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앱 리뷰와 고객 문의를 유형별로 분류하고, 반복 패턴에서 개선 방향을 도출한 경험
인턴 때 앱스토어 리뷰 300개와 고객 문의 2주치를 분석하는 과제를 받았습니다. 처음엔 내용이 너무 다양해서 어디서 시작할지 몰랐고, 유형별로 태그를 붙여 분류했습니다. '로딩이 느리다'는 유형이 전체의 31% 였고, 두 번째로 많은 게 검색 결과 오류였습니다. 팀에 로딩 이슈를 먼저 잡아야 한다는 리포트를 올렸고, 승인 후 개선 작업이 다음 스프린트에 들어갔습니다.
처음엔 분류 작업이 단순하다고 생각했는데, 그 분류가 의사결정을 만드는 게 가장 가치 있는 일이었다는 걸 배웠습니다. 고객 목소리는 패턴을 찾아야 비로소 의사결정 근거가 됩니다. 패턴을 찾아야 비로소 의사결정 근거가 된다는 걸 배웠고, 이후에도 분석 전에 분류 기준을 먼저 정합니다.
이 결의 특징
앱스토어 리뷰 300개와 문의 2주치를 유형별로 태그 분류해 로딩 지연이 31%를 차지한다는 패턴을 찾고, 다음 스프린트에 개선 작업이 반영된 흔적이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
31%라는 구체 수치와 실제 스프린트 반영이 함께 살아 있을 때 통합니다. 분류가 의사결정 근거가 됐다는 결론이 드러날 때 면접관이 분석 감각을 읽는 결이 보입니다.