이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
파트너 매장 타겟팅을 고도화하려면 먼저 각 매장의 고객 구성과 구매 패턴을 파악하는 것이 출발점이라고 생각합니다. 같은 브랜드 파트너라도 매장 위치, 방문 고객의 연령대, 선호 카테고리가 다르기 때문에 일괄 적용 방식은 효과가 낮습니다.
매장별 판매 데이터를 분석해 상위 판매 제품과 재방문율을 확인하면 어떤 타겟에게 어떤 메시지가 반응을 이끌었는지 파악할 수 있습니다. 인턴 당시 매장별 판매 보고서를 비교 정리하면서, 같은 프로모션이어도 매장마다 반응이 다르다는 패턴을 발견했습니다.
타겟팅 고도화는 데이터를 쌓는 것에서 시작합니다. 처음에는 큰 차이를 만들 수 없어도 반응을 측정하고 수정하는 사이클이 반복되면 점점 정밀해진다고 생각합니다.
파트너 매장 타겟팅에서 제가 짚는 실행은 세 기준을 결합하는 것입니다. 지역 기반(반경 거리)·구매 이력 기반(재주문 예측)·탐색 행동 기반(유사 매장 방문 이력)을 결합하면, 광고 효율이 높아졌습니다. 한 기준만으론, 가까워도 관심 없거나, 관심 있어도 멀어 빗나갔습니다. 그래서 매장 위치·메뉴 구성·가격대·주문 시간대 분포를 변수로, 가장 반응할 세그먼트를 좁혔습니다. 막연히 '맞춤 타겟팅'이 아니라, 어떤 기준을 어떻게 겹쳐 좁히는지를 짚습니다.
한 축만 쓰면, 정밀도가 떨어졌습니다. 그래서 지역·이력·탐색을 결합해 세그먼트를 정밀화한 게, 제 실행 방법이었습니다. 기준을 겹칠수록 적중률이 올랐습니다.
파트너 매장 타겟팅에서 제가 끝까지 보는 건 실험하고 확장하는 사이클입니다. 매장 유형별로 A/B 테스트를 설계해 전환율을 검증한 뒤, 학습된 세그먼트를 유사 매장에 확장(Lookalike)했습니다. 한 매장에서 통한 타깃을, 비슷한 특성의 다른 매장에 적용해 효과를 넓혔습니다. 인턴 때, 같은 프로모션이어도 매장마다 반응이 다른 패턴을 봤기에, 검증 없이 일괄 적용은 위험하다는 걸 알았습니다. 막연히 '데이터를 쌓는다'가 아니라, 검증하고 확장하는 순환을 돌렸습니다.
검증 없이 확장하면, 안 맞는 매장에 낭비했습니다. 그래서 A/B 검증과 Lookalike 확장의 사이클이, 타겟팅을 정밀하게 만든 측정 결이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) 영업관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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