이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 분석을 통해 KPI를 정의하고 모니터링하는 과정에서 배운 건 좋은 KPI는 측정 가능하고 목표와 직결되어야 한다는 것입니다. 수업 프로젝트에서 지표가 많으면 어느 방향으로 최적화해야 할지 불분명해지는 경험을 했습니다. 이후로는 핵심 하나의 북극성 지표를 중심에 두고 보조 지표는 그것을 설명하는 용도로 정리하는 방식을 씁니다. 모니터링 과정에서는 예상 범위를 벗어나는 이상값이 언제 발생하는지를 빠르게 감지하는 것이 중요합니다.
지표가 나빠졌을 때 어느 세그먼트에서 문제가 생겼는지를 분해할 수 있는 구조가 있으면 대응이 빨라집니다. 데이터 분석에서 중요한 건 지표를 설명하는 것이 아니라 지표 변화의 원인을 찾는 것입니다. KPI는 성과를 측정하는 것이 아니라 팀의 방향을 정렬하는 도구입니다.
KPI를 다룰 때 제가 직접 한 건 지표를 트리로 구조화한 일입니다. 지표가 많으면, 어느 방향으로 최적화할지 불분명했습니다. 그래서 북극성 지표 하나를 중심에 두고, 1차 지표와 하위 지표를 계층으로 정리했습니다. 각 지표엔 측정 방법과 데이터 소스를 명시했습니다. 모니터링은, SQL로 원시 데이터를 탐색하고, 시각화로 집계해 보는 흐름을 썼습니다. 이상값이 보이면 어느 세그먼트에서 문제인지 분해했습니다. '도구를 쓴다'가 아니라, 어느 자리에서 무엇을 보려고 어떻게 짰는지 말할 수 있었습니다.
지표는 설명이 아니라 원인을 찾는 도구였습니다.
KPI에서 제가 도구가 바뀌어도 쓰는 결은 허영 지표를 KPI로 두지 않는 것입니다. MAU 절대 수치처럼 크게 보이지만 비즈니스 건강을 못 비추는 지표는, 어느 도구로 봐도 함정이었습니다. 그래서 목표와 직결되고 행동으로 움직일 수 있는 지표만 KPI로 뒀습니다. 또 지표들이 서로 역상관인지를 사전에 검토했습니다. 한 지표를 올리면 다른 게 깎이는 걸 모르면, 한쪽만 최적화하다 전체가 무너졌습니다.
도구는 바뀌어도, 무엇을 지표로 둘지 가르는 판단은 살아남았습니다. SQL을 직접 다루느냐로 분석 깊이가 갈리지만, 핵심은 도구가 아니라 KPI가 팀의 방향을 정렬하는 도구라는 관점이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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