이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
MD 인턴 당시 시즌 발주 계획을 세우기 위해 카테고리별 매출 데이터를 분석하는 작업을 혼자 맡았습니다. 처음엔 전년도 동기 대비 증감률만 보다가, 세그먼트를 좁히지 않으면 카테고리 내 상품 간 양극화를 놓친다는 걸 알게 됐습니다. 그래서 카테고리를 가격대·브랜드 등급·시즌성 세 축으로 나눠 각각의 성장 추이를 따로 분석했습니다.
고가 라인은 전년 대비 성장했지만 중저가 라인은 역신장하고 있었고, 같은 예산으로 발주 비중을 조정하는 제안을 드렸습니다. 분석에서 어려웠던 건 데이터만으로 설명이 안 되는 외부 변수였는데, 그때부터 분석 결과를 제안할 때 항상 전제 조건과 한계를 함께 적는 습관을 들였습니다. 사업 계획은 데이터가 만드는 게 아니라, 데이터를 근거로 사람이 판단하는 것이라는 걸 그때 배웠습니다.
카테고리 사업 계획에서 제가 본 출발은 내부 판매와 외부 시장 데이터를 교차하는 것입니다. 내부(SKU별 매출 기여도·회전율·마진)와 외부(시장 성장률·경쟁 점유율·소비 트렌드)를 교차해, 카테고리의 육성·유지·정리 방향을 정했습니다. 그리고 OTB(구매 가능 예산)·가격 아키텍처·채널 배분·프로모션 일정을 카테고리 목표에서 역산해 설계했습니다. 인턴 때, 전년 대비 증감률만 보다, 세그먼트를 좁히니 카테고리 내 양극화가 보였습니다. 막연히 '카테고리를 본다'가 아니라, 내부·외부를 교차하고 목표에서 역산했습니다.
증감률만 보면, 안의 양극화를 놓쳤습니다. 그래서 교차와 역산이 방식의 핵심이었습니다.
카테고리 계획에서 제가 행동으로 옮긴 건 세그먼트별 발주 비중을 조정한 것입니다. 카테고리를 가격대·브랜드 등급·시즌성 세 축으로 나눠 보니, 고가 라인은 성장, 중저가는 역신장이었습니다. 그래서 같은 예산으로 발주 비중을 조정하는 제안을 했습니다. 다만 한계는, 데이터만으로 설명 안 되는 외부 변수였습니다. 그래서 분석 결과를 제안할 때, 항상 전제 조건과 한계를 함께 적는 습관을 들였습니다.
데이터만 믿으면, 외부 변수에 빗나갔습니다. 그래서 사업 계획은 데이터가 만드는 게 아니라, 데이터를 근거로 사람이 판단하는 것이라고 배웠습니다. 그래서 마진 믹스 개선까지 보며, 데이터에 판단을 더했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 MD·상품기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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