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리텐션 하락 원인을 퍼널·코호트 분석으로 찾아 가설 기반 개선안을 도출한 인턴 경험 서술결
인턴 기간 중 서비스 이탈률 분석 업무를 맡았습니다. 전체 평균 이탈률만 봐서는 어느 구간이 문제인지 알 수 없었는데, 퍼널 단계별 이탈 지점을 나눠서 보니 특정 화면에서 이탈이 집중된다는 것을 찾아낼 수 있었습니다. 코호트 분석을 처음 써봤는데, 특정 기간에 가입한 사용자 그룹이 이후 어떻게 행동하는지를 추적하니 리텐션 패턴이 보였습니다.
가설 설정 단계에서는 이탈 원인으로 UX 문제와 메시지 미스매치 두 가지를 제안하고, 각 가설을 지지하는 데이터를 따로 정리해서 팀에 보고했습니다. 개선안을 직접 적용해본 경험은 아니었지만, 원인 분석을 명확히 하지 않으면 개선 방향이 추측에 그친다는 것을 이 경험에서 알게 됐습니다.
데이터를 보는 것과 인사이트를 만드는 것은 다르다는 것을 배웠고, 그 간격을 좁히는 것이 분석 역량의 핵심이라고 생각합니다.
이 결의 특징
전체 평균 이탈률만 봐서는 어느 구간이 문제인지 알 수 없었다가 퍼널 단계별로 나눠서 보니 특정 화면에서 이탈이 집중된다는 것을 찾아낸 흔적이 있습니다. 데이터를 보는 것과 인사이트를 만드는 것은 다르다는 인식이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
데이터 분석으로 서비스 개선안을 도출한 경험을 묻는 꼬리질문 앞에서 통합니다. 퍼널과 코호트로 분석 출발점을 짚는 방식을 설명할 때 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.