이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
취준 중 공모전에서 이커머스 반품률 예측 모델을 분석한 경험이 있습니다. 단순히 모델 정확도를 높이는 것이 목적이 아니라, 예측 결과가 '어떤 비즈니스 결정을 바꿀 수 있는가'를 중심으로 접근했습니다. 분석 결과 특정 카테고리·가격대·배송 지연 여부 세 변수가 반품률과 높은 상관관계를 보였고, 이를 바탕으로 고반품 예측 상품에 사전 안내 문구를 노출하는 방안을 제안했습니다. 팀원 중 개발 전공이 있어서 실제 모델 구현은 협업으로 진행했고, 저는 분석 결과를 운영 의사결정 언어로 변환하는 역할을 맡았습니다. 데이터 분석으로 비즈니스 문제를 푸는 핵심은 수치 자체보다 그 수치로 무엇을 다르게 할 수 있는지를 명확히 하는 것이라고 생각합니다.
데이터 분석으로 비즈니스 문제를 풀 때 제가 의식한 건 모델 정확도보다 결정을 바꾸는 것입니다. 반품률 예측에서, 정확도를 높이는 게 목적이 아니라 '어떤 비즈니스 결정을 바꿀 수 있는가'를 중심에 뒀습니다. 분석으로 특정 카테고리·가격대·배송 지연 세 변수가 반품률과 높은 상관인 걸 봤습니다. 그걸 바탕으로, 고반품 예측 상품에 사전 안내 문구를 노출하는 방안을 제안했습니다. 모델 구현은 개발 전공 팀원과 협업하고, 저는 분석 결과를 운영 의사결정 언어로 번역했습니다.
숫자 자체가 아니라, 그 숫자로 무엇을 다르게 할지가 핵심이었습니다.
데이터 분석에서 제가 중요하게 본 건 분석이 운영 결정으로 이어졌는지입니다. 반품률과 상관 높은 변수를 찾은 데서 끝나지 않고, 고반품 상품에 사전 안내를 노출하면 반품이 줄어드는지를 검증해야 했습니다. 막연히 '모델이 정확하다'가 아니라, 그 예측으로 무엇이 바뀌는지를 봤습니다. 만약 안내를 띄워도 반품이 안 줄면, 변수가 원인이 아니라는 신호였을 것입니다.
수치 자체보다 그 수치로 무엇을 다르게 할 수 있는지를 명확히 하는 게 핵심이었습니다. 그래서 분석을 운영 결정과 그 효과 측정까지 이으려 했습니다. 결정과 검증으로 닿을 때, 분석이 비즈니스 문제를 풀었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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