이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터를 활용해 비즈니스 문제를 정의한 경험은 수업 프로젝트에서 운영 데이터를 분석해 고객 이탈 원인을 찾은 것입니다. 처음에는 전체 이탈률이 높다는 것만 알았는데, 세그먼트별로 나눠보니 특정 가입 경로의 이탈률이 다른 경로보다 두 배 이상이었습니다.
전체 평균이 아니라 분해가 문제를 드러냈습니다. 문제를 정의하고 나서 원인 가설을 세웠고, 초기 온보딩 경험 데이터를 추가로 보면서 첫 사용 경험이 이탈의 핵심 변수라는 것을 확인했습니다. 분석 결과를 팀과 공유했을 때 개선 포인트가 명확해져 실행 방향이 빠르게 잡혔습니다. 데이터 분석은 문제를 만드는 것이 아니라 이미 있는 문제를 정확하게 보이게 하는 것입니다.
데이터 분석으로 비즈니스 문제를 해결한 경험에서 도움을 받은 자리가 있습니다. 세그먼트별로 이탈률을 분해하는 것이 분석의 방향을 잡았지만, 어떤 세그먼트로 나눠야 하는지를 혼자 판단하는 것이 어려운 자리가 있었습니다. 실제로 고객을 접하는 팀원에게 '어떤 유형의 고객이 더 이탈하는 것 같은지'를 먼저 물어봤습니다.
현장 관찰에서 나온 가설로 세그먼트를 정했을 때, 데이터에서 의미 있는 차이가 보였습니다. 분석가가 혼자 세그먼트를 정하는 것보다, 실제 경험이 있는 사람의 관찰을 가설로 삼아 데이터로 검증하는 방식이 더 효율적이었습니다. 도움을 받은 자리는 분석 기술이 아니라 '무엇을 봐야 하는지'에 대한 현장 지식이었습니다.
데이터 분석에서 도움 받기는 분석 도구를 빌리는 것이 아니라 어떤 질문으로 데이터를 봐야 하는지를 현장에서 얻는 것이라는 것을 알고 있습니다.
데이터 분석 문제 해결에서 이후 절차로 남긴 자리가 있습니다. 특정 가입 경로의 이탈률이 높다는 것을 발견하고 온보딩 경험이 원인이라는 가설을 세웠지만, 가설 검증이 분석의 끝이 아니었습니다. 분석 결과를 팀과 공유할 때 어떻게 설명하면 실행으로 이어지는지가 다음 과제였습니다.
데이터를 보여주는 것과 그 데이터가 '무엇을 해야 하는지'로 이어지게 만드는 것은 다른 자리입니다. 이 경험에서 분석 결과를 공유할 때는 데이터 자체보다 '이 데이터가 무엇을 의미하고 어떤 행동으로 이어져야 하는지'를 함께 제시하는 방식이 실행 연결이 빠르다는 것을 배웠습니다. 이후 절차로 남긴 것은 분석 완료가 아니라 분석 결과를 어떻게 행동 가능한 형태로 전달하는지에 대한 방식이었습니다.
데이터 분석의 이후 절차는 인사이트를 발견하는 것이 아니라 그 인사이트가 실제 행동으로 이어지도록 전달하는 방식을 설계하는 것이라는 것을 알고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) 경영기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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