탐색 지면 데이터 분석을 통해 어떤 개선 프로젝트를 진행한 경험이 있나요?

플랫폼 기능 개선을 위해 데이터를 분석할 때 제가 의식하는 건, 어느 단계를 고쳐야 최종 전환에 가장 크게 닿는지입니다. 퍼널을 단계로 쪼개 각 단계의 이탈률을 보되, 그냥 가장 많이 빠지는 데를 고치는 게 아니라 그 단계의 이탈을 줄였을 때 최종 전환이 얼마나 오르는지를 역산해 우선순위를 정합니다. 이탈이 많아도 최종 전환에 영향이 작은 단계도 있기 때문입니다. 또 같은 기능도 신규·재방문·유료 고객의 패턴이 달라 세그먼트로 나눠 봅니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 이 원리를 이해하는 단계라, 실제로 각 단계의 개선 효과를 역산하거나 개선 전 베이스라인을 기록해 A/B 테스트로 검증해 본 경험은 적습니다. 또 정량 데이터는 어디서 빠지는지는 보여 줘도 왜 빠지는지는 안 알려 줘, 인터뷰나 VOC로 보완해야 합니다. 그래서 기능 개선을 데이터로 어디가 약한지 보되, 임팩트 큰 단계를 역산해 우선순위를 정하고 정성으로 이유를 메우는 일로 보려 합니다.