예시 답변 1
약 90초
문제 발견→원인 추적→해결 결과 중심으로 푸는 결
KYC 온보딩 절차를 처음 검토했을 때, 가장 두드러진 문제는 신분증 진위 확인 단계에서 이탈률이 유독 높다는 점이었습니다. 사용자가 신분증 사진을 올리면 자동으로 OCR이 돌아가는 구조였는데, 빛 반사나 촬영 각도 문제로 실패율이 약 18% 에 달했습니다. 이 숫자를 확인하기 위해 Amplitude로 사용자 행동 로그를 분석했고, 실패한 사람 중 절반 이상이 재시도 없이 이탈한다는 패턴도 발견했습니다. 해결 방안으로 두 가지를 제안했습니다. 첫째, 촬영 가이드 UI 개선 — 화면에 신분증 테두리 가이드와 빛 반사 방지 안내를 추가했습니다. 둘째, 실패 즉시 재촬영 유도 팝업 — 단순한 오류 메시지 대신 다음 행동을 안내하는 방식으로 바꿨습니다. 배포 한 달 뒤 OCR 실패율이 18%→9% 로 줄었고, 온보딩 완료율도 함께 올라갔습니다. 검토 단계에서 왜 떨어지는지를 로그로 먼저 확인한 게 방향을 잡는 데 결정적이었다고 생각합니다.
이 결의 특징
OCR 실패율 18%라는 수치를 행동 로그와 결합해, 단순 기술 오류가 아닌 사용자 재시도 회피 패턴으로 진단했습니다. UI 개선(테두리 가이드, 빛반사 안내)과 팝업(행동 안내)의 이중 해결책으로 실패율을 절반으로 낮췄습니다.
이 결이 통하는 자리
데이터 기반 의사결정을 체계적으로 보여줍니다. 정량 수치(18→9%)와 완료율 상승을 함께 기술해 영향력을 증명했을 때, 단순 개선안 제시보다 훨씬 강력합니다.