이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
개인화·추천 서비스를 기획한 경험은 수업 프로젝트에서 사용자 행동 기반 콘텐츠 추천 기획을 진행한 것입니다. 가장 도전적이었던 건 신규 사용자에게 어떤 추천을 제공할 것인지의 콜드 스타트 문제였습니다. 행동 데이터가 없는 상태에서 의미 있는 추천을 만들기 위한 초기 데이터 수집 전략을 설계하는 것이 쉽지 않았습니다. 피처 설계에서는 클릭, 구매, 체류 시간 등 어떤 행동 신호를 추천 로직에 반영할지를 결정하는 것이 품질에 직접 영향을 줬습니다. 개인화는 사용자가 이전 경험보다 더 나은 결과를 받는다는 느낌을 줄 때 효과가 있습니다.
정확도 지표보다 실제 사용자 만족도가 더 중요한 기준이 된다는 것을 배웠습니다. 추천 서비스는 알고리즘보다 무엇을 추천하는 것이 사용자에게 가치 있는지를 정의하는 것이 먼저입니다.
수업 프로젝트로 사용자 행동 기반 콘텐츠 추천을 기획할 때, 제가 가장 부딪힌 건 행동 데이터가 없는 신규 사용자였습니다. 기존 사용자는 클릭과 구매 이력으로 추천이 됐지만, 막 들어온 사람에게는 아무 근거가 없어 추천 품질이 바닥이었습니다. 그래서 저는 닥치는 대로 알고리즘을 손대기보다, 신규 사용자를 위한 초기 데이터 수집 전략을 먼저 짰습니다. 온보딩에서 가벼운 선호를 묻고, 그 전까지는 인기도 기반으로 대체하는 식이었습니다. 다만 어떤 행동 신호를 추천에 반영할지는 혼자 판단이 어려워, 데이터를 공부한 팀원과 함께 클릭·구매·체류 시간의 무게를 조정했습니다. 이 경험에서 배운 건, 추천은 정확도 지표보다 사용자가 더 나은 결과를 받는다고 느끼는지가 더 중요한 기준이라는 점이었습니다. 알고리즘보다 무엇을 추천하는 게 가치 있는지를 먼저 정의해야 한다는 절차를 남겼습니다.
개인화·추천 기획에서 제가 가장 의식한 건, 정확도 숫자가 높다고 사용자가 만족하는 게 아니라는 점입니다. 수업 과제에서 클릭 데이터로 맞춘 추천이 지표상으로는 좋아 보였는데, 막상 같은 종류만 반복돼 사용자가 새로울 게 없다고 느끼는 자리가 있었습니다. 그래서 저는 추천을 평가할 때 클릭률 같은 단기 지표만이 아니라, 사용자가 이전보다 나은 결과를 받는다고 느끼는지를 함께 봐야 한다고 봤습니다. 무엇을 추천하는 게 그 사람에게 가치 있는지를 먼저 정의하는 게 알고리즘보다 앞선다고 느꼈습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 만족도는 측정이 어렵고, 저는 수업 규모라 장기 리텐션 같은 지표로 검증해 본 경험은 없습니다. 그래서 정확도에 기대고 싶은 유혹을 경계하며, 추천의 가치를 사용자 입장에서 정의하는 시각을 두려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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