데이터 기반의 문제 해결 능력을 발휘한 사례가 있다면 공유해 주실 수 있을까요?

인턴 자리에서 충분한 데이터가 있어도 문제를 잘못 정의하면 해결이 안 된다는 걸 직접 경험했습니다. 앱 재방문율이 낮은 원인을 분석하는 과제를 받았는데, 처음에 알림 발송 빈도와 재방문율 상관관계만 집중해서 분석했습니다. 두 지표 사이에 명확한 패턴이 보이지 않아서 결론을 낼 수 없는 자리가 계속됐습니다. 팀장에게 중간 보고를 하자 분석 방향이 아니라 문제 정의 자체가 좁다는 피드백을 받았습니다.

재방문율을 단일 숫자로 보지 않고 첫 방문 후 `1일·7일·30일`로 나눠서 봐야 행동 패턴이 보인다는 걸 알게 됐습니다. 분석 방향을 바꿔서 7일 재방문을 기준으로 다시 잡으니 특정 온보딩 경험을 한 사용자의 재방문 비율이 2배 높은 패턴이 나왔습니다. 본인이 한 부분은 데이터 분리와 시각화까지였고, 실제 개선 방향은 팀이 결정했습니다. 지금도 분석을 시작할 때 숫자보다 분석 단위를 먼저 정의하는 자리를 첫 번째로 둡니다.