이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
마케팅 인턴 기간 중 광고 성과 데이터를 정리하는 작업에 구글 스프레드시트를 주로 사용했습니다. VLOOKUP과 SUMIF 함수로 채널별 비용과 전환 데이터를 자동 집계하는 시트를 구성했고, 매주 같은 형식으로 보고할 수 있도록 템플릿화했습니다. 수기로 복붙하던 작업이 함수로 자동화되면서 작업 시간이 크게 줄었습니다.
피벗 테이블을 사용해 캠페인별·기간별 성과를 빠르게 요약하는 방법도 이 기간에 익혔습니다. 스프레드시트 실력이 늘면서 데이터를 빠르게 읽는 습관이 함께 생겼습니다. 수치를 보고 이상 징후를 발견하거나 어떤 구간이 더 기여하는지를 파악하는 속도가 빨라졌다는 게 가장 큰 수확이었습니다.
시각화 차트를 같이 붙여 보고서로 만드는 흐름도 직접 경험했습니다.
구글 스프레드시트를 활용해, 광고 성과를 매번 수동으로 정리하는 대신 자동으로 집계되는 대시보드를 만들어본 경험이 있습니다. 인턴십에서 채널별 클릭·전환 데이터를 매주 수동으로 정리해 보고하는 업무가 반복되었는데, 같은 작업을 계속하는 것이 비효율적이라고 느꼈습니다.
구글 시트의 IMPORTRANGE와 피벗 기능을 활용해 여러 시트 데이터를 한 곳에서 볼 수 있는 집계 시트를 구성했습니다. 팀에 공유한 뒤 수동 정리 시간이 줄어들었고, 팀장이 필요할 때 바로 조회할 수 있게 되었습니다. 도구를 잘 쓰는 것보다 반복 업무를 구조화하는 방향으로 생각하는 것이 더 중요하다는 것을 배웠습니다.
스프레드시트 활용은 효율 구조를 만드는 방향에서 가치가 생긴다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 반복 데이터 정리를 스프레드시트 자동화로 구조화하는 방향을 유지하겠습니다.
엑셀과 구글 스프레드시트를 활용하면서, 도구의 한계를 인식하고 상황에 맞는 도구로 전환하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다. 대용량 데이터를 스프레드시트로 처리하려다 속도가 느려지고 수식이 자주 오류를 내는 경험을 했습니다. 팀장에게 문의하자 해당 데이터는 BigQuery에서 SQL로 처리하고 결과만 시트로 내보내는 방식을 안내받았습니다. 이후 대용량 데이터는 SQL로 처리하고, 스프레드시트는 정리·시각화·공유 용도로 구분해 사용하는 방식을 정착했습니다. 도구는 만능이 아니며, 각 도구가 강한 영역을 파악해 맞게 쓰는 것이 효율적이라는 것을 그때 배웠습니다.
도구 활용력은 적합한 도구를 고르는 능력에서 시작된다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 데이터 규모와 목적에 따라 스프레드시트와 다른 도구를 구분해 사용하는 방향을 이어가겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) 브랜드·마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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