적화하고, 직원 유지 및 생산성을 향상시키기 위한 전략을 사전에 구현할 수 있도록 합니다.

AI 기반 예측 분석의 주요 응용 분야 중 하나는 인재 확보 및 채용입니다. HRM 소프트웨어는 예측 모델을 사용하여 이력서, 구직 지원서 및 후보자 프로필을 분석하여 과거 채용 데이터와 성공 기준에 따라 특정 역할에 가장 적합한 사람을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 채용 프로세스가 빨라질 뿐만 아니라 편견을 줄이고 조직 목표와의 일치성을 높여 채용 품질을 개선할 수 있습니다.

예측 분석을 통해 HR 부서는 인력 계획을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 조직은 미래의 인력 수요와 기술 요구 사항을 예측하여 인재 개발, 승계 계획 및 인력 최적화를 위한 사전 전략을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 과거 이직 패턴과 외부 요인에 따라 어떤 직원이 회사를 떠날 가능성이 있는지 예측하여 HR 관리자가 타겟팅된 유지 이니셔티브를 구현할 수 있도록 합니다.

예측 분석이 HRM 소프트웨어를 혁신하는 또 다른 분야는 직원 참여 및 성과 관리입니다. 직원 피드백, 성과 지표, 참여 설문 조사를 분석하여 AI는 직원 만족도와 생산성에 영향을 미치는 요인을 파악할 수 있습니다. 그런 다음 예측 모델은 교육 프로그램, 경력 개발 기회 또는 업무량 분배 조정과 같은 개인화된 개입을 권장하여 직원 참여와 성과 결과를 개선할 수 있습니다.

AI 기반 예측 분석은 변화하는 비즈니스 상황에 대한 HR 부서의 민첩성과 대응성을 향상시킵니다. HRM 소프트웨어는 실시간 데이터와 시장 동향을 지속적으로 분석하여 역동적인 인력 수요, 경제 변동 및 산업 변화에 신속하게 적응할 수 있습니다. 이 기능은 글로벌 팬데믹이나 경기 침체와 같이 인력 계획과 전략적 의사 결정이 조직의 회복력에 중요한 불확실한 시기에 특히 가치가 있습니다.

AI 기반 예측 분석에 대한 추세는 조직이 데이터의 힘을 활용하여 전략적 HR 이니셔티브를 추진할 수 있도록 함으로써 글로벌 HRM 소프트웨어 시장을 재편하고 있습니다. 예측적 통찰력을 활용함으로써 HR 부서는 경쟁적이고 빠르게 진화하는 비즈니스 환경에서 인재 관리 관행을 최적화하고, 직원 경험을 향상시키고, 더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.

통합 직원 경험 플랫폼의 부상

글로벌 HRM 소프트웨어 시장의 또 다른 중요한 추세는 통합 직원 경험 플랫폼의 부상입니다. 전통적으로 HRM 소프트웨어는 급여, 혜택 관리, 성과 관리와 같은 다양한 기능에서 관리 작업을 자동화하고 직원 데이터를 관리하는 데 중점을 두었습니다. 그러나 운영 효율성뿐만 아니라 직원의 웰빙, 참여, 경력 개발을 포함하는 전체적인 직원 경험의 중요성에 대한 인식이 커지고 있습니다.

통합 직원 경험 플랫폼은 다양한 HRM 기능을 통합 인터페이스로 통합하여 직원이 HR 서비스, 리소스, 개인화된 경험에 원활하게 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 플랫폼은 AI, 머신 러닝, 분석과 같은 기술을 활용하여 채용에서 은퇴까지 일관되고 매력적인 직원 여정을 제공합니다.

통합 직원 경험 플랫폼의 주요 기능 중 하나는 개인화된 직원 포털입니다. 이러한 포털은 직원이 셀프 서비스 도구에 액세스하고, 급여 명세서 및 혜택 등록 옵션과 같은 개인화된 정보를 보고, 경력 개발 목표를 관리할 수 있는 중앙 허브 역할을 합니다. 개인화는 직원의 선호도, 행동 및 플랫폼과의 과거 상호 작용을 분석하여 맞춤형 콘텐츠와 권장 사항을 제공하는 AI 알고리즘을 통해 달성됩니다.

통합 직원 경험 플랫폼은 지속적인 피드백 및 성과 관리 프로세스를 지원합니다. 직원과 관리자 간의 실시간 커뮤니케이션을 가능하게 하여 지속적인 성과 검토, 목표 설정 및 코칭 토론을 용이하게 합니다. AI 기반 분석은 직원 성과 추세, 강점 및 개선 영역에 대한 통찰력을 제공하여 관리자가 정보에 입각한 결정을 내리고 시기적절한 피드백을 제공할 수 있도록 합니다.

통합 직원 경험 플랫폼의 또 다른 중요한 구성 요소는 웰빙 및 웰빙 이니셔티브입니다. 이러한 플랫폼은 직원 웰빙 프로그램, 정신 건강 이니셔티브 및 일과 삶의 균형을 지원하는 리소스와 도구를 제공합니다. 기능에는 가상 피트니스 수업, 마음챙김 세션, 직원 지원 프로그램(EAP) 및 건강 추적 도구에 대한 액세스가 포함될 수 있습니다. AI는 스트레스 수준과 번아웃 지표와 같은 직원 웰빙과 관련된 데이터를 분석하여 개인화된 웰빙 전략과 개입을 추천할 수 있습니다.

통합 직원 경험 플랫폼은 특히 원격 및 하이브리드 작업 환경에서 직원 간의 협업과 사회적 연결을 강화합니다. 팀 협업 도구, 가상 소셜 이벤트, 동료 인정 프로그램과 같은 기능은 분산된 팀 간의 소속감과 커뮤니티 의식을 촉진합니다. 이러한 연결성은 직원 참여를 유지하고, 신뢰를 구축하고, 긍정적인 조직 문화를 육성하는 데 필수적입니다.

통합 직원 경험 플랫폼은 직원의 전체적인 웰빙과 참여를 우선시하여 글로벌 HRM 소프트웨어 시장을 혁신하고 있습니다. 개인화된 경험을 제공하고, 지속적인 피드백과 성과 관리를 지원하고, 웰빙 이니셔티브를 홍보하고, 사회적 연결을 강화함으로써 이러한 플랫폼은 조직이 경쟁적인 시장에서 최고 인재를 유치하고 유지하는 긍정적인 업무 환경을 조성할 수 있도록 합니다.

세그먼트별 통찰력

유형 통찰력

인재 관리 세그먼트는 2023년에 지배적인 세그먼트로 부상했습니다. 글로벌 인적 자원 관리(HRM) 소프트웨어 시장 내의 인재 관리 세그먼트는 조직 내 인재의 획득, 개발 및 유지를 최적화하는 것을 목표로 하는 다양한 기능을 포함합니다. 이 세그먼트는 인력 역량을 향상하고, 인재 전략을 비즈니스 목표에 맞추고, 직원 참여와 성장을 촉진하려는 기업에 필수적입니다.

인재 관리 소프트웨어 내의 성과 관리 모듈을 통해 조직은 목표를 설정하고, 지속적인 성과 평가를 실시하고, 직원에게 피드백을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 지속적인 성과 모니터링, 목표 정렬 및 개발 계획을 용이하게 하여 직원의 생산성과 책임을 향상시킵니다.

HRM 소프트웨어 내의 학습 및 개발 기능은 개인화된 교육 프로그램, 인증 추적 및 역량 평가를 통해 직원의 기술 향상 및 경력 발전을 지원합니다. 이러한 도구는 지속적인 학습 문화를 촉진하고, 직원 참여를 높이며, 개인 개발을 조직 목표에 맞춥니다.

인재 관리 소프트웨어의 승계 계획 기능은 조직 내에서 미래 리더십 역할을 위한 잠재력이 높은 직원을 식별하고 육성합니다. 이러한 시스템은 주요 직책의 연속성을 보장하고 리더십 전환과 관련된 위험을 완화하기 위해 인재 파이프라인, 승계 준비 평가 및 개발 계획을 용이하게 합니다.

HRM 소프트웨어 내의 직원 참여 도구는 설문 조사, 피드백 메커니즘 및 인정 프로그램을 통해 직원의 만족도, 동기 부여 및 헌신을 측정하고 개선합니다. 이러한 이니셔티브는 직원의 요구를 해결하고 전반적인 만족도를 높여 긍정적인 업무 환경을 조성하고 조직 문화를 강화하며 이직률을 줄입니다.

인력 분석 및 인력 계획 기능은 데이터 통찰력을 활용하여 인력 전략을 최적화하고, 인재 요구 사항을 예측하고, 직원 수준을 비즈니스 목표에 맞춥니다. 이러한 도구를 통해 HR 전문가는 정보에 입각한 결정을 내리고, 인재 부족을 완화하고, 역동적인 시장 상황에서 새로운 기회를 활용할 수 있습니다.

전반적으로 글로벌 HRM 소프트웨어 시장의 인재 관리 부문은 AI, 머신 러닝 및 데이터 분석의 발전과 함께 계속 진화하여 조직이 오늘날의 복잡한 비즈니스 환경에서 지속적인 성장과 경쟁 우위를 위한 전략적 자산으로 인재를 활용할 수 있도록 합니다.

지역 통찰력

북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. 북미는 다양한 산업에서 강력한 채택과 높은 수준의 기술 발전을 특징으로 하는 중요하고 성숙한 인적 자원 관리(HRM) 소프트웨어 시장을 나타냅니다. 이 지역은 미국과 캐나다로 구성되어 있으며, 조직에서 HRM 소프트웨어를 활용하여 운영을 간소화하고, 인력 관리 역량을 강화하고, 엄격한 규제 요구 사항을 준수합니다.

북미 HRM 소프트웨어 시장의 주요 동인 중 하나는 클라우드 기반 솔루션 채택이 증가하고 있다는 것입니다. 클라우드 HRM 소프트웨어는 확장성, 유연성, 비용 효율성을 제공하여 조직이 인터넷 연결이 가능한 어디서나 HRM 기능에 액세스할 수 있습니다. 이 기능은 원격 및 하이브리드 작업 설정을 포함하여 역동적이고 분산된 환경에서 운영하는 북미 기업에 특히 유용합니다.

데이터 기반 의사 결정에 대한 강조는 HRM 소프트웨어 내에서 고급 분석 및 보고 기능에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 북미 조직은 분석을 활용하여 인력 추세, 성과 지표, 직원 참여 수준에 대한 통찰력을 얻습니다. 이러한 통찰력을 통해 HR 전문가는 채용 전략을 최적화하고, 인재 관리 관행을 개선하고, HR 이니셔티브를 조직 목표에 효과적으로 맞출 수 있습니다.

북미 HRM 소프트웨어 시장의 또 다른 중요한 추세는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합입니다. AI 기반 솔루션은 후보자 선별, 직원 온보딩, 성과 평가와 같은 일상적인 HR 업무를 자동화할 수 있습니다. ML 알고리즘은 방대한 양의 HR 데이터를 분석하여 직원 행동을 예측하고, 인재 격차를 파악하고, 개인화된 개발 계획을 권장하여 HR 효율성과 의사 결정 정확성을 향상시킵니다.

규정 준수는 북미에서 HRM 소프트웨어 도입을 촉진하는 중요한 요소입니다. 조직은 공정노동기준법(FLSA), 동등고용기회법(EEO) 및 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호 규정과 같은 연방 및 주 규정을 준수해야 합니다. HRM 소프트웨어는 기록 보관을 자동화하고, 규정 변경 사항을 모니터링하고, 감사 및 보고를 용이하게 함으로써 규정 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다.

시장 역학 측면에서 북미는 다양한 공급업체가 업계별 요구 사항에 맞는 다양한 HRM 소프트웨어 솔루션을 제공하는 경쟁적인 환경이 특징입니다. 대기업과 함께 중소기업(SME)은 운영 효율성을 개선하고, 행정적 부담을 줄이며, 리소스를 보다 전략적으로 할당하기 위해 HRM 소프트웨어를 도입합니다.

북미 HRM 소프트웨어 시장은 기술 발전, 규제 요구 사항 및 인력 역학의 변화에 따라 계속 진화하고 있습니다. 조직이 디지털 혁신 이니셔티브를 우선시하고 혁신적인 HRM 솔루션에 투자함에 따라 이 지역은 글로벌 트렌드를 주도하고 전 세계 인적 자원 관리 관행의 미래를 형성하는 데 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다.

최근 개발

• 2022년 6월, Workday, Inc.는 Mohegan이 글로벌 확장 노력을 강화하기 위해 Workday Human CapitalManagement(HCM) 및 Workday Financial Management를 선택했다고 밝혔습니다. Mohegan은 Workday를 채택함으로써 단일 시스템 내에서 재무 및 HR 운영을 통합하고자 합니다. 이 통합은 비즈니스 프로세스를 간소화하고, 계획 및 보고 기능을 강화하며, 작업을 자동화하여 효율성을 개선하기 위한 것입니다. 또한 Mohegan은 수동 데이터 입력을 줄이고 재무 및 HR 도메인 전반의 기능을 자동화하여 직원 경험을 향상하고자 합니다.
• 2022년 3월, UKG Inc.는 Ascentis Corporation 인수를 발표했으며, 이를 통해 Ascentis Corporation의 고객 기반은 지난 5년 동안 860명에서 4,800명으로 크게 확대되었습니다. Ascentis Corporation은 포괄적인 HR 및 인력 관리 솔루션을 제공하는 데 특화되어 있습니다. 

주요 시장 참여자

• SAPSE
• UKG Inc.
• Workday Inc.
• ADP, Inc.
• Oracle Corporation