이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
리서치 결과에서 인사이트를 도출할 때 데이터를 해석하기 전에 가설을 먼저 세우는 것을 습관화했습니다. 가설 없이 데이터를 보면 눈에 띄는 것에 끌려서 중요한 패턴을 놓치는 경우가 있었습니다. 수치 데이터와 정성 인터뷰를 함께 보는 것이 표면적인 패턴 뒤의 이유를 찾는 데 효과적이었습니다.
어피니티 맵핑이나 클러스터링으로 비슷한 응답을 묶고, 집단 간의 차이를 비교하는 방식이 도움이 됐습니다. 인사이트와 발견(finding)을 구분하는 것도 중요했습니다. '어느 집단의 응답률이 높았다'는 발견이고, '그 이유는 X 조건 때문일 수 있다'가 인사이트였습니다.
인사이트는 행동으로 이어질 수 있어야 의미가 있다고 생각합니다. 항상 '그래서 어떻게 해야 하는가'로 마무리하는 방식을 취했습니다.
리서치에서 인사이트를 도출할 때 해석하고 싶은 방향으로 데이터를 읽는 편향이 생기는 경험을 했습니다. 특히 가설이 강할 때 그 가설을 지지하는 발견에 더 주목하고, 반대되는 발견은 예외로 처리하는 패턴이 있었습니다. 확증 편향을 줄이기 위해 사전에 연구 질문을 명확히 정의하고, 그 질문에 답이 되는 발견만 인사이트로 분류하는 방식을 취했습니다.
'무엇이 보였다(What)'와 '그게 무엇을 의미한다(So What)'를 분리해 기록하면 해석을 강요하는 표현이 줄어들었습니다. 팀 전체가 데이터를 함께 해석하는 세션을 가지면 개인 편향이 서로 교정되는 경우가 있었습니다. 그러나 그 과정에서 강한 의견을 가진 한 명이 해석을 주도하는 현상이 나타나기도 했습니다.
인사이트의 품질은 데이터 품질만큼 해석 과정의 구조에 달려 있다는 결론을 갖고 있습니다.
리서치 결과에서 인사이트를 뽑을 때 인터뷰 발언들을 포스트잇 단위로 분리해 유사한 것끼리 묶는 방식을 사용했습니다. 친화도 다이어그램 방법으로, 처음에는 개인별로 묶고 이후에 팀이 함께 재배치하면서 공통 패턴을 찾았습니다. 묶는 과정 자체가 토론이 되어서, 개인이 주목했던 발견이 다른 시각과 만나면서 새로운 해석으로 이어지는 경우가 많았습니다.
그룹화 후 각 묶음에 '이 패턴이 시사하는 것은?'을 명시하면 발견에서 인사이트로 넘어가는 단계가 명확해졌습니다. 발견의 양이 많아도 행동으로 이어지지 않으면 의미가 없어서, 인사이트마다 '그래서 어떻게 해야 하는가(Now What)'를 한 줄로 붙이는 규칙을 만들었습니다. 이 과정에서 생각보다 많은 발견이 행동으로 연결되지 않는다는 것도 알게 됐습니다.
인사이트를 뽑는 것보다 실행 가능한 것을 선별하는 것이 더 어렵다는 결론을 갖고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 사업기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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